Een recent onderzoek, gepubliceerd in Scientific Reports, maakte gebruik van machine learning-algoritmen om een grote depressieve stoornis (MDD) te classificeren met behulp van neurobeeldvormingsgegevens. De onderzoekers wilden betrouwbare biomarkers identificeren voor de diagnose en behandeling van MDD.
MDD is een veelvoorkomende psychische aandoening met een aanzienlijke maatschappelijke impact. Het wordt geassocieerd met een verhoogd risico op zelfmoord en een verminderde kwaliteit van leven. Vroege diagnose en behandeling zijn essentieel om versnelde veroudering van de hersenen en therapeutische weerstand te voorkomen.
Traditioneel vertrouwt de diagnose van MDD op zelfgerapporteerde symptomen, wat het risico op verkeerde diagnose met zich meebrengt. Bijkomende aandoeningen en overlappende symptomen bemoeilijken een nauwkeurige diagnose en effectieve behandeling verder.
Geavanceerde neurobeeldvormingstechnieken, zoals magnetische resonantiebeeldvorming (MRI), hebben het mogelijk gemaakt om corticale en subcorticale veranderingen in verband met MDD te onderzoeken. De kleine effectgroottes en groepsanalyse belemmeren echter hun klinische toepassing.
Het onderzoek omvatte MDD-patiënten en gezonde controles uit meerdere groepen. De onderzoekers maakten gebruik van machine learning-algoritmen, zoals support vector machines en logistische regressie, om individuen te classificeren op basis van corticale en subcorticale kenmerken die zijn verkregen uit MRI-scans.
De resultaten toonden aan dat de machine learning-modellen beperkte mogelijkheid hadden om onderscheid te maken tussen MDD-patiënten en gezonde individuen. De hoogste gebalanceerde nauwkeurigheid werd behaald bij ongeveer 62% wanneer de gegevens werden gesplitst op basis van leeftijd en geslacht, en ongeveer 51% wanneer ze werden gesplitst op basis van locatie. Technieken voor gegevensharmonisatie verbeterden de prestaties van de modellen niet significant.
De bevindingen suggereren dat gangbare machine learning-algoritmen, wanneer toegepast op structurele hersengegevens, MDD niet betrouwbaar kunnen diagnosticeren. De onderzoekers benadrukten de noodzaak van verdere studies om meer geavanceerde algoritmen te onderzoeken die mogelijk betere prestaties kunnen leveren.
Deze resultaten benadrukken de complexiteit van de diagnose van MDD en het belang van het overwegen van meerdere factoren naast alleen neurobeeldvormingsgegevens. Verbeterde diagnostische tools en biomarkers zijn essentieel voor vroegtijdige interventie en gepersonaliseerde behandeling van individuen met MDD.
The source of the article is from the blog elperiodicodearanjuez.es