Важное для лечения биполярного расстройства: наконец-то раскрыли механизм действия препаратов лития. Теперь эти данные смогут применить для создания новых лекарств, более эффективных и с меньшим числом побочных эффектов. А то у лития их много, а эффективность невысокая — только треть пациентов отвечают улучшением состояния. Еще данные помогут предсказывать, какие таблетки нужно дать конкретному пациенту — сейчас период проб и ошибок в подборе препаратов может быть мучительно долгим.
https://neurosciencenews.com/genetics-bipolar-mechanism-6629/
Непозволительно кратко: дело не в поломке какого-либо гена, а в конечной стадии биосинтеза белка, посттрансляционной модификации. Это когда внутриклеточный белок уже синтезирован, но должны произойти некоторые изменения под конкретную задачу (но это не точно, потому что я не смыслю в этом почти ничего). При БАР белок CRMP2 ведет себя пассивно, а литий нормализует активность как раз у тех пациентов, кто сообщил о улучшении состояния.
#БАР
https://neurosciencenews.com/genetics-bipolar-mechanism-6629/
Непозволительно кратко: дело не в поломке какого-либо гена, а в конечной стадии биосинтеза белка, посттрансляционной модификации. Это когда внутриклеточный белок уже синтезирован, но должны произойти некоторые изменения под конкретную задачу (но это не точно, потому что я не смыслю в этом почти ничего). При БАР белок CRMP2 ведет себя пассивно, а литий нормализует активность как раз у тех пациентов, кто сообщил о улучшении состояния.
#БАР
Neuroscience News
Underlying Molecular Mechanism of Bipolar Disorder Revealed
Researchers have discovered the molecular mechanism behind lithium's effectiveness in treating bipolar disorder.
Необычное: искусственный интеллект, который в симуляции боевых полётов постоянно побеждает и потому печалит белковых летчиков, удивительно точно предсказал эффективность лечения биполярного расстройства.
Компания, которая разработала ИИ для военно-воздушных сил США, применила тот же метод для создания диагностического инструмента в психиатрии. Как говорят разработчики, алгоритм учится по заветам Дарвина: проводит естественный отбор собственных решений, или как-то так. И в недавнем исследовании его опробовали для предсказания исходов лечения биполярного расстройства. БАР, как и многие другие нозологии в психиатрии, до конца непонятен. Есть несколько тактик лечения, но какая поможет конкретному пациента, не всегда ясно. До сих не существует четких (хотя есть несколько недавних обнадеживающих исследований) биомаркеров, которые бы позволили врачам делать точные прогнозы состояния пациента.
В исследовании ИИ со стопроцентной точностью предсказал улучшения у 15 пациентов, получающих терапию литием. И с 80% точностью указал тех, чьё состояние станет лучше в течении восьми недель лечения. Как и в случае с пилотами, результаты в медицине у программы выше классических врачей. Но исследование было одно и на небольшой выборке, поэтому пока можно с интересом за этим следить, но еще не время верить. Для предсказания, кстати, ИИ использовал всего пару сканов мозга, что тоже удивительно: никакого сбора анамнеза, опроса текущего состояния и так далее.
https://www.sciencedaily.com/releases/2017/06/170612115337.htm
#БАР #AI
Компания, которая разработала ИИ для военно-воздушных сил США, применила тот же метод для создания диагностического инструмента в психиатрии. Как говорят разработчики, алгоритм учится по заветам Дарвина: проводит естественный отбор собственных решений, или как-то так. И в недавнем исследовании его опробовали для предсказания исходов лечения биполярного расстройства. БАР, как и многие другие нозологии в психиатрии, до конца непонятен. Есть несколько тактик лечения, но какая поможет конкретному пациента, не всегда ясно. До сих не существует четких (хотя есть несколько недавних обнадеживающих исследований) биомаркеров, которые бы позволили врачам делать точные прогнозы состояния пациента.
В исследовании ИИ со стопроцентной точностью предсказал улучшения у 15 пациентов, получающих терапию литием. И с 80% точностью указал тех, чьё состояние станет лучше в течении восьми недель лечения. Как и в случае с пилотами, результаты в медицине у программы выше классических врачей. Но исследование было одно и на небольшой выборке, поэтому пока можно с интересом за этим следить, но еще не время верить. Для предсказания, кстати, ИИ использовал всего пару сканов мозга, что тоже удивительно: никакого сбора анамнеза, опроса текущего состояния и так далее.
https://www.sciencedaily.com/releases/2017/06/170612115337.htm
#БАР #AI
ScienceDaily
AI that can shoot down fighter planes helps treat bipolar disorder
The artificial intelligence that can blow human pilots out of the sky in air-to-air combat accurately predicted treatment outcomes for bipolar disorder, according to a new medical study. The findings open a world of possibility for using AI, or machine learning…
Биполярное расстройство можно осмыслить, как экстремальное взаимодействие между системами вознаграждения и регуляции аффекта.
Есть простая закономерность. Приподнятое настроение связано с завышенной оценкой хороших результатов. И наоборот: при плохом настроении приятные моменты обесцениваются. Это неплохо для адаптации. Если в окружающей обстановке много ресурсов, то есть смысл стать на время ненасытным искателем удовольствия. А если ситуация тяжёлая (а потому и настроение), то лучше не расслабляться после эпизодических удач.
В случае БАР этот механизм становится чрезмерным. Например, по ошибке дали сдачу на 100 рублей больше. В мании будет восторг, в депрессивной фазе – ничего. Похоже, что систематические ошибки в восприятии удачных моментов – основа этих фаз. Эту связь нашли давно, но раньше думали, что сбои в системе вознаграждения – последствия перепадов настроения. Сейчас же есть данные, что недооценка или переоценка предшествуют разворачиванию фаз.
Ещё один важный момент – имплицитное (можно сказать, неосознанное) научение. Если упрощено, мозг выкручивает на максимум способность к обучению, потому что реальность кажется непредсказуемой из-за перепадов в настроении и оценке. Поэтому человек быстрее привыкает к одному из двух полюсов. А это значит, что раз за разом маниакальные и депрессивные периоды наступают всё быстрее
Если эта модель верна, а в пользу этого есть много данных, то она поможет точно оценить риск развития расстройства через выявление нестабильности в системе вознаграждения. Так же можно будет понять, когда начнется одна из фаз, каков прогноз и много другого полезного.
https://jamanetwork.com/journals/jamapsychiatry/article-abstract/2656682?utm_source=twitter&utm_campaign=content-shareicons&utm_content=article_engagement&utm_medium=social&utm_term=101217#.Wd-OsjWPaOQ.twitter
пост в соседнем канале о биполярном расстройстве: https://t.iss.one/imatrip/197
#БАР
Есть простая закономерность. Приподнятое настроение связано с завышенной оценкой хороших результатов. И наоборот: при плохом настроении приятные моменты обесцениваются. Это неплохо для адаптации. Если в окружающей обстановке много ресурсов, то есть смысл стать на время ненасытным искателем удовольствия. А если ситуация тяжёлая (а потому и настроение), то лучше не расслабляться после эпизодических удач.
В случае БАР этот механизм становится чрезмерным. Например, по ошибке дали сдачу на 100 рублей больше. В мании будет восторг, в депрессивной фазе – ничего. Похоже, что систематические ошибки в восприятии удачных моментов – основа этих фаз. Эту связь нашли давно, но раньше думали, что сбои в системе вознаграждения – последствия перепадов настроения. Сейчас же есть данные, что недооценка или переоценка предшествуют разворачиванию фаз.
Ещё один важный момент – имплицитное (можно сказать, неосознанное) научение. Если упрощено, мозг выкручивает на максимум способность к обучению, потому что реальность кажется непредсказуемой из-за перепадов в настроении и оценке. Поэтому человек быстрее привыкает к одному из двух полюсов. А это значит, что раз за разом маниакальные и депрессивные периоды наступают всё быстрее
Если эта модель верна, а в пользу этого есть много данных, то она поможет точно оценить риск развития расстройства через выявление нестабильности в системе вознаграждения. Так же можно будет понять, когда начнется одна из фаз, каков прогноз и много другого полезного.
https://jamanetwork.com/journals/jamapsychiatry/article-abstract/2656682?utm_source=twitter&utm_campaign=content-shareicons&utm_content=article_engagement&utm_medium=social&utm_term=101217#.Wd-OsjWPaOQ.twitter
пост в соседнем канале о биполярном расстройстве: https://t.iss.one/imatrip/197
#БАР
Jamanetwork
Mood Instability and Reward Dysregulation
This Viewpoint discusses a neurocomputational model of bipolar disorder and makes predictions about how mood changes will escalate, resolve, and reverse in bipolar disorder.