Angst-und Stimmungs-Störung-Risiko - Computer-Programm kann helfen, zu identifizieren

Eine Studie im Open-Access-Journal Plus eins zeigt, dass Computerprogramme so gestaltet werden können, dass sie zwischen den Gehirnscans gesunder Heranwachsender und derjenigen unterscheiden, die am stärksten gefährdet sind, psychische Störungen wie Angst und Depression zu entwickeln. Die Forscher weisen darauf hin, dass es die Möglichkeit gibt, Computerprogramme zu entwickeln, die genau vorhersagen können, welche gefährdeten Jugendlichen diese Störungen später entwickeln werden.
Es ist derzeit unmöglich, genau vorherzusagen, welcher individuelle Jugendliche in Zukunft an psychischen Störungen leiden wird, da es keine bekannten Biomarker gibt, d. H. Biologische Messungen, die solche Informationen aufdecken könnten, und sogar genetische Risikofaktoren zukünftige psychiatrische Erkrankungen nicht genau vorhersagen können.
Zum Beispiel bedeutet eine Familiengeschichte der bipolaren Störung, dass ihre Nachkommen ein 10% Risiko einer zukünftigen bipolaren Störung und ein 10-25% Risiko von Störungen wie Aufmerksamkeitsdefizit-Hyperaktivitätsstörung (ADHS) oder Major Depression oder Angststörungen haben, jedoch ist es unmöglich, genau zu bestimmen, ob diese Störungen entwickelt werden oder nicht.
Es ist wichtig, Hochrisikopersonen für zukünftige psychiatrische Erkrankungen zu identifizieren, da sich die meisten psychiatrischen Störungen normalerweise entweder im Jugendalter oder im frühen Erwachsenenalter entwickeln. Durch die Identifizierung gefährdeter Personen könnten die Störungen bei risikogefährdeten Jugendlichen in der Zukunft verzögert oder sogar verhindert werden.
Die leitende Forscherin Dr. Janaina Mourao-Miranda, Wellcome Trust Research Career Development Fellow am University College London, und ihr Team haben nun bewiesen, dass Computerprogramme zwischen Gehirnscans von gesunden, gefährdeten Jugendlichen und gesunden Kontrollen unterscheiden können.
Die Studie umfasste 16 gesunde Jugendliche mit jeweils einem Elternteil mit bipolarer Störung und 16 gesunde Jugendliche, deren Eltern keine psychiatrischen Erkrankungen hatten. Die Teilnehmer wurden gebeten, an einer Aktivität teilzunehmen, um das Geschlecht einer Reihe von Gesichtern mit emotionalen Ausdrücken zu bestimmen.
Die Teilnehmer erhielten eine funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT), bei der ihre Gehirnaktivität gemessen wurde. Im ersten Experiment mussten die Teilnehmer Gesichter entweder mit glücklichen oder neutralen Ausdrücken beschriften, während das zweite Experiment darin bestand, Gesichter mit ängstlichen oder neutralen Ausdrücken zu kennzeichnen.
Nach dem Experiment verwendeten die Forscher ein Computerprogramm, das maschinell lernfähig ist, um die Wahrscheinlichkeit zu schätzen, dass ein Individuum entweder der Niedrig- oder der Risikogruppe angehört. Sie fanden heraus, dass das Programm in drei von vier Fällen korrekt war.
Die Vorhersagewahrscheinlichkeiten erwiesen sich wesentlich höher für die Risikogefährten, die später eine Angst- oder Depressionsstörung entwickelten, im Gegensatz zu denen, die bei der Nachuntersuchung gesund blieben. Dies deutet darauf hin, dass in Zukunft die Möglichkeit besteht, ein Computerprogramm zu entwickeln, mit dem diejenigen Personen identifiziert werden können, die das höchste Risiko haben, psychische Störungen zu entwickeln.
Es ist bemerkenswert, dass die beste Unterscheidung zwischen gefährdeten und risikoarmen Jugendlichen im Experiment während der Präsentation von neutralen Gesichtern erfolgte. Dies stützt die Ergebnisse früherer Studien, die zeigen, dass Personen mit Angstzuständen oder affektiven Störungen dazu neigen, ein neutrales Gesicht eher als zweideutig oder potenziell bedrohlich wahrzunehmen.
Dr. Mourao-Miranda erklärt:

"Durch die Kombination von maschinellem Lernen und Neuro-Imaging verfügen wir über eine Technik, die ein enormes Potenzial aufweist, um zu erkennen, bei welchen Jugendlichen ein erhöhtes Risiko besteht, Angst- und Stimmungsstörungen zu entwickeln, insbesondere wenn nur begrenzte klinische oder genetische Informationen vorliegen."

Professor Mary Phillips von der Clinical and Translational Affective Neuroscience Program an der Universität von Pittsburgh, Co-Autor der Studie schließt:

"Angst- und Gemütsstörungen können verheerende Folgen für die betroffenen Personen und ihre Familien und Freunde haben. Wenn wir in der Lage sind, die am stärksten gefährdeten Personen frühzeitig zu identifizieren, können wir frühzeitige und angemessene Interventionen anbieten, um zu verzögern oder sogar zu verhindern. Beginn dieser schrecklichen Bedingungen. "

Geschrieben von Petra Rattue