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抑郁症和焦虑症组成了重要的全球公共卫生负担，其治疗受到病因和表型异质性的干扰，有超1/3的重度抑郁症患者和约1/2的广泛性焦虑障碍患者对一线治疗没有反应。

针对这些疾病的精准治疗一直是科研人员努力的方向，但目前仍然缺乏可以量化抑郁症和焦虑症患者的神经生物学功能障碍，或者称为“生物型”的方法。理想情况下，这种方法应该可以前瞻性地将患者根据不同的神经生物学功能障碍划分到不同亚组，各亚组有适合自身的治疗方法。

功能性磁共振成像（fMRI）是表征患者神经生物学功能障碍“生物型”的常用方法。研究通常使用fMRI收集一般状态下和测试任务状态下大脑的神经生物学变化差异，判断功能障碍的具体发生位置和情况。

结合fMRI和机器学习，斯坦福大学医学院的研究团队定义了6种抑郁症和焦虑症生物型，定义是根据大脑中不同的神经网络在不同状态下的特征进行区分的。研究人员还确定了其中3种生物型对不同治疗的反应。研究结果发表在《自然·医学》杂志上[1]。

这项研究提供了一种新的、经过临床验证的定量方法来解析抑郁症和焦虑症的生物学异质性，代表了一种推进精神病学精准治疗的有潜力的方法。

研究人员对801名被诊断为抑郁症或焦虑症的志愿者（95%没有接受过治疗）和137名健康的志愿者进行了fMRI，成像分别在大脑处于休息状态时，以及在接受认知和情绪任务测试时进行，然后将成像结果通过聚类分析的机器学习方法进行处理和分析，根据大脑不同的神经活动模式对抑郁症和焦虑症患者进行分组。

他们还随机抽取了250名参与者接受三种常用抗抑郁药物（艾司西酞普兰、舍曲林和文拉法辛）中的一种，或行为干预治疗，评估生物型对特定疗法的治疗反应。

利用肘部法则，研究人员确定了6种生物型，交叉验证表明这种分类具有良好的稳定性。研究人员根据神经回路和回路特征对6种生物型进行了命名，每种回路使用字母表示：

D-默认网络（静息脑网络，在个体处于清醒的静息状态时活动，在进行具有外界刺激的测试任务时处于抑制状态）；

S-凸显网络（对信息进行评估和标记，导向相应的处理系统）；

A-注意网络（提供注意力定向，保证测试任务的完成）；

NS-由悲伤刺激激活的负面情绪回路；

NTC-由有意识的威胁刺激激活的负面情绪回路；

NTN-由无意识的威胁刺激激活的负面情绪回路；

P-积极情绪回路；

C-认知回路

各回路特征的区分使用下角标表示：C-连接性；A-活动；+/- -功能障碍趋势。

6种生物型的具体特征见下。

研究人员对每个生物型的症状严重程度、行为功能障碍（大脑休息和情绪、认知测试任务的表现）和治疗后疾病严重程度进行了评估。他们指出，仅使用神经活动进行分类得到的生物型与症状严重程度、行为功能障碍相关。

以CA+型为例（下图d），特征为认知控制网络的过度活跃，这组参与者在症状严重程度方面，有更严重的快感缺乏，更多的焦虑唤起、负面情绪和威胁失调；在行为功能障碍方面，在执行功能测试中错误更多、花费时间更长，在Go-NoGo测试中误选更多，在持续性注意力测试中对目标的漏选更多。这组参与者对抗抑郁药物文拉法辛的反应最佳，64%有反应，40%疾病缓解。

研究人员表示，这是第一次证明抑郁症可以根据对大脑功能破坏的不同来进行解释。基于生物型的治疗可能是更合适的“对症下药”，例如注意力和执行功能相关脑区神经活动较弱的患者，选择能够首先提高这部分神经活动的药物，可能能够使患者获益更多[2]。

研究团队目前正在扩大成像研究，还希望在6种生物型中测试更多种类的治疗方法，包括传统上不用于治疗抑郁症的药物。她们希望能够确定最有可能对患者有效的治疗方法，真正将该领域推入精准精神病学中[2]。

参考文献：

[1] Tozzi, L., Zhang, X., Pines, A. et al. Personalized brain circuit scores identify clinically distinct biotypes in depression and anxiety. Nat Med (2024). https://doi.org/10.1038/s41591-024-03057-9

[2] https://med.stanford.edu/news/all-news/2024/06/depression-biotypes.html

本文作者丨应雨妍