Все мы по-разному реагируем на стресс. Внезапный громкий шум или вспышка света могут вызывать различную реакцию людей, что указывает на то, что некоторые из нас более восприимчивы к воздействию стресса, чем другие.
Любое событие, вызывающее стресс, называется «стрессором». Наши тела способны справляться с острым воздействием стрессоров, но хроническое воздействие может привести к психическим расстройствам, например беспокойство и депрессия и даже физические изменения, например сердечно-сосудистые изменения, наблюдаемые при гипертонии или инсульте.

Были предприняты значительные усилия по поиску способа выявления людей, которые могут быть уязвимы к развитию расстройств, связанных со стрессом. Проблема в том, что большая часть этих исследований основывалась на самоотчетах и ​​субъективных клинических рейтингах или на воздействии на субъектов ненатуралистической среды. Использование носимых устройств и других сенсорных технологий продвинулось вперед у пожилых людей и людей из групп риска, но, учитывая, насколько разные наши образы жизни, было трудно найти объективные маркеры психогенных заболеваний.

Подходя к проблеме с помощью VR

Ученые-бихевиористы во главе с Кармен Санди из Школы наук о жизни EPFL разработали метод виртуальной реальности (VR), который измеряет восприимчивость человека к психогенным стрессорам. Основываясь на предыдущих исследованиях на животных, новый подход собирает информацию о движениях человека с высокой плотностью, когда он исследует две виртуальные среды, чтобы прогнозировать вариабельность сердечного ритма при воздействии угрожающих или очень стрессовых ситуаций.

Вариабельность сердечного ритма становится надежным индикатором уязвимости к физиологическому стрессу, а также развития психопатологий и сердечно-сосудистых заболеваний.

Сценарии стресса VR

В исследовании 135 участников были погружены в три различных сценария виртуальной реальности. В первом сценарии они исследовали пустую виртуальную комнату, начиная с небольшой красной ступеньки, обращенной к стене. Сама виртуальная комната имела те же размеры, что и реальная, в которой находились участники, поэтому, если они коснулись виртуальной стены, они действительно ее почувствовали. После 90 секунд исследования участникам было сказано вернуться к маленькой красной ступеньке, с которой они начали. Комната VR станет черной, и тогда начнется второй сценарий.
Во втором сценарии участники оказались на виртуальной аллее на высоте нескольких метров над землей виртуального города. Затем их попросили исследовать переулок в течение 90 секунд, а затем вернуться к красной ступеньке. Оказавшись на нем, ступенька начала спускаться все быстрее и быстрее, пока не достигла уровня земли. Еще одно затухание, а затем - финальный сценарий.

В третьем сценарии участников «поместили» в полностью темную комнату. Вооруженные только виртуальным фонариком, им было приказано исследовать затемненный коридор лабиринта, в котором четыре человеческие фигуры были помещены в угловые области, а три внезапные вспышки белого шума исходили из наушников участника каждые двадцать секунд.

Разработка прогнозной модели

Исследователи измерили частоту сердечных сокращений участников, когда они проходили каждый сценарий виртуальной реальности, собирая большой объем данных об изменении сердечного ритма в контролируемых экспериментальных условиях. Жоао Родригес, постдок из EPFL и первый автор исследования, затем проанализировал локомоторные данные из первых двух сценариев с использованием методов машинного обучения и разработал модель, которая может предсказать реакцию человека на стресс - изменения в вариабельности сердечного ритма - в третьем. угрожающий сценарий.

Затем команда проверила модель и обнаружила, что ее прогнозы могут работать на разных группах участников. Они также подтвердили, что модель может предсказать стрессовую уязвимость к другому стрессовому испытанию, в котором участники проходили заключительный тест VR, где им нужно было быстро выполнять арифметические упражнения и сравнивать свои баллы с результатами других. Идея заключалась в том, чтобы добавить к стрессу временный и социальный аспект. Вдобавок, когда они давали неправильные ответы, части виртуального этажа ломались, и раздается неприятный шум.

Наконец, исследователи также подтвердили, что их модель превосходит другие инструменты прогнозирования стресса, такие как анкеты тревожности. Кармен Санди говорит: «Преимущество нашего исследования заключается в том, что мы разработали модель, в которой захвата поведенческих параметров того, как люди исследуют две новые виртуальные среды, достаточно, чтобы предсказать, как изменится их вариабельность сердечного ритма, если они окажутся в очень стрессовых ситуациях. ; следовательно, устраняется необходимость тестирования их в этих очень стрессовых условиях ".

Измерение стрессовой уязвимости в будущем

Исследование предлагает стандартизированный инструмент для измерения уязвимости к стрессорам на основе объективных маркеров и открывает путь для дальнейшего развития таких методов.

«Наше исследование показывает впечатляющую силу поведенческих данных в выявлении физиологической уязвимости людей. Примечательно, как параметры локомоторной высокой плотности во время исследования виртуальной реальности могут помочь идентифицировать людей в риск развития множества патологий - сердечно-сосудистых, психических и т. д. - при воздействии высокого уровня стресса. Мы ожидаем, что наше исследование поможет применять ранние вмешательства для тех, кто находится в группе риска ».