的大脑结构新近发作的精神病和抑郁症患者的研究可以为这些疾病及其发展提供重要的生物学见解。
一项新的研究发表在生物精神病学,伯明翰大学的研究人员表示，通过检查大脑结构核磁共振扫描，可以确定最容易出现不良结果的患者大脑．
通过在疾病的早期阶段识别这些患者，临床医生将能够提供更有针对性和更有效的治疗。
“目前，我们诊断最多精神健康障碍主要作者帕里斯·亚历山德罗斯·拉卢西斯说:“这是基于患者的病史、症状和临床观察，而不是生物学信息。”“这意味着患者的疾病可能有相似的潜在生物学机制，但诊断却不同。通过更全面地了解这些机制，我们可以为临床医生提供更好的工具来规划治疗方案。”
研究人员使用了大约300名最近发作的精神病和最近发作的抑郁症患者的数据PRONIA研究。PRONIA是欧盟资助的一项研究精神病预后工具的队列研究，正在包括伯明翰在内的七个欧洲研究中心进行。
研究人员使用机器学习算法来评估患者脑部扫描的数据，并将这些数据分组或聚类。根据扫描结果确定了两个群集，每个群集都包含精神病患者和抑郁症患者．每个聚类都显示出与其恢复可能性密切相关的独特特征。
在第一个簇中，较小的卷灰色事-皮肤内部较暗的组织大脑参与肌肉控制和记忆、情绪和决策等功能的患者的预后较差。相比之下，在第二组中，较高水平的灰色事信号病人更有可能从疾病中恢复良好。
然后用第二种算法来预测病人的状况初步诊断后9个月。研究人员发现，与传统诊断系统相比，使用基于生物的聚类预测结果的准确性更高。
证据还表明，患者在低容量的集群灰色事在他们的脑部扫描中，可能有更高水平的炎症，更差的注意力，以及其他先前与之相关的认知障碍抑郁症和精神分裂症．
最后，该团队在德国和美国的其他大型队列研究中测试了这些聚类，并能够显示相同的识别聚类可以用于预测患者的预后。
Lalousis解释说:“虽然PRONIA研究包含了最近被诊断出患有这种疾病的人，但我们使用的其他数据集包含了患有慢性疾病的人。”“我们发现，病人患病时间越长，就越有可能被归入第一类。灰色事体积．这确实增加了证据，结构核磁共振扫描可能能够提供有用的诊断信息，以帮助指导目标治疗决定．’
该团队的下一步是在临床中验证集群，实时收集患者数据，然后计划进行更大规模的临床试验。
