人工智能预测抗抑郁药疗效

脑电图显示了大脑活动的特定模式，可以用来训练机器学习算法。资料来源:Phanie/Alamy

人工智能可以通过脑电波预测抗抑郁药是否对人有帮助。这项技术可能为精神疾病的药物处方提供一种新的方法。

抗抑郁药并非对所有抑郁症患者都有效，科学家尚未确定其原因。“精神病学有一个核心问题。我们通常根据疾病的终点来定义疾病，例如疾病导致的行为。”美国斯坦福大学的教授阿米泰金说，“病人告诉医生，他患有抑郁症，医生除了不知道大脑发生了什么以外，什么也不知道，例如，他不知道大脑发生了什么，只能根据很少的信息开药。”

Etkin想知道是否有一种机器学习算法可以预测最有可能接受抗抑郁药舍曲林治疗的抑郁症患者的大脑活动。这种药通常只对三分之一的使用者有效。

埃特金团队收集了228名18至65岁的抑郁症患者的脑电波记录。这些人以前服用过抗抑郁药，但是他们在研究开始时没有服用。

在228名受试者中，研究人员给了一半舍曲林，给了其余的人安慰剂。在接下来的8周里，研究人员监控了受试者的情绪，并用抑郁量表测量了他们的情绪变化。

通过比较对药物反应良好的受试者和对药物不反应的受试者的脑电图记录，机器学习算法可以识别特定的脑活动模式，从而有可能发现舍曲林是否有助于抑郁症的治疗。

随后，研究小组在另一组279名受试者身上测试了该算法。尽管只有41%的受试者对舍曲林反应良好，但该算法预测76%的受试者对舍曲林反应良好。

为了开发这项技术，艾特金成立了一家名为“高级神经科学”的公司。Etkin说，他希望通过提供“客观的测试工具”来帮助医生对病人做出判断，从而产生更有效的舍曲林处方。

科学家在最近出版的《自然生物技术》杂志上报道了这项研究结果。

丹麦哥本哈根临床试验中心的教授ChristianGluud说，人工智能“可能在未来抑郁症患者的治疗中具有潜在的意义”。然而，他说，这些测试的结果需要由其他研究人员重复“才能考虑用于临床实践”。

相关论文信息:https://doi.org/10.1038/s41587-019-0397-3