「抑鬱症電子地圖」可能預示著發病

近日，細胞雜誌發表的一項新研究發現了受壓力環境影響小鼠腦電模式。這一發現有助於創建一個抑鬱症的「地圖」，使科學家能夠區分易於發病和不發病的嚙齒類動物。如果在人類身上複製，這些發現可能有助於預測一個人對該病的易感性。

抑鬱症比我們想像的更常見。事實上，美國國立衛生研究院(NIH)估計，美國有1600多萬成年人在他們的生活中至少經歷過一次嚴重的抑鬱症。抑鬱症被認為是美國15至44歲人士的「主要致殘原因」，其神經基礎正在被越來越多的研究解決。

研究由杜克大學杜克大學醫學院的精神病學和行為科學副教授Kafui Dzirasa博士及其同事開發的機器學習技術。這種技術的目的是使科學家不僅能夠檢查大腦各個部分的電活動，而且能夠一次檢查數個大腦區域的電活動。

正如Dzirasa博士解釋的那樣，「你可以將不同的大腦區域想像成樂隊中的單個樂器。我們不僅對每一個樂器都感興趣，而且對樂器如何協調產生音樂感興趣。」

因此，為了研究我們同類哺乳動物中的這種「交響樂」，研究人員把小鼠與具有威脅性、侵略性的嚙齒動物關在一個籠子里，觀察10天內小鼠大腦情況。

實驗前後，Dzirasa博士和團隊測量了幾個與抑鬱症有關的大腦區域的電活動。

由於緊張的生活環境，其中一些小鼠的癥狀類似於人類抑鬱症：失眠，晝夜節律失調，快感缺失、無法享受日常活動和社交迴避。

利用機器學習技術，研究人員發現了一個動態的大腦網路，能夠預測小鼠出現與抑鬱症有關的嚴重行為功能障礙。

他們將這個網路中大腦電活動的軌跡作圖，這些模式始於大腦的「前額皮層和腹側紋狀體，通過扁桃體和腹側被蓋區域傳遞，並匯聚在腹側海馬體中。」

科學家說，這個網路中的活動由於嚴重的威脅而加劇。 「這些研究結果揭示了大腦中介導[重度抑鬱障礙]脆弱性的趨同機制。」

Dzirasa博士解釋了研究結果的意義，他說：「我們實質上創造的是大腦中抑鬱症的電子地圖。我們希望這可以用來預測抑鬱症的徵兆，就像血壓是預測誰最終會發生心臟病或中風一樣。」

迄今為止，抑鬱症最有效的治療方法仍然是電休克療法，但也帶來了很多副作用。可能有可能以正確的方式將電力定位到正確的位置，以創建一種治療方法。（吳茜茜編譯）

參考資料

①Cell：Brain-wide Electrical Spatiotemporal Dynamics Encode Depression Vulnerability

②MedicalNewsToday："Electrical map of depression" may predict onset

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！