海法大学：如何通过大脑连接模式预测创伤后应激障碍的严重程度

创伤后应激障碍 (PTSD) 是一种行为和精神障碍，发生在一个人遭受恐怖袭击、自然灾害、家庭暴力、交通事故、伴侣暴力或其他对个人生命或福祉的威胁等创伤性事件之后，其严重程度通常无法由专业人员快速诊断。

这很不幸，因为越早发现，就越容易治疗。目前，一线治疗是药物和心理治疗，但这些对某些患者效果不佳。

现在，由海法大学公共卫生学院和康涅狄格州纽黑文耶鲁大学的大脑研究员 Ziv Ben-Zion（本-锡安） 博士联合开展的一项研究发表在著名期刊JAMA Network Open上，该研究发现，通过分析创伤事件发生后一个月的大脑连接模式，可以预测创伤后应激障碍的严重程度。

症状包括闪回、过度警觉、回避创伤相关刺激以及情绪和认知反应的改变。尽管该领域已有大量研究，但创伤后应激障碍的诊断仍然主要基于受害者的主观报告，缺乏客观的生物学指标来早期预测该疾病的严重程度。

“我们的研究表明，早期大脑连接模式可以预测后期创伤后应激障碍（PTSD）症状的严重程度，”他说道。“早期识别与PTSD相关的大脑模式，或许可以更容易地开发个性化工具，从而能够及早干预，并针对罹患这种慢性疾病高风险人群进行有针对性的干预，”他告诉记者。

创伤性事件包括车祸、人身攻击、抢劫、恐怖袭击、触电、火灾、溺水、工伤事故、恐怖袭击或其他敌对行为以及大规模灾难。

这项研究的结果可能特别及时，因为以色列正在努力解决许多因以色列与哈马斯战争而遭受创伤的以色列国防军士兵和平民的问题。

“鉴于10月7日事件及其后果，许多以色列人遭受了严重的创伤，”本-锡安说道。“虽然需要更多研究来重复我们的研究结果，但我们的研究结果最终可能有助于识别那些有患上长期创伤后应激障碍风险的人。早期识别可以让我们采取更及时、更个性化的干预措施，以支持康复，并防止这种疾病发展成慢性疾病。我们希望将这些方法整合到医学评估中，能够及早识别高危受害者，并提供个性化治疗，以防止症状恶化和发展成慢性疾病。”

在这项研究中，本-锡安试图识别与创伤后反应相关的大脑网络，并基于创伤后一个月后测量的大脑连接模式，检验其预测创伤后应激障碍（PTSD）症状随时间推移改善或恶化的能力。潜在参与者为18至65岁、在经历创伤事件后被送往特拉维夫索拉斯基医疗中心急诊室的平民。

“我们花了五年时间研究这个理论：我们不需要关注特定的大脑区域，而是关注整个大脑的大规模网络；每个网络都有特定的功能，”他说。“我们联系了7000名在此类事件后被送往急诊室的人，但并非所有人都出现了最初的PTSD症状，也并非所有人都愿意在之后多次来做几分钟的fMRI扫描。但那些参与的人表示，他们认为这会有所帮助，所以他们同意了。这项技术在临床上的应用还需要时间，但已经有一家以色列大型医院表示有兴趣进行此类测试。”

这项研究纳入了162名参与者，他们在事件发生一个月后前往医院接受功能性磁共振成像（fMRI）扫描。研究还进行了临床评估，以测量创伤发生后三个时间点（即一个月、六个月和十四个月）的症状严重程度。

研究人员使用基于机器学习的先进方法分析了参与者的全脑连接模式，该方法可以识别大脑中所有区域和网络之间的功能连接模式，从而能够识别与疾病发展或早期症状恢复相关的“神经特征”。

使用先进的计算方法，在三个时间点检查了这些模式预测 PTSD 症状严重程度的能力，以了解早期大脑连接如何作为预测早期症状恢复或相反地预测慢性创伤后发展的指标。

数据分析显示，某些大脑区域之间的连接模式与第一个月内回避症状的出现和情绪变化有关。

该研究发表在JAMA Network Open上，题为“fMRI 连接的深度学习模型预测近期创伤幸存者的 PTSD 症状轨迹”。

他总结道：“结果表明，该新方法在预测未来PTSD症状方面的表现优于fMRI文献中报道的先前分析技术。据我们所知，这是首个应用于fMRI数据，并结合未来临床结果的深度学习方法，用于预测PTSD状态、严重程度和症状群。未来的研究可以进一步阐明此类预测背后的机制，并可能改善对单个患者的表征。”