В современных реалиях от навязчивых тревожных мыслей страдают многие, порядка 31% людей. Большинство не придает проблеме значения, но, к сожалению, все серьезнее, чем кажется. Симптом влечет за собой массу неприятных последствий: от эмоционального выгорания и неврозов до тяжелой депрессии. Как найти причину и предотвратить осложнения? Международная команда ученых под руководством Кима Чону из Центра нейронаучных исследований в Южной Корее, совместно с коллегами из Аризонского университета и Дартмутского колледжа в США, провела исследование, чтобы разработать предиктивную модель руминации с помощью машинного обучения. Результаты опубликованы в журнале Nature Communications.
Негативное мышление, или руминация, — это тенденция к постоянному переживанию за прошлое или будущее, связанному с ошибками, сомнениями или внутренними конфликтами. Исследователям важно было понять, какие механизмы в мозге отвечают за тревожные мысли и как их предупредить.
Уже известно, что руминация связана с комплексом областей мозга, называемым «сетью по умолчанию» (‘default mode network”, DMN). Эта сеть активна, когда мы не заняты конкретной задачей и погружены в свои мысли. Однако не все области DMN одинаково влияют на руминацию. Какая из них играет ключевую роль?
Для ответа на этот вопрос команда Кима Чону использовала функциональную магнитно-резонансную томографию (МРТ) — метод измерения мозговой активности по изменению кровотока в разных областях мозга. МРТ— это продвинутая технология нейровизуализации, позволяющая проводить исследования безопасно, безболезненно и невмешательно. Ученые сканировали здоровых участников и пациентов с депрессией в состоянии покоя, сравнивая данные с их самооценкой уровня руминации. Удалось собрать подробную информацию о работе и активности большинства участков DMN.
Затем по данным МРТ была создана модель машинного обучения для имитации мозговой активности и автоматического предсказания уровня руминации. Модель, имитирующая один отдел — дорсальный медиальный префронтальный кортекс (medial prefrontal cortex , dmPFC) — лучше всего справилась с задачей. Это значит, что за формирование и поддержание негативных мыслей отвечает именно dmPFC. При этом важно не только то, как интенсивно работает dmPFC, но и то, как он связывается с другими участками мозга.
Программа была протестирована на людях с подтвержденным диагнозом. Выяснилось, что она также способна предсказывать уровень депрессии по данным МРТ. Это значит, что машинное обучение может помочь в диагностике и лечении депрессивных расстройств.
Исследователи надеются, что их модель позволит лучше понять механизмы руминации и разработать новые стратегии для ее преодоления. Планируют расширить исследование и на другие психические расстройства, связанные с негативным мышлением, такие как посттравматическое стрессовое расстройство, обсессивно-компульсивное расстройство и социальная тревожность.
Источник: SecurityLab