Machine Learning ile Depresyonun Kökeni Öğrenilecek

Paylaş

Bu Yazıyı Paylaş

veya linki kopyala

Depresyon ve Kaygı

Yalnızca Birleşik Devletler’i göz önüne alırsak, milyonlarca yetişkin depresyon olarak da bilinen major depresif bozukluk (MDD) sorunuyla karşı karşıya. 2012’de 16 milyon insan en az bir major depresif vaka ile karşı karşıya kaldı. Aynı zamanda sosyal kaygı bozukluğu (SAD) ABD’de 15 milyon yetişkini etkiliyor. Yeni bir çalışmaya göre bu bozukluklar depresyon ve sosyal kaygı bozukluğu bulunan insanların beyin anormalliklerinin yapısını incelenerek anlaşılabilecek.

Araştırmacılar bu yeni çalışmanın sonuçlarını bu hafta içerisinde Kuzey Amerika Radyaloji Birliği (RSNA)’nın yıllık toplantısında açıklayacaklar.

Depresyon ve kaygı bozukluğu arasında klinik bazı benzerlikler ve bağlantılar bulunmakta ve bu nedenle insanların hem MDD hem de SAD bozukluğuna sahip olması bir tesadüf değil. Bu durumlar ayrıca yeterli sayıda klinik semptomu da paylaşıyor. Ancak, şimdiye kadar, Chengdu, Çin’deki Sichuan Üniversitesi’nden Dr. Youjin Zhao isimli bir araştırmacıya göre MDD ve SAD bozukluğuna sahip beyin yapılarını inceleyerek bu bozukluklar arasında çok az bir karşılaştırma yapılmış.

Zhao ve onun yardımcısı Dr. Su Lui birlikte çalışarak beyindeki yapısal farklılıkları ve benzerlikleri incelediler. MRI kullanarak gri maddeki beyin anormalliklerini gözlemleme ve korteksin kalınlığını tayin etme imkanı buldular.

Differing cortical thickness. Image Credit: Radiological Society of North America

MDD ve SAD hastaları ve sağlıklı bireyler arasında gözlemlenen farklı kortikal kalınlıklar. Kaynak: Kuzey Amerika Radyoloji Birliği

Anormallik Tayini

Bu çalışma 37 MDD, 24 SAD ve 41 sağlıklı kontrol bireyi üzerinde yapıldı. Zhao’ya göre bu veriler sonuçları ilişkilendirme veya tedavi ve uygulamaların geliştirilmesinde yeterli değil.

Zhao’nun yaptığı bir basın açıklamasında “Bizim bulgularımız MDD ve SAD hastalarında genel ve belirli gri madde değişimlerinin ön kanıtlarını oluşturuyor.” dedi. “Gelecekteki çalışmalar daha büyük örneklerin makine öğrenimi ile analiz edilmesiyle MRI’ın tanısal ve belirtisel sonuçlarına yardımcı olacak.”

Buna rağmen, elde edilen farklılıklar dikkate değer. Yazdığı bir e-posta’da Zhao “Bizim sonuçlarımız geçmiş yapısal ve fonksiyonel değişikliklerle birlikte, şiddetle MDD hastalarının görsel işleme bölgesi ve SAD hastalarının fizyopatolojisindeki bozukluk olan önmerkezi korteks bozukluğunun incelenmesini tavsiye etmektedir.” dedi.

 

MDD ve SAD hastalarında yapılan ortak çalışmada, araştırmacılar beyinin çıkıntı ve sırt dikkat ağlarında bir takım gri madde anormallikleri gözlemledi. Bu ağlar bizim dikkatimizi vermemize ve neye dikkat etmemizi belirlememize yarıyor. Ayrıca gözlemciler “iltihap ve diğer fizyopatolojik alanlardaki alanlarla bağlantılı dengeleyici mekanizmaları yansıtacak” değişken korteks kalınlıkları gözlemlediğini açıkladı.

Daha sonra ekleyerek “daha büyük korteks kalınlığı MDD ve SAD hastalarının sürekli başa çıkma çabalarının ve duygusal düzenleme girişimlerinin bir sonucu olabilir” dedi.

Araştırmacılara göre bu gözlemler bu iki bozukluk arasında geçmişte gözlemlenen bir çok benzerliği kanıtlar nitelikte.

 

MDD ve SAD fizyolojisi üzerindeki daha geniş araştırmalar bu durumları daha iyi anlamamızı sağlayabilir, ve uygulanabilir terapilere yönlendirebilir. Dr. Zhao’ya göre “İlerde daha büyük örnekler üzerinde yapılacak boylamsal çalışmalar daha net sonuçlara varılması için gerekebilir. Ancak, bu belirlenmiş bölgeler ROI’lerin ilaçsız tedavilerinde kullanılması için bir aday olabilir, örneğin elektrokonvülsif terapi (ECT), derin beyin uyarımı (DBS) ve transkraniyal manyetik uyarım (TMS) gibi.”

Machine Learning ile Depresyonun Kökeni Öğrenilecek