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新模型有助于绘制精神疾病的个体差异

严重抑郁症、精神分裂症或焦虑症等精神疾病的诊断通常基于症状的粗略分组。然而,这些症状因人而异,导致它们的大脑回路也是如此。这种复杂性解释了为什么药物治疗对某些患者有效,而对其他患者无效。

现在,耶鲁大学的研究人员开发了一种新的“计算精神病学”框架,该框架融合了神经影像学、药理学、生物物理建模和神经基因表达,将这些个体症状的变化映射到特定的神经回路。

该研究结果发表在eLife杂志上的串联论文中,有望帮助为个体患者创造更有针对性的治疗方法。这两项研究分别由耶鲁大学医学院精神病学副教授 Alan Anticevic 和 John Murray 领导。

在一项研究中,一个由 Anticevic 和 Jie Lisa Ji 博士领导的团队。耶鲁大学的学生,使用先进的统计方法来识别精确的症状集,比传统的精神疾病粗略诊断更准确地描述特定患者,后者没有考虑症状的个体差异或导致它们的神经生物学。研究人员发现,这些精细的症状特征揭示了精确的神经回路,可以更准确地捕捉数百名被诊断患有精神病的患者的变异。

例如,他们发现被诊断患有精神分裂症的患者表现出多种神经回路,即执行大脑功能的神经元网络,可能与个别患者的特定症状有关。

“这项研究显示了计算精神病学在使用人脑成像技术进行个性化患者选择和治疗设计方面的前景,”Anticevic 说。

在相关研究中,由 Murray 和博士领导。学生 Joshua Burt,研究人员模拟了药物对大脑回路的影响。他们使用了一种新的神经成像技术,该技术结合了一个计算模型,其中包括有关神经基因表达模式的数据。

具体而言,该团队研究了 LSD 的影响,LSD 是一种众所周知的致幻剂,可以改变意识和感知。Murray 及其同事能够绘制出由 LSD 引起的个性化大脑和心理影响。

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