Мозг начинает искажать реальность раньше, чем человек понимает, что ему плохо
Алгоритм машинного обучения обнаружил возможный ранний признак депрессии: некоторые люди слишком сильно полагаются на заранее сформированные ожидания, когда распознают эмоции на лицах. В результате мозг начинает видеть угрозу там, где её, строго говоря, никто не заказывал.
Исследование опубликовано в журнале Science Advances. Учёные выяснили, что характерное искажение обработки злых лиц может появляться за четыре года до возникновения клинически заметных симптомов депрессии.
Когда мозг додумывает за глаза
Большое депрессивное расстройство затрагивает миллионы людей по всему миру. Лечить его после того, как оно уже закрепилось, бывает трудно, поэтому раннее выявление считается одной из главных задач общественного здравоохранения. Пока прогноз обычно строится на самоописаниях пациента и известных факторах риска: стрессовой среде, жизненных обстоятельствах и других признаках, которые становятся заметны уже после начала проблем.
Исследователи Han Lu из Shenzhen University и Qiang Luo из Fudan University решили проверить, можно ли обнаружить уязвимость раньше — по работе мозга.
Психические расстройства нередко связаны с изменением обработки эмоций. Человек может чаще воспринимать неоднозначные социальные сигналы как негативные, враждебные или опасные. Согласно современным психологическим теориям, мозг не просто пассивно «фотографирует» лицо, а сопоставляет зрительные детали с абстрактными понятиями, хранящимися в памяти. Иногда эта система помогает быстро понять эмоцию. А иногда начинает уверенно ошибаться — как очень самоуверенный эксперт, который не читал материалы дела.
Ранее учёные уже находили области мозга, связанные с депрессией. Но такие наблюдения в основном описывали, где возникают отличия, а не объясняли, как именно они формируются.
Как проходил эксперимент
Учёные проанализировали функциональные МРТ-сканы 1332 участников в возрасте 19 лет. Все они входили в европейское популяционное исследование IMAGEN. Функциональная магнитно-резонансная томография, или фМРТ, показывает изменения кровотока и позволяет косвенно оценить активность разных участков мозга.
Во время сканирования участники смотрели короткие видеоролики: лица постепенно менялись от нейтрального выражения к злому. Затем алгоритм машинного обучения выделил математическое описание того, как зрительная кора каждого человека кодировала злые лица. Этот набор активности исследователи назвали визуальным кодом.
После этого участников разделили на две группы. В одной визуальная обработка была относительно точной и эффективной. В другой она была менее эффективной и более «шумной» — мозг хуже выделял реальные зрительные признаки и сильнее путался в интерпретациях.
У подростков и молодых людей из второй группы чаще отмечались тревожность, сниженное настроение и другие эмоциональные симптомы. Связь была прямой: чем хуже мозг кодировал изображение злого лица, тем заметнее были признаки эмоционального неблагополучия.
Искусственный мозг тоже начал видеть врагов
Чтобы понять механизм ошибки, исследователи создали глубокую нейронную сеть — модель искусственного интеллекта, состоящую из связанных между собой алгоритмов. Она имитировала работу человеческой системы распознавания эмоций и включала два пути обработки информации.
Первый анализировал непосредственные зрительные данные — линии, формы и детали лица. Второй хранил абстрактные знания об эмоциях. В нормальной ситуации эти системы работают вместе: память помогает быстро распознать выражение лица, а зрительная информация не позволяет фантазии полностью оторваться от реальности.
Исследователи настроили сеть так, чтобы концептуальный путь регулировал зрительный. Затем сравнили внутренние математические коды искусственной модели с данными человеческой фМРТ и обнаружили сильное сходство. Модель, по всей видимости, достаточно хорошо воспроизводила то, как мозг распознаёт злые лица.
Дальше учёные начали менять силу влияния концептуального пути на зрительный. При умеренной настройке сеть лучше всего распознавала эмоции. Но когда концептуальный контроль усиливали чрезмерно, система начинала принимать нейтральные лица за злые или грустные.
Иными словами, заранее сформированное ожидание перетягивало одеяло на себя и заглушало реальные визуальные детали. Так возникал вычислительный негативный уклон: мозг видел не то, что перед ним, а то, чего уже боялся увидеть.
Признак появился задолго до диагноза
Внутренний код искусственной сети с чрезмерным концептуальным контролем оказался похож на «шумные» мозговые паттерны участников, у которых было больше эмоциональных симптомов. Это позволило исследователям предположить, что чрезмерная регуляция — ситуация, когда прежние убеждения подавляют сенсорную информацию, — может быть одним из механизмов, формирующих негативное восприятие.
На основе этой модели учёные создали вычислительный маркер. Он оценивал степень такого зрительного «перерегулирования» у каждого участника по данным фМРТ в возрасте 19 лет.
Затем исследователи повторно обследовали 725 человек через четыре года. Среди участников, у которых в 19 лет не было клинических симптомов, маркер помог предсказать, у кого к 23 годам появятся выраженные эмоциональные проблемы.
Модель оказалась точнее традиционных прогнозов, основанных только на демографических данных и базовом уровне мозговой активности. Это указывает на то, что описанный механизм может возникать ещё до появления заметных симптомов.
Похоже именно на депрессию, а не на универсальную психическую беду
Чтобы выяснить, связан ли маркер именно с депрессией, команда изучила генетические данные участников IMAGEN. Учёные проверили, есть ли связь между чрезмерной зрительной регуляцией и генетическими вариантами, связанными с разными психическими расстройствами.
Маркер оказался связан с конкретным генетическим вариантом, ассоциированным с большим депрессивным расстройством. Этот вариант расположен в гене, участвующем в развитии мозга.
Кроме того, маркер коррелировал с полигенным риском депрессии. Полигенный риск — это показатель, суммирующий влияние множества генетических вариантов на вероятность развития заболевания. При этом связи с генетическими рисками алкогольного расстройства и пищевых расстройств обнаружено не было.
Такая избирательность поддерживает гипотезу, что описанное искажение зрительной обработки может быть связано именно с депрессией, а не представлять собой общий маркер любых психических проблем.
Проверка на пациентах с диагнозом
На следующем этапе исследователи использовали отдельный клинический набор данных. Они проанализировали сканы 134 пациентов с большим депрессивным расстройством и 62 здоровых участников контрольной группы.
У людей с депрессией уровень маркера чрезмерной регуляции оказался выше. По этому показателю модель достаточно точно различала участников с депрессией и без неё.
Когда тот же маркер применили к пациентам с алкогольным расстройством, нервной анорексией и булимией, значимых различий между группами не обнаружили. Обычные показатели мозговой активности при этом не позволили статистически значимо отличить пациентов с депрессией от здоровых людей.
Но до готового медицинского теста пока далеко
У исследования есть важные ограничения. Участники популяционной и клинической групп в основном были белыми людьми из семей со средним и высоким социально-экономическим статусом. Поэтому пока неизвестно, будет ли тот же вычислительный паттерн работать у людей с другим этническим, расовым и социально-экономическим происхождением.
Кроме того, различия в эмоциональных симптомах между группами с эффективной и неэффективной обработкой зрительной информации в общей выборке подростков были относительно небольшими. Для массового исследования скрытого, ещё не достигшего уровня диагноза неблагополучия это ожидаемо, но диагностическую ценность метода для отдельного человека пока серьёзно ограничивает.
Проще говоря, новый маркер — не хрустальный шар и не готовый диагноз. Его ещё предстоит проверить на независимых группах пациентов и понять, насколько он полезен в реальной клинической практике.
Исследования с участием более юных подростков могут показать, возникает ли искажение ещё раньше. Наблюдение за пациентами в течение длительного времени поможет выяснить, способен ли маркер предсказывать устойчивое выздоровление или переход к хроническому течению болезни.
Остаётся понять и другое: является ли такая особенность обработки информации постоянной чертой человека или временным состоянием, связанным с конкретным периодом жизни и стрессом?
Если механизм подтвердится, в будущем специалисты смогут разрабатывать методы, направленные на переобучение зрительной обработки и снижение склонности мозга находить угрозу в нейтральных лицах. Пока же человечество получило не лекарство от депрессии, а более точную подсказку о том, где именно мозг может начать сворачивать не туда.
Авторы исследования
Работа «Deep learning reveals a neurocomputational mechanism predicting depression risk in adolescents» выполнена Han Lu, Xiaoqian Yan, Benjamin Becker, Andreas Heinz, Barbara J. Sahakian, Christelle Langley, Zhaoyu Zuo, Luolong Cao, Zuo Zhang, Lauren Robinson, Nilakshi Vaidya, Jeanne Winterer, Sinead King, Charlotte Walton, Tobias Banaschewski, Gareth J. Barker, Arun L.W. Bokde, Rüdiger Brühl, Herta Flor, Hugh Garavan, Penny Gowland, Antoine Grigis, Herve Lemaitre, Jean-Luc Martinot, Marie-Laure Paillère Martinot, Eric Artiges, Frauke Nees, Dimitri Papadopoulos Orfanos, Luise Poustka, Hedi Kebir, Ulrike Schmidt, Julia Sinclair, Michael N. Smolka, Sarah Hohmann, Nathalie Holz, Henrik Walter, Robert Whelan, Sylvane Desrivières, Gunter Schumann, Qiang Luo, а также участниками STRATIFY/ESTRA Consortium и IMAGEN Consortium.