抑郁症是一种常见且严重的精神障碍,其发病机制复杂,主要涉及遗传、环境和神经生物学等多因素交互作用,准确理解其发病机制并实现精准诊疗至关重要。功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)技术和机器学习算法的...抑郁症是一种常见且严重的精神障碍,其发病机制复杂,主要涉及遗传、环境和神经生物学等多因素交互作用,准确理解其发病机制并实现精准诊疗至关重要。功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)技术和机器学习算法的发展为抑郁症研究提供了新的视角和方法,在揭示抑郁症脑网络机制及辅助诊疗方面展现出巨大潜力。然而,该领域仍面临诸多挑战,如数据异质性高、多中心标准化不足、对脑网络动态特性挖掘不深以及临床转化路径尚未打通等局限。本文系统梳理了fMRI与机器学习在抑郁症脑网络机制与诊疗中的研究现状,并指出未来应致力于推动多中心数据的标准化采集与处理、整合多模态神经影像信息、引入动态图神经网络等先进模型以刻画脑网络的时序演化规律,旨在为突破当前研究瓶颈、构建基于脑网络的抑郁症精准诊疗体系提供理论依据与前瞻方向。展开更多
文摘抑郁症是一种常见且严重的精神障碍,其发病机制复杂,主要涉及遗传、环境和神经生物学等多因素交互作用,准确理解其发病机制并实现精准诊疗至关重要。功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)技术和机器学习算法的发展为抑郁症研究提供了新的视角和方法,在揭示抑郁症脑网络机制及辅助诊疗方面展现出巨大潜力。然而,该领域仍面临诸多挑战,如数据异质性高、多中心标准化不足、对脑网络动态特性挖掘不深以及临床转化路径尚未打通等局限。本文系统梳理了fMRI与机器学习在抑郁症脑网络机制与诊疗中的研究现状,并指出未来应致力于推动多中心数据的标准化采集与处理、整合多模态神经影像信息、引入动态图神经网络等先进模型以刻画脑网络的时序演化规律,旨在为突破当前研究瓶颈、构建基于脑网络的抑郁症精准诊疗体系提供理论依据与前瞻方向。
