南都訊 記者賀蓓 通訊員盧慶雷 趙春旭 近日，國際著名學術期刊Nature的子刊Nature Biotechnology（《自然-生物技術》）以Article形式正式發表研究論文「An electroencephalographic signature predicts antidepressant response in major depression」。
論文報導了一種能夠預測抗抑鬱藥物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，同時採用同步經顱磁刺激和腦電技術對其因果神經機制進行了探索和解析。
論文以華南理工大學自動化科學與工程學院吳畏研究員為第一作者、華南理工大學為第一單位，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為合作研究單位。
雜誌封面與論文頁。通訊員供圖
現狀：尚缺穩健簡易的定量生物標記物輔助精神疾病的個體化治療
抑鬱症是目前最常見的精神障礙之一。據世界衛生組織報導，全球約有3.5億人患有抑鬱症。發達國家抑鬱症的患病率已經超過心腦血管疾病和腫瘤，居第一位，中國抑鬱症患者約佔總人口6.1%。
據介紹，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。
研究成果有望能夠迅速應用於臨床提升抑鬱症治療療效
針對這一重要臨床問題，作者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。
這是自動化科學與工程學院近年來大力發展腦科學技術取得的新突破，以及在人工智慧和生物醫學信息分析交叉學科研究中取得的突出成果。
據悉，華南理工大學此成果引起了該領域國際同行的高度重視和肯定。Nature Biotechnology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」；精神疾病領域國際頂尖學者、美國阿爾伯特-愛因斯坦醫學院精神疾病與行為學系主任、Dorothy and Marty Silverman講席教授Jonathan Alpert在Psychiatry Times專門發表長篇評論文章，稱該研究「至關重要」，並「拔高了評判腦電生物標記物研究的標準」；美國國立衛生研究院、科學美國人、時代周刊、美國全國公共廣播電臺、BBC、泰晤士報等學術機構和主流媒體均對該論文進行了專門報導。
【來源：南方都市報】
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