Cell：大脑神经网络预测抑郁症风险

  根据最近由杜克大学研究者们做出的研究成果，通过对大脑不同区域的电信号交流进行检测，或许能够预测以及预防抑郁症的发生。

  研究者们发现容易患抑郁症的小鼠大脑电信号网络与抵抗力较强的小鼠的大脑网络存在明显差异。如果这一发现能够在人体水平得到验证，那么将会更好地预测人们患精神类疾病，例如抑郁症的风险。

  相关结果发表在最近一期的《Cell》杂志上。

（Jeff Macinnes and Kafui Dzirasa, Duke University）

  在这先研究中，作者让小鼠与攻击力极强的、体型较大同伴关在同一个笼子里，一段时间之后，作者发现大部分小鼠出现了类似于抑郁症的症状，包括焦虑，社交障碍以及难以入睡等等。

  在实验前后，作者等人同时检测了小鼠大脑不同区域（与抑郁症的发病有关）的活性，包括前额叶皮层、杏仁核以及海马区。

  利用来自杜克大学的研究者们开发的机器学习技术，作者为每只小鼠构建了大脑"肌肉"。他们发现容易患抑郁症的小鼠相比不容易患上述症状的小鼠阻碍受到压力前后大脑的活性变化存在明显的差异。作者认为这一结果有助于治疗与预防抑郁症。

  "到如今为止，最有效的治疗抑郁症的方法还是电休克疗法，但该疗法存在很多负面作用。因此，我们的发现或许有助于开发靶向正确位点的疗法，从而避免副作用的发生"。

  根据作者们的书说法，对大脑的电信号网络进行检测不仅仅有助于治疗抑郁症，而且有助于治疗其它类型的精神疾病。