AI解读脑电波！AI＋脑深电刺激技术，为抑郁症治疗带来全新的变革

两条带电极的电线（白线）被植入大脑皮层下的扣带皮层

导读

要追踪患者心脏类疾病，我们可以测血压；要检查患者的糖尿病，我们可以测胰岛素。但要判断患者抑郁症是否好转，我们该测什么呢？

过去，这种评估通常依赖患者自行完成。通过填写调查问卷等方式进行自我评估，医生再根据报告制定治疗方案。然而，这种方法不仅不够准确，甚至可能干扰治疗方案的有效性。

如今，脑深部电刺激（DBS）技术的引进或可解决这一问题。

9月20日，《自然》（Nature）公布一项研究，研究人员运用人工智能（AI）技术，在接受深部脑刺激（DBS）治疗的抑郁症患者的脑部中找到了与康复相关的脑信号。

未来，这些信号或可成为衡量抑郁症治疗效果的一把标尺。

周    晨 | 撰文

抑郁症已经成为全球负担最重的疾病之一。

据世界卫生组织预估，全球约有5%的成年人患有抑郁症，且每年有70多万人因抑郁症自杀身亡。如此夸张的数据也让如何治疗抑郁症成为热门话题。

以波士顿马萨诸塞州综合医院的托德·赫林顿（Todd Herrington）为代表的研究团队发起了DBS项目，力图通过“AI＋DBS技术”，结合脑电信号、临床评分、面部表情数据等多模态数据，让AI技术实现了生物标志物的发现和分析。

在试验初期，研究团队面临一个问题，那就是现有的抑郁症治疗评估主要基于患者对自己的评估，患者如果在不同的心境下评估，说不定一天就能出七八个不同的结果。赫林顿就曾提到，“以患者自我报告数据为依据，临床医生很难区分正常的日常情绪波动还是病理性抑郁。”

这种不太准确的评估不仅影响了抑郁症疗效的评价，还扰乱了医生“对症下药”的思路，参与这项试验的纽约山岳西奈医学院的神经学家海伦·梅伯格（Helen Mayberg）指出，“医生只能依赖患者的自我报告数据，然后根据评估调整刺激电压。” 如果患者对自我评估不准确，那么制定针对性的刺激电压方案也将变得十分困难，因此早期DBS技术治疗抑郁症收效甚微。

托德·赫林顿

为了解决这一难题，DBS项目团队决定采用更客观的方式来评估抑郁症的康复情况。梅伯格及她的团队开发了一种DBS装置，该装置包括脑部活动测量传感器和用于脑部刺激的标准电极。他们将这个装置植入大脑的下扣带回皮质区域（大脑中调节情绪行为的地方）。

随后，研究团队基于试验对象的脑电记录训练了一款人工智能模型，AI算法不仅用于训练和验证模型，区分患者抑郁和康复的状态，准确率超过90%，而且该系统还用于从临床面部表情数据中提取特征，这些特征对于识别抑郁症患者的病态和稳定状态至关重要，为研究提供了宝贵的信息。

试验选择了10名严重抑郁症患者作为试验对象，此前他们对所有形式的治疗都没有产生积极效果。

但这10名参与试验的患者在经过24周的DBS治疗后，有9名患者的症状得到了显著的改善，其中7名符合疾病缓解的标准。

刺激电压变化一周前后SDC（左）和HDRS-17（右）的变化

有意思的是，其中一名患者在治疗四个月后反应良好，但又出现了复发状况。研究人员在审查参与者的脑记录数据后发现，在复发前一个月，“康复”的信号消失了。

目前，梅伯格及其同事已经对DBS装置进行了升级，且已获得了美国监管机构的批准，升级版的DBS装置可以通过非侵入式的方法进行治疗，即不再需要通过开刀植入芯片的方式，这样一来患者的接受度也会更高。

或许这一次，“AI＋DBS技术”也能为抑郁症治疗带来全新的变革。

参考资料

1.Is depression lifting? AI that interprets brain waves has answers.Nature.

2.Deep Brain Stimulation.Mayo Clinic.

3.抑郁障碍（抑郁症）.世界卫生组织.