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陈骥老师课题组在精神病学旗舰期刊Biological Psychiatry发表长文综述:运用机器学习捕获精神障碍神经生物学和疾病分类学的新见解

发布时间:2022-09-06阅读量:37

自精神障碍机器学习研究发展以来,运用分类模型进行临床诊断决策的研究受到广泛关注,但仍存在较大挑战。而在另一个方面,利用机器学习识别精神障碍的神经生物学关键特征、为DSM疾病分类法提供见解的研究新趋势已经出现。

近日,浙江大学心理与行为科学系陈骥研究员以唯一通讯作者及第一作者身份,与德国于利希研究中心神经科学与医学研究所所长Simon B. Eickhoff教授、其团队成员Kaustubh R. Patil研究组长以及新加坡国立大学医学院睡眠与认知中心长聘副教授B.T. Thomas Yeo在精神病学旗舰期刊Biological Psychiatry(影响因子12.81)上发表长文综述:Leveraging machine learning for gaining neurobiological and nosological insights in psychiatric research浙江大学心理与行为科学系为论文的第一作者单位。

文章通过回顾近年精神障碍机器学习领域研究发展的新趋势,提出了研究观点1:运用机器学习模型的(分类)准确率作为因变量,提示与精神障碍病理生理机制密切相关的生物学特征;研究观点2:基于分类模型的准确率,探讨DSM精神障碍之间的分类学关系,研究观点3:采用半监督及无监督机器学习等方法,实现精神障碍患者的亚分型以及跨诊断分类与维度表征。

对这些方法学观点和应用策略,文章最后围绕“garbage-in & garbage-out主题,在技术层面集中讨论了与输入数据及分析过程相关的常见陷阱。

总的来说,文章概述了利用机器学习捕获精神障碍神经生物学特征和解析疾病分类学的研究趋势,回顾先前工作应用的方法并凝练总结研究观点。这将为甄别精神障碍的生物标志物、解析精神医学领域诊断异质性及共病性问题的研究提供新的视角。同时,文章也强调了在利用机器学习鉴别可靠生物标志物和探究新的疾病分类法之前,需要克服数据获取、模型构建、结果及结论阐述过程中可能存在的问题和陷阱。

本研究得到科技部科技创新2030-“脑科学与类脑研究重大项目,国家重点研发计划,欧盟脑计划研究项目,美国国立精神卫生院(NIMH)等项目的支持。

 

参考文献:

Chen J, Patil KR, Yeo BTT, Eickhoff SB. Leveraging machine learning

for gaining neurobiological and nosological insights in psychiatric research, Biological Psychiatry (In Press), doi: https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2022.07.025

Chen J, Mueller VI, Dukart J, …, Eickhoff SB, Patil KR. (2021). Intrinsic connectivity patterns of task-defined brain networks allow individual prediction of cognitive symptom dimension of schizophrenia and are linked to molecular architecture. Biological Psychiatry, 89: 308-319

Chen J, Patil KR, Weis S, …, Eickhoff SB and the PHAMOUS investigators. (2020).

Neurobiological divergence of the positive and negative schizophrenia subtypes identified on a new factor-structure of psychopathology using non-negative factorization: An international machine-learning study. Biological Psychiatry, 87: 282-293

Geng H, Chen J, Hu CP, Jin J, Li Y, Hu X, Zhang RY, Zhang L. (2022). Promoting Computational Psychiatry in China. Nature Human Behaviour, 6: 615–617


陈骥,特聘研究员,博士生导师,课题组致力于人工智能、精神健康和脑成像方向的交叉学科研究(https://person.zju.edu.cn/jchenlab),多项成果发表在Biological Psychiatry等国际高水平杂志上。课题组长期招收博士后,博士和硕士研究生,科研助理。