国际知名学术期刊《自然》的子刊《自然-生物技术》近日发表的一篇论文显示，科学家已经发现了能够预测抗抑郁药物疗效的脑电生物标记物。该成果由华南理工大学自动化科学与工程学院吴畏研究员与美国斯坦福大学、哈佛大学医学院等的研究人员合作完成。

　　抑郁症是目前最常见的精神障碍之一。据世界卫生组织报道，全球约有3.5亿人患有抑郁症。发达国家抑郁症的患病率已经超过心脑血管疾病和肿瘤，居第一位，中国抑郁症患者约占总人口6.1% 。

　　抗抑郁药物在临床上被广泛用于抑郁症的治疗，但疗效不够理想，并带来沉重的医疗和社会负担。其中一个重要原因是目前抑郁症的临床诊断主要基于医生与患者面谈所获取的症状信息，具有较大的生理病理异质性。“同样的抑郁症症状背后的生理病理可能大为不同。而这种生理病理异质性给治疗带来的问题，是特定抗抑郁药仅对部分抑郁症患者有效，目前尚缺乏稳健且简易的定量生物标记物来辅助精神疾病的个体化治疗。”吴畏说。

　　针对这一临床问题，团队根据静息态脑电信号的独特时空结构提出了机器学习算法SELSER，并将其应用于分析抑郁症临床试验所采集的目前世界最大的跨中心纵向脑电数据集（EMBARC），从而发现了能够预测抗抑郁药物疗效的脑电生物标记物。团队在多套独立临床脑电数据集上对该脑电生物标记物进行了验证，同时采用同步经颅磁刺激和脑电技术对其因果神经机制进行了探索和解析。

　　由于脑电设备价格较为低廉且数据采集简易，吴畏表示，未来如果各医院的精神科都能普遍配备脑电设备，那么抑郁症患者进行药物治疗前可事先采集脑电信号，为抑郁症治疗方案选择提供客观依据，从而优化抑郁症的治疗，有望提升抑郁症治疗疗效，进一步实现精神疾病的个体化精准治疗。