Эффективный алгоритм для прогнозирования развития шизофрении на основе нейросети
09.08.2023
Сибирские ученые показали, что алгоритмы на основе глубокой нейронной сети наиболее перспективны для прогнозирования развития шизофрении. Полученные результаты в будущем могут стать основной для создания новых лабораторных методов диагностики психического расстройства. В научном проекте приняли участие сотрудники Томского национального исследовательского медицинского центра (НИМЦ) РАН, Института химической биологии и фундаментальной медицины (ИХБФМ) СО РАН и Института ядерной физики им. Г. И. Будкера СО РАН.
![1-1 (jpg, 112 Kб)](/FStorage/Download.aspx?id=9e4a017f-ee5d-4bea-8f70-7ed721cd8fc6)
Исследователи сравнили пять видов алгоритмов, чтобы найти наиболее перспективный: прогностические модели были построены с использованием алгоритмов, основанных на логистической регрессии, глубоких нейронных сетях, деревьях решений, методе опорных векторов и классификаторе алгоритмов k-ближайших соседей. В качестве предикторов использовались периферические маркеры иммуновоспаления: хемокины, цитокины и ростовые факторы. В тестировании различных моделей участвовали 217 больных шизофренией и 90 человек без психического расстройства.
«Оказалось, что алгоритм на основе глубокой нейронной сети показал более высокую чувствительность и специфичность, чем другие алгоритмы. Кроме того, мы продемонстрировали, что объединение переменных в один классификатор сопровождается кумулятивным эффектом, превышающим роль каждого биомаркера в отдельности. Таким образом, использование одного биомаркера для диагностики шизофрении было бы неэффективным», – рассказал Евгений Ермаков, научный сотрудник лаборатории ферментов репарации ИХБФМ СО РАН.
Ученый подчеркнул, что для разработки более совершенных прогностических моделей диагностики шизофрении необходимо использовать комбинации нескольких биомаркеров. Поиск наиболее «информативных» из них – одна из важных научных задач в этой области.
По словам Светланы Ивановой, руководителя научного проекта, заместителя директора НИИ психического здоровья Томского НИМЦ по научной работе, полученные пилотные результаты приблизили ученых еще на один шаг к пониманию фундаментальных биологических основ шизофрении, и в перспективе, к внедрению лабораторных методов для ее диагностики, терапии и прогноза. Николай Бохан, директор НИИ психического здоровья Томского НИМЦ, объясняет особое внимание научного коллектива к этому психическому расстройству тем, что шизофрения занимает видное место как социально значимое заболевание с высоким уровнем инвалидизации пациентов.
Результаты исследования, поддержанного Российским научным фондом, опубликованы в высокорейтинговом научном журнале первого квартиля.
Источник: пресс-служба Томского национального исследовательского медицинского центра РАН.