Rossiyalik olimlar depressiyani aniqlashga yordam beruvchi neyron tarmoqni ishlab chiqdi. Yangi model hali sinov rejimida bo‘lib, kasallikni 96 foizdan ortiq holatda to‘g‘ri aniqlagan va avvalgi neyron tarmoqlardan yuqoriroq natija ko‘rsatgan.
Rossiyaning Tomsk davlat universiteti, Neyrofanlar va tibbiyot ilmiy-tadqiqot instituti, Rossiya Fanlar akademiyasi Sibir bo‘limining Sitologiya va genetika instituti Federal tadqiqot markazi hamda Novosibirsk davlat universiteti mutaxassislari depressiyani aniqlashga yordam beruvchi neyron tarmoqni ishlab chiqdi.
Yangi model boshqa shunga o‘xshash tizimlarga qaraganda yuqoriroq aniqlikni ko‘rsatgan. Bu haqda “Nauchnaya Rossiya” portali “Axborot texnologiyalari xavfsizligi” jurnaliga tayanib xabar berdi.
Tadqiqot 2013-yilda boshlangan yirik loyihaning bir qismi bo‘lib, uning maqsadi depressiyaning biomarkerlarini aniqlashdan iborat. Loyiha doirasida olimlar qanday genetik ma’lumotlar, elektroensefalografiya (EEG) va funksional magnit-rezonans tomografiya (fMRT) ko‘rsatkichlari ushbu holat bilan bog‘liqligini o‘rgangan. Mutaxassislar Sibirning deyarli barcha hududlarida 3 mingdan ortiq kishini tekshirgan.
Keyinchalik Tomsk davlat universitetining Hindistondan bo‘lgan aspiranti Neda Firoz ushbu ma’lumotlarni neyron tarmoqlarning bir turi bo‘lgan grafli neyron tarmoq yordamida tahlil qilishning yangi usulini ishlab chiqdi.
Grafli neyron tarmoq (GNN — Graph Neural Network) — bu obyektlar va ular orasidagi o‘zaro bog‘liqlikni (graf strukturasini) o’rganishga mo‘ljallangan chuqur ta’lim modelidir. Oddiy tarmoqlardan farqli o‘laroq, u tugunlar va qirralardan iborat tartibsiz va murakkab aloqalardagi ma’lumotlarni to‘g‘ridan-to‘g‘ri qayta ishlaydi.
Ma’lum qilinishicha, tadqiqot davomida tizimga genotiplar va miya faolligi haqidagi ma’lumotlari kiritilib, ularning qaysi biri depressiyaga chalingan, qaysi biri esa sog‘lom odamlarga tegishli ekani ko‘rsatilgan. Shundan so‘ng neyron tarmoqqa faqat biologik ma’lumotlar taqdim etilib, u insonda depressiya mavjud yoki mavjud emasligini mustaqil ravishda aniqlagan.
Grafga asoslangan yangi yondashuv mutaxassislar avval sinovdan o‘tkazgan neyron tarmoqlarga qaraganda ancha yuqori aniqlikni ko‘rsatgan. Avvalgi tizimlar depressiyani taxminan 86 foiz holatda to‘g‘ri aniqlagan bo‘lsa, hindistonlik aspirant Neda Firoz ishlab chiqqan model bu ko‘rsatkichni 96 foizdan oshirgan. Bundan tashqari, unda noto‘g‘ri manfiy (salbiy) natijalar ham kamroq qayd etilgan.
Loyihaning o‘ziga xos jihati shundaki, unda genetik, neyrofiziologik va xulq-atvorga oid ma’lumotlarni kompleks tarzda hisobga olish imkoniyati mavjud. Bu faqat bitta jihatga asoslangan diagnostikaga nisbatan aniqlikni sezilarli darajada oshiradi.
Olimlarning ta’kidlashicha, hozircha bu ko‘proq fundamental (dastlabki) ilmiy loyiha bo‘lib, uni klinik amaliyotda qo‘llash haqida gapirishga hali erta. Buning asosiy to‘siqlaridan biri — genetik tadqiqotlarning qimmatligi. Avvalroq 3 ming kishini genotiplash uchun qariyb 45 million rubl (6 milliard 394 million 30 ming 335 so‘m) sarflangan.
Biz 2013-yildan beri psixologik tadqiqotlar bilan shug‘ullanamiz va hozirgacha genotip bilan depressiya o‘rtasida oddiy va bir ma’noli bog‘liqlikni aniqlay olmadik. Ehtimol, bunday bog‘liqlik umuman topilmasligi ham mumkin. Genotipning ta’siri tashqi sharoitlarga qarab sezilarli darajada o‘zgarishi mumkin. Masalan, avvalroq jahon ilmiy adabiyotlarida ma’lum bo‘lgan ma’lumotlarni tasdiqlagan holda, turli hududlarda serotonin tashuvchisi allelining bir xil genetik varianti depressiya va xavotir buzilishlariga moyillikning ham pasayishi, ham ortishi bilan bog‘liq bo‘lishi mumkinligini ko‘rsatganmiz, — deya tushuntirdi Rossiya Fanlar akademiyasi Sibir bo‘limining Sitologiya va genetika instituti Federal tadqiqot markazi psixologik genetika laboratoriyasi mudiri, Neyrofanlar va tibbiyot ilmiy-tadqiqot instituti differensial psixofiziologiya laboratoriyasi mudiri, falsafa fanlari doktori Aleksandr Savostyanov.
Shunga qaramay, mutaxassislar grafli neyron tarmoq yordamida tadqiqotlarni davom ettirishni rejalashtirmoqda. Ular uchta masalani aniqlashtirmoqchi.
Birinchidan, olingan natijalar boshqa ishtirokchilar guruhlaridan olingan ma’lumotlarda ham takrorlanadimi. Ikkinchidan, Neda Firoz ishlab chiqqan neyron tarmoq bolalarda DEHB — diqqat yetishmovchiligi va giperfaollik buzilishini ham bashorat qila oladimi. Uchinchidan, olimlar neyron tarmog‘i aniqlagan ayrim bog‘liqliklarni chuqurroq o‘rganib, ularning haqiqatan ham mavjudligini tasdiqlashi kerak.
Avvalroq, qozog‘istonlik talabalar o‘qituvchilar uchun dars sifatini oshiradigan AI-platformani ishlab chiqqani haqida xabar berilgandi.
