En genombrottsstudie publicerad i Molecular Psychiatry har utnyttjat maskinlärning och strukturella MRI-scanningar för att förutspå insättningen av psykos hos personer med kliniskt högt risk (CHR). Denna innovativa metod ger nya insikter i möjligheterna till tidig diagnos och förebyggande av psykotiska störningar.
Studien innefattade insamling av T1-vägda sMRI-hjärnbilder från över 2 000 individer, inklusive friska kontroller och de med CHR för psykos, på flera platser. Genom att använda maskinlärningsalgoritmer utvecklade forskarna en klassificerare som kunde skilja mellan CHR-individer som senare utvecklade psykos (CHR-PS +) och de som inte gjorde det (CHR-PS-) eller hade en okänd status vid uppföljning (CHR-UNK).
Resultaten visade att specifika regioner i hjärnan, som den överlägsna temporalloben, insulan och frontala regioner, spelade en betydande roll för att skilja CHR-PS + individer från friska kontroller. Genom att analysera kortikal yta och andra neuroanatomiska funktioner uppnådde maskinlärningsmodellen en imponerande träffsäkerhet på 85% vid kategorisering av individer.
Vidare visade studien att modellens prediktiva förmåga var mest effektiv när den beaktade icke-linjära justeringar för variabler som kön och ålder. Genom att inkludera dessa faktorer i klassificeringsprocessen kunde forskarna generera mer exakta förutsägelser för individer med CHR.
Även om modellen visade löfte i att identifiera CHR-PS + individer, var dess prestanda i att skilja mellan CHR-PS- och friska kontroller mindre noggrann. Dessa inledande fynd lägger dock grunden för ytterligare forskning och förfining av klassificeraren.
Konsekvenserna av denna studie är betydande. Tidig upptäckt och intervention hos personer med risk för psykos kan leda till bättre resultat och förbättrad livskvalitet. Genom att använda maskinlärningsalgoritmer och sMRI-skanningar kan kliniker ha ett kraftfullt verktyg som kan hjälpa till att identifiera personer som skulle dra nytta av tidig intervention och stöd.
Ytterligare forskning behövs för att validera resultaten och optimera modellens prestanda, men denna studie representerar ett genombrott inom psykiatrisk forskning. Den framhäver potentialen för maskinlärning att förändra sättet vi diagnostiserar och behandlar psykiska störningar och därigenom förbättra livet för otaliga individer.
Viktig terminology och jargong:
1. Kliniskt hög risk (CHR): Hänvisar till individer som uppvisar tidiga tecken och symptom som är förknippade med utvecklingen av en specifik störning.
2. Psykos: En psykisk hälsotillstånd som är kännetecknat av förlust av kontakt med verkligheten, inklusive hallucinationer, vanföreställningar och förvirrat tänkande.
3. Maskinlärning: Ett delområde inom artificiell intelligens som gör det möjligt för datorer att lära sig och fatta beslut utan explicit programmering.
4. Strukturell MRI (sMRI): En teknik som använder magnetfält och radiovågor för att skapa detaljerade bilder av hjärnans struktur och anatomi.
5. Klassificerare: En algoritm som baserat på indata kategoriserar eller förutsäger resultat.
Föreslagna relaterade länkar:
– Molecular Psychiatry: Tidskriftens officiella webbplats där studien publicerades.
– American Psychiatric Association: Tillhandahåller information om psykiatrisk forskning och resurser för yrkesverksamma inom psykisk hälsa.
– National Institute of Mental Health (NIMH): En ledande forskningsinstitution som fokuserar på att förstå, behandla och förebygga psykisk sjukdom.
The source of the article is from the blog jomfruland.net