Chuyện khó ngờ: Dùng siêu máy tính để giúp chẩn đoán trầm cảm

Một nghiên cứu mới đây của các nhà khoa học thuộc Đại học Texas cho thấy việc dùng một siêu máy tính có khả năng giúp xác định, chẩn đoán căn bệnh trầm cảm.

Trước giờ, trầm cảm là nguyên nhân hàng đầu gây các khuyết tật thần kinh cho lứa tuổi từ 15 đến 55 và ảnh hưởng tới 15 triệu người Mỹ mỗi năm.

Nhóm khoa học đã nghiên cứu các dấu hiện trầm cảm, bệnh tâm thần qua việc xác định dữ liệu mối liên hệ giữa chức năng não và cấu trúc não thần kinh thông qua một siêu máy tính có tên khoa học là siêu máy tính Stampede.

• Ngừng ăn vặt nếu không muốn bị tâm thần
• Rượu và thuốc chống trầm cảm có tác dụng như nhau trên não?

David Schnyer, một nhà thần kinh học ở Đại học Texas cho biết rằng: "Một khó khăn quan trọng khi thực hiện nghiên cứu này đó chính là khả năng mô tả trực quan” - Ông nói trong một thông cáo báo chí.

Các hệ thống mạng lưới não hoàn toàn khác nhau, phân chia khác nhau, có đặc điểm khác nhau giữa não nhiều người bị trầm cảm hay mất trí. Vì vậy, buộc chúng tôi phải tìm ra một phương pháp, công cụ, kỹ thuật chẩn đoán tối ưu nhất.

Schnyer đang sử dụng một siêu máy tính Stampede tại Trung tâm Máy tính tiên tiến Texas, và dùng nó để tạo ra các thuật toán mới để xác định nét tương đồng, các dấu hiệu chung, biểu hiện chung của hàng trăm kết quả dữ liệu MRI não về gen, chức năng não của những người mắc chứng trầm cảm, lo lắng.

Hiện Schyner và các đồng nghiệp đã sử dụng siêu máy tính Stampede để phân loại những người có rối loạn trầm cảm với độ chính xác lên tới gần 75%.

Ngoài ra, nhóm nghiên cứu cũng đang tiếp tục tìm hiểu xem về cách xây dựng mô hình chẩn đoán đầu vào với kết quả chẩn đoán dữ liệu mới đầu ra trên siêu máy tính...

Để thực hiện cuộc nghiên cứu này, nhóm các nhà khoa học tại Đại học Texas đã sử dụng máy hỗ trợ vector để thu thập dữ liệu thêm từ 52 người tham gia điều trị có chứng trầm cảm và 45 người khỏe mạnh.

Những người tham gia cuộc thí nghiệm này đều được chụp MRI khuếch đại công nghệ cao và theo dõi sự khuếch tán của tế bào não dưới kính hiển vi trong một khoảng thời gian nhất định.

Sự khuếch tán này được đo bằng nhiều hướng các vector cho mỗi voxel, các khối hình 3D đại diện cho cấu trúc hoặc hoạt động thần kinh trong não. Các phép đo sau đó được chuyển thành các chỉ số cho biết sự toàn vẹn của các chất trắng, tế bào trong vỏ não.

Các nhà nghiên cứu chỉ ra rằng, cuộc thí nghiệm trên hai nhóm người này cũng cấp những số liệu quan trọng trong việc so sánh, thống kê.

Schyner cho biết: "Chúng tôi sẽ lưu trữ toàn bộ dữ liệu não bộ cũng như một tập hợp con các dự đoán phân loại bệnh tật hay bất kỳ khả năng tiềm ẩn gây bệnh nào được phát hiện qua thuật toán. “Đây là một làn sóng mới, là tương lai của chúng ta. Hiện ngày càng có nhiều bài báo, công trình nghiên cứu, hội nghị về việc áp dụng các nghiên cứu mới giải quyết các vấn đề khó khăn trong khoa học thần kinh”.

Nghiên cứu này vừa được công bố trong Tạp chí Nghiên cứu Tâm thần.