Дифференциальную диагностику биполярного расстройства и депрессии можно будет проводить благодаря нейронам миндалевидного тела – к такому выводу пришли исследователи из Вестмидского института, о чем рассказали в журнале Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging. У пациентов с биполярным аффектичным расстройством (БАР) активность внутри миндалевидного тела и его связи с несколькими близлежащими областями выражены слабее, чем у пациентов с клинической депрессией.
Левая часть миндалевидного тела менее активна и имеет меньше связей с другими структурами головного мозга при БАР. Сredit: Korganokar et al.
Учёные проследили, как миндалина реагирует на смену эмоций (гнев, страх, грусть, отвращение и счастье) с помощью фМРТ-сканирования, которое позволяет отследить активность разных регионов мозга в ответ на что-либо. Результаты показали, что левая часть миндалевидного тела менее активна и имеет меньше связей с другими структурами головного мозга при БАР. Чувствительность исследования составила 80 процентов.
В будущем этот метод может стать основой дифференциальной диагностики двух заболеваний.
«У биполярного расстройства и депрессии много общих симптомов, – объясняет доктор Коргаонкар (Mayuresh Korgaonkar) из Вестмидского медицинского инстититута в Сиднее. – Хотя БАР характеризуется наличием ещё и маниакальной стадии, различить заболевания непросто, а терапия зависит от первичного диагноза. Ошибка ведёт к большим социальным и финансовым потерям для пациента. Найденные отличия, так называемые «маркеры», позволят лучше понять оба заболевания, выявить риски их развития и сразу точно поставить диагноз».
Иногда проходят годы, прежде чем больному верно поставят диагноз: 60 процентам пациентов с БАР изначально ставят «большое депрессивное расстройство», так как депрессивная стадия биполярного расстройства, на которую приходится дебют заболевания, схожа по симптоматике с большим депрессивным расстройством.
В основе этих патологий лежит проблема обработки эмоций, и дальнейшая цель команды доктора Коргаонкара – найти и точно описать «маркеры» у большего числа пациентов.
Напомним, что совсем недавно мы писали о том, что алгоритмы машинного обучения уже помогли отличить биполярное расстройство от большого депрессивного расстройства. Возможно, оба метода будут дополнять друг друга и еще выше поднимут точность дифференциального диагноза.
Текст: Анна Морозова