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AI人工智慧解碼重複性負面思考：機器學習預測反芻思維，深入研究抑鬱症
AI人工智慧解碼重複性負面思考：機器學習預測反芻思維，深入研究抑鬱症
July 10, 2023
重點摘要：
一組研究人員利用機器學習開發了一種預測模型，以識別持續負面思考，或反芻思維的模式。
研究人員假設某些腦區，如背部前額內偶皮層（dmPFC）之間的動態連接變異可能與反芻思維相關。他們使用功能性磁共振成像（fMRI）來測量參與者的腦活動。
這種創新模型可能為抑鬱症提供有價值的生物標記，幫助早期發現和監測治療進度。
關鍵事實：
1. 研究小組成功地訓練了機器學習模型，以根據參與者的fMRI數據來估算反芻分數。
2. 在所有默認模式網絡區域中，只有基於背部前額內偶皮層（dmPFC）的模型成功地預測了反芻分數。
3. 該模型也成功地預測了實際罹患主要抑鬱症（MDD）患者的抑鬱分數，突顯了其作為抑鬱症有價值生物標記的潛力。
來源：Institute for Basic Science
我們的思想經常陷入重複的思考，例如過去的錯誤、遺憾、不安全感或未解決的衝突。這種持續的負面思考模式被稱為反芻，它可能對心理健康產生不利影響，導致抑鬱症和焦慮症等病症。
認識到反芻思維是抑鬱症的主要風險因素，研究人員一直在努力確定其神經簽名並開發早期檢測方法。
一組由基礎科學研究所（IBS）內部的神經科學影像研究中心（CNIR）的金貞佑領導的科學家，與亞利桑那大學和達特茅斯學院的研究人員合作，進行了一項研究，利用機器學習的力量開發反芻的預測模型。
之前的研究將稱為“默認模式網絡”（DMN）的腦區網絡與反芻相關聯。然而，負責個體差異反芻的特定區域仍不清楚。
該團隊假設，由於其時間持久性，測量腦區間互動穩定性的動態連接變異可能與反芻相關。
為了測試這一點，他們使用功能性磁共振成像（fMRI）測量休息狀態下的健康參與者的腦活動。研究人員以每個DMN區域與全腦區域間的動態連接變異作為輸入，以自我報告的反芻分數作為輸出，訓練機器學習模型根據參與者的fMRI數據來估算反芻分數。
在所有DMN區域中，只有基於背部前額內偶皮層（dmPFC）的模型成功地預測了健康參與者的反芻分數。
此外，發現dmPFC與下前額葉回，以及小腦之間的動態連接對於預測反芻特別重要。
這些發現強調了dmPFC在反芻和抑鬱中的重要性，這與先前將該區域與個體的高級反思過程相關的研究相符。
值得注意的是，該模型也成功預測了實際患有主要抑鬱症（MDD）的患者的抑鬱分數。因此，該模型顯示出作為抑鬱症有價值生物標記的前景，幫助識別風險個體並監控治療進程。
通過揭示反芻的神經基礎及其與抑鬱的相關性，這項研究有助於推進心理健康研究，並可能導致更有效的干預措施和改善抑鬱個體的結果。
首席作者WOO Choong-Wan教授表示：“自然思維流的動態模式對我們的情緒和情緒狀態有很大影響。
“反芻是最重要的思維模式之一，這項研究顯示，反芻的傾向可以從使用fMRI測量的腦連接中解碼出來。
“我們希望這項研究將繼續推進，未來，神經影像學可以用來監測和管理心理健康。”
研究人員計劃使用更大且更多元化的人群來驗證和完善預測模型。他們還打算探索該模型在臨床設置中的可能應用，並將其與現有的診斷和治療方法整合。
在這個領域的持續研究可能會導致針對反芻和抑鬱更有效的個性化干預，最終改善受這些病症影響的個體的生活。
一組研究人員利用機器學習開發了一種預測模型，以識別持續負面思考，或反芻思維的模式。
研究人員假設某些腦區，如背部前額內偶皮層（dmPFC）之間的動態連接變異可能與反芻思維相關。他們使用功能性磁共振成像（fMRI）來測量參與者的腦活動。
這種創新模型可能為抑鬱症提供有價值的生物標記，幫助早期發現和監測治療進度。
關鍵事實：
1. 研究小組成功地訓練了機器學習模型，以根據參與者的fMRI數據來估算反芻分數。
2. 在所有默認模式網絡區域中，只有基於背部前額內偶皮層（dmPFC）的模型成功地預測了反芻分數。
3. 該模型也成功地預測了實際罹患主要抑鬱症（MDD）患者的抑鬱分數，突顯了其作為抑鬱症有價值生物標記的潛力。
來源：Institute for Basic Science
我們的思想經常陷入重複的思考，例如過去的錯誤、遺憾、不安全感或未解決的衝突。這種持續的負面思考模式被稱為反芻，它可能對心理健康產生不利影響，導致抑鬱症和焦慮症等病症。
認識到反芻思維是抑鬱症的主要風險因素，研究人員一直在努力確定其神經簽名並開發早期檢測方法。
一組由基礎科學研究所（IBS）內部的神經科學影像研究中心（CNIR）的金貞佑領導的科學家，與亞利桑那大學和達特茅斯學院的研究人員合作，進行了一項研究，利用機器學習的力量開發反芻的預測模型。
之前的研究將稱為“默認模式網絡”（DMN）的腦區網絡與反芻相關聯。然而，負責個體差異反芻的特定區域仍不清楚。
該團隊假設，由於其時間持久性，測量腦區間互動穩定性的動態連接變異可能與反芻相關。
為了測試這一點，他們使用功能性磁共振成像（fMRI）測量休息狀態下的健康參與者的腦活動。研究人員以每個DMN區域與全腦區域間的動態連接變異作為輸入，以自我報告的反芻分數作為輸出，訓練機器學習模型根據參與者的fMRI數據來估算反芻分數。
在所有DMN區域中，只有基於背部前額內偶皮層（dmPFC）的模型成功地預測了健康參與者的反芻分數。
此外，發現dmPFC與下前額葉回，以及小腦之間的動態連接對於預測反芻特別重要。
這些發現強調了dmPFC在反芻和抑鬱中的重要性，這與先前將該區域與個體的高級反思過程相關的研究相符。
值得注意的是，該模型也成功預測了實際患有主要抑鬱症（MDD）的患者的抑鬱分數。因此，該模型顯示出作為抑鬱症有價值生物標記的前景，幫助識別風險個體並監控治療進程。
通過揭示反芻的神經基礎及其與抑鬱的相關性，這項研究有助於推進心理健康研究，並可能導致更有效的干預措施和改善抑鬱個體的結果。
首席作者WOO Choong-Wan教授表示：“自然思維流的動態模式對我們的情緒和情緒狀態有很大影響。
“反芻是最重要的思維模式之一，這項研究顯示，反芻的傾向可以從使用fMRI測量的腦連接中解碼出來。
“我們希望這項研究將繼續推進，未來，神經影像學可以用來監測和管理心理健康。”
研究人員計劃使用更大且更多元化的人群來驗證和完善預測模型。他們還打算探索該模型在臨床設置中的可能應用，並將其與現有的診斷和治療方法整合。
在這個領域的持續研究可能會導致針對反芻和抑鬱更有效的個性化干預，最終改善受這些病症影響的個體的生活。