Прогнозирование стойкого негативного мышления

Наш разум часто оказывается в ловушке повторяющихся мыслей о прошлых ошибках, сожалениях, неуверенности в себе или неразрешенных конфликтах. Этот тип навязчивого негативного мышления, называемый руминацией, может может иметь пагубные последствия для психического здоровья, приводя к таким состояниям, как депрессия и тревога. Признавая, что руминация является основным фактором риска развития депрессии, исследователи работают над выявлением ее нейронной сигнатуры и разработкой методов раннего выявления.

Команда ученых во главе с Кимом Юнгву из Центра нейробиологических исследований изображений при Институте фундаментальных наук в сотрудничестве с исследователями из Университета Аризоны и Дартмутского колледжа провела исследование с целью разработки прогностической модели руминации с использованием возможностей машинного обучения. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Communications.

Предыдущее исследование связало с руминацией сеть областей мозга, называемую “сетью режима по умолчанию” (DMN).

Однако конкретная область, ответственная за индивидуальные различия в руминации, оставалась неясной. Команда выдвинула гипотезу, что дисперсия динамической связности, которая характеризует стабильность взаимодействий между областями мозга с течением времени, может быть связана с руминацией из-за ее постоянства во времени.

Чтобы это проверить, они использовали функциональную магнитно-резонансную томографию (фМРТ) для измерения мозговой активности у здоровых участников в состоянии покоя. Используя дисперсию динамической связи между каждой областью сети режима по умолчанию и всеми областями мозга и показатели самооценки руминации в качестве выходных данных, исследователи обучили модели машинного обучения аппроксимировать оценки руминации на основе данных фМРТ участников.

Из всех областей сети режима по умолчанию только модель, основанная на активности дорсальной медиальной префронтальной коры (dmPFC), оказалась успешной в прогнозировании показателей руминации у здоровых участников. Кроме того, было обнаружено, что динамическая связь между дорсальной медиальной префронтальной корой и нижней лобной извилиной, а также мозжечком особенно важна для прогнозирования процесса руминации. Эти результаты подчеркивают важность дорсальной медиальной префронтальной коры при руминации и депрессии, что согласуется с предыдущими исследованиями, связывающими эту область с высокоуровневыми рефлексивными процессами у людей.

Примечательно, что модель также успешно прогнозировала показатели депрессии у реальных пациентов с большим депрессивным расстройством.

Следовательно, модель перспективна в качестве ценного биомаркера депрессии, помогающего выявлять лиц, подверженных риску, и отслеживать прогресс лечения. Проясняя нейроную основу руминации и ее связь с депрессией, это исследование способствует продвижению исследований в области психического здоровья и может привести к более эффективным вмешательствам и улучшению результатов лечения людей, страдающих депрессией.

“Динамические паттерны естественных потоков мыслей сильно влияют на наше настроение и эмоциональные состояния. Руминация – один из наиболее важных паттернов мышления, и это исследование показывает, что склонность к руминации может быть расшифрована по связности мозга, измеренной с помощью МРТ. Мы надеемся, что это исследование продолжится и что в будущем нейровизуализация может быть использована для диагностики и лечения психических расстройств”, – заявляет ведущий автор исследования профессор Ву Чунг-Ван.

Продвигаясь дальше, исследователи планируют проверить и усовершенствовать прогностическую модель, используя более крупные и разнообразные группы населения. Они также хотят изучить потенциальное применение этой модели в клинических условиях, интегрируя ее с существующими подходами к диагностике и лечению. Продолжение исследований в этой области потенциально может привести к персонализированным вмешательствам, более эффективно направленным на руминацию и депрессию, в конечном счете улучшая жизнь людей, страдающих от этих состояний.