接受抑鬱症治療的人們常常不得不經歷數月的試錯，嘗試不同的藥物，看看其中哪一種（如果有的話）會有幫助。長期以來，科學家和臨床醫生一直希望找到一種生物學方法來診斷抑鬱症或預測哪些患者在特定治療中會做得更好。一項新的研究朝著後一種預測邁進了一步，透過使用無創的腦電圖(EEG) 技術找到了一種獨特的特徵，以測試哪些人將從一種常見的抗抑鬱藥中獲益。
這項研究於週一發表在《自然-生物技術》雜誌上，追蹤了 300 多名開始服用舍曲林（佐洛復）或安慰劑的抑鬱症患者。計算機演算法可以區分出那些在藥物治療後效果良好的人和那些效果不佳的人的腦電圖。在對一組人群進行訓練後，該演算法還有效地預測了其他幾組人群的結果。
這項工作是初步的，需要透過進一步的研究來證實，並擴充套件到包括其他治療方法，如不同的抗抑鬱藥、經顱磁刺激和心理療法。但德克薩斯大學西南醫學中心彼得·奧唐奈小腦研究所的精神病學家馬杜卡·特里維迪說：“在我的領域，這本身就是一個巨大的進步。我們還沒有針對特定藥物的預測因子。”他負責監督這項多中心試驗。
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埃米特·埃特金說，現在醫生給病人開他們最喜歡的任何抗抑鬱藥，然後——對於這類藥物的所有選擇——他們必須等待六到八週才能知道它是否有效。如果藥物效果不佳，可能還需要六週時間才能知道不同的劑量或新藥是否更有效。與此同時，許多尋求藥物治療的人有自殺風險，或者抑鬱到無法正常生活。
埃特金目前正在斯坦福大學休假，以尋求基於腦電圖的診斷的商業化。“我們作為一個領域，作為一個世界，已經接受了這個想法，即需要八週或更長時間才能看到抗抑鬱反應，並且這是可以接受的——這永遠不應該被接受，”埃特金說。“我們應該一直為此道歉，而不是接受它。” 他說，目前八分之一的美國人正在服用抗抑鬱藥，因此改進為患者匹配藥物的過程可能會使大量人受益。
美國國家心理健康研究所前所長、現為企業家的湯姆·因塞爾認為，如果透過更多研究證明這種方法可行，那麼它可能對患者和醫生都非常有幫助。“這是一個真正的進步。這是一個重要的時刻，可以說，‘是的，我們確實可以做得更好’，”因塞爾說，他沒有參與這篇新論文，但在 NIMH 決定資助這項研究時，他是 NIMH 的負責人。“如果我們能為這些人節省六週的舍曲林試驗，那將節省時間和金錢，並獲得更好的結果。”
埃特金說，今天大約 40% 的患者會對他們服用的第一種藥物產生反應。在他的研究中，大約 65% 的腦電圖特徵表明他們會對舍曲林反應良好的患者確實如此。埃特金希望這種方法能夠改進，但即使沒有改進，它仍然大大優於目前的方法，他說。
今天的精神科藥物對許多人來說並不比安慰劑更好，這使得它們被認為無效。但埃特金說，問題可能在於診斷，而不是藥物。也許我們目前的診斷方式不夠精確，因為它與病情的生物學基礎無關。“這完全是主觀報告，”他說。如果科學家能夠基於生物標誌物進行診斷，診斷將變得更加客觀，並且相同的療法將顯得更有效，因為它們將更好地與那些將從中受益的患者相匹配。埃特金說，腦電圖作為一種診斷方法有很多優點：它相對便宜、容易獲得且易於管理。
他說，人工智慧的使用在精神健康等領域受到限制，因為在這些領域很難獲得大型資料集。研究人員無法依賴越來越流行的人工智慧技術，即深度學習，因為它需要來自大約 10 萬名患者的資料才能做出預測，這在精神病學中是不可行的，他說。相反，埃特金和他的同事建立了一個更簡單的演算法，以挖掘腦電圖資料的豐富性，並利用他們確實擁有的大量患者。論文顯示，早期在不使用人工智慧的情況下尋找特徵的努力失敗了，患者的症狀也無助於對他們進行分層。
腦電圖透過放置在頭骨上的電極測量大腦的電活動。特里維迪說，器官左側的一些活動模式表明患者在服用舍曲林後會感覺更好。在研究中，研究人員使用相同的演算法來嘗試找到一種特徵——相同標誌物的缺失——來預測哪些患者會對經顱磁刺激 (TMS) 產生良好反應，TMS 將重複的磁脈衝傳遞到被認為與抑鬱症有關的大腦區域。
本文的另一位作者、荷蘭 Brainclinics 基金會的研究主任馬丁·阿恩斯說：“從患者的角度來看，這是一個非常有價值的步驟。”。“與其使用‘階梯式護理’，即患者首先接受‘最簡單’的治療，並在每次[該人]沒有反應時升級治療，我們現在可以使用生物標誌物更快地引導某人接受對[他或她]有效的正確治療。”
未參與這項新研究的腦電圖研究員塞巴斯蒂安·奧爾布里奇說，儘管他認為這篇論文是“一項偉大的工作”，但他擔心研究人員團隊在得出結論之前沒有使用 TMS 訓練他們的演算法。“他們只在一個治療方案上訓練了演算法，然後將其應用於另一個治療方案，這是不合適的，”他說。
儘管如此，精神病學家兼國際藥物腦電圖學會主席奧爾布里奇表示，他渴望看到這項研究擴充套件到其他抑鬱症治療方法。“如果你能為幾種治療方案做到這一點，這對精神病學來說真是一個巨大的進步，”他說。
特里維迪說，他最終希望開發一種腦電圖測試，可以在一個人出現抑鬱症狀之前識別出抑鬱症的特徵。他補充說，他已經開始了一項針對約 1200 名志願者的研究，他計劃長期跟蹤他們。他將在一年中與他們聯絡幾次，開始開發關於誰會經歷抑鬱症以及誰會從中康復的預測模型。