FMRI Verilerinin Yeni Analizi Şizofreni Tedavisini İyileştirebilir
Yeni bir çalışmada, Maryland Üniversitesi, Baltimore County'den (UMBC) araştırmacılar, fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) verilerinin analizini iyileştirmek için araçlar geliştirdiler ve sonuç olarak artık şizofreni hastalarının alt gruplarını belirleyebiliyorlar.
Yeni bulgular, mevcut tedavilerin görüntü gruplarına dayalı olarak işe yarayıp yaramadığını tıp pratisyenlerini tespit etmek ve göstermek zor olabilen akıl hastalığı olan hastaların tanı ve tedavisinde yardımcı olabilir.
Çalışma dergide yayınlandı NeuroImage.
Görüntü analizi yöntemi, ortak alt uzay çıkarımı (CS) için bağımsız vektör analizi (IVA) olarak adlandırılır. Bu yöntem sayesinde, araştırmacılar fMRI verilerinin alt gruplarını yalnızca beyin aktivitesine dayalı olarak kategorize ederek beyin aktivitesi ile belirli akıl hastalıkları arasında bir bağlantı olduğunu kanıtladılar. Özellikle, fMRI verilerini analiz ederek şizofreni hastalarının alt gruplarını belirleyebildiler.
Daha önce, hastalardaki şizofreniyi yalnızca beyin görüntülemesine dayalı olarak gruplandırmanın net bir yolu yoktu, ancak yeni yöntem, bir hastanın beyin aktivitesi ile tanıları arasında önemli bir bağlantı olduğunu gösteriyor.
Ph.D. Qunfang Long, "En heyecan verici kısım, tanımlanan alt grupların tanısal semptomlarına bakarak klinik önemi olduğunu keşfetmemizdir" dedi. UMBC'de elektrik mühendisliği adayı. "Bu bulgu, nörogörüntüleme verilerini kullanarak şizofreni hastalarının alt türlerini araştırmak için bizi daha fazla çaba göstermeye teşvik etti."
Daha da önemlisi, bu alt grupları tanımlamak için kullanılan IVA-CS yöntemi de verilerdeki nüansları korur, ancak yine de istatistiksel olarak anlamlı gruplar oluşturur.
Bilgisayar bilimi ve elektrik mühendisliği profesörü Dr. Tülay Adalı, "Artık veriye dayalı yöntemler popülerlik kazandığına göre, her konu için değişkenliği yakalamak ve aynı anda çok sayıda konudan fMRI veri kümeleri üzerinde analiz yapmak büyük bir zorluk oldu" dedi. ve UMBC'nin Sinyal İşleme Laboratuvarı için Makine Öğrenimi direktörü.
"Artık bu analizi etkili bir şekilde gerçekleştirebilir ve anlamlı konu gruplarını belirleyebiliriz."
Akıl hastalığının teşhisi ve tedavisi inanılmaz derecede karmaşıktır. Aynı hastalık, farklı hastalarda farklı şekilde ortaya çıkacaktır ve genellikle tüm hastalar için etkili olacak tek bir tedavi yoktur. Bir tedavi uygulandığında, başarılı olup olmadığını belirlemek de hastaya göre değişebilir.
Bu araştırma, tıp pratisyenlerine nispeten benzer tanı alt gruplarındaki hastalar için fMRI sonuçlarını analiz etmenin objektif bir yolunu sunarak ve daha sonra aynı hasta için zaman içinde fMRI sonuçlarını karşılaştırarak değişkenliğe yanıt verir.
Altı ay içinde tedavi gören ve geri dönen şizofreni hastasını tekrar değerlendirilmek üzere düşünün. Onların fMRI verileri, diğer şizofreni hastalarından daha fazla zihinsel olarak sağlıklı hastaların kontrol grubuna benziyorsa, bu tedavinin işe yaradığının nesnel bir kanıtıdır. Daha geniş ölçekte bu veriler, tedavi sonucunda hastaların tıbbi sonuçlarına daha iyi bir bakış sağlar.
Daha sonra, Adalı’nın ekibi, belirli akıl hastalıkları olan hasta alt grupları için hangi tedavilerin en iyi sonucu verdiğini belirlemek için boylamsal verilerle çalışacak. Bu yöntem aynı zamanda ergenlerin uzunlamasına bir çalışmasında fMRI görüntüleri ile bu ergenlerin bağımlılık ve madde kullanım kalıpları arasında zaman içinde bağlantı olup olmadığını görmek için kullanılacaktır.
Adali ve Long’un şu anki araştırması, Atlanta’daki Nörogörüntüleme ve Veri Bilimi Üç Kurumlu Çeviri Araştırmaları Merkezi’nde uzun süredir birlikte çalışan Dr. Vince Calhoun ile birlikte.
Kaynak: Maryland Üniversitesi Baltimore County
