18-01-2024

Электродермальная активность (ЭДА) – изменение электрических свойств кожи – широко используется в психофизиологических исследованиях. На конференции Европейской коллегии нейропсихофармакологии (36-ой конгресс ECNP) были представлены результаты исследования новых смарт-часов, способных измерять ЭДА и определять по ним изменения в настроении у пациентов с биполярным аффективным расстройством (БАР).

Текущая диагностика БАР представлена в основном клиническими интервью, опросниками и шкалами, которые во многом зависят от субъективной оценки врача. Это обуславливает важность разработки более объективизированных методов исследования.

Реклама

В предыдущих работах была показана возможность определения ЭДА по изменениям в активности потовых желез в ответ на психологические стимулы.

В настоящем исследовании авторы проверили гипотезу о том, что ЭДА может быть биомаркером изменения настроения у пациентов с БАР. Всего было отобрано 38 пациентов с маниакальными (n=12), депрессивными (n=9) или эутимичными (n=17) эпизодами течения заболевания в сравнении с контрольной группой (n=19).

Участники исследования носили смарт-часы с трекингом ЭДА на протяжении 48 часов, также у них измерялась физическая активность, пульс и температура кожи. У пациентов в острой фазе исследование проводилось в 3 сессии: в активном состоянии, во время ответа на лечение и в ремиссии.

Согласно полученным данным, ЭДА была значительно ниже у пациентов в группе с депрессивным эпизодом БАР в сравнении с другими группами (статистически достоверно, p=0,001). Также статистически достоверная разница отмечалась при сравнении ЭЛА у пациентов до и после лечения в группе острого эпизода БАР.

Таким образом, несмотря на неидеальный дизайн исследования, не учитывающий многочисленные переменные, потенциально влияющие на ЭДА, данное устройство открывает перспективы для объективной оценки эпизодов смены настроения у пациентов с биполярным аффективным расстройством. В дальнейшем авторы планируют увеличить объем выборки пациентов для исследования и привлечь к анализу алгоритмы машинного обучения.

Источник: Материалы 36-ого Конгресса Европейской коллегии нейропсихофармакологии (European College of Neuropsychopharmacology, ECNP). 2023

Реклама