脑部扫描和机器学习程序为突破铺平了道路
对于所有已获得过医生处方药物或治疗方案的抑郁症患者来说，有一个令人沮丧的事实：即你的医生并不知道哪种治疗方案会对你有效。
“目前，这还是完全的原始臆测工作。”斯坦福大学教授琳恩·默里·威廉姆斯（Leanne Maree Williams）说，“说实话，很难想象有什么做法会比当前的情况更糟糕了。”
抑郁症表现为长期持久处于悲伤低落或闷闷不乐的状态，同时这种状态已达到了导致生活质量开始下降的程度。两种主流治疗方案分别是认知行为治疗以及抗抑郁药物治疗。其中，认知行为治疗是指通过以谈话为主的方式使患者调整自己的习惯。
二者的疗效差不多，大概有40%的患者能够好转。
但是没有哪个治疗方案能够对所有人都起效。同时，这并不仅仅是谈话疗法与药物治疗的竞争，即使在药物的领域，可靠的药物像是舍曲林（左洛复）或是度洛西汀也只对一部分人起效，对其他人则没有效果。
精准医疗改变了医生治疗某种特定癌症的方法。而“精准精神病学”这个词，某种程度上由“精准医疗”启发而来。精神病学研究者们期望大脑扫描和机器学习算法能够带来诊断和治疗抑郁症的“精准”方法。治疗失败后，有太多患者陷入沮丧失望。这些科学家们认为他们可以做得更好。
而对所有人都有效的抑郁症治疗经验并不存在。
对于那些得到抑郁症正式诊断的人来说，《精神疾病诊断与统计手册》说明，他们需要满足九条标准中的五条，包括情绪低落、兴趣降低、体重改变（增重或减轻）以及在睡眠或活动层面的变化。
而诊断确认则可以是该标准的任意组合。
因此，那些每晚只能睡四五个小时的失眠人群，那些感到疲劳、倦怠、焦虑的人，那些体重减轻的人，都会被诊断为抑郁症。但同时，那些嗜睡人群，体重增加了30磅（约27斤）的人，以及那些并未感到焦虑而是对曾经喜爱的活动失去兴趣的人，也同样会被诊断为抑郁症。
康奈尔大学维尔医学院（Weill Cornell Medical College）的精神病研究专家康纳·利斯顿（Conor Liston）说，没有人会认为这二者存在同样的生理问题，“但是这二者被贴上了同样的标签。”
抑郁症一直是精神病学的难题，因为它是由生理因素和个人经历共同引起的。但这是一个非常重要的问题，6.7%的美国人一年中至少会发作一次重度抑郁症。
一种类型抑郁症的发作可能来自于我们身体生物钟的失调。另一种类型可能是个人创伤复发的结果。然而还有另一种类型可能主要是遗传因素造成的。或者甚至可以是以上所有的原因共同构成了抑郁症的发作。
有一个令人困惑的问题：两个人可以表现出同样的抑郁症状，但他们可能有不同的生理原因。“可能是这样的，是的，也许抑郁症的种类有数百种。”利斯顿说。
因此许多人可能需要不同的治疗方案。
大脑扫描和机器学习正在弄清楚抑郁症到底有多少种类型。
“我们的很多工作都是反复试验，这让我和大多数精神病学家都感到沮丧，”在临床实践中观察病人的利斯顿说，“因此，没有更多的客观数据来使我们做出决策，这令人沮丧。”
这种沮丧感刺激了他的工作。自上世纪80年代以来，神经科学家对大脑的探测能力已经显著提高。如今，越来越多的人正在使用大数据科学的工具——比如机器学习和其他人工智能——来观察脑部扫描X光片，并找到那些能够预测我们行为的细微活动模式。
利用这些技术，利斯顿能够开始寻找抑郁症的亚型。
利斯顿与来自美国和加拿大的科学家团队最近把这些技术变成了研究抑郁症脑部的工具，并从参与者中收集到被称为“静息态”的脑部扫描X光片。
在这些实验中，参与者被带到实验室做核磁共振，同时被告知什么也不做。当参与者完成一项活动时，扫描检查并非想要寻找大脑的某个特定“发光”区域。它想要创造出一个参与者大脑如何运作的整体地图。静息态的扫描可以识别大脑中倾向于同时发光的区域。这些区域同时发光的程度越强，人们认为它们之间的联系就越紧密。
科学家们认为，连接模式的不同在某种程度上导致了抑郁症中各种各样不同的症状。
利斯顿和他的合作者收集了1118个扫描结果，其中458个是患有抑郁症的人。（请注意：对于大脑扫描研究，这是一个巨大的样本量。核磁共振成像仪器的运行成本是每小时500美元，所以最近越来越多的实验室将他们的数据汇集到大型项目中。）
利斯顿和他的团队问计算机，是否可以首先区分那些抑郁的人和没有抑郁的人的大脑模式。当时，计算机的判断达到了84%的正确率。然后，该项目进一步深入研究，只关注抑郁症患者。计算机再次检查了同样的问题：这些大脑活动的模式能否将抑郁症患者之间进行区分？
这四种亚型的不同之处在于，一个被称为背内侧前额叶皮层的大脑区域（通常认为，这个区域在自我参照思维中起作用）与大脑的其他区域是怎样联系的。
同时，这四种亚型的区分还基于患者对于两种抑郁症状（焦虑和快感缺乏）的表现情况上有所不同。“一种亚型是不快乐和焦虑，一种主要是不快乐，另一种主要是焦虑。”利斯顿说。
更大的样本容量可能会产生更多的抑郁子类型，或者予那些已被定义的类型以更强烈的定义界限。而且，人们相信不止一个大脑区域网络在区分抑郁症方面有作用。但很有希望的是，利斯顿和他的团队在一个全新的组内进行了对参与者的预测。同样的四种亚型的模式仍然存在。
更有证据表明，抑郁不是一件事。这种观点可能会改变它的治疗方式。
对于抑郁症，第一次就能正确治疗是很重要的。埃默里大学的心理学家爱德华·克雷格黑德（W. Edward Craighead）说，当治疗失败时，“会让已经抑郁的人感到沮丧。”它会加重消极思想的循环，使疾病更加难以忍受。
最近，克雷格黑德和埃默里大学的海伦·梅伯格(Helen Mayberg)一起，与埃默里大学的同事们发表了一项实验结果，表明他们可以为病人做得更好。
在他们的研究中，122名抑郁症患者被随机分配为接受认知行为疗法组和服用药物组（参与者需要服用SSRI或SNRI这两种最常见的抑郁症药物）。在12周的时间里，他们追踪病人情况，并仔细监测以做出改善。
正如利斯顿在研究中所做的那样，梅伯格和克雷格黑德在他们开始治疗前对所有参与者进行了静息态的fMRI扫描。12周后，他们收集了哪些患者病情有好转的数据，他们“问”计算机是否有某种大脑活动的模式，可以预测谁会在药物上得到更好的治疗，谁会在认知行为治疗上取得更好的效果。
“对认知行为治疗有反应的大脑类型是大脑前额区域与大脑其他部分之间连接性较强那类，大脑前额区域更多地涉及思考、交谈和解决问题等。”克雷格黑德解释道，“而相反的类型，连接性较弱的患者，则对药物治疗的反应更好。”
梅伯格解释说：“如果大脑的连接被保留下来，那么这个连接网络就可以用于谈话疗法。”另一方面，毒品似乎加强了这些联系。
（注：本研究中确定的连接性模式与利斯顿研究中发现的连接性不同。此外，科学家们相信，在抑郁症方面，有许多重叠的生物标志物。）
克雷格黑德解释说，总的来说，那些表现出这种强联系的人，有76%的几率对谈话疗法做出反应，但只有5%到10%的几率会对药物做出反应。对那些有相反模式的人来说，有50%的几率对药物治疗会反应良好，但只有5%的人会通过谈话疗法病情好转。（该研究中约30%的参与者没有明确的缓解或恶化症状。）
斯坦福大学的心理学家拉塞尔·波特拉克（Russell Poldrack）没有参与这项研究，他警告说，这些结果可能无法推广到更大的人群中。他在一封电子邮件中说，因为预测分析是在数据收集完成后进行的，这“必然会高估预测的准确性”。
他补充说：“使用成像来预测治疗结果是很有希望的，但是目前的研究样本还太小。”其中包括：在这个研究中，122名参与者中只有58人在治疗过程中得到了更好的治疗。只有几十个人很难得出可靠的结论。
但预测的好处在于它们可以被检验。
未来的研究可以扫描参与者的大脑，然后将病人分配或不分配给脑部扫描所显示的治疗。克雷格黑德和梅伯格说这项工作正在进行中。如果被匹配治疗的人治疗效果更好，那就表明这有帮助。通过观察大脑，可以更好地治疗抑郁症。
这项研究与利斯顿的研究中发现的一个大观点有关：大脑不同类型的人对不同类型的治疗有反应。在研究中，利斯顿发现，抑郁症的四种亚型对一种叫做经颅磁刺激的治疗有不同的反应，这种疗法通常在药物或谈话疗法失败时使用。
这种刺激帮助了那些82%的落在第一亚型中的患者。但它在第二亚型中只帮助了25%的患者，在亚型三中帮助了61%，在亚型四帮助了29.6%。（“病人需要理解这是非常早期的阶段，”利斯顿强调，“需要做很多工作验证和重复这些。”）
梅伯格解释说，根本上，目标不是让所有的抑郁症患者都接受脑部扫描。“也许有一个床边[评估]与大脑类型有关，我们必须寻找它，”她说。大多数有精神健康问题的人首先看到的是家庭医生。一个床边测试可能是涉及到对情感视频的反应，或者是血液测试来发现基因相关的东西，以让医生更好地指导他们的病人接受治疗。
参与这项研究的科学家们谨慎乐观。现在要将其应用于广泛的临床应用还为时过早。但至少，这项工作应该为那些无法找到正确治疗的抑郁症患者提供一些安慰。
“如果你得到了治疗，但没有好转，并不是因为你不可能被治好，”克雷格黑德说，“可能是因为你的治疗与你的抑郁症不匹配。”
