NatureBiotechnology：EEG特征预测重度抑郁症的抗抑郁药反应
抗抑郁药已被广泛使用，但其疗效仅为适中，部分原因是重度抑郁症的临床诊断包含生物异质性条件。华南理工大学和斯坦福大学研究人员在Nature Biotechnology杂志发表文章，试图识别抗抑郁药治疗反应的神经生物学特征（与安慰剂相比）。本研究开发了一个适用于静息态EEG（rsEEG）的潜在空间机器学习算法（latent-space machine-learning algorithm），并将其应用到安慰剂-对照抗抑郁药研究的数据中（n=309）。ocus抗抑郁药舍曲林rsEEG模型（与安慰剂相比）可以稳健预测症状改善，并且应用于不同的研究地点和EEG设备上。这种舍曲林-预测的EEG特征可推广到另外两个抑郁样本，它反映了普遍的抗抑郁药物反应，并与rTMS治疗结果有相关。此外，通过同步TMS和EEG测量，研究者发现舍曲林rsEEG特征表征前额叶的神经反应。该研究通过EEG计算模型促进了对抗抑郁药治疗的神经生物学理解，并为抑郁症的个性化治疗提供了临床手段。 加油的英文文献导读 目前，重度抑郁症是根据临床标准定义，包括神经生物学表型的异质性组合。这种异质性解释抗抑郁药的中等优势（Cohen’s d = 0.3）。以往的研究发现，rsEEG（theta: 4-7Hz; alpha: 8-12Hz）能识别抑郁症治疗-预测的异质性。然而，由于缺乏交叉验证以及大样本，以往有的研究仅能识别出与安慰剂无区别的非特异性预测因子（如喙前扣带回theta电流密度），并且未能产生稳健的和
dig是什么意思可重复的神经信号。因此，目前仍缺乏一个稳健的抗抑郁反应表型的神经生物学特征，用以识别哪些患者将从药物中获得很大的好处。描述这些特征将促进神经生物学对治疗反应的理解，并产生重要的临床意义。为识别稳健的抗抑郁反应的抑郁表型，可以使用机器学习结合rsEEG数据中的复杂多变量关系。
然而，一个有效的计算模型面临三个关键挑战:
1.容积传导造成信号和噪音的无法区分；
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2. 由于EEG数据具有较高的时空维度和噪音，模型存在过度拟合的风险；
3. 由于误差函数关于模型参数的非线性，在同时优化特征识别和预测回归模型拟合方面存在挑战。
为应对这些挑战，该研究开发了一种机器学习的算法: Spar EEG Latent SpacE Regression (SELSER，稀疏脑电图潜在空间回归)。研究数据来源于4个研究：
isis是什么意思1. 使用安慰剂-对照的随机临床研究的抑郁症数据:建立抗抑郁药物的调节因子和生物标记
临床护理响应 EMBARC（Establishing Moderators and Biosignatures of Antidepressant Respon in Clinic Care ; n = 309）公务员准考证怎么打印，通过训练SELSER建立rsEEG预测特征。分别英语
2. 使用另外3个研究数据集验证该模型。该研究旨在揭示抑郁症的治疗反应表型、分离药物和安慰剂反应、建立其机制意义，并为基于rsEEG特征的治疗选择提供初步证据。
方法
研究数据集：
goodwill1. EMBARC研究（训练SELSER建立rsEEG预测特征）：4个站点的309名重度抑郁患者随机接受8周的舍曲林治疗或安慰剂治疗（补充图1; 补充表1）。收集4个2-min blocks（2个闭眼，2个睁眼）的基线rsEEG（Table S2），并在治疗前后收集HAMD（汉密尔顿抑郁等级量表）分数作为临床结果评估。
rsEEG预处理采用全自动的伪迹剔除流程：将数据降采样至250Hz；使用CleanLine消除60Hz AC线性噪音；用0.01Hz高通滤波器去除非生理慢波漂移；采用全脑平均进行重参考；采用波幅阈值方法删除坏段；删除坏通道，并通过球形插值对坏通道进行插值；使用I中秋节英文祝福语
i love you just the way you areCA方法去除伪迹，使用从另一数据集训练的ICs模式分类器删除与肌电、眼电和ECG伪迹相关的ICs；对数据进行平均参考，并提取4个站点共有的54个EEG通道。最终228名被试的数据可用。
