他们的研究发表在1月份的《情绪障碍杂志》上，研究了两种大脑信号——预测误差和预期值——这两种信号可能预测抑郁症患者的症状是否会改善。
解锁大脑的奖励系统
根据美国疾病控制和预防中心的数据，每年有超过2100万美国人患有重度抑郁症，抑郁症仍然是全球残疾的主要原因。然而，目前的治疗方法往往不足，导致许多人无法获得持久的缓解。
“重度抑郁症不是一刀切的。”Chiu说，“抑郁症患者对奖励和挫折的学习和反应不同，通常与特定症状相一致。”
利用计算机模型，研究人员探索了大脑的奖励学习系统在抑郁症患者中的作用，尤其是在经历快感缺乏症（anhedonia）的个体中。他们通过分析多巴胺的相关反应确定了独特的大脑活动模式，
他们发现，快感缺乏症调节了神经预测误差模型的准确性，这有助于预测哪些人有可能康复。
Chiu说，不同的反应揭示了大脑从结果中学习能力的差异，并可能成为一种新疗法的基础，这种疗法使用量身定制的学习过程来指导大脑对不同结果的反应。
研究人员确定了康复的关键标志
这项研究发现，预测误差（prediction error, PE）和预期值（expected value，EV）的神经相关性成功地预测了抑郁症患者未来的缓解状态。该研究结果还发现，神经EV是一个比神经PE更准确的预测因素。
预期值反映了大脑对奖励的预期、并指导着决策，预期值是不疗法是否有效的一致性预测因素。预测误差显示了预期结果和实际结果之间的差距，以帮助个人调整他们的行为，提供了额外的洞察。
预测误差和预期值共同为人们深入地理解特定学习模式如何影响心理健康结果提供了帮助，为定制针对特异性症状的治疗铺平了道路。
Bansal, V., McCurry, K. L., Lisinski, J., Kim, D. Y., Goyal, S., Wang, J. M., Lee, J., Brown, V. M., LaConte, S. M., Casas, B., & Chiu, P. H. (2025). Reinforcement learning processes as forecasters of depression remission. Journal of affective disorders, 368, 829–837. https://doi.org/10.1016/j.jad.2024.09.066
“这一发现强调了大脑奖励系统在预测康复方面的力量，”Casas说，“通过观察每个人对奖励和挫折的反应，我们可以开辟新的途径，以便设计出符合个人学习模式的治疗方法。”
“这让我们更接近真正的个性化心理健康护理，”该研究的第一作者、Chiu和Casas的研究生Vansh Bansal指出。
搭建脑科学和心理治疗之间的桥梁
研究人员正在以新的方式将他们的见解付诸实践。
今年早些时候，Chiu和Casas在《临床心理科学》上发表了一项研究，探讨了强化学习问题如何引导行为改变。现在，他们正在通过一系列的研究，探索旨在改变抑郁症患者对奖励和挫折反应的具体问题，将这种方法向前推进了一步。
Chiu说：“我们正在探索诸如「你期望会发生什么？」之类的问题，以重塑大脑从经验中学习的方式。”
这种方法旨在超越症状管理，将治疗的目标指向那些驱动抑郁症特定症状的大脑过程。这种方法将心理治疗与每个人独特的大脑反应相结合，这样的策略可以带来更有针对性的、以症状为靶向的干预措施，从而产生持久的治疗效果。
这项研究是脑科学和心理治疗相结合的产物——朝着更个性化、更有效的治疗方法迈进。通过了解大脑的奖励系统的运作方式制定策略，通过解决其根本原因（而不仅仅是症状来）重塑抑郁症护理。
“我们的目标是创造一种连接神经科学和行为疗法的治疗方法，”Chiu说，“如果某人的大脑对奖励的反应不那么强烈，我们可能会使用行为激活来放大他们的康复。”
这种方法让心理治疗与每个人的神经反应趋向一致，为超越传统方法的更定制化、针对症状的干预措施奠定了基础。
个性化抑郁症治疗的未来
想象一下，一名患者完成了一项评估，并根据评估结果接受了针对其独特学习过程量身定制的干预措施。对于一些人来说，这可能涉及锻炼来抵消无法感受到快乐的感觉，或者加强积极反应的策略。
“真正的好处是，这种方法不仅仅是治疗表面症状。”Chiu说，“它解决了导致每个人独特抑郁症经历的潜在学习机制。”
该模型可以让心理治疗师提供精确的循证技术来重新训练大脑的反应并加速恢复。
“我们正在走向一个精神卫生保健与每个人的思想一样独特的未来。”Casas说，“通过将治疗与个人学习风格相结合，我们可以超越症状管理，培养真正持久的康复和韧性。”
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