发布时间: 2020-03-14 18:18

脑电波可以帮助预测谁会从抗抑郁药物中受益

人工智能分析脑电图可以减少抑郁症的反复试验。

    用SSRIs(如百忧解和左洛复)之类的药物治疗抑郁症是一种不成功也不成功的主张，估计有20%的患者比安慰剂获得更多的益处。到目前为止，还很难预测哪些病人可能是幸运的。

    但斯坦福大学的研究人员描述了一种测试，可以帮助预测谁将从一种常见的抗抑郁药Zoloft中受益，谁将不会受益。

    博士后研究员魏武(音译)和他的同事在2月10日的《自然生物技术》杂志上发表文章称，脑电图数据可以预测哪些患者在广泛使用抗抑郁药后病情有所改善。

    使用一种叫做潜在空间分析的机器学习(ML)系统，斯坦福的研究小组比较了治疗前服用安慰剂或左洛复的抑郁症患者的静息状态脑电图(EEGrs)。在接受治疗后，研究人员使用汉密尔顿抑郁量表(Hamilton Depression Rating Scale)分析了安慰剂组和左洛芬治疗组中哪些患者的情况有所改善。

    潜在空间ML系统发现患者的脑电图模式与抑郁症状减轻程度之间有统计学意义。6的相关性。

    尽管脑电图没有一个完美的治疗结果的预测,毫升脑波分析表现明显比机会,表明,在未来,医生可以做出更明智的选择在开药时做出的抑郁症患者,而不必等待8周或更长时间学习特定的药物是否会减少抑郁症状。

    斯坦福大学利用脑电图预测治疗结果的研究只是正在开发的几种新诊断方法中的一种，这些诊断方法是用来确定哪些病人对哪些药物有反应。例如，在新兴的药物遗传学领域的研究表明，对抑郁症患者进行基因筛查，不仅可能最终有助于预测哪些患者对不同药物的反应最佳，还可能有助于预测哪些患者最有可能出现副作用。

    与脑电图分析一样，药物基因学也远非完美。但这些新兴的诊断方法最终可能会大大缩短目前治疗抑郁症常见的反复试验的时间，更快地让患者走上康复之路。

埃里克Haseltine博士

Eric Haseltine博士是一名神经学家，著有《大爆炸》一书。

打印:大脑旅行:5分钟的实验，探索你的耳朵之间的空间

在线:大脑Safari, Twitter, Facebook, LinkedIn

Psychology Today