Российские ученые из РЭУ им. Плеханова совместно с болгарскими коллегами разработали вычислительную систему на основе контрастивного обучения, которая отличает пациентов с большим депрессивным расстройством от здоровых людей с точностью 86%.
Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда, опубликованы в журнале Chaos, Solitons and Fractals в начале мая 2026 года.
Метод анализирует снимки функциональной МРТ головного мозга 70 пациентов с депрессией и 70 здоровых добровольцев.
Алгоритм выделяет особенности сетевой организации мозга, а затем с помощью контрастивного подхода находит различия между группами, игнорируя индивидуальные вариации внутри каждой.
Это позволяет обнаружить небольшие, но клинически значимые изменения, которые традиционные методы (точность около 50%) не видят. В итоге точность диагностики достигла 86%.
Разработка позволяет выявлять депрессию на ранних стадиях, когда поведенческие изменения только начинают проявляться.
Ученые также подтвердили, что расстройство связано с нарушением многих нейронных сетей мозга: новый метод указал на 20 ключевых связей, тогда как старые — только на пять.
В дальнейшем авторы планируют применить подход к шизофрении и биполярному расстройству.
