抑郁和焦虑的大脑:脑电波和连通性的差异
要点
与GAD患者相比,MDD患者在β频段表现出更高的功率谱密度(PSD)值和模糊熵(FE)。
相位滞后指数(PLI)分析揭示了GAD和MDD之间 θ、α和β节律之间的异常功能连接,反映了网络结构的变化。
机器学习模型在使用PSD、FE和PLI特征对GAD和MDD进行分类时,达到了99.1%的准确率,仅β节奏就达到了98.3%的准确率。
研究结果为区分广泛性焦虑症和重性抑郁症提供了神经生理生物标志物,使诊断和治疗更加精确。
神经成像和机器学习来比较焦虑和抑郁的大脑
精神健康障碍,如广泛性焦虑症(GAD)和重性抑郁症(MDD,也被称为抑郁症或DD)是具有复杂神经生物学基础的独特疾病。然而,焦虑和抑郁之间存在相当多的症状重叠,这给临床实践中的准确诊断和治疗带来了挑战。
神经成像模式的进步,如脑电图(EEG),结合复杂的机器学习技术,有望确定广泛焦虑症和重性抑郁症的独特神经相关性,从而实现更有针对性的干预。
最近发表在《脑科学》杂志上的一项研究,采用了一种创新的方法来揭示广泛性焦虑症和重性抑郁症之间的神经动力学差异。该方法将高级分析与多维脑成像数据相结合,推动了精准精神病学的进展。
脑电波模式:抑郁与焦虑
脑电图通过记录放置在头皮上的电极发出的电信号,为观察大脑活动提供了一个无创窗口。这种振荡反映了不同认知过程和状态下的同步神经放电模式。脑电图分析可以量化特定频段或“节奏”内的脑电波模式。
功率谱密度(PSD):测量每个频段内的信号功率。 模糊熵(FE):用来评价信号的复杂性和随机性。 相位滞后指数(PLI):量化电极位置之间的同步,反映功能连接。
这个多维分析框架包括常规指标(PSD, FE)和脑网络特性(PLI),以全面评估广泛性焦虑症和重性抑郁症之间潜在的神经生理差异。
重度抑郁症的β脑波异常
统计分析显示,与GAD患者相比,MDD患者的β频带PSD和FE值显著高于GAD患者,主要出现在额叶、中央、顶叶和颞叶脑区。枕区没有出现差异。
这些结果表明,重性抑郁症患者的大脑比广泛性焦虑症患者表现出更强的β能力和复杂性,这意味着他们的大脑活动和警惕性都更高。β节律与注意力、认知和警觉性有关,表明这些过程的失调可能是MDD病理生理学的一部分。
使用PSD和FE功能的机器学习,分类证实了β节律不规则性是MDD和GAD之间的关键鉴别因素,准确率高达98.3%。
这表明,β改变可作为区分焦虑和抑郁障碍的候选神经生理生物标志物。
脑功能网络重组
在对比GAD和MDD的网络结构时,PLI分析揭示了θ、α和β波段的功能连接存在广泛重组。具体来说,与广泛性焦虑症相比,MDD在θ和β节律中显示出基于PLI的连接增加,而在α -2波段则出现逆转。
这提供了新的证据,证明广泛性焦虑症和重性抑郁症都涉及大脑协调区域相互作用的干扰。然而,重性抑郁症的主要特征是超连通性,而广泛性焦虑症的主要特征是低连通性。
β波段也占主导地位,连接链路改变的比例最高。
研究人员建议,使用PLI来追踪网络中断,可以更细致地分析改变的连接模式是如何映射到精神症状维度的。这可能为更有针对性的治疗铺平道路。
推进精神病学的精确诊断和治疗
通过结合脑电图分析和机器学习,本研究在描绘GAD与MDD的不同神经特征方面取得了清晰的分辨率。记录的β节律强度、复杂性和功能连接的差异是有希望的生物标志物,可以实现更准确的筛查和诊断。
下一步,在更大的患者队列中使用高密度脑电图进行复制,将有助于验证这些神经生理标记的普遍性。将这些发现转化为临床应用将涉及开发基于脑电图的分类器,能够根据患者的神经信号模式对个体患者进行分类。
机器学习模型朝这个方向迈出了重要一步。随着进一步的完善,它们可以成为更客观的诊断测试的支柱,以指导治疗决策。
除了诊断之外,确定的神经相关因素可以引导新的、基于机制的治疗方法的发展。例如,在MDD中观察到的β带不规则性表明,通过神经反馈或非侵入性脑刺激靶向这种节律,可以改善抑郁症状。
总之,这项研究显示了焦虑和抑郁大脑之间明显的平均差异。利用最先进的神经成像和复杂的分析应该有助于解开精神健康障碍的复杂性,从而带来更好的治疗结果。
精准精神病学之旅才刚刚开始。
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