تشخیص اختلالات روانی مانند اسکیزوفرنی همواره چالشی پیچیده برای روانپزشکان بوده است. این اختلال با تغییرات در تفکر، ادراک، هیجان و رفتار همراه است و تشخیص آن معمولاً بر اساس مصاحبه بالینی، تاریخچه بیمار و مشاهده رفتار صورت میگیرد. با این حال، پژوهشهای نوین نشان دادهاند که مغز میتواند نشانههای ظریف و قابل اندازهگیری را درباره این اختلالات به نمایش بگذارد و این موضوع میتواند مسیر تشخیص دقیقتر و سریعتر را هموار کند.
فعالیت الکتریکی مغز و پردازش حالات چهره
محققان روسی در مرکز ملی تحقیقات پزشکی روانپزشکی و اعتیاد سربسکی، الگوهایی در فعالیت الکتریکی مغز شناسایی کردهاند که هنگام تشخیص احساسات دیگران بروز میکند. این الگوها شامل تغییرات موجهای مغزی در لحظهای است که فرد در حال پردازش حالات چهرهای مانند شادی، ترس یا بیتفاوتی است. این دادهها نشان میدهد که افراد مبتلا به اسکیزوفرنی و اختلال اسکیزوافکتیو توانایی پردازش این اطلاعات را به طور متفاوتی دارند، و این تفاوتها میتواند به عنوان شاخصی برای تشخیص مورد استفاده قرار گیرد.
مطالعه بر ۸۶ داوطلب انجام شد؛ شامل ۲۶ نفر مبتلا به اسکیزوفرنی، ۲۶ نفر مبتلا به اختلال اسکیزوافکتیو و ۳۴ فرد سالم. محققان با استفاده از الکتروانسفالوگرافی (EEG) فعالیت مغز شرکتکنندگان را ثبت کردند و از آنها خواستند که حالات مختلف چهرهها را تشخیص دهند. سپس چهار مؤلفه کلیدی پاسخ مغز، که مراحل مختلف پردازش اطلاعات از ادراک اولیه تا درک عاطفی پیچیده را منعکس میکنند، تحلیل شد.
نقاط ضعف پردازش عاطفی در بیماران
نتایج مطالعه نشان داد که دو نکته اصلی در پردازش حالات چهره در بیماران مبتلا به اسکیزوفرنی وجود دارد:
- زمان پاسخ طولانیتر هنگام تشخیص چهرههای شاد، که میتواند ناشی از کاهش انگیزه یا اختلال در پردازش مثبت هیجانی باشد.
- کاهش پاسخ به حالات خنثی، که بیانگر اختلال در توانایی تفکیک و درک هیجانات غیرقابل تفسیر است.
این اختلافها در فعالیت مغز به محققان کمک کرد تا مدل تشخیصی ایجاد کنند که قادر است با دقت ۷۳.۳٪ بین بیماران اسکیزوفرنی، اختلال اسکیزوافکتیو و افراد سالم تمایز قائل شود.
اهمیت روش های نوین تشخیصی
روشهای سنتی تشخیص اسکیزوفرنی عمدتاً بر مصاحبههای بالینی و مشاهده رفتار متکی هستند. اگرچه این روشها مفید هستند، اما دقت آنها محدود است و اغلب تا مراحل پیشرفته بیماری نمیتوانند تشخیص دقیق ارائه دهند. در مقابل، استفاده از دادههای EEG و تحلیل واکنش مغز نسبت به محرکهای اجتماعی، یک ابزار عینی و قابل اندازهگیری ارائه میدهد که میتواند تشخیص زودهنگام و پیشبینی روند بیماری را بهبود بخشد.
این رویکرد همچنین میتواند در شناسایی زیرگروههای مختلف بیماران با ویژگیهای عاطفی و شناختی متفاوت کمک کند. چنین اطلاعاتی میتواند درمانهای هدفمندتر و شخصیسازی شدهتری ارائه دهد، به طوری که روشهای درمانی متناسب با توانایی پردازش هیجانی و شناختی هر فرد طراحی شود.
کاربردهای بالقوه و آینده تحقیقات
پژوهشهای اخیر نشان میدهد که این مدل تشخیصی میتواند به توسعه ابزارهای غربالگری سریع و غیرتهاجمی کمک کند. این ابزارها ممکن است شامل نرمافزارهایی باشند که در حین تعامل با بیمار، فعالیت مغز و واکنشهای عاطفی را تحلیل کرده و با استفاده از الگوریتمهای هوش مصنوعی، شاخصهای اولیه اختلالات روانی را ارائه دهند.
در بلندمدت، چنین تکنولوژیهایی میتوانند به تشخیص زودهنگام اسکیزوفرنی، پیشبینی شدت اختلال و حتی ارزیابی اثربخشی درمان کمک کنند. علاوه بر این، ترکیب این روش با سایر دادههای زیستی مانند ژنتیک و تصویربرداری مغزی، میتواند یک پروفایل جامع از سلامت روان ارائه دهد و مداخلات درمانی را هدفمندتر سازد.
جمع بندی
تشخیص اسکیزوفرنی و اختلالات مرتبط همیشه چالشی بالینی بوده است، اما مطالعات نوین نشان میدهد که فعالیت الکتریکی مغز و واکنش به حالات چهره دیگران میتواند شاخصهای قابل اعتمادی ارائه دهد. مدلهای تشخیصی مبتنی بر EEG، علاوه بر افزایش دقت تشخیص، امکان شناسایی تفاوتهای فردی در پردازش هیجانی را فراهم میکنند و مسیر را برای درمانهای شخصیسازی شده هموار میسازند.
به طور کلی، مغز انسان اطلاعات پیچیدهای درباره روان و رفتار در اختیار دارد و فناوریهای نوین میتوانند این دادهها را برای ارتقای سلامت روان و بهبود کیفیت زندگی بیماران به کار گیرند. این کشف نه تنها افق جدیدی در روانپزشکی بالینی باز میکند، بلکه نویدبخش توسعه ابزارهای تشخیصی غیرتهاجمی و پیشرفته برای آینده است.
بدون نظر! اولین نفر باشید