Rus bilim insanları, genetik ve nörofizyolojik verileri birlikte analiz ederek depresyonu tespit edebilen grafik tabanlı bir sinir ağı modeli geliştirdi. Rusya Bilimler Akademisi Sibirya Şubesinin yayımladığı “Sibirya’da Bilim” bülteninde yer alan habere göre, geliştiricilerden Aleksandr Savostyanov yeni yöntemin grafik sinir ağı yapısına dayandığını söyledi. Savostyanov, önce sağlıklı ve depresif bireylerin genetik örüntüleri ile EEG verilerinin yüklenerek ağın eğitildiğini, ardından test örneklerinde ağın hastayı sağlıklı bireyden ayırt etmeye çalıştığını belirtti.
Çalışma kapsamında Altay’dan Buryatya’ya kadar Sibirya’nın büyük bölümünden 3 binden fazla kişi incelendi. Katılımcılardan alınan kan ve yanak mukozası örneklerinden 164 genetik bölge dizilendi, EEG kayıtları alındı ve psikolojik anketler uygulandı. Daha önceki sinir ağı yapılarında depresyon tanıma doğruluğu yaklaşık yüzde 86 düzeyindeyken, yeni grafik temelli yöntemde bu oran yüzde 96’nın üzerine çıktı.
Ayrıca yeni modelin yanlış negatif oranının düşük olduğu, bunun da psikiyatrik hastalıklarda erken tarama açısından kritik önem taşıdığı vurgulandı. Savostyanov, genetik yatkınlığın doğumdan itibaren belirlenebildiğini, ancak yalnızca genetik veriyle tahmin doğruluğunun düşük kaldığını ifade etti. EEG verisinin belirli bir andaki durumu yansıttığını, açlık veya diş çekimi gibi fiziksel etkenlerden hızla etkilenebildiğini söyleyen Savostyanov, genetik, nörofizyolojik ve davranışsal verilerin birlikte analizinin tanı güvenilirliğini önemli ölçüde artırdığını kaydetti