Версия для слабовидящих:
Размер шрифта:
a
a
a
Языковая версия:
en
Перейти на сайт Томского НИМЦ

Учёные создали новый подход для диагностики депрессии и контроля лечения

Физики Томского государственного университета вместе с сотрудниками НИИ психического здоровья Томского НИМЦ в рамках совместного проекта РНФ разработали новый подход к диагностике биполярной и униполярной депрессии. В качестве инструмента ученые используют оптические методы, с помощью которых выявляют характерные биомаркеры в крови и слюне пациентов.

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. Как объяснила ТАСС старший научный сотрудник лаборатории молекулярной генетики и биохимии НИИ психического здоровья Томского НИМЦ, канд. биол. наук Людмила Левчук, при первом типе человек находится все время в депрессивном состоянии, а при втором - депрессивная и маниакальная фазы периодически сменяют друг друга.


Людмила Левчук


– Сейчас диагностика депрессии построена, в первую очередь, на оценке поведенческих особенностей, которые анализирует врач. В дополнение к этому используются некоторые аппаратные методы, например, ЭЭГ, способные выявить отклонения в работе головного мозга и анализ крови, – говорит исполнитель проекта, молодой учёный лаборатории лазерного молекулярного имиджинга и машинного обучения ТГУ Алиса Самаринова. – Вместе с тем дифференциация униполярной и биполярной депрессии остаётся достаточно сложной задачей, поскольку на начальной стадии их проявления схожи.


Фото предоставлено пресс-службой ТГУ


По словам специалистов в области психиатрии, различия возникают позднее, но лечить депрессию эффективнее на раннем этапе. Задача проекта, который биофизики ТГУ выполняют совместно с НИИ психического здоровья ТНИМЦ, разработать в помощь врачам-клиницистам диагностический подход, основанный на оптических методах анализа.

Для этого исследователям потребовалось, в первую очередь, найти биологические маркёры, 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.

В качестве инструмента для поиска «биометок» учёные используют один из методов спектроскопии – метод комбинационного рассеяния света, позволяющий анализировать химические вещества в пробах слюны или крови, взятых у пациента.

– Этот подход поможет не только своевременно выявлять униполярную и биполярную депрессию, но и контролировать эффективность лечения, оценивать её в динамике, – говорит Алиса Самаринова. – В настоящее время мы работаем над составлением классификатора, подробным описанием информативных показателей. Чтобы избежать погрешности в диагностике, необходимо выявить не только сами биомаркеры, но и характерные сочетания, свойственные для интересующих нас видов аффективных расстройств.

Учёные Томского госуниверситета проведут корреляцию своих данных с результатами, полученными специалистами НИИ психического здоровья Томского НИМЦ 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 для специалистов в области психиатрии. 

  • Разработку, созданную в рамках проекта РНФ «Униполярная и биполярная депрессия: трансдиагностичность или специфичность потенциальных клинических, нейрофизиологических, молекулярно-биологических и метаболомных маркеров» (идентификатор № 22-15-00084, научный руководитель академик РАН Н.А. Бохан), учёные продемонстрируют в конце 2023 года.