重度抑鬱症 (MDD) 是一種廣泛而嚴重的心理健康狀況，影響人們日常生活中的思維、感覺和功能。它已經成為導致殘疾的主要原因，研究人員預計到 2030 年它將成為全球最常見和最昂貴的疾病。儘管有許多藥物可用於治療抑鬱症，但找到合適的藥物仍然很困難。近三分之一的患者在嘗試第一種抗抑鬱藥物後沒有改善，通常會導致數月的反複試驗。
造成這一挑戰的原因之一是缺乏清晰客觀的工具來幫助醫生預測特定患者的最佳治療方案。大多數治療決定仍然基於症狀、病史和經驗，而不是生物標誌物。最近發表的一項研究 一般精神病學 著手探索中醫 (TCM) 是否可以為 MDD 的治療提供新的見解，以及腦成像是否可以幫助預測治療反應。
針對標準抗抑鬱藥測試常規治療
研究人員進行了一項隨機、雙盲、安慰劑對照臨床試驗，納入了台州市第四人民醫院 28 名被診斷為重度抑鬱症的門診患者。在隨機試驗中，參與者被隨機分配到治療組。雙盲意味著患者和研究人員不知道誰接受了治療，這有助於減少偏見。安慰劑對照設計使科學家能夠將真實的治療效果與非活性替代方案進行比較。
參與者被分為兩組。一組服用玉菊丸（一種傳統中草藥）以及艾司西酞普蘭安慰劑。第二組接受艾司西酞普蘭（一種常用的抗抑鬱藥）以及 Yugo 藥丸的安慰劑。這種設計使研究人員能夠在相似條件下直接比較兩種治療方法。
為了跟踪結果，研究小組使用 24 項漢密爾頓抑鬱量表 (HAMD-24)（一種廣泛使用的臨床問卷）測量抑鬱嚴重程度。他們還收集了外周血樣本並進行了核磁共振腦部掃描，以檢查大腦結構和生物學的變化。
大腦化學和結構網絡講述不同的故事
治療後，兩組患者的抑鬱症狀均有所改善，這表明 Yugo 丸和艾司西酞普蘭在減少抑鬱症臨床症狀方面具有相似的效果。然而，一個關鍵的生物學差異出現了。只有越菊丸組的患者的腦源性神經營養因子（BDNF）顯著增加，BDNF是一種支持腦細胞生長、溝通和情緒調節的蛋白質。 BDNF 水平低之前曾被認為與抑鬱症有關，這一發現尤其引人注目。
腦成像數據揭示了更深入的見解。研究人員發現，由大腦結構形成的特定網絡可以預測兩個治療組抑鬱評分的變化。這些網絡反映了不同大腦區域的組織和互連方式。
更令人驚訝的是，某些大腦模式僅對服用 Yugo 藥丸的患者俱有預測作用。這些模式取決於溝深度和皮質厚度，這描述了大腦表面的折疊和大腦外層的厚度。這兩個特徵都與大腦發育和功能有關。進一步的分析表明，大腦視覺網絡在預測 Yugo 藥丸治療者抑鬱症狀和 BDNF 水平改善方面發揮著特別重要的作用。
重度抑鬱症的個性化治療
總之，這些發現表明，通過 MRI 掃描識別的大腦網絡模式可以幫助預測 MDD 患者對越鞠丸治療的反應。這種方法超越了基於症狀的決策，並提出了更個性化的抗抑鬱治療。
如果在更大規模的研究中得到驗證，這種策略可以讓醫生為患者匹配更可能對其有效的治療方法，從而減少延誤並改善結果。正如該研究的主要作者張博士所解釋的那樣，“然後可以將大腦網絡輸入到本研究中創建的預測模型中，以預測患者對玉鞠治療的反應。根據預測的反應，我們可以確定患者是否適合玉鞠治療。”
這項研究強調了傳統醫學與現代腦成像的結合如何為抑鬱症的精準護理開闢新的道路。
