上海交大&广医最新研究：双相情感障碍诊断准确率达83%
上海交大&广医最新研究：双相情感障碍诊断准确率达83%
2024年7月，上海交通大学医学院松江研究院王杰研究员与广州医科大学脑科医院林康广教授团队在《生物精神病学》期刊上发表重要研究成果，提出了一种基于多模态神经影像技术的青少年双相情感障碍（BD）早期诊断新方法，准确率高达83%。这一突破性进展有望为精神疾病的早期干预提供新的可能。
双相情感障碍：早期诊断的挑战
双相情感障碍是一种严重的精神疾病，具有约70%的高遗传率，主要影响年轻群体。这种障碍通常最初表现为较轻的症状，然后发展成典型的表现，如患者极端的情绪波动，包括抑郁和躁狂发作。研究表明多达70%的患者在21岁时表现出情绪症状，进而强调了早期干预的必要性。然而，临床诊断中特别明显的挑战是在有BD风险的青少年中，其中亚临床症状可能缺乏明确性，无法做出明确诊断。
创新研究：多模态神经影像技术的应用
研究团队创新性地采用了多模态神经影像技术，结合临床行为评估，开发出一套精准的诊断模型。研究共纳入309名受试者，包括BD患者、BD患者的后代、非BD但后代有亚临床症状的人以及健康对照者。通过MRI扫描获取大脑结构和功能的多维度数据，包括大脑七种形态的影像测量数据及从功能连接和结构连接中获得的多种局部和全局数据。
研究发现，将MRI数据与行为评估结合起来，可以显著提高诊断的准确性。具体来说，一个综合了MRI和行为数据的模型，其预测准确率达到了0.83，远高于只使用MRI数据（0.65）或只使用行为数据（0.75）的模型。为了验证该模型的准确性，研究团队与南京医科大学脑科医院王菲教授合作。王菲教授提供了年龄匹配的临床队列，即BD患者（n = 40，年龄= 17.6±2.01）和健康对照组（HC）（n = 34，年龄= 18.21±1.70）。结果发现该模型展示了高准确率（89.19%），与随机分类相比有显著提高，p值为8.073e-11。Kappa统计量为0.7814，表明预测分类与实际分类之间有较大的一致性。结果支持新建立的GLMNET模型对外部数据集进行BD预测的鲁棒性和可转移性。
临床意义与未来展望
这一研究成果具有重要的临床意义。通过结合多模态神经影像和行为评估，我们能更早、更准确地发现那些有双相情感障碍风险的青少年。这对于及时进行干预和治疗至关重要，因为早期干预可以显著改善患者的生活质量。
当然，这项研究还有许多值得深入探讨的地方。例如，如何进一步提高模型的准确性？如何确保这种方法在不同的人群中都能有效？研究团队将继续探索这些问题，以期找到更完善的诊断方法。当然，对于一般民众，如果自己亲属有轻微情绪症状，想知道将来患双相障碍的发生几率，可参加广州医科大学脑科医院的林康广教授团队开展的双相障碍高危人群随访队列，寻求专业的指导与诊断。
这一突破不仅为双相情感障碍的早期诊断提供了新的工具，也为其他精神疾病的影像学诊断开辟了新的思路。随着技术的不断进步，我们有理由相信，未来的精神疾病诊断将更加精准和便捷，为患者带来更好的治疗效果和生活质量。