人工智能识别与抑郁症恢复相关的大脑信号

很快就有可能衡量以下方面的变化：抑郁水平就像我们可以测量血压或心率一样。

在一项新的研究中，10 名患者抑郁症抵抗治疗的人参加了为期六个月的课程深部脑刺激（DBS）治疗。星展银行过往业绩已经混合了，但来自人工智能可能很快就会改变这一点。

DBS的成功依赖于刺激正确的组织，这意味着获得准确的反馈。目前，这是基于患者报告他们的情绪，这可能受到压力生活事件的影响，也可能是神经布线的结果。

考虑到这一点，美国科学家使用了电极植入物和人工智能分析试图查明由DBS触发的大脑活动模式的变化。

来自佐治亚理工学院，埃默里大学医学院和西奈山伊坎医学院的团队能够识别出一个大脑信号，用作生物标志物与抑郁症的恢复有关。

恢复信号提供了一个非常有用的指标，表明DBS何时工作，何时不工作。它的反馈似乎准确率超过90%。

“研究中十分之九的患者好转，为使用新技术跟踪他们的康复轨迹提供了一个绝佳的机会，”说来自西奈山伊坎医学院的神经学家Helen Mayberg。

“我们的目标是确定一个客观的神经学信号，以帮助临床医生决定何时或不进行DBS调整。

人工智能受过培训在过程的开始和结束时使用参与者大脑的图像，使其有机会发现人眼可能错过的神经差异。例如，其中一名患者在复发前四个月对治疗反应良好 - 并且在复发前一个月恢复信号消失。

现在人工智能已经被训练了，它可以进一步用于像这样的研究，为研究人员提供了比单独自我报告更好的数据集。下次出现复发迹象时，可以调整DBS治疗以尝试预防它。

还有很多工作要做，并不是每个人都希望电极植入他们的大脑（它是DBS的一部分，这就是为什么科学家可以在这里使用它）。然而，这显示了方式发生重大转变的潜力。监测抑郁症以及如何为个人量身定制治疗。

“我们表明，通过在同一大脑区域使用具有单个电极的可扩展程序和明智的临床管理，我们可以让人们变得更好，”说佐治亚理工学院的神经科学家克里斯托弗·罗泽尔。

“这项研究还为我们提供了一个惊人的科学平台来了解患者之间的差异，这是治疗复杂精神疾病（如难治性抑郁症）的关键。

该研究已发表在自然界.

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