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Nature子刊:大脑静息态功能连接和白质结构连接模式可以预测晚年抑郁症患者的自杀风险

发布:2023-10-17    浏览:15 次

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自杀意念、计划和行为是患有晚年抑郁症的老年人的严重健康威胁,导致老年组死亡的可能性高于任何其他年龄组。晚年抑郁症患病率的增加表明迫切需要对自杀风险进行具有成本效益的客观筛查。目前的自杀风险筛查主要依赖于结构化的临床访谈和问卷调查,这通常比较耗费时间和医护人员的精力。


2023年2月17日,香港大学Mengxia Gao博士、Shwu-Hua Lee教授和Tatia M. C. Lee教授及其研究团队在nature mental health上发表了题为“Multimodal brain connectome-based prediction of suicide risk in people with late-life depression”的文章,该研究利用基于连接组的预测建模,包括全脑静息状态功能连接(即,在没有任何刺激或任务的情况下,功能相关的大脑区域之间的大脑信号显着相关)和白质结构连接(即白质纤维束物理上相互连接的大脑区域)数据来预测自杀风险。这两种技术在研究环境中始终显示出很高的测试-重测可靠性。



该研究招募了91名被诊断患有重度抑郁症的医院患者,包括37名非自杀患者,24名有自杀意念/计划的患者和30名企图自杀的患者。使用机器学习对大脑连接数据中的三组和两个独立数据集进行分类。

数据分析的流程图

与单独使用问卷评分相比,功能和结构连通性配置文件提高了分类预测的准确性,并且可以应用于识别两个独立数据集中自杀风险较高的抑郁症患者。

CPM预测结果

自杀是抑郁症患者最糟糕的结果,困扰着那些遭受损失的人。研究者正在与时间竞争,其越早预测风险,就能越早发现拯救生命的干预措施。

于CPM模型的不同行为测量的FC和SC概况

研究者强调,通过大脑的功能和结构连接,区分自杀风险较高的晚期抑郁症患者和自杀风险较低的晚期抑郁症患者的分类准确性得到了提高

FC (n = 91个生物独立样本)和SC (n = 90个生物独立样本)网络强度的组间差异


研究者建议,多模式大脑连接可以捕捉晚年抑郁症患者自杀风险的个体差异。研究团队进一步测试开发的预测模型,以便对需要详细评估和干预的患者进行准确筛查。

在未来的临床评估中,研究团队希望收集多模态脑成像、心理和行为数据,并将这些数据整合到预测模型中,以产生精确的自杀风险评分,促进个性化评估和干预方案的设计

参考文献

Mengxia Gao et al, Multimodal brain connectome-based prediction of suicide risk in people with late-life depression, Nature Mental Health (2023). DOI: 10.1038/s44220-022-00007-7


资讯来源

https://medicalxpress.com/news/2023-10-reveals-brain-patterns-suicide-patients.html


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编译:薛晓萌

校审:展琳琳


全文完

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