Խանգարումները, որոնք կապված են ափիոնազգիներից կախվածության հետ, ամեն տարի հանեցնում են ավելի քան 350 հազար մահերի ամբողջ աշխարհում։

Ղեկավարվելով կախվածության ​​նյարդակենսաբանական առանձնահատկությունների ընկալման խորացման անհրաժետությամբ՝ հետազոտողները ներկայում հայտնաբերել են եզակի մոլեկուլային հետք եւ գեներ գլխուղեղի օրբիտաճակատային կեղեւում՝ կապված հերոինից կախվածության հետ:

Կրծողների նախակլինիկական մոդելում որպես հիմնական կանխատեսման միջոց օգտագործվել է Shisa7 կոչվող գենը: Կենսաբանական հոգեբուժության նոր հետազոտությունը, որը հրապարակվել է Elsevier ամսագրում, արժեքավոր պատկերացում է տալիս հերոինից կախվածության հիմքում ընկած նյարդակենսաբանական մեխանիզմների մասին եւ կարող է նշանակություն ունենալ շարունակվող ափիոնային համաճարակի դեմ պայքարի նորարարական ռազմավարությունների մշակման համար:

«Իմ հետազոտական ​​խումբը եւ ես փորձել ենք ընդլայնել նյարդակենսաբանական ըմբռնումը, որն ընկած է կախվածության հիմքում: Ափիոնազգիներ օգտագործող մարդկանց ուղեղում մոլեկուլային նշաններն ուսումնասիրելով՝ մենք հուսով ենք պատկերացում կազմել ափիոնազգիների օգտագործման խանգարումների նեյրոպաթոլոգիայի մասին, որոնք դուրս են սուր պարգեւատրման մեխանիզմներից, եւ բացահայտել բուժման նոր ուղիներ, որոնք կապ ունեն հիմնական ֆենոտիպերի հետ, որոնք հավերժացնում են հոգեակտիվ նյութերի օգտագործումը»,- նշել է առաջատար հետազոտող Յասմին Հերդը։

Հետազոտությունում թիմը մեքենայական ուսուցման միջոցով փորձել է պարզել մոլեկուլային հետքը գլխուղեղի օրբիտաճակատային կեղեւում՝ ուղեղի հատված, որը կարեւոր է իմպուլսների վերահսկման, հոգեմետ  նյութերից կախվածության հետ կապված վարքագծի եւ թմրամիջոցների օգտագործման խանգարումների հետ կապված կոգնիտիվ գործառույթների համար:

Գիտնականները հայտնաբերել են, որ մեքենայական ուսուցման ալգորիթմը ոչ միայն արդյունավետ է բացահայտելու տեսանկյունից, թե ինչ նշաններով են տարբերվում հերոին օգտագործողի ուղեղը, այլ նաեւ հայտնաբերել է գեն, որն առավել ցայտուն է արտացոլում Shisa7 մոլեկուլային հետքը, որը նախկինում չի ուսումնասիրվել այս ոլորտում:

Հետագա ուսումնասիրությունները ցույց են տվել, որ գլխուղեղի օրբիտաճակատային կեղեւում այս գենի էքսպրեսիայի մոդուլացումն ազդում է հերոին փնտրելու վարքագծի եւ կոգնիտիվ ճկունության վրա: «Այս կերպ մեքենայական ուսուցման կիրառումը չափազանց օգտակար է տվյալների հավաքածուներն ավելի լավ հասկանալու համար, ինչպիսին են հազարավոր գեները, որոնք ստացվել են ՌՆԹ հաջորդականության միջոցով, բացահայտելու համար գեների էքսպրեսիայի նոր օրինաչափությունները, որոնք կարող են արդյունավետորեն կանխատեսել հիվանդության վիճակը:

Ափիոնազգիներ օգտագործող մարդկանց վերաբերյալ տվյալների օգտագործման այս ռազմավարությունը հատկապես կարեւոր է, քանի որ մենք փնտրում ենք նորարարական ռազմավարություններ՝ շարունակվող օփիոիդային համաճարակի դեմ պայքարելու համար: Ավելին, մեր տվյալները վկայում են ապագայում նեյրոդեգեներատիվ հիվանդությունների զարգացման համար ափիոնազգների օգտագործման հնարավոր երկարաժամկետ ռիսկերի մասին»,- նշել են գիտնականները։