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新的诊断方法可以预测处方阿片类药物成瘾者的复发风险

罗格斯大学的科学家们首次在阿片类药物成瘾领域使用了一种诊断技术,他们认为该技术有可能确定哪些阿片类药物成瘾患者更容易复发。

使用一种寻找大脑结构和功能连接模式的算法,研究人员能够区分处方阿片类药物使用者和健康参与者。如果治疗成功,他们的大脑将类似于未对阿片类药物上瘾的人的大脑。

“人们可以说一件事,但大脑模式不会说谎,”罗格斯大学卫生专业学院卫生信息学系首席研究员兼副教授苏奇西米塔·雷说。“算法从处方阿片类药物使用者的脑容量和功能连接生物标志物中识别出的大脑模式有望改善目前的诊断。”

在这项发表在NeuroImage: Clinical 上的研究中,Ray 和她的同事使用 MRI 来观察被诊断患有处方阿片类药物使用障碍的人的大脑结构和功能,这些人正在寻求治疗,与没有使用阿片类药物史的人相比。

扫描查看了被认为是导致药物渴望和强迫性药物使用的大脑网络。在治疗完成时,如果这个脑网络没有改变,则需要更多的治疗。

“我们的方法能够根据脑容量和功能连接数据将处方阿片类药物使用者与健康参与者分开。如果没有机器学习分析,我们将无法检测各组之间的功能连接差异。阿片类药物使用障碍已达到流行程度在美国,迫切需要可以改善疾病特征预测的诊断生物学工具,”雷在研究中说。

患有阿片类药物使用障碍的个体目前正在根据他们提供的自我报告数据进行诊断,研究人员称这些数据可能存在偏见。这种快速挖掘大量数据的机器学习算法提供了检测恢复中的阿片类药物使用者的大脑功能连接和结构是否在治疗后恢复正常或接近正常水平的潜力。

研究人员说,鉴于阿片类药物使用者的过量死亡和复发率很高,准确诊断阿片类药物成瘾患者以改善治疗结果并避免过量死亡至关重要。

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