Отмечается, что в мире страдают депрессией около 300 млн человек. При этом диагностика этого заболевания построена в основном на оценке поведенческих особенностей, а также на анализе работы мозга аппаратным методом. Еще сложнее отличить униполярную депрессию от биполярной, поскольку на начальной стадии - когда лечение эффективнее всего - их проявления схожи.
Исследователям потребовалось в первую очередь найти биологические маркеры, типичные для каждого из типов депрессии, присутствующие уже на ранней стадии заболевания. В частности, биофизики обнаружили специфическое изменение уровня холестерина, гуанина, который очень зависим от деятельности головного мозга, серотонина, фенилананина, участвующего в синтезе тироксина - гормона щитовидной железы и оказывающего стимулирующее действие на центральную нервную систему, а также ряда других химических соединений.Как объяснила ТАСС ученый ТНИМЦ Людмила Левчук, при первом типе человек находится все время в депрессивном состоянии, а при втором - депрессивная и маниакальная фазы периодически сменяют друг друга.
В качестве инструмента для поиска "биометок" ученые используют один из методов спектроскопии - метод комбинационного рассеяния света, позволяющий анализировать химические вещества в пробах слюны или крови.
Ученые ТГУ планируют провести корреляцию своих данных с результатами, полученными специалистами НИИ психического здоровья ТНИМЦ с использованием традиционных методов. На завершающем этапе проекта классификатор будет использован для машинного обучения компьютерной модели, что позволит автоматизировать процесс диагностики. Новый подход будет служить вспомогательным инструментом. Ученые продемонстрируют его возможности в конце 2023 года."Данный подход поможет не только своевременно выявлять униполярную и биполярную депрессию, но и контролировать эффективность лечения, оценивать ее в динамике. В настоящее время мы работаем над составлением классификатора, подробным описанием информативных показателей. Для того, чтобы избежать погрешности в диагностике, необходимо выявить не только сами биомаркеры, но и характерные сочетания, свойственные для интересующих нас видов аффективных расстройств", - приводятся слова ученого лаборатории лазерного молекулярного имиджинга и машинного обучения ТГУ Алисы Самариновой.
