灰质体积可以通知为发展精神卫生疾病的治疗决定

最近发作精神病患者的大脑结构和抑郁可以提供重要的生物洞察这些疾病和如何发展。

在一项新的研究发表在生物精神病学伯明翰大学的研究人员表明,通过检查结构的大脑核磁共振扫描,可以确定病人最容易受到不良的结果。

通过识别这些患者在疾病的早期阶段,临床医生将能够提供更有针对性和有效的治疗方法。

“目前,我们诊断精神疾病大多数是基于病人的历史,症状和临床观察,而不是生物信息,”巴黎Alexandros Lalousis第一作者说。“这意味着患者可能有类似的潜在的生物机制在疾病,但不同的诊断。通过理解这些机制更充分,我们可以给临床医生更好的工具使用在计划治疗。”

在这项研究中,研究人员使用的数据来自300年最近最近的精神病发作和抑郁发作患者参加PRONIA研究。欧洲Union-funded PRONIA是一个队列研究调查预测工具,精神病是发生在七个欧洲研究中心包括伯明翰。

研究人员用一种机器学习算法从病人的评估数据脑部扫描和排序进行分组,或集群。两个集群被确定基于扫描,每个包含精神病患者和抑郁症患者。每一个集群显示独特的特征相关的强劲复苏的可能性。

在第一个集群,低量的灰色物质—黑暗组织大脑内部参与肌肉的控制和功能,如记忆、情绪,与病人相关的决策有贫穷的结果。在第二组,相反,更高水平的灰质信号的患者更有可能从疾病中恢复过来。

第二个算法被用来预测病人的条件后九个月初步诊断。研究人员发现一种更高级别的预测结果的精确性在使用基于生物学上的集群相比,传统的诊断系统。

较低的证据也表明,集群中的卷的灰质脑扫描可能更高水平的炎症,注意力不集中,和其他先前认知障碍与抑郁和精神分裂症。

最后,团队测试集群在其他大型队列研究在德国和美国,能够显示相同的识别集群可以用来预测病人的结果。

“虽然PRONIA研究包含最近被诊断出患有疾病的人,我们使用的其他数据集包含患有慢性病,“Lalousis解释道。“我们发现疾病的持续时间越长,越有可能是,病人将符合第一个集群灰质体积较低。确实增加了证据表明,结构性MRI扫描可以提供有用的诊断信息,以帮助指导有针对性的治疗决定。”

这个团队的下一步是要开始验证集群在诊所,实时收集病人数据,之前计划大规模临床试验。