人工智能可以帮助科学家预测抑郁的结果

精神病学领域长期以来一直寻求的答案解释为什么抗抑郁药物帮助只有一些人。

病人的恢复是因为只是一个吗安慰剂效应——自我实现的信念,治疗会玩儿“拔河”人的生物学影响结果吗?

两项研究由UT西南生物利用的影响提供依据人工智能识别的模式大脑活动,让人们减少响应某些抗抑郁药物。简而言之,科学家们展示了他们可以使用成像的病人的大脑决定是否药物可能是有效的。

研究包括最新的调查结果从一个大型国家试验(EMBARC)旨在建立基于客观的策略来解决情绪障碍和减少处方治疗的试验和错误。如果成功,科学家们预想用一个电池的测试,如脑成像和血分析增加的可能性找到正确的治疗。

“我们需要结束猜谜游戏,找到目标处方干预措施将工作,“Madhukar Trivedi博士说,负责EMBARC,创始主任UT西南的抑郁症研究中心和临床护理。“抑郁症患者已经患有无望,问题变得更糟,如果他们可以药物治疗无效的。”

大脑的活动

研究各有超过300名参与者利用成像检查大脑的活动在静息状态和情感的处理。这两项研究将参与者分为健康对照组和抑郁症患者接受抗抑郁药物或安慰剂。

的参与者接受药物治疗,研究人员发现大脑如何连接之间的相关性和参与者是否可能改善在两个月内服用抗抑郁药物。

Trivedi博士说成像大脑的活动各种状态很重要,更准确的抑郁表现在一个特定的病人。对一些人来说,他说,更多的相关数据将来自他们的大脑的静息状态,而在其他的情感处理将是一个关键的组件和一个更好的预测抗抑郁药物是否有效。

“抑郁症是一种复杂的疾病,影响人们以不同的方式,”他说。”就像通过指纹和面部扫描技术可以识别我们,这些研究显示,我们可以使用成像技术来识别特定的签名抑郁症的人。”

改善结果

这两项研究的数据源自16周EMBARC审判,Trivedi博士在2012年发起成立四个美国网站。项目评估重度抑郁症患者通过脑成像和各种DNA,血,其他测试。他的目标是解决一个麻烦的另一项研究的发现他领导(STAR * D)发现三分之二的病人不能充分适应起初的抗抑郁。

EMBARC的第一个研究发表于2018年,专注于电活动在大脑中如何显示一个病人是否可能会受益于一个SSRI(选择性5 -羟色胺再摄取抑制剂),最常见的类的抗抑郁药。

发现后,相关研究,识别其他预测性测试SSRIs,最近发表在《静息状态脑成像研究美国精神病学杂志》第二个成像研究发表在自然的人类行为。

人工智能和抑郁

的自然研究人工智能用于确定抗抑郁药物的有效性之间的相关性以及病人的大脑处理情感冲突。

参与者接受大脑成像显示照片,接二连三的有时相互矛盾的消息,如愤怒的脸,“开心,”这个词,反之亦然。每个参与者被要求阅读照片上的字在点击下一个图像。

然而,而不是只观察神经区域被认为是相关预测抗抑郁药物的好处,科学家利用机器学习来分析整个大脑的活动。“我们的假设看起来没有成功,所以我们想尝试不一样的东西,“Trivedi博士解释道。

人工智能识别特定大脑区域的例子在外侧前额叶cortices-that预测中最重要的参与者是否会受益于一个SSRI。结果表明,参与者异常神经反应情感冲突期间不太可能改善的8周内开始药物治疗。

正在进行的研究

Trivedi博士发起的其他大型研究项目进一步理解情绪障碍的基础,其中D2K,一项研究将招收2500名抑郁症和双相情感障碍患者和20年来跟随他们。此外,RAD是一个10年的研究发现的2500名参与者(10至24岁)因素减少患心境障碍或焦虑症的风险。

利用这些新生,Trivedi博士的研究团队将研究其他一些测试结果,以增加大脑成像和更准确地评估患者的生物签名确定最有效的治疗方法。Trivedi博士已初步成功开发一个血液测试但承认它可能只有一种特定类型的炎症的患者带来福音。

结合血液和大脑测试,他说,将改善的机会第一次选择正确的治疗。

“我们需要看看这个问题从几个方面来识别不同签名的抑郁在体内,”他说。“从这些新的研究结果意义重大,使我们更接近临床使用它们来改善结果数以百万计的人。”

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