Neue SPECT-Bildgebungsmethode unterscheidet Schizophrenie von gesunden Gehirnen
Eine neue Studie zeigt, dass die Ganzhirn-SPECT-Bildgebung in Kombination mit maschinellem Lernen Schizophreniepatienten von gesunden Probanden unterscheiden kann.
Costa Mesa, Kalifornien – Eine neue Studie im Bereich der Neurowissenschaften hat eine Methode entwickelt, die mittels Hirnbildgebung und fortschrittlicher Algorithmen des maschinellen Lernens zwischen Personen mit Schizophrenie und gesunden Probanden unterscheiden kann.
Die Forschung nutzte die Single Photon Emission Computed Tomography (SPECT)-Bildgebung des gesamten Gehirns in Verbindung mit ausgefeilten Techniken des maschinellen Lernens. Die in NeuroImage: Reports veröffentlichten Ergebnisse zeigten die Fähigkeit der Methode, Unterschiede in der Gehirnaktivität bei Schizophrenie-Patienten zu identifizieren.
Schizophrenie ist eine chronische und schwere psychische Erkrankung, von der weltweit Millionen Menschen betroffen sind. Die Diagnose kann herausfordernd sein und stützt sich oft auf klinische Beurteilungen. Diese neue bildgebende Methode bietet ein potenzielles Werkzeug für eine präzisere und objektivere Diagnose.
Die Autoren der Studie legen nahe, dass solche bildgebenden Verfahren Kliniker künftig dabei unterstützen könnten, Schizophrenie von anderen psychiatrischen Störungen zu unterscheiden und möglicherweise frühe Anzeichen der Krankheit zu erkennen.
Dieser Fortschritt eröffnet neue Möglichkeiten für die Schizophrenie-Forschung und die Verbesserung der Diagnostik, was den Weg für wirksamere Behandlungsstrategien ebnen könnte.