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。
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