本发明公开了一种利用人工智能和大数据筛查识别精神病患者的方法,包括步骤:S1,确认精神病的分类;S2,基于精神病的分类,将精神病的诊断分为不同的临床诊断等级;S3,精神病患者样本身份信息数据库的建立,根据采样精神病患者的出生年月、性别、婚姻情况、教育背景、家庭背景、社会关心、职业建立精神病患者身份信息数据库。本发明在建立大数据和神经网络模型等基础上,通过数据采集和标注建立训练数据库训练后,再通过测试数据库的测试核对,确认精神病患者的病情分类和临床诊断等级,能快速分析和筛查精神病患者病情。
1.背景 大脑正常的功能依赖于神经网络的调整，以及神经组件之间适时的转换。这种协调使大脑能够有效地处理信息，并适当地适应到来的刺激。连接失调假说认为，精神病症状是由大脑网络内部和跨大脑网络的连接失调引起的。 脑电微状态分析为探索精神病患者大脑网络的功能提供了有力的工具，研究人员已经发现了精神病患者脑电微状态的潜在异常。熵分析也被用于表征精神病患者的神经活动。大多数研究报告称，精神障碍患者与健康对照对象相比，尤其是那些处于疾病早期和未接受药物治疗的患者，其熵增加了。 我们结合微状态分析和熵测量来探索大脑的主导活动模式是如何在大规模网络之间转换的。微状态分析使我们能够将多通道脑电数据归类为与神经活动的不同分布相关的类别。我们假设，将在对照组和患者中识别出相似数量的微状态，并且具有相似的地形图。我们还假设患者的微状态C会相对增加，患者会有更高的熵。
高场强磁共振波谱(MRS)在大量被试的多个大脑区域的使用，有助于在体内研究首发精神病患者(FEP)与健康参与者相比的局部或扩散改变的大脑代谢物。最近，约翰霍普金斯大学的Anna M. Wang博士等人在JAMA Psychiatry发表了研究：他们从约翰·霍普金斯精神分裂症中心诊所和当地居民中招募了81例首发精神病患者与91名年龄匹配的对照者，比较两组人在5个脑区的代谢物水平，并探讨了目标代谢物水平与神经心理测试表现之间的可能联系。MR成像采用7-T MRS，评估被试的脑代谢物水平包括谷氨酸，谷氨酰胺，γ-氨基丁酸（GABA），N-乙酰天冬氨酸，N-乙酰天冬氨酰谷氨酸和谷胱甘肽，以及评估神经心理学测试的表现。
摘要 精神分裂症是一种复杂的神经精神综合征，具有不同的遗传、神经生物学和表型特征。目前，没有客观的生物学指标——即生物标志物——用于指导诊断和治疗决策。神经影像学对精神分裂症中的生物标志物的探索提供了良好的方向，因为它可以捕捉分子和细胞疾病靶点或脑回路中的表型变异。这些基于生物标志物的机制或许能直接表征疾病过程的病理生理学基础，因此可以作为真正的中间或代替物。有效的生物标志物可以验证新的治疗目标或途径、预测反应、帮助患者选择治疗、确定治疗方案、并提供个性化治疗。本文讨论了一系列机制上合理的神经影像学生物标志物候选物，包括多巴胺过度活跃、N-甲基-D-天冬氨酸受体功能减弱、海马过度活跃、免疫调节障碍、连接障碍及皮质灰质体积减少。本文主要研究精神分裂症的风险、诊断、目标参与和治疗反应的假定神经影像生物标志物。最后还突出强调了为满足需求的领域，并讨论了推进生物标志物探索的策略。
背景与假设：多项研究表明，精神病患者的大脑自发活动，包括总低频振幅(total amplitude of low-frequency fluctuation, IFF)、分数低频振幅(fractional amplitude of low-frequency fluctuation, ReHo)和局部一致性(regional homo, ReHo)均发生改变。然而，神经影像学结果显示出高度异质性。因此，我们收集了关于首发精神病(FEP)患者自发性脑活动的现有文献，而长期治疗和慢性疾病的影响很小。
核磁共振成像也叫磁共振成像，简称 MRI ，是一种可以对身体内部进行成像，帮助医生诊断疾病的技术。功能性磁共振成像（fMRI ）属于 MRI 的一种，主要用于对大脑的血液流动进行成像，判断大脑的活跃区域。这些看似跟机器学习没什么关系，但其实研究人员已经开始将 MRI 和 fMRI 与机器学习算法结合起来，帮助人们了解大脑对社交场合的反应机制。
【新智元导读】CMU心理学系教授 Marcel Just 等人在一项功能性核磁共振成像（fMRI）研究中发现了具有自杀倾向的精神病患者的表征。他们提出，利用机器学习技术表征人脑内的死亡和生命相关概念，可以高度准确地区分具有自杀想法的病人和无自杀想法的个体。该方法还可以在具有自杀想法的人中，进一步区分哪些人做出过自杀尝试，而哪些没有。 根据世界卫生组织统计，每年约有80万人自杀身亡。评估自杀风险是心理健康临床医生面临的最大挑战之一：具有自杀想法的病人常常掩盖其自身意图，而临床医生对自杀风险的预测也一直不甚理想
在浏览文章的时候发现了一篇叙述有关if-else语句的文章，这篇文章作者是Thai Tran，他原文是用英语写的，然后看着文章浅显易懂，便尝试翻译成汉语。如有不妥还望指出。
精神病性疾患患者在发病、对治疗的反应和复发方面可以表现出明显的个体间差异，但他们接受的是广泛相似的临床护理。精准精神病学是一种方法，旨在根据不同的临床结果对特定疾病的患者进行分层，并根据他们的个人需求量身定制治疗。目前，仅根据临床评估无法预测精神障碍结果的个体间差异。因此，目前的精神病研究试图通过将临床信息与一系列生物学测量相结合来建立预测结果的模型。在这里，我们回顾了精准精神病学应用于精神病性疾患的最新进展，并考虑了在临床实践中实施这种方法相关的挑战。
据欧盟委员会网站报道，欧盟“改变自我”（ALTEREGO）项目帮助研究人员开发出了一款利用人工智能的“镜像游戏”，提供了一种经济实惠的诊断和监测精神分裂症的非侵入方法。 该项目开发了可与患有精神分裂症等社交障碍的患者互动的人工智能。这一成果可以为各年龄段精神分裂症患者提供可靠、适应性强、经济可行的诊断和治疗监测方法。 最新研究于2017年2月1日在《自然》期刊发表，描述了一项名为“镜像游戏”的协调任务。在游戏中，患者需要模仿屏幕上的计算机化身或人形机器人“伙伴”。该游戏可通过识别和分析在运动和社交互动中的不
本发明公开了一种语音情感和面部表情双模态识别系统,包括情感数据的输入及其预处理模块、情感特征提取模块以及特征融合情感识别模块;情感数据的输入及其预处理模块,用于选择和建立所使用的情感数据库,根据不同数据库的数据特征以及不同模态数据的特性选择预处理方法;情感特征提取模块,用于表情特征提取和语音特征提取,表情特征包括LBP特征;本发明在保留整体信息完整性情况下,考虑了不同模态特征,不同特征种类间的差异性,增强了特征层融合的性能,在建立大数据和神经网络模型等基础上,通过数据采集和标注建立训练数据库,能快速分析和筛查精神病患者病情。
01 一个士兵爱上一个公主，公主告诉他，如果他愿意连续100个晚上守在她的阳台下，她就接受他。于是士兵照做了，他等了一天，两天，三天……直到第九十九天，士兵离开了。为什么士兵不再坚持最后一天？因为那个士兵是程序员，他从0开始数的。 02 有些人，你不能说喜欢她，不能说讨厌她，不能说不再认识她。她就像是代码里的Exception一样，尽管很多时候你不期望她的出现，但是有时候你还得自己去自定义。 03 人生三大幻觉: 1.这个算法是最好的, 2.这个代码不可能有Bug的,3. 马上就可以发布了。 04 六点登山
社会和职业障碍加剧了精神病和抑郁症的负担。目前我们需要一种风险分层工具来为处于这些疾病风险中的早期阶段的个人提供个性化的功能障碍预防策略。 目的：
背景:抗精神病药物是精神病发作的首选治疗药物，但抗精神病药物治疗反应(AP-R)是不可预测的，只有在治疗数周后才变得清晰。目前还没有AP-R的生物标志物。我们回顾了功能性磁共振成像功能连通性(fMRI-FC)是AP-R的预测因子或可作为精神病AP-R的生物标志物的假设证据。
在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。
大数据文摘出品 作者：Caleb 疫情还远未散去。 4月6日，根据国务院联防联控机制新闻发布会，3月1日至4月5日，全国累计报告本新冠肺炎感染者176455例，波及29个省份，国家卫健委疾控局副局长、一级巡视员雷正龙表示，总体上呈现出流行范围广，规模性疫情与散发疫情交织的特点。 雷正龙强调，目前，上海市疫情属于高峰期，累计报告新冠感染者超过9万例，发生了较多的社区传播，并外溢到多个省、市，防控形势非常严峻。 也正是因为此，上海仍然在实行居家隔离政策。 在这样的环境下，一些本身有过心理病史的患者很容易会
谷氨酸和多巴胺系统在神经元信号方面发挥着不同的作用，但两者都被认为对精神分裂症的病理生理学有很大贡献。本文作者将这两个信号系统与精神分裂症的病因联系起来进行研究。作者研究了来自尸检、临床、药理学和神经影像学的证据。药理学和临床研究表明这两个通路都与精神分裂症有关，而多巴胺系统的体内成像一致确定精神分裂症中纹状体多巴胺合成和释放能力升高。谷氨酸系统的成像和多巴胺系统在其他方面的研究产生了不太一致的结果，这可能是由于方法学限制和疾病的异质性。越来越多的证据表明，精神分裂症的遗传和环境风险因素是谷氨酸能和多巴胺能功能破坏的基础。然而，虽然遗传影响可能直接导致谷氨酸功能紊乱，但很少有遗传风险直接牵涉到多巴胺系统，这表明多巴胺信号的异常可能主要是由其他因素引起的。作者讨论了这两个系统相互作用的神经回路，以及它们的中断如何导致精神病症状。作者还讨论了现有治疗方法的运作机制，以及最近的研究如何突出了开发新型药物疗法的机会。最后，考虑了该领域尚未解决的问题，包括在精神分裂症中谷氨酸和多巴胺功能的性质方面仍有哪些未知因素，以及在开发新疗法方面需要取得哪些进展。本文发表在World Psychiatry杂志。(可添加微信号siyingyxf或18983979082获取原文及补充材料，另思影提供免费文献下载服务，如需要也可添加此微信号入群，原文也会在群里发布)。
问耕 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 猝死，对人类威胁最严重的疾病之一。每年，美国都有超过40万人在医院发生猝死，这也是美国第三大死亡原因。 现在，AI来拯救生命了。 正式的。
听觉言语幻觉(AVH，也就是幻听)在精神病患者中出现，但也作为其他病症的一种症状，甚至在健康人中也存在。目前关于AVH起源的几种理论趋于一致，神经影像学研究表明，语言、听觉和记忆/边缘网络具有特殊的相关性。然而，这些理论与实验证据间的统一性是缺失的。也就是说，影像学发现的证据是零散的，并未与系统的理论之间构成严密的逻辑关系来支撑或者反对某种理论。
精神分裂症患者存在认知、情绪和知觉的脑回路异常。有相当多的证据表明，精神分裂症的神经病理学包括丘脑。丘脑是一个关键的皮层下回路中枢，也是一个重要的皮质活动调节器。但丘脑是一个高度异质性的结构，由几个核团组成，各自有着不同的输入和皮质连接。传统的神经影像学方法的局限性和充满争议的尸检脑研究结果，导致学界很难确定精神分裂症的丘脑病理学，即精神分裂症的病理学基础到底是广泛涉及于丘脑还是局限于特定的丘脑皮质回路。静息态功能磁共振成像在了解大规模的大脑功能组织和研究与精神疾病有关的神经回路方面已被证明是非常重要的。本文总结了精神分裂症患者丘脑-皮层功能连接的静息态fMRI研究，特别注意了丘脑-皮质网络功能障碍的发展过程，诊断特异性，和临床相关性。本文发表在Schizophrenia Research杂志。
大数据文摘出品 编译：龙牧雪 不知道你有没有看过希区柯克的电影《惊魂记》。整部电影弥漫着惊悚和恐怖的气息，直到结尾，你还不得不接受来自精神分裂的汽车旅馆老板Norman的诡异凝视。 这绝对是文摘菌看过的恐怖电影之最 如果Norman是个AI，会不会更令人毛骨悚然？ MIT最近做了这样一个心理变态AI，还受《惊魂记》影响，给AI取名为Norman。 怎么个变态法？ 先说一般的AI。给AI看一些图片，AI可以给图片做个标注，告诉你图片里有什么，类似于看图说话。就像下面这样： AI能识别出图片里的“飞机”，是因为
估计没有人能预测奥斯卡得主影星罗宾威廉斯会自杀，或者说他们能预测吗？当有人自杀时，反应往往是相同的。难以置信，但事实摆在眼前；沮丧；或去谈论一个人生命的最后时刻。 现在，通过研究打算自杀的人和真正自杀的人的大脑，美国和欧洲两组基因组研究人员声称，他们可以利用DNA测试来实际预测，谁将试图自杀。 然而，自杀测试研究仍处于初步阶段，存在争议性，但“自杀基因”并不像听起来那么稀奇。一个人结束自己生命的机率其实是可能遗传的，现在很多科研团队，参与了整个人类基因组研究，以期找到自杀的生物学原因。 基于这种基因研究，一
摘要：精神分裂症是全球致残的主要原因。目前的药物治疗主要使用一种机制-多巴胺D2受体阻断，但结果往往显示出有限的疗效和耐受性差。这些限制突出了需要更好地了解疾病的病因，以帮助发展替代治疗方法。在这里，我们回顾了最新的荟萃分析和其他关于前驱、首发和慢性精神分裂症的神经生物学研究结果，以及它们与精神病症状的联系，重点是来自精神分裂症患者的影像学证据。这一证据表明，与健康个体相比，区域特异性神经递质改变，包括基底神经节谷氨酸和多巴胺含量较高。我们考虑皮质-丘脑-纹状体-中脑回路的功能障碍如何改变大脑信息处理，从而成为精神病症状的基础。最后，我们讨论了这些发现对开发新的、基于机制的治疗方法和精确医学对精神病症状、阴性症状和认知症状的影响。
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摘要：意识障碍是检验意识理论(ToCs)预测的有效方法。迄今为止，ToCs主要集中在定量意识障碍，如昏迷、植物人状态、空间忽略和偏视。相比之下，精神疾病很少受到关注，使其对意识研究的贡献几乎未被探索。因此，本文旨在评估ToCs与精神疾病之间的关系，即当前ToCs在多大程度上可以解释精神障碍。首先，回顾了将每种ToC与精神疾病联系起来的直接和间接证据。接下来，根据ToCs的理论和方法基础对其进行区分，强调它们如何独特地处理意识经验的神经、认知和现象学，进而处理精神障碍。最后，我将引用一个具体的症状来直接比较Toc的解释力。总的来说，时空意识理论(TTC)似乎为精神疾病提供了一个更全面的解释，表明可能需要一个新的意识维度(即意识形式)来解决意识经验中更多的定性变化。
过去十年，精神疾病和EEG相关研究有所增加。Abby P. Clark等人在Neuroscience and Biobehavioral Reviews发表文章。本研究回顾了68篇相关研究，从精神疾病的几个理论模型着手，分析目前脑电方向的一些研究成果，涉及早/中/晚期ERP成分和频谱分析，对精神疾病的理论模型进行进一步的论证，并为未来研究提供依据。
思恩点评 打开WIKIPEDIA输入Thomas R. Insel，已经能在第一段末尾看到这位神经科学界大牛加入Google X的讯息。这是一个强信号，继去年Google和Facebook瓜分深度学习界两位大牛Geoff Hinton和Yann LeCun后，只用了不到一年，深度学习带来的机器人热已经横扫全球。今天，我们不仅可以借此预测未来一年认知神经科学在全球产业界的落地开花，更可以认清另外两个大势： 一是在生命科学领域，基于深度学习的数据挖掘以及深入应用，已经遇到瓶颈，需要具备相关领域知识和技能的人才加
大数据文摘授权转载自将门创投 作者：seven 20世纪60年代，麻省理工学院人工智能实验室的Joseph Weizenbaum编写了第一个自然语言处理（NLP）聊天机器人ELIZA[1]，ELIZA通过使用模式匹配和替换方法，证明了人类和机器之间进行交流的可行性。作为第一批能够尝试图灵测试的程序之一，ELIZA甚至可以模拟心理治疗师，将精神病患者刚刚说过的话复述给他们。虽然ELIZA已经能够直接参与对话，但其缺乏真正的语言理解力。 随着NLP技术的快速发展，像GPT-3这样的大型语言模型（large la
优秀程序员的 18 大法则 经过多年的积累，我发现，下面这些基本的指导法则，可以帮助我成为一个更加高效的程序员。 程序设计法则，与设计和工程的原理密切相关。下面这些编程法则帮助我让我获益匪浅，所以我想
人类的脑电图中脑波频率一般在0.5～30Hz，通常按照频率进行分类以表示各种成分。下面是国际上的分类标准。一般将比α波慢的δ波与θ波统称为慢波；而将比α波快的β波和γ波统称为快波。
帕金森病是当前最严重的神经退行性疾病，其神经变性除了导致患者的运动障碍以外，对其高级认知功能也有一定损害，其中对帕金森病人的奖赏系统的研究是众多研究者关注的重点。有研究认为，帕金森病的冲动性可能是由于对奖励的错误评估或抑制不当选择的失败而导致的。尽管先前的研究表明，不同的神经网络构成了这些认知操作的基础，但对帕金森病患者的神经网络及其与冲动的个体间差异的关系的研究却很少。
最近我有幸参加在墨尔本召开的 2017 Web Directions Code 大会。我和 Mark Dalgleish 还有 Glen Maddern （他的演讲非常精彩）被分到了一个演讲小组里。我们做了一系列关于 CSS 的演讲，在小组讨论中，我们讨论了一个问题：“只会写 CSS 和 HTML、不会写 JavaScript 的人在行业中还有一席之地吗”。
indianexpress AI科技评论按：今天是愚人节，然而学术圈并不平静， 比西方记者跑得都快的AI科技评论编辑整理了今日的一本正经胡说八道 的学术热点，一起来看看都发生了哪些大新闻吧。 MIT教授宣布解决P=NP难题，被送精神病院 MIT CSAIL 今日在官网上公布了一个惊人的消息：MIT 教授 Erik Demaine 解决了一个数十年的难题 P=NP，而当事人 Demaine 教授则被保全抓走，遣送精神病院。 根据视频拍摄者的回忆，事情是这样的： 在昏昏欲睡的课堂上，MIT教授 Erik D
重复经颅磁刺激(rTMS)是治疗阿尔茨海默病的一种非侵入性治疗方法。阿尔茨海默病患者主要表现为以楔前叶为关键节点的默认模式网络的改变。在这里，我们伪设以楔前叶为目标的经颅磁刺激是减缓阿尔茨海默病患者认知和功能衰退的一种有前途的策略。
Alex 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 精神分裂症和痴呆症对大脑功能的影响，竟然有许多相似之处！ 最近一项研究利用机器学习首次发现，41%的精神分裂症患者具有某种痴呆症的症状。 这种疾病名为变异型额颞叶痴呆（简称bvFTD，不同于老年痴呆），是痴呆症的一种，患者在早期会出现性情大变等症状。 要知道，多年以来，众多研究者都认为，精神分裂症和bvFTD截然不同。 甚至纷纷排队“打脸”现代精神病学创始人埃米尔·克雷佩林（Emil Kraepelin）…… 因为克雷佩林在120年曾创立了“早发性
大数据文摘作品 编译：小饭盆、姜范波 这是首次在人类身上做测试：通过大脑植入物即提供电脉冲来调节人的感知和行为。由美国军方研究机构，美国国防部高级研究计划局（DARPA）资助的两个研究小组已经开始对“闭环”的大脑植入物进行初步试验。这种大脑植入物通过算法来检测心理疾病相关的模式。这些设备在没有医生干涉的情况下，可以使大脑恢复到健康状态。 上周在华盛顿召开的神经科学学会（SfN）会议上展示的这项工作，能够提供一种新的用于治疗严重精神疾病的方法来代替当前传统治疗方法。同时，这也会导致棘手的伦理问题，因为这种
物联网技术可以为专业人士提供补充，帮助他们为患有精神疾病的患者改善健康状况。聊天机器人可能是使用户意识到是时候寻求其他帮助的第一件事。
目前最火热的两个领域——物联网和人工智能之间将会产生怎样的化学反应。 人工智能和物联网的世界显然是令人兴奋的，但目前看来，依然有一些关键的技术问题需要解决，特别是关于开发者方面的问题。在这篇文章中，
大数据文摘作品 编译：惊蛰、一针、龙牧雪 想象一下，如果电脑可以把你心中所想表现出来会怎样。 听起来感觉太遥远？然而最近，四位来自日本京都大学的科学家的研究成果，让这样的想象离落地更进一步。Shen Guohua、Tomoyasu Horikawa、Kei Majima 和Yukiyasu Kamitani在BioRxiv上发表了他们利用AI来解码人类思维的研究成果。 机器学习以前就曾被用来研究脑部扫描（MRI，即核磁共振）。给人类看一些简单的图像，比如黑白字母、简单的几何图形，AI能根据脑部活动的信号图还
当前生物精神病学的一个紧迫问题是阐明导致主要精神疾病表现的大脑发育模式，其中一个很有价值的范例是对精神分裂症和双向情感障碍风险增加的年轻人研究。精神分裂症和双向情感障碍可由遗传介导，从而使这些疾病患者的后代也成为了高危人群。除了遗传倾向外，父母患有精神疾病也会增加儿童期环境压力，从而进一步增加患精神疾病的风险。确定这些高危后代的精神障碍可能有助于阐明在已确定的疾病中观察到的大脑异常的发育起源，并有助于制定旨在改善或预防精神病的早期检测和干预策略。
情绪是对一系列的主观认知经验的通称，它包括人对外界刺激或自身刺激的心理反应，以及其伴随的生理反应。美国心理学家William James以及丹麦生理学家Carl Lange先后于1884年和1885年提出了情绪的定义，这就是著名的James-Lange theory, 该理论认为情绪是植物性神经系活动的必然产物。而生理心理学家Walter BradfordCannon对上述的理论提出了质疑，并提出了中枢神经系统的丘脑是真正影响到情绪变化的中心系统。经过Cannon的学生菲利普.巴德的研究和扩展，形成了Cannon-巴德情绪理论。在20世纪60年代，S.Schachter andJ.Singer通过实验之处，情绪其实是周边环境状态和个体的生理状态相结合以后通过大脑处理后展现出来的结果，该理论被称为S.Schachter-J.Singer 理论。心理学家Richard StanleyLazarus指出，情绪本质是个体对自己周围环境事物的感知反应，是人与环境交互得到的结果。
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人机对话（Human-Machine Conversation）是指让机器理解和运用自然语言实现人机通信的技术，如图1所示。通过人机对话交互，用户可以查询信息，如示例中的第一轮对话，用户查询天气信息；用户也可以和机器进行聊天，如示例中的第二轮对话；用户还可以获取特定服务，如示例中的最后两轮对话，用户获取电影票预定服务。
想象一下，在一堆数码照片中快速搜索你想要的人或图像。或者在不拿笔的情况下，画出你喜欢的人的样子。一台能读懂你的大脑的计算机会在日常生活中提供很多帮助。现在，科学家们已经创造出了第一个这样的算法，能够解
一名程序员在许多事物缠身，心里烦乱的情况下如何排解呢？Google Dart团队的一名工程师通过编写一个“垃圾收集器”来调整自己，而且起到了一个非常好的效果，但是，他只用了200行C 语言代码，大家不妨来学一下，大概有如下几点： 精简、复用、再复用 标记并清理 对象对 小虚拟机 标记 清理 你成功了！如果你全部照做了，那你现在已经得到了一个简单的垃圾收集算法的句柄。如果你想看完整的代码，在这里。 你可以在这上面做一大堆的优化（像在GC和程序设计语言这些事情中，90%的努力都在优化上），但它的核心代码可是
今天为大家介绍的是来自Tracey Pirali的一篇综述论文。氘代替氢原子的替代反应将在分子中增加一个中子。尽管这是一个微小的变化，但这种结构修饰被称为氘化，可能会改善药物的药代动力学和/或毒性特性，从而与非氘化的对应物相比，在疗效和安全性方面可能带来改进。最初主要通过“氘开关”方法开发已上市药物的氘代物，如氘替贝嗪，该药物于2017年成为首个获得FDA批准的氘代药物。在过去几年中，研究重点已转向将氘化应用于新型药物发现，2022年FDA批准了创新的全新氘化药物德克拉伐替尼。在综述中，作者突出了药物发现和开发中氘化领域的关键里程碑，强调了最近和具有指导意义的药物化学计划，并讨论了药物开发者面临的机遇和障碍，以及尚待解决的问题。
精神疾病包括复杂的认知和情感异常，是最使人衰弱和对了解最少的疾病之一。目前的治疗主要依赖于针对大脑功能(药物)或学习过程(心理治疗)的干预措施。关于这些干预措施如何介导其治疗效果的机制仍不清楚。从20世纪90年代初开始，无创功能神经成像，加上认知神经科学的平行发展，似乎标志着精神病学以神经生物学为基础的诊断和治疗的新时代的到来。然而，尽管进行了30年的神经影像学研究，我们仍然缺乏任何精神疾病的神经生物学解释。同样，功能性神经影像学在临床决策中不起作用。在此，我们对这一僵局提出了批判性评论，并建议该领域如何更好地发展，并提供有影响的神经生物学见解。
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