摘要：一项新的研究表明，脑成像，特别是背侧前扣带皮层的连接模式，可以帮助预测重度抑郁症患者对抗抑郁药物的反应。研究人员利用两项大型国际试验的数据，证明在临床信息中添加脑连接标记可以提高预测准确性。

一项新的研究表明，脑成像，特别是背侧前扣带皮层的连接模式，可以帮助预测重度抑郁症患者对抗抑郁药物的反应。研究人员利用两项大型国际试验的数据，证明在临床信息中添加脑连接标记可以提高预测准确性。

使用脑成像和临床数据预测重度抑郁症 (MDD) 患者对抗抑郁治疗的反应取得了令人鼓舞的进展。

寻找有效的抗抑郁药物可能是一个令人沮丧且漫长的过程，患者往往需要服用数周药物，最终却发现这些药物无效。然而，一项新的研究为更加个性化的治疗方法带来了希望。

该研究发表于《JAMA Network Open》杂志，展现了预测重度抑郁症 (MDD) 患者对抗抑郁药物反应方面取得的重大进展。通过将脑成像与临床数据相结合，研究人员发现，大脑连接模式（尤其是背侧前扣带皮层内的连接模式）显著提高了预测两项大型独立临床试验治疗结果的能力。

“尽管有多种抗抑郁疗法，包括药物治疗和心理治疗，但许多抑郁症患者仍难以找到最适合自己的治疗方法，”加州大学欧文分校 Noel Drury 转化抑郁症发现研究所所长、Charlie Dunlop 生物科学学院和医学院杰出教授 Diego Pizzagalli 博士说道：“因此，对许多人来说，治疗遵循着反复试验的方法。发现预测抗抑郁药物积极反应的脑标记物有望实现更加个性化的治疗，从而加快症状的缓解。”

研究团队使用了机器学习模型，这些模型基于两项国际研究（美国 EMBARC 和加拿大 CANBIND-1）中超过 350 名参与者的临床和神经影像数据进行训练。他们测试了这些算法是否能够准确预测哪些人会对舍曲林和艾司西酞普兰等常用抗抑郁药产生反应。

他们发现，在传统临床数据（如年龄、性别和基线抑郁严重程度）中添加大脑连接标记可显著提高两项研究的预测性能。

“我们在美国和加拿大的两项大规模临床试验中，发现了一种可以预测常见抗抑郁药物疗效的脑连接标记，”Peter Zhukovsky 解释说，他曾是 Pizzagalli 博士实验室的博士后研究员，现任成瘾与精神健康中心 (CAMH) 脑健康成像中心的科学家，也是该研究的第一作者。“通过将脑连接特征添加到临床和人口统计学标记中，我们算法的预测性能得到了提升，达到了中等水平。我们的研究结果对于寻找预测抑郁症反应的生物标记物很有前景。我们希望这些努力能够帮助患者找到最有可能对他们有效的治疗方法。”

这项研究还解决了一个经常被忽视的普遍性挑战——在一次试验中建立的预测模型是否适用于完全独立的人群。这正是这项研究的亮点所在。在一次试验中训练的模型在另一次试验中表现出色，这凸显了其在现实世界中更广泛应用的潜力。

Zhukovsky 指出：“数据协调以及构建包含不同治疗方法的大规模数据库极具挑战性。然而，我们希望像我们在本项目中开展的这种跨试验分析能够推进精准医疗目标的实现。”

这项研究意义深远。通过开发不局限于单一治疗环境或人群的生物标记物，研究人员正在为临床工具奠定基础，最终能够更早地为患者匹配有效的治疗方法，从而有可能减轻患者痛苦，加快康复。

“我们研究了预测抗抑郁治疗反应的生物标志物，”Zhukovsky 补充道：“然而，抑郁症的治疗还有很多其他选择，如果我们能够确定特定治疗的标志物，那么由此产生的决策支持工具就可以在生物标志物指导的临床研究中进行测试。”

随着全球精神健康障碍的发病率持续上升，对更快速、数据驱动的治疗方法的需求比以往任何时候都更加迫切。该团队的研究结果凸显了基于脑的诊断技术有望改变抑郁症的治疗方式。但他们也强调，需要开展更多研究——更大规模的试验、新的治疗方法比较以及现实世界的实施研究——才能将这些洞见从实验室应用到临床。这项工作将是加州大学欧文分校近期成立的 Noel Drury 医学博士转化抑郁症发现研究所的重点工作之一。

这项研究得益于来自麦克莱恩医院和哈佛医学院、德克萨斯大学西南医学中心、纽约州精神病研究所、哥伦比亚大学瓦格洛斯内外科医学院、石溪大学、多伦多大学以及多伦多团结健康中心抑郁症和自杀研究中心的研究人员的多机构合作。EMBARC 研究获得了美国国家心理健康研究所 (U01MH092221 和 U01MH092250) 的资助。CAN-BIND-1 试验与安大略省脑研究所和 Brain-CODE 平台合作开展，并获得了其资金支持，部分资金来自安大略省政府。

参考文献：Peter Zhukovsky、Madhukar H. Trivedi、Myrna Weissman、Ramin Parsey、Sidney Kennedy 和 Diego A. Pizzagalli 合著的《抑郁症抗抑郁治疗试验中治疗结果预测的普遍性》，2025年3月20日，JAMA Network Open。DOI：10.1001/jamanetworkopen.2025.1310

来源：康嘉年華一点号