图:李湄珍和团队利用脑成像资料和先进的电脑演算法,建立预测老年抑郁症患者自杀风险的模型,希望最终设计筛查干预方案。\大公报记者林少权摄

  老年人吃不好、睡不好、心情糟糕,不只是因为“年纪大了”,或许与老年抑郁症有关。有调查发现本港的老年抑郁症病发率达15%。抑郁症推高自杀率,根据香港大学(港大)防止自杀研究中心数据显示,近10年香港长者的自杀率一直高于20%,为所有年龄层最高。

  现时筛查老年抑郁症患者主要通过结构化的临床访谈和问卷的形式,主观性强且耗费时间人力。有见及此,港大脑与认知科学国家重点实验室主任李湄珍,带领团队研发出利用脑成像资料和先进的电脑演算法,预测老年抑郁症患者自杀风险的模型,患者只需经过磁力共振扫描仪采取脑成像,其自杀风险便能被计算出来,由此筛查出高危自杀风险人群。李湄珍团队正采用更多数据优化模型,希望建立个性化的自杀风险评分及设计筛查干预方案。\大公报记者 赵之齐

  在使用脑成像构建预测模型前,李湄珍团队便已通过研究发现一系列与自杀想法有关的脑连接,例如,前额叶和小脑的连接、顶叶和皮下脑区的功能连接、尾状核和壳核的白质连接都与自杀概率成正相关;即它们的连接越强、自杀机率越大。

  部分脑区越强 轻生机率越大

  之后团队开始对模型进行研究,首先收集91名老年抑郁症患者的大脑数据,采集他们的大脑结构像和功能像。功能像即让被测试者躺在磁力共振扫描仪里,采集放松时的脑功能活动,又名为“静息态功能成像”;而结构像则主要采集其白质纤维束在不同脑区间的连接程度。

  团队把功能像的大脑分为268个脑区,亦把大脑白质结构像分成116个脑区,提取脑区与脑区之间的连接情况,包括与自杀风险相关的脑功能连接和结构连接,把数据放入“基于连接组的预测模型”的机器学习算法,通过该算法对被试者进行分类。

  在实验开始前,团队通过访谈了解被测试者的自杀意识,将他们分为三组:无自杀经历的、有过自杀想法但未实践的,以及有过自杀未遂经历的。其中,第一组的自杀风险最低,第三组最高。而该模型对他们的脑成像数据进行计算后,有效区分出自杀风险最高及风险最低的老人组别,准确性达八至九成,相较于仅使用自杀量表问卷进行分类的准确度高了大约8%。

  这套计算模型产生后,团队另外采用50多位抑郁症病人的脑成像数据进行检验,发现亦能成功对病患的不同自杀水平进行分类,初步验证模型的有效性。

  团队的研究成员之一、港大心理系博士后高梦霞预计,未来若能把这套技术临床应用,患者只需要躺下,经磁力共振扫描仪扫描脑成像,便能通过该预测模型分析出其自杀风险有多高。

  冀更多团队参与 丰富数据库

  李湄珍亦表示,这就像体检一样,“把血抽出来以后去检验,就有报告显示血糖等各方面情况。”她续指,团队已采用数据库数据验证该模型的准确度,但仍需用更多人群数据优化模型,预计还需“上千上万个被测试者”才能实现临床应用。她指出,目前被测试数据收集不容易,因为过去大家没有太留意老年抑郁症的问题,希望未来能有更多团队参与,“让科学为提升人的生活素质作贡献”。

  李湄珍亦强调,这项技术仅是筛查工具,无法代替诊断手段,并表示未来推广前也会进行相关科普,教导人们如何正确使用。目前提取脑成像资料需使用磁力共振扫描仪,尚有较高的设备门槛和经济门槛。她相信,未来会有更简单便捷采取脑成像数据的仪器被发明出来,届时这项技术就能更好得到推广。

點讚(0) 打賞

评论列表 共有 0 條評論

暫無評論

微信小程序

微信扫一扫體驗

立即
投稿

微信公眾賬號

微信扫一扫加關注

發表
評論
返回
頂部