Нейромаркер тяги к алкоголю: как машинное обучение предсказывает срывы

Исследователи протестировали так называемый «нейронный сигнал тяги» (Neural Craving Signature, NCS) — это алгоритм, который анализирует снимки мозга (фМРТ) и выдаёт число, отражающее силу тяги к веществу. Раньше его проверяли только на том, может ли он отличить людей с зависимостью от здоровых. Теперь решили выяснить, способен ли он предсказывать, как у человека пойдут дела: сколько он будет пить, насколько сильной будет тяга и случится ли срыв.

Для этого взяли данные 39 человек с алкогольной зависимостью, которые участвовали в другом исследовании — там проверяли метод стимуляции мозга (ритмическая транскраниальная магнитная стимуляция, rTMS), но он не сработал. Участникам показывали изображения, связанные с алкоголем, и записывали активность мозга. Затем сопоставляли эти данные с последующим поведением.

Оказалось, что более высокий балл NCS связан с более сильной тягой к алкоголю, более тяжёлой формой зависимости и большим количеством дней тяжёлого пьянства. Также он предсказывал уровень фосфатидилэтанола (PEth) — биологического маркера, который показывает, сколько человек пил в последнее время. У людей с баллом ниже среднего риск срыва был ниже, чем у тех, у кого балл выше среднего.

Авторы делают вывод, что NCS может стать полезным инструментом для предсказания исхода лечения алкогольной зависимости. Однако это лишь предварительные данные: выборка маленькая, и результаты требуют проверки на больших группах. Кроме того, это вторичный анализ уже собранных данных, а не специально спланированное исследование.