وكالة باب العراق / منوعات
طور علماء روس نظامًا مبتكرًا يجمع بين نشاط الدماغ المسجل بواسطة تخطيط كهربية الدماغ (EEG) والمعلومات الجينية، بهدف التفريق بين الأشخاص المصابين بالاكتئاب والأصحاء. وقد أظهر هذا النهج الجديد دقة تصنيف تتجاوز 96%، مما يمثل تحسنًا ملحوظًا مقارنةً بالدقة التي حققتها الشبكات العصبية السابقة والتي كانت حوالي 86%.
تم تطوير هذا النظام من قبل باحثين من جامعة تومسك الحكومية ومعهد أبحاث علوم الأعصاب والطب، بالإضافة إلى معهد علم الخلايا والوراثة التابع لفرع سيبيريا للأكاديمية الروسية للعلوم وجامعة نوفوسيبيرسك الحكومية. وقد أظهر الباحثون أن الاكتئاب لا يمكن تشخيصه بدقة من خلال إشارة بيولوجية واحدة، حيث تتأثر الإصابة بالاكتئاب بشكل كبير بالظروف الحياتية.
يوفر تخطيط كهربية الدماغ معلومات حول نشاط الدماغ الحالي، إلا أن هذه المعلومات قد تتغير بسرعة بسبب عوامل مؤقتة مثل الجوع والتوتر. لذا، قام الباحثون بدراسة إمكانية دمج هذين المصدرين المختلفين للمعلومات للحصول على صورة أدق.
يشكل هذا العمل جزءًا من مشروع أوسع بدأ في عام 2013 للبحث عن مؤشرات بيولوجية مرتبطة بالاكتئاب، حيث قام العلماء بفحص أكثر من 3000 شخص في سيبيريا خلال الفترة من 2013 إلى 2019، وجمعوا تقييمات نفسية، وتسجيلات تخطيط كهربية الدماغ، وعينات من الدم أو خلايا الخد، بالإضافة إلى المعلومات الجينية.
تسجل تقنية تخطيط كهربية الدماغ أنماط النشاط الكهربائي للدماغ، مما يمنح الباحثين فكرة عن كيفية عمل الأنظمة العصبية في وقت القياس. بينما توفر المعلومات الجينية منظورًا ثابتًا نسبيًا، حيث يمكن أن تكشف عن اختلافات وراثية قد تؤثر على الاستعداد البيولوجي.
أوضح ألكسندر سافوستيانوف، أحد الباحثين المشاركين، أن أيًا من المصدرين لا يُعطي نتائج دقيقة عند استخدامه بمفرده. فالنمط الجيني وحده يعطي تنبؤات ضعيفة، بينما يسجل تخطيط الدماغ الكهربائي الحالة اللحظية للشخص، والتي قد تتأثر بالظروف المؤقتة.
اقترحت الباحثة ندى فيروز، الحاصلة على درجة الماجستير من جامعة تومسك الحكومية، طريقة جديدة تعتمد على شبكة عصبية بيانية لتحليل العلاقات المعقدة بين المعلومات. خلال التدريب، يتلقى النموذج أمثلة من المشاركين الأصحاء والأشخاص المصابين بالاكتئاب، بالإضافة إلى بياناتهم الجينية وتخطيط الدماغ الكهربائي.
اختبر الباحثون النظام على 383 مشاركًا، منهم 349 شخصًا سليمًا و34 شخصًا مصابًا بالاكتئاب. وقد تفوق النهج القائم على الرسوم البيانية بشكل ملحوظ على الشبكات العصبية السابقة، حيث حقق دقة تفوق 96%، مما يقلل من النتائج الس
