Как связаны симптомы шизофрении с мозгом? ИИ дает ответ при выборке от 10 000 пациентов

Последние полтора десятилетия мы наблюдаем тихую революцию в нейронауках. Геномное секвенирование, сверхточная нейровизуализация, огромные биобанки данных — арсенал впечатляет. Казалось бы, вот-вот мы научимся подбирать терапию для психических расстройств, как ключ к замку, на основе уникальной мозговой «карты» пациента. Но нет. Персонализированное лечение упрямо не поддаётся. Почему? Ответ, как часто бывает, кроется в масштабе.

Проблема в том, говорит профессор Джон Мюррей, что мы до сих пор плохо понимаем, как конкретные симптомы «прошиты» в нейронных цепях. Шизофрения у одного человека и шизофрения у другого могут проявляться по-разному и вовлекать разные области мозга. Искать закономерности здесь — всё равно что искать узор в калейдоскопе, который постоянно крутят.

От переобучения к пониманию: как заставить ИИ думать, а не запоминать

Йельские исследователи представили систему, которая должна стать компасом в этом хаосе. Это не очередной «чёрный ящик», а инструмент, помогающий психиатрам принимать обоснованные решения. «Он повышает шансы на успех в сопоставлении симптомов с мозговыми цепями», — объясняет соавтор работы Алан Антицевич.

Ранние модели ИИ сталкивались с досадной проблемой: они блестяще работали на данных того исследования, для которого были созданы, и полностью проваливались на данных другого. Виной всему — пресловутое «переобучение». Алгоритм, как зубрила-отличник, зазубривал частности маленькой выборки, но не понимал общих принципов. Он экстраполировал случайные шумы и локальные закономерности на большие массивы, где их просто не существовало.

Чтобы сломать эту стену, нейробиолог Маркус Хелмер создал новую генеративную модель. Её суть — в способности оценить, какой же объём данных необходим, чтобы выводы о связи мозга и поведения перестали быть игрой в угадайку.

Проанализировав гигантские массивы из проекта Human Connectome и британского Биобанка, учёные пришли к выводу, который заставляет задуматься. Для надёжного установления связи между активностью нескольких областей мозга и поведенческими симптомами может потребоваться выборка в 10 000 индивидуальных случаев. Не сотни, не тысячи — именно десятки тысяч.

Это и есть тот порог, за которым статистический шум отступает, и проявляется истинная картина. Такая модель даёт фармацевтическим компаниям и исследователям чёткие критерии. Наконец-то можно будет не гадать, а точно знать, насколько достоверно найденная нейронная сигнатура связана с симптомами у разных групп пациентов. Может быть, именно с этого и начнётся настоящая эра целевой психиатрии?