結(jié)果預測模型部分使用來自國家心理健康研究所資助的大型多中心研究數(shù)據(jù)開發(fā)，并發(fā)表在生物精神病學雜志上。這些發(fā)現(xiàn)提供了強有力的證據(jù)，表明目前臨床實踐中用于選擇正確抗抑郁藥的試錯法可以被這種新的精準醫(yī)學方法所取代。
“這是一個重大的進步。它是非侵入性的。它可以而且應該立即使用，”臨床精神病學教授、抑郁癥研究和臨床護理中心主任、小彼得奧唐奈腦研究所的支柱之一Madhukar Trivedi 醫(yī)學博士說。
Trivedi 博士說，新的生物標志物可以讓患有嚴重抑郁癥的患者避免兩到三個月服用錯誤的藥物。長時間的嚴重抑郁會導致失業(yè)、婚姻失敗，甚至因自殺而喪生。該研究測試了常見的抗抑郁藥舍曲林，對照組服用安慰劑。八周后對舍曲林無反應的患者改用抗抑郁藥安非他酮。當研究參與者在掃描儀中執(zhí)行獎勵任務時，研究人員測量了大腦回路反應的變化。對 300 多名參與者進行了非侵入性功能磁共振成像 (fMRI)，以評估休息和獎勵任務期間大腦功能的變化。
該研究使用這些數(shù)據(jù)和新的創(chuàng)新來構(gòu)建新的機器學習模型，告訴科學家和臨床醫(yī)生哪些特定的大腦區(qū)域和回路與對每種藥物的治療反應的預測相關。
“我們發(fā)現(xiàn)的特征對于每種抗抑郁藥的反應都是獨一無二的，”Albert Montillo 博士說。，Lyda Hill 生物信息學系的助理教授，他的實驗室產(chǎn)生了 10,000 行代碼，以有效地調(diào)整新的預測模型和復雜的數(shù)據(jù)清理方法，以抑制 fMRI 頭部運動并達到其他實驗室測試中看不到的準確度水平。
“由于人腦固有的復雜性，神經(jīng)科學家通常發(fā)現(xiàn)大腦活動可以解釋癥狀緩解中 15% 的差異。這將是一項重大的科學發(fā)現(xiàn)。百分之二十是巨大的，”蒙蒂略博士說。“在這項研究中，我們能夠解釋舍曲林癥狀緩解的 48%、安非他酮的 34% 和安慰劑的 28% 的差異。”
Trivedi 博士說，結(jié)果高度可信，因為研究使用的基礎數(shù)據(jù)廣泛代表了臨床數(shù)據(jù)的異質(zhì)性，包括來自波士頓麻省總醫(yī)院、紐約哥倫比亞大學和密歇根大學的數(shù)據(jù)，以及使用深度學習模型的分析方法的嚴謹性。
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