耶鲁大学的研究人员已开发出新方法，可有效绘制个体症状差异与抑郁症、精神分裂症或焦虑症等精神疾病之间的关联。
为此，研究人员融合了神经影像学、药理学、生物物理建模和神经基因表达分析。
研究结果有望助力为个体患者研发更具针对性的疗法。
抑郁症、精神分裂症或焦虑症等精神疾病的诊断通常基于较为粗略的症状分组。然而，这些症状在不同个体之间差异很大，导致其产生的脑回路也各不相同。这种复杂性解释了为何药物治疗对部分患者有效，而对另一些患者无效。
如今，耶鲁大学的研究人员提出了一种“计算精神病学”的新框架，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，将个体症状的这些差异映射到特定的神经回路上。
这些研究结果发表于《eLife》期刊的两篇配套论文中，有望助力为个体患者研发更具针对性的疗法。两项研究分别由Alan Anticevic和John Murray领导，两人均为耶鲁医学院的精神病学副教授。
在其中一项研究中，由Anticevic与耶鲁大学博士生Jie Lisa Ji领导的团队运用先进的统计方法，识别出一组精确的症状，相比传统的粗略精神疾病诊断，这些症状能更准确地描述特定患者的情况。传统诊断既未考虑症状的个体差异，也未考虑导致这些症状的神经生物学机制。研究人员发现，这些细化的症状特征揭示了特定的神经回路，并且能更精确地捕捉数百名被诊断患有精神病性障碍的患者之间的差异。
例如，研究人员发现，被诊断患有精神分裂症的患者表现出多样化的神经回路（即执行脑功能的神经元网络），这些回路可与个体患者的特定症状相关联。
“这项研究表明，计算精神病学在利用人脑成像技术进行个性化患者筛选和治疗设计方面具有广阔前景，”Anticevic说。
在相关研究中，由Murray和博士生Joshua Burt领导的研究人员模拟了药物对脑回路的影响。他们使用了一种新的神经影像技术，该技术结合了包含神经基因表达模式数据的计算模型。
具体而言，该团队研究了LSD（一种众所周知的致幻剂，可改变意识和感知）的作用。Murray及其同事得以绘制出LSD所引发的个性化脑部及心理效应图谱。
研究人员表示，了解此类物质的神经效应有助于推进精神疾病的治疗。LSD之所以备受研究人员关注，是因为它能模拟精神分裂症等疾病中出现的精神病症状。此外，它还会激活5-羟色胺受体，而该受体是抗抑郁药的主要作用靶点。
“我们可以建立药物如何改变特定脑区功能的机制性认识，并利用这些信息来理解个体患者的大脑，”Murray说。
作者表示，通过将个性化脑部模式与症状相关联，并模拟药物对人脑的作用，这些技术不仅能帮助临床医生预测哪些药物可能最有助于患者，还能推动研发针对个体量身定制的新药。
