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抑郁症和焦虑症是全球性的重大公共卫生问题，其治疗过程因病因和患者表现的多样性而变得复杂，超过三分之一的重度抑郁症患者和近半数的广泛性焦虑障碍患者对标准治疗无反应。科研工作者一直致力于为这些疾病开发更为精确的治疗方法，但目前缺少一种能够量化并分类抑郁症和焦虑症患者神经生物学功能障碍的系统，即所谓的“生物型”分类法。理想状态下，这种分类法应能根据患者的神经生物学特征，将他们分为不同的亚组，并为每个亚组提供特定的治疗方案。
功能性磁共振成像(fMRI)是一种常用于识别患者神经生物学功能障碍的方法。研究者通常利用fMRI来记录大脑在静息状态和执行特定任务时的神经活动差异，从而确定功能障碍的精确位置和性质。
斯坦福大学医学院的研究团队结合fMRI和机器学习技术，定义了六种不同的抑郁症和焦虑症生物型，这些生物型是根据大脑在不同状态下的神经网络特征来区分的。研究还发现，其中三种生物型对特定治疗有反应。这项研究的成果已在《自然·医学》杂志上发表。
这项研究提供了一种新的定量方法，用以解析抑郁症和焦虑症的生物学多样性，为精神病学的精准治疗开辟了新途径。研究团队对801名被诊断为抑郁症或焦虑症的个体（其中95%未接受过治疗）以及137名健康对照者进行了fMRI扫描，分别在大脑静息状态和执行认知与情绪任务时进行。之后，他们使用聚类分析和机器学习技术对成像结果进行处理，根据大脑神经活动模式将患者分组。
此外，研究者还挑选了250名参与者，让他们接受三种常见的抗抑郁药物（艾司西酞普兰、舍曲林和文拉法辛）中的一种或行为干预治疗，以评估不同生物型对特定疗法的反应。通过肘部法则，研究者确定了六种生物型，并通过交叉验证确认了分类的稳定性。每种生物型根据其神经回路和特征被赋予特定的字母标识，例如D代表默认网络，S代表凸显网络，A代表注意网络，NS、NTC和NTN分别代表由不同类型刺激激活的负面情绪回路，P代表积极情绪回路，C代表认知回路。每种回路的特征则通过下标进行区分，如C代表连接性，A代表活动，+/-代表功能障碍的趋势。
研究人员对每种生物型的严重症状、行为功能障碍以及治疗后的变化进行了评估，发现基于神经活动分类的生物型与症状严重程度和行为功能障碍有关联。例如，CA+型生物型的个体表现出认知控制网络的过度活跃，这组人在快感缺乏、焦虑、负面情绪和威胁失调方面更为严重，在执行功能测试中表现较差，在Go-NoGo测试和持续性注意力测试中也显示出更多的错误。
这项研究首次证明了抑郁症可以根据大脑功能的不同破坏模式进行分类。基于生物型的治疗方案可能更具有针对性，例如对于注意力和执行功能相关脑区神经活动较弱的患者，选择能够提高这部分神经活动的药物可能会带来更好的治疗效果。
目前，研究团队正在扩大成像研究的范围，并希望在已定义的六种生物型中测试更多的治疗方法，包括一些传统上不用于治疗抑郁症的药物。他们的目标是确定最有效的治疗方法，推动精神病学进入精准治疗的新阶段。
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