ConPsy: шизофрению научились выявлять по четырем типам реакций мозга на лица

Российские ученые из Национального медицинского исследовательского центра психиатрии и наркологии им. В.П. Сербского разработали метод, позволяющий выявлять шизофрению по четырем типам реакций мозга на лица других людей. Результаты исследования опубликованы в журнале Consortium Psychiatricum (ConPsy).

Группа специалистов провела эксперимент с участием 86 добровольцев: 26 пациентов страдали шизофренией, 26 - шизоаффективным расстройством, а у 34 не было психических нарушений. Шизоаффективное расстройство сочетает признаки шизофрении и расстройства настроения. Это состояние можно назвать промежуточной клинической формой между этими двумя типами нарушений.

Электрическая активность мозга регистрировалась с помощью 128-канальной электроэнцефалографии, пока участники выполняли задачу по распознаванию радостных, испуганных и нейтральных выражений лиц.

Ученые анализировали четыре ключевых компонента мозговой реакции, отражающих разные этапы обработки информации — от первичного восприятия до сложного осмысления эмоций. На основе этих данных была создана диагностическая модель, которая с высокой точностью отличает пациентов с расстройствами шизофренического спектра от здоровых людей: чувствительность метода составила 73,3%, специфичность — 80%.

"Нарушения социального познания, в частности трудности распознавания эмоций на лицах других людей, являются фундаментальной чертой шизофрении и шизоаффективного расстройства. Мы нашли нейрофизиологические маркеры, которые объективно отражают эти особенности", — объясняет Валерий Спектор, старший научный сотрудник отделения расстройств психотического спектра Московского НИИ психиатрии — филиала ФГБУ НМИЦ ПН им. В.П. Сербского.

По словам исследователей, такой подход может дополнить традиционные методы диагностики, основанные на клинических интервью и наблюдениях, и снизить влияние субъективных оценок. В будущем технология может стать инструментом для более точной и быстрой постановки диагноза психических расстройств.