【SNQ新知】日本研究用科學數據診斷憂鬱症

| 日期:2019-05-13 | 責任編輯: SNQ推廣中心 | 分類: 醫療新知

 

日本每年約有100萬人患上憂鬱症等情感性疾病,但正確診斷精神狀態並非易事。據説有時候即使服用藥物也不清楚效果如何。為改善這一情況,相關企業和研究者開始使用最新的研究成果和診斷設備收集與症狀和原因有關的數據,從而對憂鬱症進行科學、客觀的診斷和治療。 

「總覺得自己狀態不對」,一位20多歲的男性公司職員時隔約2個月再次來到川村綜合診療院就診。他在半年前被診斷出患有憂鬱症,並被開了抗憂鬱的藥物,但是其擅自停止服藥。診療院的院長川村則行懷疑其憂鬱症復發,勸他接受血液檢查。檢查結果和川村懷疑的一樣,顯示憂鬱症復發。最終這名患者接受了檢查的結果,重新開始服藥並定期來院復診。 

血液檢查調查的是名為磷酸乙醇胺(PEA)的微量化合物的濃度。憂鬱症患者的這項數值會降低。川村綜合診療院與風險投資企業Human Metabolome Technologies合作,把憂鬱症診斷系統推向實用化。 

川村綜合診療院從2011年開始啟動通過血液檢查對問診進行補充的臨床研究,共計對約5300人進行了調查。通過調查發現,憂鬱症患者的磷酸乙醇胺值會隨著治療而上升,如果病情復發則會下降。Human Metabolome Technologies力爭使該系統獲得診斷用品許可。   

憂鬱症患者經常無法正確回答醫生的問題。還有的患者尚未痊癒卻自認為痊癒,或是明明恢復了卻以為自己尚未痊癒。川村院長表示,「向患者展示磷酸乙醇胺的數據,説明病情,比較有説服力」。 

日本慶應大學的岸本泰士郎專任講師等人在為憂鬱症患者進行診斷之際,會在桌子上設置麥克風和攝像頭。目的是記錄患者的聲音、語速以及表情等。岸本與數據分析公司FRONTEO的子公司等共同開發出一套診斷系統,把收集的數據與專家作出的病情輕重程度評估結合起來,讓人工智慧(AI)進行學習,然後根據患者發聲的樣子和表情等判斷憂鬱症狀的輕重。 

作為臨床研究,該系統在2015年冬季至2019年春季被用於250位患者,系統捕捉到了難以通過問診發現的症狀輕微惡化。

岸本認為,通常需要30分鐘左右的問診對憂鬱症患者來説是負擔,醫生的時間也很緊張。利用人工智慧的話,只需5~10分鐘的對話即可對病情作出判斷,這對醫生和患者都有利。 

希望調查憂鬱症患者腦內信號傳輸的變化,發現問題部分,從根本上治癒憂鬱症。廣島大學的岡本泰昌教授等人基於這樣的想法,開始嘗試使用核磁共振成像裝置(MRI)診斷和治療憂鬱症。 

他們對大腦網路的「功能性連接」進行了調查,即大腦內哪些領域的活動相似、聯絡緊密。發現有14個連接與憂鬱症有關,認為如果使這些連接恢復到健康人的狀態,就會取得治療效果。   

具體做法是,患者一邊拍攝核磁共振圖像一邊在大腦中進行計算或玩詞語接龍遊戲,通過眼前的畫面確認大腦中特定區域的活動如何變化。根據其關係,自己進行增強或減弱大腦中特定區域活動的訓練。 

最終,患者自行對與憂鬱症關係較深的功能性連接進行調整,促進症狀恢復。該療法被稱為「神經反饋(Neuro Feedback)」。目前共對6人實施了該療法,發現症狀有一定程度的改善。儘管有名稱相同但效果不確定的民間療法,但是岡本教授表示,「隨著檢查準確度的提高和數據的積累,基於科學性依據的治療方法距離實現越來越近」。 

每年約有2000名新生為研究提供合作,另外還從2019年春季開始啟動大規模的核磁共振檢查計劃。將在5年內收集約270位憂鬱症患者的數據,與健康人的數據進行對比。隨著憂鬱症的發病和症狀的發展,功能性連接將發生什麼變化?研究人員將繼續進行追蹤,探索更好的治療方法。

 

資料來源:日經中文網

 

 

 

 

    

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