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Was wäre, wenn man vorhersagen könnte, bei welchen Personen ein hohes Suizidrisiko besteht? Forscher könnten uns einem solchen Kunststück einen Schritt näher gebracht haben, nachdem sie eine bildgebende Technik entwickelt hatten, die Menschen mit suizidalen Tendenzen identifizieren konnte.


Forscher sagen, dass ihr neuer Algorithmus Personen mit hohem Selbstmordrisiko identifizieren könnte.

Selbstmord ist die 10. häufigste Todesursache in den Vereinigten Staaten. Jedes Jahr nehmen rund 44.193 US-Bürger ihr eigenes Leben - das entspricht ungefähr 121 Selbstmorden an jedem einzelnen Tag.

Risikofaktoren für suizidales Verhalten umfassen Gefühle von Depression, Angst und Stress, eine Geschichte von Geisteskrankheit und eine Geschichte von Drogen- oder Alkoholmissbrauch.

Eine erhöhte Aggressivität, Isolation oder eine vermehrte Verwendung von Alkohol oder Drogen zu zeigen oder über Selbstmord zu sprechen oder eine Last für andere zu sein, können Warnsignale für Suizid sein.

Allerdings ist der einzige Weg, um wirklich zu wissen, ob eine Person Selbstmordversuch ist, genau zu bestimmen, was in ihren Köpfen passiert. Eine neue Studie könnte einen Weg aufgezeigt haben, genau dies zu tun.

Forscher der Carnegie Mellon University (CMU) und der University of Pittsburgh - beide in Pittsburgh, PA - haben eine Bildgebungsmethode entwickelt, die genau zwischen Individuen mit und ohne Selbstmordgedanken unterscheiden kann.

Co-Autor der Studie, Marcel Just, von der Abteilung für Psychologie an der CMU, und Kollegen haben kürzlich ihre Ergebnisse in der Zeitschrift Nature Human Behavior berichtet .

Mit fMRI das Suizidrisiko vorhersagen

Für ihre Studie registrierten die Forscher 34 Teilnehmer. Von diesen hatten 17 suizidale Tendenzen und 17 waren Kontrollpersonen.

Die Teilnehmer wurden alle mit drei Listen von 10 Wörtern vorgestellt. Einer enthielt Wörter mit negativen Assoziationen (wie "böse", "Grausamkeit" und "Ärger"), einer enthielt positive Wörter (wie "gut", "sorglos" und "Lob"), während der dritte Wörter verwandte Wörter enthielt Selbstmord (wie "Tod", "hoffnungslos" und "verzweifelt").

Als den Probanden die Wortlisten gezeigt wurden, unterzogen sie sich einer funktionellen MRT des Gehirns, die es den Forschern ermöglichte, ihre neurale Reaktion auf jedes Wort zu überwachen.

Die Wissenschaftler fanden heraus, dass die neuronale Antwort der Versuchspersonen auf sechs Wörter - "Tod", "Grausamkeit", "Ärger", "Sorglosigkeit", "Gut" und "Lob" - in fünf spezifischen Gehirnregionen am besten für die Unterscheidung zwischen Teilnehmern war suizidale Tendenzen und die Kontrollen.

Durch die Ausbildung eines "maschinellen Lernalgorithmus" für die Verwendung dieser Daten fanden die Forscher heraus, dass sie mit 91 Prozent Genauigkeit Menschen mit und ohne suizidalen Tendenzen identifizieren konnten.

Als nächstes teilte das Team diejenigen mit suizidalen Tendenzen in zwei Gruppen ein: diejenigen, die einen Selbstmordversuch unternommen hatten und diejenigen, die keinen Selbstmordversuch unternommen hatten. Sie fanden heraus, dass ihr Algorithmus in der Lage war, zwischen diesen beiden Gruppen mit 94 Prozent Genauigkeit zu unterscheiden.

Identifizieren der Emotionen hinter den Wörtern

Die Forscher machten sich dann daran, die Mechanismen hinter den unterschiedlichen neuronalen Reaktionen zwischen suizidgefährdeten Teilnehmern und der Kontrollgruppe zu bestimmen.

Insbesondere wollten sie herausfinden, welche Emotionen ausgelöst wurden, wenn die Teilnehmer an die sechs Wörter dachten, die zur Identifizierung suizidaler Ideen und Verhaltensweisen verwendet wurden.

Um ihre Befunde zu erreichen, fügte das Team neuronale Signaturen für verschiedene Emotionen - einschließlich Traurigkeit, Wut, Scham und Stolz - zu ihrem maschinellen Lernalgorithmus hinzu.

Sie fanden heraus, dass der neue Algorithmus zu 85 Prozent genau identifizierte, welche Personen Suizidtendenzen hatten.

"Der Nutzen dieses letzteren Ansatzes", sagt Just, "manchmal auch als erklärbare künstliche Intelligenz bezeichnet, ist aufschlußreicher für das, was die beiden Gruppen unterscheidet, nämlich die Arten von Emotionen, die die diskriminierenden Wörter hervorrufen."

"Menschen mit Selbstmordgedanken erleben unterschiedliche Emotionen, wenn sie an einige der Testkonzepte denken", fährt er fort. "Zum Beispiel rief das Konzept des, Todes 'in der Gruppe, die über Selbstmord nachdachte, mehr Scham und mehr Traurigkeit hervor. Dieses zusätzliche Verständnis könnte einen Behandlungsweg nahelegen, der versucht, die emotionale Reaktion auf bestimmte Konzepte zu ändern."

Ein Werkzeug zur Vorhersage von Suizid?

Die Forscher merken an, dass ihre Ergebnisse in einer größeren Kohorte repliziert werden müssen, aber sie glauben, dass die Technik vielversprechend ist, um Individuen mit einem hohen Risiko suizidalen Verhaltens ausfindig zu machen.

"Weitere Tests dieses Ansatzes in einer größeren Stichprobe werden seine Allgemeinheit und seine Fähigkeit bestimmen, zukünftiges suizidales Verhalten vorherzusagen, und könnte Kliniker in der Zukunft eine Möglichkeit geben, das veränderte und oft verzerrte Denken zu identifizieren, zu überwachen und vielleicht zu intervenieren charakterisiert ernsthaft selbstmörderische Individuen. "

Studieren Sie Co-Autor David Brent, Universität von Pittsburgh

Barry Horwitz - der Leiter der Sektion für Bildgebung und Modellierung des Gehirns am Nationalen Institut für Taubheit und andere Kommunikationsstörungen, das Teil des National Institutes of Health (NIH) ist - kommentiert den Algorithmus in einem Leitartikel, der die Studie begleitet.

Er sagt, dass, wenn die Studienergebnisse in zukünftigen Forschungen bestätigt werden, "dann kann ein Fall gemacht werden, dass funktionelle Neuroimaging Potenzial hat, ein wichtiges medizinisches Werkzeug für die Diagnose und / oder Bewertung der Wirksamkeit der Behandlung von psychiatrischen Erkrankungen zu werden."

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