Мигрень рассекретили

Учёные с помощью искусственного интеллекта выявили четыре различающихся типа мигрени. Алгоритм смог распознавать людей с этим расстройством, почти не опираясь на сведения о самой головной боли, что поддерживает идею: мигрень может быть не одной болезнью, а спектром связанных биологических и клинических состояний.

Мигрень — распространённое неврологическое заболевание. Для неё характерна сильная пульсирующая боль, нередко сопровождаемая тошнотой и повышенной чувствительностью к свету и звукам. Приступы могут серьёзно ограничивать повседневную жизнь, однако сегодня диагноз в основном ставят по описанию симптомов пациента. Надёжного биомаркера — например, анализа крови или специального сканирования мозга — пока нет.

Исследователи предполагают, что разные варианты мигрени формируются под влиянием сочетания генетической предрасположенности и факторов среды. Отдельные генетические варианты, связанные с заболеванием, уже известны, но вместе они объясняют лишь небольшую часть наследуемого риска. Вероятно, гены взаимодействуют друг с другом и с внешними триггерами сложнее, чем показывают обычные статистические модели.

Команда под руководством Antonios Danelakis из Норвежского университета науки и технологии изучила данные норвежского проекта Trøndelag Health Study. В первый анализ вошли 43 197 человек, предоставивших генетические образцы и заполнивших медицинские анкеты. Участников разделили на людей с мигренью и людей без головной боли по традиционным медицинским критериям.

Модели машинного обучения обучали на генетических и общих клинических данных: сведениях о сне, сердечно-сосудистом здоровье, психическом состоянии, социально-экономическом положении и регулярном приёме лекарств. Информацию о конкретных головных болях намеренно исключили. Затем алгоритмы проверили на отдельной группе, которую они прежде не видели.

Лучше всего с задачей справилась одна из моделей машинного обучения. Она достаточно точно находила людей с мигренью, что указывает на связь заболевания с целым набором признаков, не сводящихся к боли в голове. Наиболее информативными оказались возраст, биологический пол, боль в шее и тошнота. Также важную роль сыграли сонливость, колебания артериального давления и самостоятельно оценённое психическое здоровье.

Добавление генетических данных лишь немного повысило точность. По мнению исследователей, насыщенная клиническая информация уже отражает многие последствия генетической предрасположенности, поэтому отдельные генетические сведения частично дублировали её.

Во второй части исследования учёные изучили 12 185 человек, сообщивших о головных болях. На этот раз использовали неконтролируемое обучение: алгоритму не задавали медицинские правила, а позволили самостоятельно найти группы со схожими признаками. В расчёт включили характеристики боли и наиболее информативные общие показатели здоровья, а сложные данные представили на двумерных визуальных картах с помощью метода снижения размерности.

Алгоритм выделил два крупных кластера. В первый вошли 1 425 человек; почти все соответствовали официальным критериям мигрени. Во втором оказалось 10 760 участников, причём 71% из них страдали от головных болей, не относящихся к мигрени. Таким образом, система сама разделила мигрень и другие виды головной боли.

Затем мигренозную группу разделили ещё раз — по признакам общего здоровья, включая боль в шее и психическое состояние. Так появились четыре подтипа. Первый состоял только из мужчин. Для второго были характерны выраженная боль в шее и отсутствие общих желудочных проблем — возможно, это вариант, связанный с напряжением мышц шеи.

Третий подтип объединял распространённую мышечно-костную боль, более низкую самооценку здоровья, тревожность и депрессию. Исследователи предположили, что он может отражать повышенную реактивность нервной системы к боли. Четвёртый соответствовал классической пульсирующей мигрени, но без психологических проявлений и распространённой физической боли, характерных для третьей группы.

Геномный анализ показал значительное совпадение генетических участков риска у групп, сформированных алгоритмом, и у пациентов, определённых по традиционным критериям. При этом генетические оценки риска заметно различались между четырьмя подтипами, что поддерживает гипотезу о реальных биологических различиях.

У исследования есть ограничения. Медицинский статус определяли по анкетам, поэтому участники могли забыть симптомы или неправильно понять вопросы. Люди с редкими приступами могли отрицательно ответить на вопрос о головной боли за последний год и попасть в контрольную группу. Данные собирали в 1995–2008 годах, поэтому они могут не полностью отражать современные особенности сна, образа жизни и психического здоровья. Тогдашние генетические технологии также были менее точными, чем нынешние.

Обнаруженные связи являются корреляциями: они показывают, какие признаки встречаются вместе, но не доказывают, что боль в шее, тревожность или нарушения сна вызывают мигрень. Перед применением в медицине модели нужно проверить на других популяциях.

Следующий шаг — выяснить, по-разному ли подтипы реагируют на лекарства. Это может помочь перейти от подбора лечения методом проб и ошибок к более точной терапии. В будущем дополнительные данные смогут дать носимые устройства и приложения для смартфонов, отслеживающие симптомы в реальном времени.

Исследование «Machine Diagnostics and Machine Phenotyping of Migraine: A HUNT Study» подготовили Antonios Danelakis, Håkon Kvisle Abildsnes, Fahim Faisal, Marte-Helene Bjørk, Dominic Giles, Knut Hagen, Tjaṧa Kumelj, Manjit Matharu, Parashkev Nachev, Erling Tronvik, Bendik S. Winsvold и Anker Stubberud.