Расстройства, связанные с употреблением опиоидов, ежегодно приводят к более чем 350 000 смертей во всем мире.

Руководствуясь необходимостью углубления понимания важнейших нейробиологических особенностей зависимости, исследователи в настоящее время обнаружили уникальную молекулярную сигнатуру и гены в орбитофронтальной коре головного мозга, связанные с героиновой зависимостью.

В доклинической модели на грызунах в качестве ключевого предиктора использовался ген под названием Shisa7. Новое исследование в области биологической психиатрии, результаты которого опубликованы в журнале Elsevier, дает ценную информацию о нейробиологических механизмах, лежащих в основе героиновой зависимости, и может иметь значение для разработки инновационных стратегий борьбы с продолжающейся эпидемией опиоидов.

«Моя исследовательская группа и я стремимся расширить нейробиологические представления, лежащие в основе зависимости. Изучая молекулярные сигнатуры в мозге людей, употребляющих опиоиды, мы надеемся получить представление о невропатологии расстройств, связанных с употреблением опиоидов, помимо механизмов острого вознаграждения, и определить новые пути лечения, имеющие отношение к основным фенотипам, которые увековечивают употребление психоактивных веществ», - отметила ведущий исследователь Ясмин Херд.

В этом исследовании  группа ученых применила машинное обучение, чтобы распознать молекулярную сигнатуру в орбитофронтальной коре, области мозга, имеющей решающее значение для контроля импульсов, поведения, связанного с наркотической зависимостью, и когнитивных функций, связанных с расстройствами, связанными с употреблением психоактивных веществ.

Ученые обнаружили, что алгоритм машинного обучения  не только эффективен в определении того, какие сигнатуры отличают мозг человека, употребляющего героин, но и выявил ген, который наиболее точно отражает молекулярную сигнатуру под названием Shisa7, которая ранее не исследовалась в этой области.

Дальнейшие исследования показали, что модулирование экспрессии этого гена в орбитофронтальной коре головного мозга влияет на поведение, связанное с поиском героина, и когнитивную гибкость.  «Применение машинного обучения таким образом исключительно полезно для лучшего понимания многомерных наборов данных, таких как тысячи генов, полученных с помощью секвенирования РНК, для выявления новых закономерностей в экспрессии генов, которые могут эффективно предсказывать болезненные состояния. Эта стратегия использования данных о людях, употребляющих опиоиды, особенно важна, поскольку мы ищем инновационные стратегии борьбы с продолжающейся эпидемией опиоидов. Более того, наши результаты свидетельствуют о потенциальных долгосрочных рисках употребления опиоидов для развития нейродегенеративных заболеваний в будущем», - отметили ученые.