Неочевидный подход к депрессии: понять сеть своих симптомов

Недавно мы узнали про новую область в психопатологии и психологии, в которой используется сетевой подход к работе с симптомами. Чтобы продемонстрировать, как можно использовать сетевое мышление в процессе постановки диагноза, Мишель Найтен с коллегами (Nuijten et al. 2016) приводят примеры двух пациентов с клинической депрессией. У Анны проблемы со сном, она плохо спит, испытывает хронические боли, приходя на работу, чувствует себя уставшей и с трудом может концентрироваться. Постоянно делая ошибки на работе, она чувствует себя виноватой, и это еще сильнее влияет на качество ее сна. Чувство вины с каждым днем съедает ее все сильнее, и она чувствует, что близка к депрессивному состоянию. Она обращается к психотерапевтке, которая ставит ей диагноз депрессии. Другой пациент, Барт, пережил тяжелое расставание, после которого у него резко упал аппетит, со временем он стал терять вес и силы. Спустя некоторое время он потерял интерес ко многим вещам, которые раньше были важны для него. Он все чаще задумывался о суициде и почти не покидал свою квартиру, что еще сильнее усиливало его чувство никчемности. Друг Барта настоял на том, чтобы Барт посетил терапевта, который также поставил ему диагноз депрессии, как и Анне. Эти примеры показывают, как совершенно различные, казалось бы, симптомы могут быть показателями одного расстройства.

Иллюстрация набора симптомов Анны и Барта из статьи Nuijten et al (2016), у которых одинаковый диагноз - депрессия. Стрелками указано, как один симптом влияет на возникновение другого.

Проблема с диагностированием психических расстройств в том, что в психопатологии нет единых показателей или тестов, которые могли бы с большой точностью подтвердить диагноз. Например, в случае, когда есть какая-то физиологическая проблема с мозгом, врач может сделать магнитно-резонансную томографию, увидеть опухоль на изображении и поставить диагноз на основании этого теста, даже не зная изначально, что пациента тревожат головные боли. В случае депрессии и подобных психопатологических расстройств не существует лабораторных тестов, позволяющих поставить диагноз. Традиционный способ постановки диагноза в данном случае -- это посчитать набор симптомов. Согласно DSM-5, стандартному классификатору психологических расстройств от 2013 года, депрессия может быть диагностирована согласно наличию 9 симптомов: депрессивное настроение, угасший интерес ко многим или почти всем активностям, значительная потеря веса или его набор, чувство никчемности или вины, уменьшившаяся способность думать или концентрироваться, частые мысли о смерти или суициде. Диагноз депрессии может быть поставлен, если у человека присутствуют хотя бы пять симптомов из этого списка, и обязательно один из них -- это депрессивное состояние или отсутствие интереса. Получается, что из этих 9 симптомов можно выстроить множество различных комбинаций и два человека с одним диагнозом могут иметь совершенно различный набор симптомов, как в случае с Анной и Бартом. Такой подход к диагностированию, особенно к таким многогранным расстройствам, как депрессия, часто критиковался, и до сих пор эта дискуссия не разрешена (Michell 1999, McGrath 2005).

В этом, классическом подходе к диагностике, симптомы рассматриваются как отдельные, не связанные друг с другом переменные. Как альтернативу, Дэнни Борсбум (Boorstrom 2017) описывает сетевой подход к диагностике, согласно которому психическая болезнь -- это сеть из симптомов, влияющих друг на друга. Поэтому диагностирование должно быть двухступенчатым, когда терапевт сначала определяет, какие симптомы присутствуют, а потом обрисовывает их сеть взаимовлияния друг на друга. На самом деле, многих терапевты используют такой способ мышления при диагностировании, однако доминирующим остается все же более классический, основанный на подсчете симптомов.

Рисунок из статьи Nuijten et al (2016), в которой авторы нарисовали сеть взаимосвязей между болезнями на основе DSM-IV, справочника по диагностированию психических расстройств. Узлы - расстройства, и связи между ними существуют, если эти расстройства имеют одинаковые симптомы. Исследователи хотели показать, что большое количество расстройств имеют общие симптомы (например, бессонница), однако также есть и группы расстройств с уникальными симптомами.

В чем эти исследователи видят преимущество сетевого подхода к диагностированию? Если в процессе диагностирования терапевт выявил структуру взаимосвязей между разными симптомами, тогда лечение может быть направлено на то, чтобы изменить эту структуру. Например, повлиять на проявление одного самого важного симптома, который порождает все последующие, или поменять какие-то факторы во внешней среде, которые провоцируют симптомы, или постараться поменять саму сеть симптомов. В качестве примера Д. Борсбум приводит историю человека, употребляющего наркотики, у которого психоз. Этот человек уверен, что другие люди могут слышать его мысли, и именно поэтому он не выходит из дома, находясь в социальной изоляции, что поддерживает его бредовое состояние. В данном случае примером интервенции на симптомы может быть предписание антипсихотических лекарств, которые могли бы подавлять напрямую его бред. Пример интервенции на внешнюю среду -- это исключить триггер его психотического состояния, а именно, работать над тем, чтобы больной отказался от наркотиков. Интервенцией на всю сеть симптомов могла бы быть бихевиориальная терапия, которая могла бы обучить человека работать со своим бредовым состоянием, и даже если бы оно возникало, то не приводило бы к сильной социальной изоляции.

Для того, чтобы чтобы лучше изучить сложные взаимосвязи между симптомами, Найтен с коллегами также предлагают использовать систему цифрового мониторинга состояния пациентов. Создав индивидуальную анкету, пациенты могут отвечать на вопросы вроде "Я чувствую сильную усталость", "У меня очень низкая концентрация". После такого мониторинга, терапевт может лучше понять, какие симптомы порождают друг друга и найти те, которые занимают основную роль в этой сети симптомов. Конечно, такой подход хорош для пациентов с очень легкими формами расстройств, которые в состоянии вести подобные дневники и помогать терапевту в обнаружении триггерных симптомов. Описанное сетевое мышление при диагностировании подходит для эпизодических и хронических расстройств с наличием явных приступов: депрессия, пост-травматический стресс, обсессивно-компульсивное расстройство, паническое расстройство, тревожность, фобии, расстройства пищевого поведения. Исследователи отмечают, что расстройства с более цикличной природой (биполярное расстройство), или расстройства, развивающиеся медленно (расстройство аутистического спектра, личностные расстройства и некоторые виды шизофрении) в меньшей степени подходят для такого подхода ввиду своей сложности развития и проявления симптомов.

Гражданская наука

Понятие гражданская наука (citizen science) появилось в российском и международном обращении относительно недавно. Гражданское наукой называются проекты, реализуемые учеными-любителями. В некоторых случаях руководство такими проектами осуществляется под руководством профессиональных ученых, экспертов в данной области.

Интерес к гражданской науке растет год от года. IBM в 2010 году опубликовал список пяти инноваций, которые должны изменить мир, среди которых была и гражданская наука. В IBM это обозначили следующим образом «Тебе не нужно быть ученым для того, чтобы спасти планету» (You won’t need to be a scientist to save the planet).

Как же неспециалисты могут обогатить научное знание? Во-первых, при постановке содержательных задач и исследовательских вопросов. Конечно, профессиональные ученые знают все и даже больше о том, как ставить исследовательские вопросы. Однако любители порой могут взглянуть под другим углом на проблему или предложить для решения по-настоящему нетривиальную исследовательскую задачу. Во-вторых, можно поучаствовать в сборе данных. Так, например, поиграв в онлайн-игру или ответив на вопросы анкеты, человек расширяет выборку исследования. В-третьих, любители могут помочь при анализе данных, в частности, предоставить свои мощности компьютеров для обработки больших объемов данных.

В настоящее время функционирует большое число проектов и сообществ (например, тут), в которых обычным людям предлагается принять участие как в качестве исследователя, так и в качестве испытуемого.

Расскажем о нескольких таких проектах.

Источник

 

Астрономия

Астрономия одна из немногих наук, в которую в настоящее время любительские исследования вносят значительный вклад. Наблюдения за звездами проводились людьми с глубокой древности и до сих пор ночное небо привлекает внимание многих тысяч человек.

Одной из наиболее известных организаций, занимающихся любительской астрономией, является «Американская ассоциация наблюдателей переменных звезд» (American Association of Variable Star Observer, AAVSO). Участники-любители вносят записи о наблюдениях переменных звезд – таких звезд, у которых наблюдаются изменения блеска с течением времени. Эти изменения не всегда фиксируют профессиональные исследователи. База данных AAVSO регулярно используется в работах, которые публикуются в научных журналах высокого уровня.

Биология

Проект EteRNA направлен на изучение механизмов спонтанного сворачивания молекул РНК. На сайте проекта пользователям предлагается поиграть в игру: формировать структуру РНК из ее составляющих (азотистых оснований). Схожая идея лежит в основе проекта EyeWire, направленном на реконструкцию трехмерной структуры нейрона на основе двумерных срезов.

Социология

В проекте FaceMyAge можно поучаствовать уже не в качестве исследователя, а в качестве испытуемого. Участнику проекта предлагается загрузить свою фотографию и указать свой возраст, а затем определять возраст других участников. Причем на первый взгляд задача кажется гораздо проще, чем она оказывается в действительности. Например, возраст представителей других рас и национальностей оказывается определить гораздо сложнее.

Эпидемия гриппа, ВИЧ и бешенство енотов

Люди начинают болеть по разным причинам. Одной из этих причин могут стать окружающие. Так, каждую зиму мы ждем наступления гриппа, когда друзья и коллеги начинают болеть и повсюду слышатся советы «не ходите на работу или учебу, не заражайте других», «носите марлевые повязки», «не бывайте в местах большого скопления людей».

Так как очередная эпидемия гриппа уже наступила, расскажем о нескольких любопытных исследованиях, в которых изучались болезни, передающиеся по социальным контактам. Поговорим об актуальном сейчас гриппе, об актуальных всегда заболеваниях, передающихся половым путем, и, напоследок, о бешенстве диких енотов.

Грипп в учебных заведениях

Грипп — одно из наиболее простых для изучения заболеваний. Вирус гриппа передается воздушно-капельным путем, массовые заболевания происходят с определенной периодичностью (обычно зимой) и его просто наблюдать. В то же время, школьные классы или университетские курсы — наиболее простые условия для сбора данных о заболеваемости и социальных контактах учащихся.

Одно из любопытных исследований про грипп и социальные связи — это работа Симона Кочемеза и его коллег, которые изучали заражение гриппом H1N1 (также известен как свиной грипп) в начальной школе. В то время, когда они делали исследование, была пандемия этого гриппа, поэтому эта работа была важным этапом в понимании особенностей передачи и распространения этого заболевания.

Иллюстрации из статьи Cauchemez et al (2010). Рисунок B - схема классной комнаты, где ARI - школьники с известным диагнозом гриппа.
Рисунок D - социальная сеть школьников, построенная на основе вопроса "С кем вы играете?". Красный цвет узлов обозначает девочек, синий - мальчиков. Красный цвет связи обозначает связь "девочка-девочка", бирюзовый цвет связи обозначает связь "мальчик-мальчик", салатовый цвет связи обозначает связь "девочка-мальчик". Фигура узла обозначает обучение в одном классе.

Исследователи хотели ответить на вопрос, какие факторы влияют на распространение болезни в школе, чтобы впоследствии можно было эти факторы контролировать и, соответственно, влиять на распространение заболевания. Они обнаружили, что важную роль в передаче гриппа играет распределение студентов по классам и годам обучения. Также важную роль играет пол: по той причине, что дети, как правило, дружат со сверстниками своего пола, они также заражают других детей своего же пола. В то же время, они не обнаружили, что совместная игра с кем-то или сидение за одной партой в классе влияет на увеличение вероятности заболеть.

Также есть любопытная работа на примере студентов в университете, где отслеживалась передача гриппа по сетям взаимодействий. Было показано, что важные передатчики болезни - это студенты, занимающие центральные позиции в сети.

Заболевания, передающиеся половым путем

Существует большое количество работ про ВИЧ и другие заболевания, которые передаются по сетям половых контактов. Как правило, работы о ВИЧ выполнены на основе баз данных HIV Transmission Network или на основе индвидуально собранных данных в африканских странах.

Расскажем про исследование Стива Гудро и коллег о передаче ВИЧ-инфекции в Зимбабве. Исследователей интересовала передача этой инфекции в случае пересекающихся партнерств. Пересекающиеся партнерства (concurrent partnerhips) — это ситуация, когда у одного человека есть одновременно несколько половых партнеров. Такая ситуация давно изучается эпидемиологами, так как известно, что в таком случае вероятность передачи заболеваний по партнерам увеличивается по сравнению с ситуацией моногамных отношений.

Пример симулированной сети половых контактов из статьи Goodreau et al (2012). Сеть построена с учетом характеристик наблюдаемой сети половых контактов в Зимбабве, которые изучались исследователями.

Работа Гудро с коллегами интересна в методологическом плане. Они делают обзор существующих работ о параметрах эпидемиологического положения в Зимбабве и используют динамические ERGM для симуляции сетей половых контактов. Ученые делают множество различных моделей и показывают, что эпидемия ВИЧ в Зимбабве будет продолжаться при двух условиях: люди активно практикуют пересекающиеся партнерства и в случае наличия инфекции в ранней ее стадии. Важность работы в том, что на конкретном случае исследователи моделируют ситуации, которые приведут к значительному снижению уровня заболеваемости.

Передача бешенства по сети енотов

Животные также являются переносчиками заболеваний и паразитов, которые могут затем передаваться как другим животных, так и людям. В этом обзоре представлены основные исследования об использовании сетевого подхода в паразитологии.

Еноты в лесу. Источник изображения

Бен Хирш и коллеги решили рассмотреть сеть контактов енотов, для того, чтобы понять, как еноты могут передавать различных паразитов. Известно, что эти животные являются переносчиками вируса бешенства, и способны заразить им не только своих сородичей, но и, например, человека.

Визуализация сети связей между енотами из статьи Hirch et al (2013) в течение одного месяца. Красные узлы обозначают самок, синие - самцов. Размер узла отображает возраст енота (больше = взрослее). А - время коммуникации в течение месяца составило >= 1 мин, В -  >= 5 мин, С - >= 15 мин,  >= 30 мин.

Используя радио-ошейники, исследователи собрали данные о популяции диких енотов и построили их динамические сети взаимодействий. Основной вывод авторов в том, что сеть контактов енотов — намного более плотная, чем было показано в предыдущих работах, и большую роль при передаче заболеваний может иметь длительность контактов. Они делают вывод, что понимание коммуникаций между животными важно использовать при предсказании передачи различных заболеваний.