Ученые из Йельского и Дартмутского университетов, а также Французского национального центра научных исследований (CNRS) определили стабильный мозговой паттерн, или нейромаркер, который отвечает за тягу к наркотикам и еде.
Нейробиологи предположили, что всех людей, которых тянет к чему-либо, объединяет один паттерн мозговой активности и алгоритм машинного обучения обнаружит его . Этот нейромаркер можно использовать, чтобы спрогнозировать уровень тяги на основе изображений мозга.
Ученые собрали данные функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ), которые дают представление об активности мозга, и собственную оценку потребности в чем-либо для 99 человек. Результаты исследования использовали, чтобы обучить и протестировать алгоритм машинного обучения.
Для эксперимента отобрали две группы людей: тех, кто употреблял наркотики, и контрольную. На первом этапе участникам показывали изображения запрещенных веществ и вкусной еды и собирали данные фМРТ. Затем их попросили оценить, насколько сильно они жаждали увиденных объектов.
Исследователи заявили, что алгоритм определил модель активности мозга, которую можно использовать для прогнозирования интенсивности тяги к наркотикам и еде только на основе изображений фМРТ. Паттерн назвали нейробиологической характеристикой влечения (англ. Neurobiological Craving Signature, NCS). Часть нейромаркера — активность в нескольких областях мозга, некоторые из которых уже связывали с употреблением психоактивных веществ и тягой. Тем не менее, NCS обеспечивает новый уровень детализации, показывая, как нейронная активность в субрегионах этих областей мозга может предсказывать зависимость.
Также анализ NCS показал, что реакции мозга на наркотики и пищу похожи. Ученые предполагают, что тяга к запрещенным веществам возникает из тех же участков нервной системы, которые генерируют тягу к еде. Однако авторы исследования подчеркивают, что нейромаркер отличает потребителей наркотиков от тех, кто не употребляет их.
Открытие улучшит понимание зависимости, поможет разработать новые методы ее лечения, а также улучшит методы диагностики расстройств, связанных с употреблением психоактивных веществ. Сегодня врачи диагностируют множество заболеваний, определяя биологические маркеры у пациента — диабет, например, выявляют с помощью анализа крови на маркер A1C.
Читать далее:
17-летний инженер придумал безмагнитный двигатель: его смогут применять в электромобилях
Недалеко от Земли нашли две планеты. Возможно, они обитаемы
Уникальный метеор переписал историю Солнечной системы: откуда он прилетел