创伤后应激障碍（PTSD）是一种在人们经历恐怖袭击、自然灾害、家庭暴力、交通事故、伴侣暴力或其他威胁生命或福祉的事件后发生的行为和精神障碍。PTSD的症状包括闪回、过度警觉、回避与创伤相关的刺激以及情绪和认知反应的变化。尽管有许多相关研究，但PTSD的诊断仍然主要依赖于受害者的主观报告，缺乏早期预测该疾病严重程度的客观生物学指标。
现在，由海法大学公共卫生学院和耶鲁大学纽黑文分校的脑研究人员兹夫·本-齐翁博士联合进行的一项研究发现，通过分析创伤事件后一个月的脑连接模式，可以预测PTSD的严重程度。这项研究结果发表在《美国医学会杂志网络开放版》上。
“我们的研究表明，早期的脑连接模式可以预测后期PTSD症状的严重程度。”他告诉《耶路撒冷邮报》。“早期识别与PTSD相关的脑模式可能使开发个性化的工具成为可能，从而对高风险人群进行早期和有针对性的干预。”
这些创伤事件包括车祸、身体攻击、抢劫、恐怖袭击、电击、火灾、溺水、工作事故、敌对行动或大规模灾难。
这项研究的结果在以色列应对许多因以色列-哈马斯战争而遭受创伤的士兵和平民时尤为重要。
“鉴于10月7日的事件及其后果，许多以色列人经历了严重的创伤。”本-齐翁说。“虽然需要更多研究来验证我们的结果，但我们的发现最终可能帮助识别那些有长期PTSD风险的人。早期识别可以允许更及时和个性化的干预，以支持康复并防止疾病变成慢性病。我们希望将这些方法整合到医学评估中，能够早期识别高风险受害者，并提供个性化治疗，以防止症状恶化和慢性化。”
在这项研究中，本-齐翁试图确定参与创伤后反应的大脑网络，并基于创伤后一个月测量的脑连接模式，检查其预测PTSD症状随时间改善或恶化的可能性。潜在参与者是18至65岁的平民，他们在经历创伤事件后被送往特拉维夫索尔斯基医疗中心急诊科。
“我们在五年里研究了不需要关注特定脑区，而是关注整个大脑的大规模网络；每个网络都有特定的作用。”他说。“我们联系了7000名因这种事件到达急诊室的人，但并非所有人都有初始PTSD症状，也并非所有人都愿意在之后几次接受几分钟的fMRI扫描。但那些参与的人认为这将有助于他人，所以他们同意了。这项技术在临床应用上还需要时间，但已经有一家大型以色列医院表示有兴趣进行此类测试。”
研究包括162名参与者，他们在创伤事件后一个月进行了功能性磁共振成像（fMRI）扫描。临床评估也在三个时间点进行——创伤后一个月、六个月和十四个月，以测量症状的严重程度。
研究人员使用基于机器学习的先进方法分析了参与者的全脑连接模式，该方法可以识别大脑所有区域和网络之间的功能连接模式，从而识别出与疾病发展或从早期症状恢复相关的“神经特征”。
通过高级计算，这些模式在三个时间点上预测PTSD症状严重程度的能力得到了检验，以了解早期脑连接如何作为预测从早期症状恢复或相反地发展为慢性创伤后的指标。
数据分析显示，某些脑区之间的连接模式与第一个月内出现的回避症状和情绪变化有关。
这项研究发表在《美国医学会杂志网络开放版》上，题为“深度学习模型的fMRI连接预测近期创伤幸存者的PTSD症状轨迹”。
“结果表明，新方法在预测未来PTSD症状方面优于以前的fMRI文献中报道的分析技术。据我们所知，这是首次将深度学习方法应用于fMRI数据，以预测PTSD状态、严重程度和症状群组。未来的工作可以进一步阐明这种预测背后的机制，并可能改进单个患者的特征描述。”他总结道。
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