学习发现,脑波模式可以识别可能响应抗抑郁药的人

ai,脑扫描可能会改变医生如何治疗抑郁症
研究表明人工智能可以准确预测抗抑郁药是否会根据患者的大脑活动工作。信用:UTSW.

根据斯坦福大学领导的一项试验,一种解释大脑活动的新方法可用于临床,帮助确定抑郁症的最佳治疗方案。

斯坦福研究人员及其合作者使用了脑电图,用于监测大脑中电活动的工具,以及识别患有抑郁症的个体脑波签名的算法,该算法最有可能对塞洛特销售的肉类植物最有可能反应肉类植物。

描述工作的纸张将于2月10日公布自然生物技术

该研究从国家精神卫生研究所资助的数十年来源于努力,以创造生物测试和脑成像,以帮助个性化抑郁和其他精神障碍的治疗。目前,没有这样的测试以客观地诊断抑郁或指导其治疗。

“这项研究以前的研究表明,我们可以预测谁从抗抑郁药中受益,并且实际上将其带来了实用的实用性,”斯坦福的精神病学和行为科学教授。“如果临床医生在未来五年内没有使用这一点,我会感到惊讶。”

代替功能磁共振成像,这是一种常用于研究的昂贵的技术,用于图像脑活动,科学家们转向脑电图,或脑电图,更加昂贵的技术。

Etkin与Madhukar Trivedi,MD,德克萨斯州西南大学精神科教授Madhukar Trivedi股票的高级作者。Wei Wu,Ph.D.是斯坦福的精神病学讲师,是主要作者。

这篇论文是基于2011年一项由联邦政府资助的抑郁症研究的数据的几篇论文之一。这项研究是迄今为止通过大脑成像进行的最大的随机、安慰剂对照的抗抑郁药物临床试验,该试验在309名没有服用药物的患者中测试舍曲林的使用。这项多中心试验被称为建立临床护理抗抑郁药反应的调节者和生物签名,或称EMBARC。该项目由Trivedi领导,旨在推进改进至今仍在使用的试错法治疗抑郁症的目标。

“抑郁症患者往往持续很多步骤,以便变得更好,”Trivedi说。“我们进入了这思想,”在治疗的开始时,识别治疗最适合哪种患者不会更好?“

Madhukar Trivedi,M.D.,U Ut Southwestern精神科医生,他监督了涉及斯坦福,哈佛等机构的多网站试验。信用:UTSW.

最常见的精神障碍

重度抑郁症是美国最常见的精神障碍,根据美国国家心理健康研究所(National Institute of mental Health)的数据,2017年约有7%的成年人受到抑郁症的影响。在这些人中,大约有一半从未被诊断出来。Trivedi说,对于那些有这种症状的人来说,找到正确的治疗方法可能需要数年的时间。他指出,他过去的一项研究显示,只有大约30%的抑郁症患者在第一次服用抗抑郁药后症状有所缓解。

埃特金说,目前诊断抑郁症的方法过于主观和不精确,无法指导临床医生快速确定正确的治疗方法。除了各种各样的抗抑郁药,还有其他几种治疗抑郁症的方法,包括心理疗法和大脑刺激,但要想知道哪种治疗方法对哪些患者有效,只能依靠有根据的猜测。

诊断抑郁症,临床医生依赖于患者报告至少5个疾病的常见症状。该清单包括悲伤或绝望感,自我怀疑,自我怀疑的症状,从内失眠到睡眠过多的能量,不明原因的身体疼痛,疲劳和食欲的变化,从暴饮暴食到曝光。Etkin表示,患者通常因他们经历的症状的严重程度和类型而异。

“作为一名精神病学家,我知道这些病人有很大不同,”埃特金说。“但我们把他们放在同一把伞下,以同样的方式对待他们。”治疗抑郁症通常从开抗抑郁药开始。如果一种药不起作用,医生就会开第二种抗抑郁药。这些“试验”通常需要至少8周的时间来评估药物是否有效和症状是否减轻。如果抗抑郁药不起作用,也可以尝试其他治疗,比如心理疗法或偶尔的经颅磁刺激。埃特金说,通常情况下,多种治疗方法是联合使用的,但找出哪种组合有效可能需要一段时间。

“每次治疗不起作用,人们常常觉得很多浮肿,为那些主要症状最常见的人造成更多的自我怀疑,”Trivedii说。

寻找生物标志物

这项研究招募了309名抑郁症患者,他们随机接受舍曲林或安慰剂治疗。

对于他们的学习,Etkin和他的同事们出发了寻找脑波模式,以帮助预测哪些抑郁的参与者会对肉类素作出反应。首先,研究人员在接受任何药物治疗之前收集了参与者的脑电图数据。目标是获得脑波模式的基线测量。

Madhukar Trivedi,M.D.是U UT Southwestern精神科医生,他监督了涉及斯坦福,哈佛及其他机构的多网站审判:UTSW

接下来,使用神经科学和生物工程的见解,研究人员使用新的人工智能技术分析了EEG,他们在数据中开发和确定了预测哪些参与者基于其个人EEG扫描对待治疗的签名。研究人员发现,这种技术可靠地预测了哪些患者确实对肉类素反应,并反应安慰剂。结果在四个不同的临床部位复制。

进一步的研究表明,那些被预测用舍曲林改善甚微的参与者更可能对经颅磁刺激(TMS)结合心理治疗的治疗产生反应。

“使用这种方法,我们可以对个人的大脑表征一些东西,”Etkin说。“这是一种可以在不同类型的EEG设备上工作的方法,从而更容易到达诊所。”

Etkin离开斯坦福大学,作为创业公司的创始人兼首席执行官Alto神经科学,公司总部位于洛斯拉图斯,加利福尼亚州,旨在建立在这些发现和开发新一代的基于生物诊断测试和高度个性化的心理健康治疗的临床效用。特里维迪说:“我认为,将这些研究结果应用于临床护理的部分原因是社会需要它。”“这就是把事情付诸实践的方式。我不认为很快将其应用于临床有什么负面影响。”

广泛的努力

当启动Embarc时,NIMH通过在遗传学,神经科学和生物技术等领域的进步推动尼姆斯的更广泛努力的一部分,托马斯Insel(如遗传学)担任该研究所主任2002年至2015年。

“我们进入Embarc说出了可能的事情,”Insel说。“让我们看看我们是否可以提出临床可行的技术。”他不认为这需要很长时间,但他仍然乐观。

“我认为这项研究是embarc的特别有趣的应用,”他说。“它利用现代数据科学的力量来预测,在可能对抗抑郁药响应的个体层面上预测。”

除了改善护理外,研究人员还表示,他们看到可能的副作用对使用生物基础的方法:它可以减少与抑郁症和其他精神健康疾病相关的耻辱,这可以防止许多人寻求适当的医疗保健。

“我喜欢认为科学的证据会有助于抵消这种耻辱,但它还没有到目前为止,”杰尔说。“亚伯拉罕·林肯说,这已经超过160年了,忧郁”是一个不幸,而不是一个错误。“在大多数人都会理解抑郁症不是某人的错之前,我们还有很长的路要走。“(林肯总统遭遇了抑郁症。)


进一步探索

ai帮助科学家预测抑郁症结果

更多信息:脑电图签名预测主要抑郁症的抗抑郁反应,自然生物技术(2020)。DOI: 10.1038 / s41587 - 019 - 0397 - 3nature.com/articles/s41587-019-0397-3.
信息信息: 自然生物技术

引文脑电波模式可以识别出可能对抗抑郁药有反应的人,研究发现(2020年2月10日),2021年5月5日从//www.puressens.com/news/2020-02-ai-brain-scans-doctors-depression.html检索
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