脑电波可能有助于预测谁将从抗抑郁药中受益
使用诸如SSRIs(例如Prozac和Zoloft)之类的药物治疗抑郁症是命中注定的事情，估计有20％的患者比安慰剂受益更多.到目前为止，还很难预测哪些患者可能是幸运的患者.
但是斯坦福大学的研究人员描述了一种测试，可以帮助预测谁会或不会从普通抗抑郁药Zoloft中受益.
博士后研究员魏武及其同事在2月10日的《自然生物技术》杂志上撰文指出，脑电图(EEG)数据可预测哪些患者使用了广泛处方的抗抑郁药后得到改善.
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斯坦福大学的团队使用一种称为潜伏空间分析(ML)的机器学习(ML)系统，比较了抑郁症患者的治疗前静息状态脑电图(EEGrs)，然后给他们服用安慰剂或Zoloft.治疗后，研究人员使用汉密尔顿抑郁评估量表分析了安慰剂组和Zoloft治疗组中哪些患者的病情好转.
潜在空间ML系统发现患者的脑电图模式与他们的抑郁症状减轻程度之间具有统计学意义的.6相关性.
尽管脑电图并不是治疗结果的完美预测指标，但ML脑电波分析的效果远胜于偶然性，这表明，未来，医生可能会针对抑郁症患者开出哪些药物做出更明智的选择，不必等待八周或更长时间来了解某种药物是否可以减轻抑郁症状.
斯坦福大学使用脑电图预测治疗结果的工作只是正在开发的用于确定哪些患者对哪些药物产生反应的几种新诊断方法之一.例如，在新兴的药物遗传学领域的研究表明，对抑郁症患者进行基因筛查不仅可以最终帮助预测哪些患者对不同药物的反应最佳，而且还可以预测哪些患者最有可能出现不良副作用.
像EEG分析一样，药物遗传学远非完美.但是，这种新兴的诊断方法最终可以显着减少如今在抑郁症治疗中常见的漫长的试错期，并更快地使患者走上康复之路.
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