Как стать автором
Обновить

Машинное обучение помогло учёным впервые «увидеть» зависимости от еды и наркотиков на МРТ

Время на прочтение3 мин
Количество просмотров3.6K

В журнале Nature Neuroscience на днях появилось крайне интересное исследование, проливающее свет на их природу. Учёные применили машинное обучение и МРТ для того, чтобы отследить физиологию влечений на примере влечения к еде и влечения к наркотикам. Им удалось выделить различные нейробиологические сигнатуры влечения для зависимости от еды и наркотической зависимости, которые получается распознать с точностью 82%.

Говоря простым языком, учёные разрабатывают технологию, которая позволит с высокой вероятностью определять наркотическую/алкогольную/пищевую зависимость по МРТ.

Статья «Нейромаркеры тяги к наркотикам и еде отличают потребителей наркотиков от не употребляющих» была опубликована в журнале Nature Neuroscience 19 декабря.

Понятие cravings описывает сильные физиологические желания, побуждения или позывы — голод, сексуальное желание, психологические потребности (принадлежности к группе, признания итд). У этого слова нет прямого перевода на русский, один из самых близких литературных синонимов - «влечение». Другой вариант, часто встречающийся в литературе по зависимостям - тяга. В этой статье я буду использовать оба варианта взаимозаменяемо.

Такая тяга — сильное желание съесть что-нибудь или принять средство, влияющее на состояние сознания (включая алкоголь) — это состояние, знакомое большинству людей по личному опыту. Регулярная тяга к алкоголю является важным признаком расстройств, связанных с употреблением психоактивных веществ, и сильным предиктором употребления наркотиков, переедания или рецидива.

Тем не менее, несмотря на клиническую важность тяги, мозговые основы влечения все еще неясны, и у нас нет никаких биологических или мозговых измерений влечения.

Используя данные фМРТ из трёх предыдущих исследований в разных группах потребителей наркотиков и не употребляющих наркотики вместе с основанным на машинном обучении моделированием мозга, для обнаружения мозговых паттернов, предсказывающих интенсивность тяги к наркотикам и еде, которую декларируют испытуемые.

Как пишет абстракт исследования, влечение является основной чертой расстройств, связанных с употреблением психоактивных веществ. Это сильный предиктор употребления психоактивных веществ и рецидивов, связанный с перееданием, азартными играми и другими неадекватными формами поведения.

Раньше влечение можно было фиксировать и измерять с помощью самоотчета наблюдаемого человека — метод крайне ограниченный своей субъективностью и неквантифицируемостью. Самоотчёт человека который ограничен сознательным доступ к интроспекции и социокультурным контекстом.

Нейробиологические маркеры влечения одновременно необходимы и отсутствуют, и остается неясным, регулируют ли влечение к наркотикам и еде сходные или различные механизмы. В трех исследованиях функциональной магнитно-резонансной томографии учёные использовали машинное обучение для идентификации нейромаркера с перекрестной проверкой, который предсказывает интенсивность тяги к наркотикам и еде, о которой сообщают сами пациенты. Этот паттерн, который учёные назвали нейробиологической подписью влечения (NCS), включает вентромедиальную префронтальную и поясную кору, вентральный стриатум, височно-теменные ассоциативные области, медиодорсальный таламус и мозжечок.

По результатам исследования NCS:

  • достоверно отличает влечение к наркотикам от влечения к еде;

  • отличает потребителей наркотиков от не употребляющих с точностью 82%.

  • предсказывает высокую и низкую степень влечения.

NCS также регулируется стратегией саморегуляции. Перенос между отдельными нейромаркерами тяги к наркотикам и еде предполагает наличие общих нейробиологических механизмов.

NCS можно применять к любому другому набору данных фМРТ. Будущие исследования могут оценить дискриминантную и конвергентную достоверность NCS и проверить, реагирует ли она на клинические вмешательства и предсказывает долгосрочные клинические результаты.

Теги:
Хабы:
Если эта публикация вас вдохновила и вы хотите поддержать автора — не стесняйтесь нажать на кнопку
Всего голосов 7: ↑7 и ↓0+9
Комментарии18

Публикации

Истории

Работа

Data Scientist
65 вакансий

Ближайшие события

22 – 24 ноября
Хакатон «AgroCode Hack Genetics'24»
Онлайн
28 ноября
Конференция «TechRec: ITHR CAMPUS»
МоскваОнлайн
2 – 18 декабря
Yandex DataLens Festival 2024
МоскваОнлайн
11 – 13 декабря
Международная конференция по AI/ML «AI Journey»
МоскваОнлайн
25 – 26 апреля
IT-конференция Merge Tatarstan 2025
Казань