Makine öğrenmesi ile psikozun önceden tahmini

Makine öğrenimi yoluyla geliştirilen bir yapay zeka aracı kullanılarak psikozun başlangıcının ortaya çıkmadan önce tahmin edilebileceği belirtiliyor.

Yapılan bir çalışma doğrultusunda, Beyin Manyetik Rezonans Görüntüleme (beyin MRG) taramalarını sağlıklı olanlar ve psikotik atak riski taşıyanlar olarak sınıflandırabilen bir makine öğrenimi aracı kullanılarak psikozun başlangıcı, ortaya çıkmadan önce tahmin edilebilir görünmektedir.

Tokyo Üniversitesi’nden araştırmacıların da dahil olduğu uluslararası bir konsorsiyum, 21 global lokasyondan 2.000’den fazla kişinin taramalarını karşılaştırmak için bir sınıflandırıcı (classifier) kullandı. Katılımcıların yaklaşık yarısının klinik olarak yüksek psikoz riski altında olduğu belirlendi. Bu araç gelecekte klinik ortamlarda faydalı olabilir, çünkü psikoz geçiren çoğu insan tamamen iyileşirken, erken müdahale tipik olarak insanların yaşamları üzerinde daha az olumsuz etkiyle daha iyi sonuçlara yol açar.

Psikozun ortaya çıkışı

Herkes, genellikle sanrılar, halüsinasyonlar veya düzensiz düşünmeyi içeren bir psikotik dönem yaşayabilir. Psikozların tek bir nedeni yoktur, ancak hastalık veya yaralanma, travma, uyuşturucu veya alkol kullanımı, ilaçlar veya genetik bir yatkınlık tarafından tetiklenebilmektedir. Korkutucu veya tedirgin edici olsa da psikoz tedavi edilebilmektedir ve çoğu insan iyileşmektedir.

İlk atağın en sık görüldüğü yaş, beynin ve vücudun çok fazla değişim geçirdiği ergenlik veya erken yetişkinlik dönemi olduğundan, yardıma ihtiyacı olan gençleri tespit etmek zor olabilmektedir. Tokyo Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi’nden Doç. Dr. Shinsuke Koike, “Klinik olarak yüksek riskli bireylerin en fazla %30’unda sonraki zamanlarda açık psikotik semptomlar görülürken, geri kalan %70’inde görülmemektedir. Bu nedenle, klinisyenlerin sadece düşünce, davranış ve duygulardaki değişiklikler gibi subklinik işaretleri değil, aynı zamanda bazı biyolojik belirteçleri de kullanarak psikotik semptomlara sahip olacak kişileri tespit etmeleri için yardıma ihtiyaçları vardır.” açıklamasını yapmıştır.

Çalışmaya 15 farklı ülke katıldı

Tokyo Üniversitesi’nden araştırmacıların da dahil olduğu bir konsorsiyum tarafından yürütülen çalışmada beyin MRG taramalarını kullanarak psikoz riski taşıyan kişileri başlamadan önce belirleyen bir makine öğrenimi aracı oluşturmak için birlikte çalıştı.

Beyin MRG kullanılarak yapılan önceki çalışmalar, psikozun başlangıcından sonra beyinde yapısal farklılıklar meydana geldiğini öne sürmektedir. Bununla birlikte, çok yüksek risk altında olan ancak henüz psikoz yaşamamış kişilerin beyinlerindeki farklılıkların ilk kez tespit edildiği bildirilmektedir.

15 farklı ülkedeki 21 farklı kurumdan gelen ekip, ergen ve genç yetişkin katılımcılardan oluşan geniş ve çeşitli bir grubu bir araya getirdi. Koike’ye göre, psikotik bozukluklarla ilgili MRG araştırmaları zorlayıcı olabilir çünkü beyin gelişimindeki ve MR makinelerindeki farklılıklar çok doğru, karşılaştırılabilir sonuçlar elde etmeyi zorlaştırmaktadır. Ayrıca, gençlerde tipik gelişim nedeniyle meydana gelen değişiklikler ile psikiyatrik hastalıktan kaynaklanan değişiklikleri birbirinden ayırmak zor olabilir.

Çalışma yürütücüsü Koike, “Farklı MRG modelleri, sonuçları da etkileyen farklı parametrelere sahiptir. Tıpkı kameralarda olduğu gibi, farklı araçlar ve çekim özellikleri aynı sahnenin, bu durumda katılımcının beyninin farklı görüntülerini oluşturmaktadır. Fakat yine de bu farklılıkları düzeltmeyi ve psikoz başlangıcını tahmin etmek için iyi ayarlanmış bir sınıflandırıcı oluşturmayı başardık.” demektedir.

Çalışmada katılımcılar ilk olarak yüksek risk altında olanlar olarak üç gruba ayrıldı: daha sonra psikoz geliştirenler; psikoz geliştirmeyenler ve takip durumu belirsiz kişiler (her üç grup için toplam 1.165 kişi) ve sonradan karşılaştırma için dördüncü bir sağlıklı kontrol grubu da(1.029 kişi) eklendi. Araştırmacılar, taramaları kullanarak katılımcıların beyin anatomisindeki örüntüleri belirlemek için bir makine öğrenimi algoritması geliştirdiler.

Araştırmacılar bu dört gruptan katılımcıları iki ana ilgi grubuna ayırmak için bu algoritmayı kullandılar: sağlıklı kontroller ve daha sonra açık psikotik semptomlar geliştiren yüksek risk altındaki kişiler.

Çalışmada oluşturulan bu araç, eğitim sırasında sonuçları sınıflandırmada %85 oranında doğru sonuç vermekte iken, yeni verilerin kullanıldığı son testte hangi katılımcıların psikoz başlangıcı açısından yüksek risk altında olduğunu tahmin etmede %73 oranında doğru sonuç vermektedir.

Sonuçlara dayanarak ekip, klinik olarak yüksek risk altında olduğu belirlenen kişilere beyin MRG taraması yapılmasının gelecekteki psikoz başlangıcını tahmin etmede yardımcı olabileceğini düşünmektedir.

Çalışmayı yürütenler son olarak “Sınıflandırıcının yeni veri setleri için iyi çalışıp çalışmayacağını hala test etmemiz ve kullandığımız bazı yazılımlar sabit bir veri seti için en iyisi olduğundan, yeni sahalardan ve makinelerden gelen MRG’leri sağlam bir şekilde sınıflandırabilecek bir sınıflandırıcı oluşturmamız gerekmektedir. Bunu başarılı bir şekilde yapabilirsek, yeni veri setleri için daha sağlam sınıflandırıcılar oluşturabiliriz ve bunlar daha sonra gerçek hayata ve rutin klinik ortamlara uygulanabilir.” demektedirler.

KAYNAKÇA:

– Zhu, Y., Maikusa, N., Radua, J. et al. Using brain structural neuroimaging measures to predict psychosis onset for individuals at clinical high-risk. Mol Psychiatry (2024). https://doi.org/10.1038/s41380-024-02426-7