长期以来，精神病学领域一直在寻求解释为什么抗抑郁药只对部分人有效。患者的康复仅仅是由于安慰剂效应——一种自我实现的信念，认为治疗会奏效——还是患者的生理特性会影响结果?德克萨斯大学西南大学领导的两项研究为生物学的影响提供了证据，它们使用人工智能识别大脑活动模式，使人们对某些抗抑郁药物反应较慢。简单地说，科学家证明他们可以利用病人的大脑成像来决定药物是否可能有效。
这些研究包括一项大型国家试验(EMBARC)的最新发现，该试验旨在建立基于生物学的、客观的策略来治疗情绪障碍，并尽量减少处方治疗的试验和错误。如果成功，科学家们设想使用一系列测试，如大脑成像和血液分析，以增加找到正确治疗方法的几率。“我们需要结束猜谜游戏，找到有效的干预处方的客观措施，”监督EMBARC的Madhukar Trivedi博士说，他是德克萨斯大学西南分校抑郁症研究和临床护理中心的创始主任。“抑郁症患者已经饱受绝望之苦，如果他们服用无效的药物，问题会变得更糟。”
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每项研究都有300多名参与者，他们使用成像技术检查大脑在静息状态和情绪处理期间的活动。两项研究都将参与者分为健康对照组和接受抗抑郁药物或安慰剂治疗的抑郁症患者。
在接受药物治疗的参与者中，研究人员发现大脑的连接方式与参与者服用抗抑郁药后两个月内是否有改善之间存在相关性。特里维迪博士说，对不同状态下的大脑活动进行成像，对于更准确地了解特定患者的抑郁症状很重要。他说，对一些人来说，更相关的数据将来自他们大脑的休息状态，而对另一些人来说，情绪处理将是一个关键的组成部分，并能更好地预测抗抑郁药是否会起作用。“抑郁症是一种复杂的疾病，会以不同的方式影响人们，”他说。“就像技术可以通过指纹和面部扫描来识别我们一样，这些研究表明，我们可以利用图像来识别人们的特定抑郁特征。”
人工智能和抑郁
这两项研究的数据都来自于Trivedi博士于2012年在美国四个地点发起的为期16周的EMBARC试验。该项目通过脑成像和各种DNA、血液和其他测试对重度抑郁症患者进行评估。他的目标是解决他领导的另一项研究(STAR*D)中令人不安的发现，该研究发现多达三分之二的患者对他们的第一种抗抑郁药没有充分反应。
英国EMBARC于2018年发表的第一项研究专注于大脑电活动如何表明患者是否可能受益于SSRI(选择性5 -羟色胺再摄取抑制剂)，这是最常见的抗抑郁药类别。紧随这一发现而来的是相关研究，这些研究确定了SSRIs的其他预测测试，最近发表在《美国精神病学杂志》(American Journal of Psychiatry)上的静息状态脑成像研究和发表在《自然人类行为》(Nature Human Behaviour)上的第二次成像研究。
《自然》杂志的这项研究使用人工智能来确定抗抑郁药的有效性和患者大脑处理情感冲突的方式之间的相关性。接受脑成像的参与者被快速连续地展示一些照片，这些照片有时会提供相互矛盾的信息，比如一张愤怒的脸上有“快乐”这个词，或者反之亦然。每个参与者被要求在点击下一张图片之前阅读照片上的单词。
然而，科学家们并不是只观察被认为与预测抗抑郁效果有关的神经区域，而是使用机器学习来分析整个大脑的活动。特里维迪博士解释说:“我们的假设没有成功，所以我们想尝试一些不同的东西。”
人工智能识别出在预测参与者是否能从SSRI中受益时最重要的大脑区域，例如外侧前额皮质。结果显示，在情绪冲突中出现异常神经反应的参与者在开始服药的八周内改善的可能性较小。
来源:德克萨斯大学西南医学中心
