接受抑郁症治疗的人们常常不得不经历数月的试错，尝试不同的药物，看看其中哪一种（如果有的话）会有帮助。长期以来，科学家和临床医生一直希望找到一种生物学方法来诊断抑郁症或预测哪些患者在特定治疗中会做得更好。一项新的研究朝着后一种预测迈进了一步，通过使用无创的脑电图(EEG) 技术找到了一种独特的特征，以测试哪些人将从一种常见的抗抑郁药中获益。
这项研究于周一发表在《自然-生物技术》杂志上，追踪了 300 多名开始服用舍曲林（佐洛复）或安慰剂的抑郁症患者。计算机算法可以区分出那些在药物治疗后效果良好的人和那些效果不佳的人的脑电图。在对一组人群进行训练后，该算法还有效地预测了其他几组人群的结果。
这项工作是初步的，需要通过进一步的研究来证实，并扩展到包括其他治疗方法，如不同的抗抑郁药、经颅磁刺激和心理疗法。但德克萨斯大学西南医学中心彼得·奥唐奈小脑研究所的精神病学家马杜卡·特里维迪说：“在我的领域，这本身就是一个巨大的进步。我们还没有针对特定药物的预测因子。”他负责监督这项多中心试验。
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埃米特·埃特金说，现在医生给病人开他们最喜欢的任何抗抑郁药，然后——对于这类药物的所有选择——他们必须等待六到八周才能知道它是否有效。如果药物效果不佳，可能还需要六周时间才能知道不同的剂量或新药是否更有效。与此同时，许多寻求药物治疗的人有自杀风险，或者抑郁到无法正常生活。
埃特金目前正在斯坦福大学休假，以寻求基于脑电图的诊断的商业化。“我们作为一个领域，作为一个世界，已经接受了这个想法，即需要八周或更长时间才能看到抗抑郁反应，并且这是可以接受的——这永远不应该被接受，”埃特金说。“我们应该一直为此道歉，而不是接受它。” 他说，目前八分之一的美国人正在服用抗抑郁药，因此改进为患者匹配药物的过程可能会使大量人受益。
美国国家心理健康研究所前所长、现为企业家的汤姆·因塞尔认为，如果通过更多研究证明这种方法可行，那么它可能对患者和医生都非常有帮助。“这是一个真正的进步。这是一个重要的时刻，可以说，‘是的，我们确实可以做得更好’，”因塞尔说，他没有参与这篇新论文，但在 NIMH 决定资助这项研究时，他是 NIMH 的负责人。“如果我们能为这些人节省六周的舍曲林试验，那将节省时间和金钱，并获得更好的结果。”
埃特金说，今天大约 40% 的患者会对他们服用的第一种药物产生反应。在他的研究中，大约 65% 的脑电图特征表明他们会对舍曲林反应良好的患者确实如此。埃特金希望这种方法能够改进，但即使没有改进，它仍然大大优于目前的方法，他说。
今天的精神科药物对许多人来说并不比安慰剂更好，这使得它们被认为无效。但埃特金说，问题可能在于诊断，而不是药物。也许我们目前的诊断方式不够精确，因为它与病情的生物学基础无关。“这完全是主观报告，”他说。如果科学家能够基于生物标志物进行诊断，诊断将变得更加客观，并且相同的疗法将显得更有效，因为它们将更好地与那些将从中受益的患者相匹配。埃特金说，脑电图作为一种诊断方法有很多优点：它相对便宜、容易获得且易于管理。
他说，人工智能的使用在精神健康等领域受到限制，因为在这些领域很难获得大型数据集。研究人员无法依赖越来越流行的人工智能技术，即深度学习，因为它需要来自大约 10 万名患者的数据才能做出预测，这在精神病学中是不可行的，他说。相反，埃特金和他的同事创建了一个更简单的算法，以挖掘脑电图数据的丰富性，并利用他们确实拥有的大量患者。论文显示，早期在不使用人工智能的情况下寻找特征的努力失败了，患者的症状也无助于对他们进行分层。
脑电图通过放置在头骨上的电极测量大脑的电活动。特里维迪说，器官左侧的一些活动模式表明患者在服用舍曲林后会感觉更好。在研究中，研究人员使用相同的算法来尝试找到一种特征——相同标志物的缺失——来预测哪些患者会对经颅磁刺激 (TMS) 产生良好反应，TMS 将重复的磁脉冲传递到被认为与抑郁症有关的大脑区域。
本文的另一位作者、荷兰 Brainclinics 基金会的研究主任马丁·阿恩斯说：“从患者的角度来看，这是一个非常有价值的步骤。”。“与其使用‘阶梯式护理’，即患者首先接受‘最简单’的治疗，并在每次[该人]没有反应时升级治疗，我们现在可以使用生物标志物更快地引导某人接受对[他或她]有效的正确治疗。”
未参与这项新研究的脑电图研究员塞巴斯蒂安·奥尔布里奇说，尽管他认为这篇论文是“一项伟大的工作”，但他担心研究人员团队在得出结论之前没有使用 TMS 训练他们的算法。“他们只在一个治疗方案上训练了算法，然后将其应用于另一个治疗方案，这是不合适的，”他说。
尽管如此，精神病学家兼国际药物脑电图学会主席奥尔布里奇表示，他渴望看到这项研究扩展到其他抑郁症治疗方法。“如果你能为几种治疗方案做到这一点，这对精神病学来说真是一个巨大的进步，”他说。
特里维迪说，他最终希望开发一种脑电图测试，可以在一个人出现抑郁症状之前识别出抑郁症的特征。他补充说，他已经开始了一项针对约 1200 名志愿者的研究，他计划长期跟踪他们。他将在一年中与他们联系几次，开始开发关于谁会经历抑郁症以及谁会从中康复的预测模型。