央廣網上海12月15日消息（采訪人員林馥榆）鑒于精神疾病病因不明、機制不清、診斷延遲、治療缺靶的現狀，上海市精神衛生中心方貽儒團隊緊跟信息技術步伐 ， 結合人工智能技術和真實世界臨床診療數據，尋找有助于情感障礙早期識別的可便利獲得生物學指標，力求構建有轉化應用價值的臨床診治工具 。
抑郁障礙以高發病率、高復發率、臨床表現復雜為特征；雙相障礙(BD)則具有誤診率高、疾病負擔重、致殘率高情感過濾假說的爭論、共病率高以及病程多變等特點夫妻情感語錄 。情感障礙往往需要等待疾病充分發展、多次發作才能確診 。因此 ， 如何實現BD早期診斷成為學界難題 。
大數據及信息時代的來臨，為解決情感障礙早期診斷打開了探索之門夫妻情感語錄 。在上海市精神衛生中心臨床研究中心設立的大數據計算技術平臺支持下，方貽儒團隊開展了以真實世界臨床大數據為基礎研究 。該研究納入該中心2009-2018年所有首次入院，符合ICD-10雙相障礙/抑郁障礙及其亞分類的患者，獲取其完整的電子病歷與常規生化指標信息夫妻情感語錄 ， 經脫敏、清洗后利用大數據機器學習方法情感過濾假說的爭論 ， 構建雙相障礙臨床診斷預測模型，以期改變雙相障礙早期識別困難、高誤診/漏診率和不規范治療的現狀 。
基于此項真實世界臨床大數據，結合人工智能分析 ， 方貽儒團隊建立并驗證（內部 外部多中心）氧化應激指標為核心的臨床生化數據BD早期識別模型，預測首次入院的情感發作患者中BD發病的風險 。
在對情感發作患者進行BD個體化風險預測時，nomogram線圖中的預測因素明確涵蓋尿酸(UA)、直接膽紅素(D-BIL)和前白蛋白(PA)等氧化應激指標 。對5個獨立中心的外部驗證表明該模型具備上佳的外推能力，良好的臨床應用能力 。
此研究驗證了氧化應激損傷指標在雙相障礙發病預測（早期診斷）的作用，提供了可協助臨床醫生使用常規生化檢測對情感發作患者進行雙相障礙發病個體化風險的預測工具，為盡快識別、早期診斷雙相障礙提供了客觀評價指標 。該研究已作為封面文章發表在《神經科學通訊》（Neuroscience Bulletin） 。
此外，基于該臨床數據庫，方貽儒團隊構建了決策樹模型用以預測常規生化指標鑒別雙相障礙和抑郁障礙的臨床診斷價值，發現伴有乳酸脫氫酶(LDH)、間接膽紅素(I-BIL)升高和直接膽紅素(D-BIL)降低的患者診斷為BD的概率較高 。
由于約半數雙相障礙患者首發于兒童青少年 。而雙相障礙的首次發病常為抑郁發作 ， 這使得臨床醫生很難將其與抑郁障礙相鑒別 。方教授團隊同時探索了常規生化指標對青少年雙相障礙和抑郁障礙的鑒別價值，發現年齡、直接膽紅素(D-BIL)、乳酸脫氫酶(LDH)、游離三碘甲狀腺原氨酸(FT3)等因素或可輔助預測青少年罹患雙相障礙的風險 。情感障礙患者常共病多囊卵巢綜合征/代謝綜合征、存在內分泌紊亂特征，該團隊根據月經周期，將女性分為卵泡期、排卵前/后期和黃體期，利用內分泌指標在不同的亞組里鑒別雙相障礙和抑郁障礙 ， 表明這些生化指標更能精確預測黃體期女性的BD患病風險 。
有鑒于抑郁發作是雙相障礙最常見的臨床表現形式，團隊探討了首次入院的雙相障礙和抑郁癥患者的季節性癥狀和非酶類氧化應激指標的差異，以區分雙相和單相抑郁 ， 減少誤診 。發現雙相抑郁患者具有季節性特征，非酶類氧化應激指標可能是區分季節性單雙相抑郁的生物學標記物 。
【夫妻情感語錄情感過濾假說的爭論】專家表示，從科學發展看夫妻情感語錄，合理運用信息技術、計算科學，結合浩大的真實世界臨床數據構建精神疾病輔助診斷以及合理治療選擇工具，將極大幫助精神科醫生擺脫對于臨床表型的主觀分析與研判夫妻情感語錄，從多方面找到精神疾病的本質特征情感過濾假說的爭論，逐漸走向精準醫療 ， 造福精神疾病患者 。
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