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抑郁症的治疗

领先图像©Microgen / Adobe Stock

的人抑郁症在美国,找到一种能减轻他们症状的药物很大程度上是一个反复试验的过程多数将需要尝试几个抗抑郁药在他们找到一个有用的之前。

不过,这种情况可能不会持续太久,因为研究人员希望,人工智能可能能够在第一次尝试中就排除一些关于确定有效抑郁症治疗方法的猜测。

寻找抑郁症的治疗方法

目前,抑郁症是通过一项调查来诊断的——通常是汉密尔顿抑郁分级量表(HDRS)——它可以量化患者疾病的严重程度。

这种方法根据患者回答有关症状的问题的方式,将患者的全部抑郁情绪归纳为一个分数。然而,具有相同HDRS评分的两个患者可能有非常不同的症状。

脑部扫描可以帮助医生预测抗抑郁药的效果。

“我们知道抑郁症是非常多样化的,至少有1000种独特的症状组合可以被诊断为抑郁症,”斯坦福大学精神病学教授利安·威廉姆斯(Leanne Williams)在a新闻稿

诊断性调查的主观性质有助于为特定的个体找到正确的抑郁症治疗方法的试错过程。

为此,斯坦福大学的研究人员着手开发一种更有效的方法。

脑电图数据与抑郁症

在最近的一次研究斯坦福大学的研究人员训练了一种算法,根据患者的HDRS评分和脑电波来预测服用抗抑郁药后患者的个别症状会改善到什么程度。

研究人员说,预测抗抑郁药对个别症状的影响——而不是将其作为单一的、单维的情况来治疗——可能会导致更有效的治疗途径。

该算法接收了518名抑郁症患者的脑电图数据和HDRS评分(治疗前)。然后患者接受了8周的治疗-随机使用三种不同的抗抑郁药物之一。

“患者不再需要忍受反复试验的痛苦过程。”

Madhukar Trivedi

参与这项研究的Williams说:“我们发现,脑电波测量可以用来帮助识别抗抑郁药物治疗后哪些症状会改变,哪些不会。”

研究小组写道,患者最初的HDRS评分是最重要的预测指标,可以预测他们的个别症状对抑郁症治疗的反应。

然而,将这些得分与脑电图数据结合起来,改善了人工智能的预测,尤其是对四种症状的预测:洞察力丧失、能量丧失、食欲变化和精神运动迟缓(思维放缓和身体运动减少)。

研究人员写道,这一发现还需要通过临床试验来验证,但他们认为,脑电图数据可能有助于预测一个人的脑电图如何变化抗抑郁药物会在病人开始试错之前影响他们的特定症状。

寻找脑部扫描的指导

斯坦福大学的研究小组并不是第一个探索利用人工智能来帮助确定有效抑郁症治疗方法的团队。

今年2月,德克萨斯大学西南分校领导的一个研究小组发表了一篇论文研究在《自然生物技术该公司详细介绍了自己的脑电图分析人工智能的创造,该人工智能旨在预测患者是否可能从常用的抗抑郁药左洛复(Zoloft)中受益。

该研究发现,65%具有特定脑波模式的参与者可能对这种药物有良好的反应,这意味着医生在决定是选择左洛复还是其他抑郁症治疗方案之前,有必要寻找这种模式。

以色列脑科技初创公司elminda也在开发BNA-PREDICT,这是一个通过分析大脑扫描来预测患者是否会对抗抑郁药物产生反应的平台。

虽然所有这些研究仍处于早期阶段,但它指向了未来,医生将有具体的数据来指导他们关于心理健康的决定——这一发展将极大地造福患者。

“当抗抑郁药不起作用时,这对病人来说是毁灭性的,”德克萨斯西南大学的研究人员Madhukar Trivedi在一份报告中说新闻稿。“我们的研究表明,他们不再需要忍受反复试验的痛苦过程。”

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