Биомаркеры - это биохимические и биофизические показатели заболевания, которые могут быть измерены и определены количественно, что позволяет врачам давать точные диагностические и прогностические оценки. В области психиатрии, как правило, отсутствуют легкодоступные данные, касающиеся биомаркеров в головном мозге, из-за чего трудно проводить исследовательские анализы или собирать образцы из живого мозга.
Поведенческие данные, однако, могут быть собраны и проанализированы применительно к клинической психиатрии, особенно с помощью электронных устройств, таких, как смартфоны и переносные или имплантируемые устройства. Признаки заболевания, пассивно собираемые с помощью таких устройств, "цифровых технологий здравоохранения", известны как цифровые биомаркеры, которые могут описывать широкий диапазон измерений. Например, мониторинг уровня глюкозы в крови с помощью имплантированного устройства или отслеживание времени и качества сна с помощью приложения для смартфона. Регулярные опросы и уведомления со смартфона полезны для напоминания пациенту о необходимости соблюдать определенные поведенческие ритуалы и регулярного сбора информации о симптомах, о которых пациент сообщает сам. В какой-то степени этот подход опирается на память пациента о событиях или иным образом требует, чтобы он открыл приложение и, возможно, описал свои симптомы вскоре после этого. Поэтому небольшие события, скорее всего, будут опущены в таких отчетах, поскольку либо будут забыты, либо их описание потребует слишком больших усилий. Таким образом, более удобные методы представления данных принесли бы пользу как пациенту, так и исследователю.
В эксперименте, подтверждающем эту концепцию (Steiger и соавт. (2020)), использовался базовый акселерометр, который носили на запястье, активируемый кнопкой, для удобного предоставления данных, относящихся к возникновению и интенсивности симптомов, в зависимости от угла, под которым пациент держал руку. При появлении симптома пациенту нужно было нажать кнопку, а затем держать руку ровно, чтобы указать на событие низкой интенсивности, или под любым углом до вертикального положения, чтобы сообщить о наиболее интенсивном. Поскольку прерывание подачи данных с использованием этого подхода значительно ниже, чем при использовании приложения для смартфона для сбора тех же данных, есть надежда, что соблюдение пациентами требований и отчетность о незначительных и частых событиях будут улучшены. В этом пилотном исследовании группа сначала проверила способность участников оценивать углы наклона рук во время ношения устройства. Впоследствии они носили его в течение четырех недель, выполняя увлекательную задачу - отслеживали остракизм в социальных сетях. Большинство участников смогли достоверно оценить угол наклона руки 45 °, что соответствует среднему значению колоколообразной кривой, а также сочли устройство удобным в ношении и в основном не мешающим их текущей деятельности, хотя сообщалось о проблемах с использованием устройства во время вождения или других действий, требующих внимания, наряду со снижением частоты использования устройства в течение испытания. Как и ожидалось, участники чувствовали себя наиболее подвергнутыми остракизму, когда их игнорировали близкие друзья и группы, подтверждая полезность собранных таким образом данных, которые можно было бы применить для отслеживания более острых симптомов в психиатрии.
В будущем можно было бы использовать множество кнопок, интерактивных дисплеев и жестов, позволяющих удобно сообщать о различных событиях. О сборе данных, касающихся чувствительных тем, таких, как мысли о самоубийстве, членовредительство или расизм, также можно сообщать незаметно с помощью таких устройств, устраняя препятствие в виде активного описания или объяснения чувств другому человеку или даже в письменной форме. Социальные сети или общая онлайн-активность также могут отслеживаться в качестве пассивного цифрового биомаркера, алгоритмы машинного обучения - для отслеживания признаков депрессии или других психиатрических симптомов.
В другом пилотном исследовании, проведенном Li и соавт. (2020), депрессивные чувства отслеживались с помощью Twitter и других социальных сетей и приложений для знакомств путем анализа использования депрессивного языка и времени публикации в сотнях тысяч сообщений, сделанных десятками тысяч пользователей. Например, человек, делающий посты в течение ночи, может страдать от бессонницы, что свидетельствует о депрессии. Используя этот метод, группа смогла идентифицировать людей с вероятной клинической депрессией и выделить момент появления депрессивных эпизодов. Помимо высокой пропускной способности идентификации цифровых биомаркеров таким образом, еще одним преимуществом может быть большая прозрачность, чем при использовании подхода, основанного на опросе или анкетировании, когда участники могут скрывать депрессивное поведение. Многие формы депрессивного поведения, наряду с другими психиатрическими симптомами, отражаются в социальной активности в Интернете, и поэтому может быть полезно отслеживать и выявлять лиц из группы риска, использующих эти ресурсы. В другом примере исследования такого типа Депп и др. (2019) изучали возможность использования данных GPS-слежения для мониторинга самочувствия пациентов с шизофренией, обнаружив, что меньшая подвижность была связана с большей тяжестью негативных симптомов.
Имплантаты, способные контролировать и удаленно передавать информацию, касающуюся химии и функций мозга, могут появиться уже в ближайшем будущем. Такие интерфейсы в настоящее время находятся на ранней стадии исследования с использованием деталей, напечатанных на 3D-принтере. Например, в статье Хабельта и др. (2021) описывается эксперимент, где крысам были имплантированы 3D-печатные устройства с жидкостным каналом и множеством электродов, охватывающие оба полушария мозга, чтобы действовать как нейропротезный интерфейс, позволяющий записывать электрические сигналы в мозге и обнаруживать цифровые психиатрические биомаркеры.
Психические расстройства могут сильно варьироваться в зависимости от того, как проявляются симптомы, как у пациентов с одинаковыми диагнозами, так и у одного и того же пациента в повседневной жизни. Цифровые технологии позволяют непрерывно отслеживать симптомы и лучше отражать постоянно меняющийся опыт пациентов с расстройствами психики. Таким образом, они могут выявить ранее неизвестные симптомы при определенных состояниях или помочь выявить тех, у кого есть сопутствующие расстройства. Кроме того, если симптомы пациента, распознанные с помощью любого цифрового биомаркера, могут быть соотнесены с факторами окружающей среды или ситуацией, вызвавшей симптом, они могут дать более глубокое представление о триггерах заболевания и, возможно, послужить основой для будущей диагностики и лечения.