圖說：研究機理訪談對象供圖
新民晚報訊（記者郜陽）記者從天橋腦科學研究院（TCCI）了解到，該院研究員，國家精神疾病醫學中心、上海市精神衛生中心研究員袁逖飛與斯坦福大學精神病學和行為科學系研究員吳畏的聯合團隊等，透過建構個體化人腦連結組，使用人工智慧（AI）技術揭示了冰毒成癮者毒癮的神經生物學機制，發明了一種能夠快速「讀腦」、鑑定吸毒者，並計算個體化毒癮嚴重程度的實用技術。
相關成果近日線上發表於國際權威期刊《細胞報告醫學》（Cell Reports Medicine）。
毒品是健康中國與和諧社會持續面臨的嚴峻挑戰。目前最主要的毒品為甲基安非他命（俗稱：冰毒），吸食後導致極強的精神行為紊亂，可誘發幻覺、衝動行為乃至暴力犯罪，給個人生命健康、家庭經濟和社會安定都帶來了巨大危害。一旦接觸毒品，吸毒將成為"頑疾"，其根本原因在於"毒癮"是一種異常強大、但表現於主觀層面的精神心理活動，難以客觀評估、動態捕捉與實時治療。
袁逖飛介紹，在這項研究中，科學研究人員首先利用高密度的頭皮腦電圖技術，透過自動化訊號處理及最佳化演算法，對465個神經迴路個體化計算其連接強度和神經振盪模式。基於個體的功能連結組學，可以有效區分健康對照組人群和成癮人群，並鑑定了成癮大腦中一些具有特異性的神經振盪異常，如左島葉-右眶額葉的delta振盪、左額中回後部-內側前額葉皮質的beta振盪等。
「這些發現，有力彌補了現有成癮影像學研究中神經振盪數據的缺失，也為理解成癮者腦網絡異常提供了新模態的實踐證據。」袁逖飛解釋。基於這些關鍵異常環路及功能網絡分析，科學研究人員建構了基於機器學習技術的計算模型，並透過獨立資料集證實了其對於個體化毒癮的識別和預測有效性。該模型在北京、江蘇、湖北等省市的人群中都實現了有效驗證。
該研究不僅為臨床成癮者提供了重要的診斷策略，也為基於個體化腦迴路神經振盪異常的精準腦刺激介入提供了新的思路。 「一方面，戒毒康復機構能夠採用相應技術，為成癮康復全程提供動態評估追蹤和分級管理，並納入管理模式作為參考指標；另一方面，個體化腦連結組學的異常不僅是個體化精準腦刺激介入的重要理論依據，也可以作為客製化的藥物治療、心理介入或運動復健計畫的直接參考。」袁逖飛說。
下一步，科學研究人員將實現可穿戴、可攜式的腦電採集設備設計，可望為戒毒康復人員實現即時回饋的毒癮評估，並用於非侵入性腦刺激技術及數位化療法的回饋。
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