Нейро-Новости

07 июля 2008

Развенчан миф об эффективности антидепрессантов 

Страдающие депрессиями люди получили неприятный сюрприз. В Американское управление по контролю над продовольствием и медикаментами (FDA) поступили данные неопубликованных исследований, согласно которым эффективность популярных антидепрессантов была сильно преувеличена в ряде статей в прессе. Упор в этих статьях делался на благоприятных результатах, а неблагоприятные замалчивались. Для американцев, которые давно уже называют себя «нацией Прозака», эта информация может стать серьезным ударом.

В статье об исследованиях 12-ти самых популярных антидепрессантов, опубликованной на этой неделе в журнале New England Journal of Medicine, доказывается, что врачи и пациенты получали искаженную информацию о том, действительно ли такие бестселлеры среди лекарственных препаратов как "Эффексор" компании Wyeth или "Золофт" компании Pfizer спасают от депрессии.

Только одна сторона медали

Подавляющее число публиковавшихся до сих пор данных об этих препаратах свидетельствует об их эффективности. Поэтому врачи, не имеющие информации о данных, которые замалчивались, принимают ошибочные решения, идущие вразрез с интересами пациентов, говорится в результатах исследования, проведенного под руководством психиатра из Орегонского университета медицины и науки Эрика Тернера.

Тернер, который в прошлом работал в FDA, занимаясь обзором данных по психотропным препаратам, говорит, что идея исследования возникла частично из-за того, что он слишком часто сталкивался с непоколебимой убежденностью в эффективности антидепрессантов со стороны своих коллег.

"Согласно распространенному мнению, эти лекарства всегда помогают. Я говорил: "Да нет же, по данным FDA, они действуют только в 40% - 50% случаев". А коллеги мне отвечали: "Но мы видели только положительные результаты"".

С 1987 по 2004 год в FDA были зарегистрированы результаты 74 исследований 12 антидепрессантов с участием 12 564 пациентов. Результаты 38 из этих исследований были признаны FDA положительными. Эти исследования опубликованы были все, кроме одного.

Результаты остальных 36 исследований были признаны отрицательными или сомнительными. При этом большинство этих исследований - 22 из 36 - опубликованы не были. А в тех статьях, которые были опубликованы, по крайней мере в 11-ти результаты исследований оценивались неправильно, а негативные итоги представлялись как позитивные.

Например, компания Pfizer предоставила в FDA пять исследований "Золофта". В двух из них было показано, что препарат действует лучше, чем плацебо (нейтральное вещество, положительный лечебный эффект которого вызывается подсознательным психологическим ожиданием пациента). По результатам трех других исследований, эффект от плацебо не отличался от эффекта от исследуемого препарата в том, что касается уменьшения признаков депрессии. Однако в итоге были опубликованы только два исследования с положительными результатами, а на конференциях с врачами представители Pfizer говорили лишь о положительных результатах исследований.

Слишком прибыльное дело

По данным исследовательской компании IMS Health, общий объем продаж антидепрессантов в США составляет порядка $21 млрд в год. При этом фармацевтические компании не обязаны публиковать результаты спонсируемых ими исследований и предоставлять данные в FDA. Не обязаны делать это и ученые, которых они нанимают для проведения этих исследований.

Фармацевтические компании Wyeth и Pfizer отказались комментировать сообщение о замалчивании данных об эффективности производимых ими препаратов. Обе компании заявили, что публикуют все результаты исследований эффективности препаратов, но не обязательно в медицинских журналах.

Компания GlaxoSmithKline PLC, производитель антидепрессантов "Веллбутрин" и "Паксил", заявила, что она опубликовала результаты более 3 тысяч испытаний 82 препаратов на своем веб-сайте, а также выслала информацию о 1060 продолжающихся испытаний на федеральный правительственный сайт.

Компания Schering-Plough Corp., производящая "Ремерон", и Eli Lilly & Co., изготовитель "Прозака", говорят, что результаты исследований их продукции были опубликованы – не отдельно, а в объемных медицинских статьях, совмещающих в себе данные о разных исследованиях.

Однако, как подчеркивается в статье New England Journal, результат клинических исследований считается опубликованными, только если он является единственной темой соответствующей статьи.

Проблема публикации негативных результатов исследований давно является животрепещущей проблемой здравоохранения в целом. Механизмы, к которым прибегают фармацевтические компании, чтобы обеспечить постоянный рост рынка, порой ошеломляют. В статье, опубликованной в журнале New England Journal, содержится призыв к FDA чаще обнародовать поступающую к ним информацию о результатах клинических исследований.

FDA размещает полученную информацию, в том числе неопубликованные исследования, на своем сайте, говорит доктор Тернер. Однако информацию, не дошедшую до интернета, найти крайне трудно.

Евгения Холина

* * * * *

Человек-Терминатор - уже почти реальность

Недаром говорят, что фантасты обладают определенным даром предвидения, Жуль Верн придумал «Наутилиус» почти 150 лет назад. Идея робота-терминатора тоже не нова. Еще в прошлом веке, благодаря Джеймсу Кэмерону, он стал самым популярным фантастическим героем. Теперь, с развитием новых технологий, не за горами время, когда появится реальный Терминатор.

Первые шаги на этом пути уже сделаны. Ученым, задавшимся целью создать универсальные протезы конечностей, удалось разработать технологию, позволяющую сделать чувствительные протезы.

Благодаря использованию специальных сенсоров, скрытых под искусственной кожей и передающих сигналы в мозг, человек получил возможность ощущать прикосновение и тепло через искусственную руку. Некоторые разработчики уже идут дальше, обдумывая возможность использования подобной технологии при создании роботов.Это значительно расширило бы возможности исследователей и, возможно, привело бы к появлению настоящего "Терминатора", конечно, полностью подчиненного человеку, пишет futurismic.com.

* * * * *

Автоматическая слепота

Хорошее зрение современных компьютерных систем - это миф

Годами ученые пытались научить компьютеры видеть не хуже человека. Некоторые опыты давали надежду, что цель близка, ведь действительно удалось создать машины, способные визуально различать объекты. Однако новое исследование ученых из Массачусетского технологического института (MIT) показало, что праздновать победу еще рано.

Компьютерное зрение уже достаточно давно применяется в различных системах. И считалось, что возможности «зрячих компьютеров» практически безграничны. С их помощью можно наладить систему автоматического контроля дома, когда фиксируется любое движение или появление в поле зрения компьютера незнакомого объекта, и система самостоятельно принимает решение об опасности необычной ситуации. Или, например, распознавать лица с высокой точностью. При этом компьютер якобы распознает даже изменивших внешность людей. К той же категории программ относится и система наблюдения на дороге с ее выхватыванием определенных номеров. Однако ученые констатируют, что справедливый уровень работы подобных систем - это 60-процентная вероятность правильного распознавания и классификации визуальных объектов. К такому выводу исследователи Массачусетского института пришли после того, как протестировали продвинутые системы электронного зрения на специальном устройстве Caltech 101, позволяющем уловить различия в алгоритмах компьютерного и естественного зрения.

«На сегодняшний день наиболее совершенной считается программа распознавания лиц, которая используется в аэропортах США. По словам разработчиков этой системы, вероятность безошибочного определения искомого образа не превышает 70-80%, - рассказывает РБК daily ведущий разработчик ПО компании NeedForTrade Дмитрий Варгин. Однако существующие программы распознавания образов нельзя назвать идеальными, какие-то вопросы остаются нерешенными. Во-первых, система среди тысячи объектов должна выделить искомый, а во-вторых, программа не может распознавать образы в ситуации сильного искажения, будь то плохое освещение или неудачный ракурс. Но несмотря на эти трудности информационные технологии развиваются и системы распознавания образов совершенствуются с каждым годом».

Так, Джеймс ДиКарло нейрофизиолог Института Макговерна по исследованию мозга при MIT утверждает, что восприятие техникой естественных изображений лишено пространственной точности, которая приводит к дальнейшим ошибкам в классификации и распознавании различных образов. Например, фотограф, делая снимок, выстраивает композицию, мгновенно определяя, какой объект является центральным, а какие образы дополнительными. Визуальная система, напротив, ранжирует объекты по множеству критериев, а это достаточно часто приводит к тому, что машина в условиях насыщенного изображения с множеством различимых образов не может выделить главный объект. ДиКарло уверен, что легкость, с которой человеческий глаз распознает объекты, является непостижимым искусством, представляющим для «искусственного ока» непреодолимую трудность. И даже если задачу компьютера упростить, предложив ему рассмотреть один объект, машина все равно не покажет идеальные результаты. Все зависит от того, что любой объект имеет бесконечное количество вариаций, зависящих от положения, дистанции, освещения и окружающей среды. Например, человек с легкостью определит, что перед ним едет одна и та же машина или танцует один человек. Компьютер же будет воспринимать представленный объект как новый, если он будет менять свое положение. Так, электронное зрение, анализируя танцующего человека, способно выдать информацию о нескольких миллионах разных объектов.

«Распознавание образов очень специфическая область информационных технологий. Программы по распознаванию графических и статичных образов показали свою эффективность. Например, машина без труда идентифицирует текст, номер или отпечатки пальцев. Что же касается лиц, то программы по их распознаванию, безусловно, нужно совершенствовать, поясняет РБК daily разработчик программного обеспечения ЗАО «Восток Транс Сервис» Юрий Рахимов. Однако и в этой сфере есть свои достижения. Например, программа, которая распознает лицо по нескольким десяткам базовых точек, успешно применяется при поиске пропавших людей. К тому же если в базе данных такой системы содержится информация на ограниченный круг лиц, машина довольно быстро проводит процедуру анализа».

Ученые объяснили прорехи в компьютерном зрении с помощью модели искусственного зрения, которая применяется в системах умных машин. Эта модель воспроизводит начальные шаги распознавания мозгом визуальных объектов. Модель искусственных нейронов, аналогичная одной из видов нейронных связей мозга, анализировала каждую точку воспринимаемого изображения и делала первейший вывод о положении границ объекта в пространстве. Однако в данной модели отсутствует второй этап распознавания объектов, который является неотъемлемой частью естественного зрения. Следующая стадия процесса распознавания дает мозгу информацию об окружающих деталях и их связи с основным объектом о фигурах, рельефе окружающей обстановки и промежутках между объектами, что позволяет живым существам классифицировать предметы, попавшие в поле зрения, на относящиеся к основному объекту и не значительные для его познания. «Безусловно, работу человеческого мозга вряд ли сможет воспроизвести машина, добавляет Юрий Рахимов. Однако задача программистов в данном случае состоит не в том, чтобы создать второй мозг, а в том, чтобы уловить суть работы нейронов и на основе этого схематичного алгоритма снабдить машину необходимыми функциями». В связи с этим ученые предложили изменить стандарты, на основе которых та или иная система считается умной. Ведь для того чтобы даже на шаг приблизить компьютерное зрение к естественному, нейрофизиологам еще долго придется изучать феноменальную работу мозга.

Екатерина Люльчак

* * * * *

Ученые научились предсказывать простейшие действия людей

Команда немецких специалистов из Института Макса Планка, проводившая исследования под руководством Джона-Дилана Хэйнса, экспериментальным путем доказала возможность предугадывания действий человека еще до того, как он эти действия совершит.

В ходе исследований группе испытуемых предлагалось принять решение о том, какой рукой нажать кнопку - левой или правой. Процессы, протекающие в это время в головном мозге, регистрировались при помощи магниторезонансного томографа и анализировались специализированным программным обеспечением. Оказалось, что еще за семь секунд до того, как испытуемый сделает окончательный выбор, во фронтополярной коре, отвечающей за планирование на высоком уровне, появлялась активность. Затем активность перетекала в теменную кору. Анализируя эти процессы, исследователи научились с достаточно высокой точностью делать прогноз относительно окончательного решения испытуемого еще до того, как тот осознал выбор. Иными словами, объясняет Джон-Дилан Хэйнс, значительную часть работы по принятию того или иного решения человеческий мозг делает как бы «за кадром», и сознательный выбор зачастую может оказываться не более чем иллюзией.

Тем не менее, не все так просто. Хэйнс отмечает, что в отдельных случаях прогнозы не совпадали с реальными действиями испытуемых. Возможно, полагает ученый, в данном случае в последний момент в дело вступала «свободная воля», которая и заставляла человека поступить несколько иначе, нежели так, как того «хотел» мозг на физиологическом уровне. К тому же, подчеркивает Джон-Дилан Хэйнс, головной мозг - это не просто машина, а сложнейшая система, поведение которой зависит от самых разных факторов, таких как желание, чувства, параметры окружающей среду и т.д. и т.п. А поэтому предсказать поход человека в магазин и выбор, например, подарка близким компьютерная система вряд ли будет способна, замечает «Компьюлента».

* * * * *

Знания учащимся будут загружать прямо в мозг

Бывший контр-адмирал Королевских ВМС Великобритании Крис Пэрри (Chris Parry), который сейчас работает в совете независимых школ Independent Schools Council, объединяющем ведущие британские частные школы, выступил в газете «Таймс» со смелым прогнозом.

По его словам уже через тридцать лет беспроводные технологии позволят загружать знания непосредственно в мозг учащихся, как в фильме «Матрица», сообщает theinquirer.net. Крис Пэрри многие годы проработал в министерстве обороны Великобритании и по сей день имеет большой вес в этом ведомстве. По всей видимости, он хорошо знаком с предметом, если так смело заявляет о будущих технологиях обучения. В своем заявлении Пэрри пишет, что в ближайшем будущем люди получат возможность загружать словарный запас иностранного языка напрямую в мозг и им останется лишь отточить грамматику. Интересное предположение – неужели учителя и школы всего через 30 лет станут таким же архаизмом, как розги в викторианской Англии?

* * * * *

Компьютер снижает мозговую активность

Японские ученые выяснили, что результатом постоянного использования компьютеров и мобильных телефонов является снижение мозговой активности, которое может вызвать серьезные проблемы с памятью.

По мнению исследователей из японского университета, людское доверие к электронным системам привело к тому, что мы оказываемся неспособными решить даже простейшие задачи в уме.

В одной из последних научных работ было отмечено, что в Великобритании четверть населения не знает наизусть свой собственный телефонный номер, и только один из трех человек помнит важные даты.

Согласно проведенным исследованиям, результатом постоянного использования электронных средств для хранения нужной информации стало снижение уровня активности мозга. Представитель нынешнего поколения в 30 лет обладает худшей памятью, чем имел человек 50-60 лет, когда еще не было столько электронной техники.

Источник: Цифровик

* * * * *

Вернуться назад