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JAMA Netw. Open：机器学习解码大脑：精准预测PTSD症状新突破

news 来源：原创 2025/8/26 19:53:34

创伤后应激障碍（PTSD）是一种常见的心理健康状况，它可以在人们经历或目睹创伤性事件（如战争、严重事故、自然灾害、暴力攻击等）后发展。PTSD的症状可能包括 flashbacks（闪回）、噩梦、严重的焦虑、以及对创伤事件的持续回避。这些症状不仅影响患者的日常生活，还可能导致工作、人际关系和整体健康的重大挑战。尽管PTSD的诊断和治疗已经取得了一定的进展，但在创伤发生后的最初一年内，症状的严重程度在不同个体间存在巨大差异，这使得预测患者的病情发展变得异常困难。医生和研究人员一直在寻找更有效的方法来预测哪些患者可能会经历症状的恶化、改善或恢复。

2025年3月10日Ziv Ben-Zion教授及其研究团队在JAMA Network Open（IF=10.5）上发表题为“Connectome-based predictive modeling of PTSD development among recent trauma survivors”的文章。该研究创新之处在于，研究者首次利用功能性磁共振成像(fMRI)和机器学习技术，构建了一个能够预测创伤后应激障碍(PTSD)患者短期和长期症状严重程度的模型。该模型不仅能够识别关键的大脑网络，还能预测不同类型PTSD症状的发展，为早期诊断和治疗提供了新的科学依据。此外，研究揭示了大脑网络随时间的动态变化，为理解PTSD的神经机制和开发针对性治疗方法提供了重要线索。

在一项新的研究中，耶鲁大学的研究人员使用大脑成像和机器学习来构建模型，这些模型能够预测经历过创伤事件的人的短期和长期 PTSD 症状的严重程度。研究人员表示，这些发现提供了对 PTSD 和大脑的更深入理解，并可能在未来产生新的治疗靶点。图1展示了该研究的流程图。

图1 研究流程图

在研究PTSD时，研究者通常会关注杏仁核——大脑的“恐惧中心”，以及与记忆过程相关的海马体。然而，随着研究的不断深入，研究人员逐渐认识到，在精神疾病中，变化并非仅发生在孤立的大脑区域，而是体现在大规模的大脑网络中。为了捕捉这种更广泛的视角，本文研究人员使用功能磁共振成像（fMRI）来检查全脑功能连接模式。

在这项研究中，他们专门研究了在经历创伤性事件（如车祸、袭击或抢劫）后被送入综合医院急诊科的成年人。162 名参与者中的每一位在经历一个月后都接受了 fMRI 扫描;这些扫描是在个人休息时以及完成评估情绪反应性以及对风险和回报敏感性的任务时进行的。

参与者还在创伤事件发生后 1 个月、6 个月和 14 个月接受了 PTSD 严重程度的临床评估。在对患者的功能性大脑图像和临床评估训练机器学习模型后，研究人员发现该模型能够预测个体在创伤后 1 个月和 14 个月的 PTSD 症状严重程度。但该模型无法对六个月时间点的症状严重程度做出强有力的预测，研究人员表示，这可能是由于病情尚未稳定，并且个体之间的症状仍然存在显着差异。图2展示了机器学习模型在预测PTSD症状严重程度方面的潜力，以及模型预测与实际评估之间的相关性。

图2 创伤后应激障碍（PTSD）症状发展的预测图

该模型还确定了哪些大脑网络对每个时间点的预测最重要，以及哪些类型的症状被最强烈地预测。例如，在创伤后 1 个月，该模型准确预测了回避症状以及情绪和认知的负面变化，而在创伤后 14 个月，它更好地预测了侵入和过度觉醒症状。这项研究的动机是探索是否能够在大脑中及早发现一些迹象，从而预测哪些个体随着时间推移会出现更严重的PTSD症状，以及哪些人能够康复。研究结果表明，早期的大脑连接模式可以预测症状的轨迹，这不仅有助于PTSD的诊断和预测，甚至有望为未来的治疗提供支持。

研究人员认为，虽然该模型确定的一些大脑网络与之前对 PTSD 的研究一致，但两个——视觉和运动感觉网络——有点令人惊讶。他们怀疑这可能与闪回有关，闪回是 PTSD 的一种已知症状。图3揭示了创伤后大脑网络结构的变化，特别是在PTSD症状发展的早期和晚期阶段。这些信息有助于我们理解PTSD的神经生物学基础，并可能为未来的诊断和治疗提供新的线索。

图3 空间认知适应表现出视觉运动适应的标志性特征

研究结果还强调了 PTSD 随着时间的推移发生了多少变化。创伤后 1 个月最强的大脑网络和症状类型与 14 个月时最明显的不同。总体而言，这些发现可能会更清楚地说明如何最好地管理 PTSD。

参考文献：

Ben-Zion Z, Simon AJ, Rosenblatt M, et al. Connectome-based predictive modeling of PTSD development among recent trauma survivors. JAMA Netw Open 2025;8(3):e250331; doi: 10.1001/jamanetworkopen.2025.0331.

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