南都訊 記者賀蓓 通訊員盧慶雷 趙春旭 近日，國際著名學(xué)術(shù)期刊Nature的子刊Nature Biotechnology（《自然-生物技術(shù)》）以Article形式正式發(fā)表研究論文“An electroencephalographic signature predicts antidepressant response in major depression”。

論文報道了一種能夠預(yù)測抗抑郁藥物療效的腦電生物標(biāo)記物，并在多套獨(dú)立臨床腦電數(shù)據(jù)集上對該腦電生物標(biāo)記物進(jìn)行了驗證，同時采用同步經(jīng)顱磁刺激和腦電技術(shù)對其因果神經(jīng)機(jī)制進(jìn)行了探索和解析。

論文以華南理工大學(xué)自動化科學(xué)與工程學(xué)院吳畏研究員為第一作者、華南理工大學(xué)為第一單位，斯坦福大學(xué)、哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)院、哥倫比亞大學(xué)、德州大學(xué)西南醫(yī)學(xué)中心等為合作研究單位。

　　現(xiàn)狀：尚缺穩(wěn)健簡易的定量生物標(biāo)記物輔助精神疾病的個體化治療

抑郁癥是目前最常見的精神障礙之一。據(jù)世界衛(wèi)生組織報道，全球約有3.5億人患有抑郁癥。發(fā)達(dá)國家抑郁癥的患病率已經(jīng)超過心腦血管疾病和腫瘤，居第一位，中國抑郁癥患者約占總?cè)丝?.1%。

據(jù)介紹，抗抑郁藥物在臨床上被廣泛用于抑郁癥的治療，但其療效不夠理想，帶來了巨大的醫(yī)療和社會負(fù)擔(dān)。其部分原因是抑郁癥的臨床診斷主要基于臨床醫(yī)生與患者的面談，具有較大生理病理異質(zhì)性，而特定抗抑郁藥僅對個別抑郁癥亞型有效。目前尚缺乏穩(wěn)健且簡易的定量生物標(biāo)記物來輔助精神疾病的個體化治療。

　　研究成果有望能夠迅速應(yīng)用于臨床提升抑郁癥治療療效

針對這一重要臨床問題，作者根據(jù)靜息態(tài)腦電信號的獨(dú)特時空結(jié)構(gòu)提出了全新機(jī)器學(xué)習(xí)算法SELSER，并將其應(yīng)用于分析抑郁癥臨床試驗所采集的目前世界最大的跨中心縱向腦電數(shù)據(jù)集（EMBARC），從而發(fā)現(xiàn)了能夠預(yù)測抗抑郁藥物療效的腦電生物標(biāo)記物。

由于腦電設(shè)備價格較為低廉且數(shù)據(jù)采集簡易，該研究成果有望能夠迅速應(yīng)用于臨床，為抑郁癥治療方案選擇提供客觀依據(jù)，從而優(yōu)化抑郁癥的治療，提升抑郁癥治療療效，在精神疾病的個體化精準(zhǔn)治療方面邁出了堅實的一步。

這是自動化科學(xué)與工程學(xué)院近年來大力發(fā)展腦科學(xué)技術(shù)取得的新突破，以及在人工智能和生物醫(yī)學(xué)信息分析交叉學(xué)科研究中取得的突出成果。

據(jù)悉，華南理工大學(xué)此成果引起了該領(lǐng)域國際同行的高度重視和肯定。Nature Biotechnology同期專門刊登腦電信號分析領(lǐng)域國際頂尖學(xué)者、瑞士日內(nèi)瓦大學(xué)教授Christoph Michel及腦刺激領(lǐng)域國際頂尖學(xué)者、哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)院教授Alvaro Pascual-Leone的觀點(diǎn)評論文章，詳細(xì)解析和正面評價該論文，稱該研究是“重要推進(jìn)”；精神疾病領(lǐng)域國際頂尖學(xué)者、美國阿爾伯特-愛因斯坦醫(yī)學(xué)院精神疾病與行為學(xué)系主任、Dorothy and Marty Silverman講席教授Jonathan Alpert在Psychiatry Times專門發(fā)表長篇評論文章，稱該研究“至關(guān)重要”，并“拔高了評判腦電生物標(biāo)記物研究的標(biāo)準(zhǔn)”；美國國立衛(wèi)生研究院、科學(xué)美國人、時代周刊、美國全國公共廣播電臺、BBC、泰晤士報等學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)和主流媒體均對該論文進(jìn)行了專門報道。

　　作者簡介

吳畏，華南理工大學(xué)自動化科學(xué)與工程學(xué)院研究員，長期從事腦電信號處理、神經(jīng)工程和計算腦疾病學(xué)相關(guān)研究工作，近年來以第一或通訊作者在Science Translational Medicine（Science子刊，影響因子16.8）、American Journal of Psychiatry（影響因子13.7）、IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence（影響因子17.7）、IEEE Signal Processing Magazine（影響因子9.7）等信息科學(xué)、腦疾病學(xué)、腦影像學(xué)領(lǐng)域頂級期刊發(fā)表系列論文。