華南理工大學等 |
預測抗抑鬱藥治療療效的腦電生物標記物被發現 |
華南理工大學自動化科學與工程學院研究員吳畏,與史丹福大學、哈佛大學醫學院、哥倫比亞大學、德州大學西南醫學中心等合作單位,發現能夠預測抗抑鬱藥治療療效的腦電生物標記物,並在多套獨立臨床腦電數據集上對該腦電生物標記物進行了驗證。相關研究近日發表於《自然-生物技術》。
據悉,《自然-生物技術》同期專門刊登腦電信號分析領域國際頂尖學者、瑞士日內瓦大學教授Christoph Michel及腦刺激領域國際頂尖學者、哈佛大學醫學院教授Alvaro Pascual-Leone的觀點評論文章,詳細解析和正面評價該論文,稱該研究是「重要推進」。
抑鬱症是目前最常見的精神障礙之一。抗抑鬱藥物在臨床上被廣泛用於抑鬱症的治療,但其療效不夠理想,帶來了巨大的醫療和社會負擔。其部分原因是抑鬱症的臨床診斷主要基於臨床醫生與患者的面談,具有較大生理病理異質性,而特定抗抑鬱藥僅對個別抑鬱症亞型有效。目前尚缺乏穩健且簡易的定量生物標記物來輔助精神疾病的個體化治療。
針對這一重要臨床問題,研究人員根據靜息態腦電信號的獨特時空結構提出了全新機器學習算法SELSER,並將其應用於分析抑鬱症臨床試驗所採集的目前世界最大的跨中心縱向腦電數據集(EMBARC),從而發現了能夠預測抗抑鬱藥物療效的腦電生物標記物。
由於腦電設備價格較為低廉且數據採集簡易,該研究成果有望能夠迅速應用於臨床,為抑鬱症治療方案選擇提供客觀依據,從而優化抑鬱症的治療,提升抑鬱症治療療效,在精神疾病的個體化精準治療方面邁出了堅實的一步。
相關論文信息:https://doi.org/10.1038/s41587-019-0397-3
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