杂志封面与论文页

近来，国际闻名学术期刊Nature的子刊Nature Biotechnology（《天然-生物技能》，工程技能范畴尖端期刊，影响因子35.7）以Article方式正式宣布研讨论文“An electroencephalographic signature predicts antidepressant response in major depression”。论文以华南理工大学自动化科学与工程学院吴畏研讨员为榜首作者、华南理工大学为榜首单位，斯坦福大学、哈佛大学医学院、哥伦比亚大学、德州大学西南医学中心等为协作研讨单位。这是自动化科学与工程学院近年来大力发展脑科学技能获得的新打破，以及在人工智能和生物医学信息剖析交叉学科研讨中获得的杰出效果。

论文报导了一种可以猜测抗抑郁药物效果的脑电生物符号物，并在多套独立临床脑电数据集上对该脑电生物符号物进行了验证，一起选用同步经颅磁影响和脑电技能对其因果神经机制进行了探究和解析。

因为脑电设备价格较为低价且数据收集简易，该研讨效果有望可以敏捷应用于临床，为抑郁症医治计划挑选供给客观依据，然后优化抑郁症的医治，提高抑郁症医治效果，在精神疾病的个体化精准医治方面迈出了坚实的一步。

华南理工大学此效果引起了该范畴国际同行的分外的注重和必定。Nature Biotechnology同期专门刊登脑电信号剖析范畴国际顶尖学者、瑞士日内瓦大学教授Christoph Michel及脑影响范畴国际顶尖学者、哈佛大学医学院教授Alvaro Pascual-Leone的观念谈论文章，具体解析和正面点评该论文，称该研讨是“重要推动”；精神疾病范畴国际顶尖学者、美国阿尔伯特-爱因斯坦医学院精神疾病与行为学系主任、Dorothy and Marty Silverman讲席教授Jonathan Alpert在Psychiatry Times专门宣布长篇谈论文章，称该研讨“至关重要”，并“拔高了评判脑电生物符号物研讨的规范”；美国国立卫生研讨院、科学美国人、时代周刊、美国全国公共广播电台、BBC、泰晤士报等学术组织和干流媒体均对该论文进行了专门报导。

据介绍，抑郁症是现在最常见的精神障碍之一。据国际卫生组织报导，全球约有3.5亿人患有抑郁症。发达国家抑郁症的患病率现已超越心脑血管疾病和肿瘤，居榜首位，我国抑郁症患者约占总人口6.1%。抗抑郁药物在临床上被大范围的运用在抑郁症的医治，但其效果不行抱负，带来了巨大的医疗和社会担负。其部分原因是抑郁症的临床确诊首要依据临床医师与患者的面谈，具有较大生理病理异质性，而特定抗抑郁药仅对单个抑郁症亚型有用。现在尚缺少稳健且简易的定量生物符号物来辅佐精神疾病的个体化医治。针对这一重要临床问题，作者依据静息态脑电信号的共同时空结构提出了全新机器学习算法SELSER，并将其应用于剖析抑郁症临床试验所收集的现在国际最大的跨中心纵向脑电数据集（EMBARC），然后发现了可以猜测抗抑郁药物效果的脑电生物符号物。

作者简介

吴畏，华南理工大学自动化科学与工程学院研讨员，长时间从事脑电信号处理、神经工程和核算脑疾病学相关研讨工作，近年来以榜首或通讯作者在Science Translational Medicine（Science子刊，影响因子16.8）、American Journal of Psychiatry（影响因子13.7）、IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence（影响因子17.7）、IEEE Signal Processing Magazine（影响因子9.7）等信息科学、脑疾病学、脑印象学范畴尖端期刊宣布系列论文。

论文期号信息：

Nature Biotechnology, 38(4), pp. 439-447, 2020

论文在线地址：

https:///articles/s41587-019-0397-3

来历：华南理工大学

修改：赵春旭