ConPsy: Шизофрению научились выявлять по особенностям реакции мозга на лица

Фото из открытых источников

Российскими учеными из Национального медицинского исследовательского центра психиатрии и наркологии им. В.П. Сербского разработана методика, позволяющая выявлять шизофрению на основании четырех типов реакций мозга на лица других людей. Результатами исследования авторы поделились в журнале Consortium Psychiatricum (ConPsy).

Группой специалистов проведён эксперимент, в котором были задействованы 86 добровольцев: 26 из них страдали шизофренией, у 26 был диагноз шизоаффективное расстройство, а у 34 не было психических отклонений. В шизоаффективном расстройстве сочетаются признаки шизофрении и расстройства настроения. Данное состояние называют промежуточной клинической формой между двумя распространёнными типами нарушений.

Электрическую активность мозга регистрировали при помощи 128-канальной электроэнцефалографии в процессе выполнения участниками задач по распознаванию выражений лиц: радостных, испуганных и нейтральных.

Учеными проведён анализ четырех ключевых компонентов мозговой реакции, призванных отражать разные этапы обработки информации, начиная от первичного восприятия до глубокого понимания эмоций. На базе этих данных эксперты создали диагностическую модель, с высокой точностью отличающую пациентов с патологиями шизофренического спектра от здоровых людей. Чувствительность методики - 73,3%, специфичность — 80%.

Нарушения в социальном познании, в том числе, сложности в распознавании эмоций на лицах других людей, считаются ключевым фактором шизофрении и шизоаффективного расстройства. Экспертам удалось найти нейрофизиологические маркеры, объективно отражающие эти особенности, поясняют авторы работы.

Исследователи надеются, что данный подход в ближайшем будущем дополнит традиционные методы диагностики, которые базируются на клинических интервью и наблюдениях, и поможет снизить влияние субъективных оценок. Технология скоро может стать надёжным инструментарием для более точного и быстрого выявления психических расстройств.