摘要

 

一项新研究强调，大脑的奖赏学习系统可以指导抑郁症的个性化治疗。通过研究两种大脑信号——预期价值和预测误差，研究人员确定了预测康复潜力的标志物，并针对个体对奖赏和挫折的反应进行了定制化分析。

这种方法超越了症状管理，针对驱动特定抑郁症症状（如快感缺失）的大脑过程。研究结果为基于大脑的疗法铺平了道路，这些疗法可以与每个人的独特学习模式相匹配，提供更精确和有效的心理健康护理。

关键事实

 

• 关键大脑信号：预期价值和预测误差可预测抑郁症的康复潜力。

• 个性化治疗：定制化方法针对特定症状，如快感缺失。

• 未来影响：基于大脑的模型可能将抑郁症护理转变为精确的个性化方法。

• 来源：弗吉尼亚理工大学

研究内容

 

弗吉尼亚理工大学Fralin生物医学研究所的Pearl Chiu和Brooks Casas教授正在探索大脑如何处理奖赏和挫折，开创了一种个性化的抑郁症治疗方法。

他们的研究于1月发表在《情感障碍杂志》上，探讨了两种大脑信号——预测误差和预期价值——这些信号可能预测抑郁症患者是否有可能改善症状。

解锁大脑的奖赏系统

 

根据美国疾病控制与预防中心的数据，重度抑郁症每年影响超过2100万美国人，并且仍然是全球残疾的主要原因。然而，目前的治疗方法往往效果有限，许多人无法获得持久的缓解。

Chiu表示：“重度抑郁症并非一刀切的疾病。抑郁症患者对奖赏和挫折的学习和反应方式不同，通常与特定症状相一致。”

研究人员使用计算模型研究了抑郁症患者大脑奖赏学习系统的功能，特别是那些经历快感缺失（无法感受愉悦）的个体。通过分析与多巴胺相关的反应，他们确定了独特的大脑活动模式，这些模式可能帮助预测哪些人有可能康复。

Chiu说，这些反应揭示了大脑从结果中学习的能力，并可能为一种新型疗法奠定基础，该疗法使用定制的学习过程来引导大脑对不同结果的反应。

研究人员确定康复的关键标志物

 

研究确定了两种关键大脑信号——预测误差和预期价值——作为抑郁症康复潜力的重要指标。

预期价值反映了大脑对奖赏的预期并指导决策，是跨治疗类型缓解的一致预测因子。预测误差则突出了预期与实际结果之间的差距，帮助个体调整行为，提供了额外的见解。

预测误差和预期价值共同提供了对独特学习模式如何影响心理健康结果的更丰富理解，为定制化、针对症状的疗法铺平了道路。

Casas说：“这一发现强调了大脑奖赏系统在预测康复中的力量。通过观察每个人对奖赏和挫折的反应，我们可以为设计符合个体学习模式的治疗方法开辟新途径。”

该研究的第一作者、Chiu和Casas的研究生Vansh Bansal指出：“这使我们更接近真正个性化的心理健康护理。”

连接脑科学与疗法

 

研究人员正在以新的方式将他们的见解付诸实践。今年早些时候，Chiu和Casas在《临床心理科学》上发表了研究，探讨了强化学习问题如何指导行为改变。

现在，他们正在通过测试旨在改变抑郁症患者对奖赏和挫折反应的具体问题，将这一方法进一步推进。

Chiu说：“我们正在探索诸如‘你期望发生什么？’这样的问题，以重塑大脑如何从经验中学习。”这种方法旨在超越症状管理，针对驱动抑郁症特定症状的大脑过程。

通过将疗法与每个人的独特大脑反应相匹配，这一策略可能会带来更有针对性、针对症状的干预措施，从而产生持久的效果。

个性化抑郁症治疗的未来

 

展望未来，该团队设想使用基于大脑的模型将抑郁症治疗转变为一种精确的个性化方法。想象一下，患者完成评估后，根据结果接受针对其独特学习过程的干预措施。

对一些人来说，这可能涉及对抗无法感受愉悦的练习或加强积极反应的策略。

Chiu说：“真正的好处是，这种方法不仅仅治疗表面症状。它解决了导致每个人独特抑郁症体验的潜在学习机制。”

这种模型可能使治疗师能够提供精确的、基于证据的技术，以重新训练大脑的反应并加速康复。

Casas说：“我们正在走向一个心理健康护理与每个人的思维一样独特的未来。通过将治疗与个体学习风格相匹配，我们可以超越症状管理，促进真正持久的康复和韧性。”

研究团队

 

除了Fralin生物医学研究所，Chiu和Casas还是弗吉尼亚理工大学理学院心理学系的成员。该研究是与多个机构的专家合作进行的，包括Vansh Bansal、Jonathan Lisinski、Dong-Youl Kim、Shivani Goyal、John Wang、Jacob Lee和Stephen LaConte，他们都隶属于弗吉尼亚理工大学。密歇根大学的Katherine McCurry和埃默里大学的Vanessa Brown也为该研究做出了贡献。

关于这项抑郁症和神经科学研究

 

• 作者：Leigh Anne Kelley

• 来源：弗吉尼亚理工大学

• 联系人：Leigh Anne Kelley – 弗吉尼亚理工大学

原始研究

 

开放访问。“Reinforcement learning processes as forecasters of depression remission” by Pearl Chiu et al. Journal of Affective Disorders