神经影像或可终结抑郁症治疗的“试错”困境

世界卫生组织（WHO）预测，到2030年，抑郁症将成为全球疾病负担的首要原因。尽管有多种药物可用于治疗抑郁症，但找到适合的药物仍然困难重重。近三分之一的患者在尝试第一种抗抑郁药后病情未见改善，往往导致数月之久的“试错”过程。

造成这一挑战的原因之一，是缺乏清晰、客观的工具来帮助医生预测哪种治疗对特定个体最有效。大多数治疗决策仍然基于症状、病史和经验，而非生物学标记。

近期发表在《

General Psychiatry

研究人员将传统中药“越鞠丸”与标准抗抑郁药进行对比，发现二者均能减轻抑郁症状。然而，只有越鞠丸能提升一种与情绪改善相关的脑支持蛋白水平。 脑成像显示，独特的脑网络模式——尤其是视觉相关脑区的模式——能够预测哪些患者从越鞠丸中获益最大。 这为基于脑扫描指导的、更个性化的抑郁症治疗开启了大门。

传统疗法与标准抗抑郁药的对照测试

研究人员在台州市第四人民医院开展了一项随机、双盲、安慰剂对照临床试验，纳入了28名被诊断为MDD的门诊患者。在随机试验中，参与者被随机分配到治疗组。双盲意味着患者和研究人员都不知道谁接受了哪种治疗，有助于减少偏倚。安慰剂对照设计则让科学家能够将真实治疗效果与无效的替代品进行比较。

参与者被分为两组。一组接受传统中草药“越鞠丸”以及艾司西酞普兰的安慰剂。第二组接受常用抗抑郁药“艾司西酞普兰”以及越鞠丸的安慰剂。这种设计使研究人员能够在相似条件下直接比较两种治疗方法。

为了追踪结果，研究团队使用广泛应用的临床问卷——24项汉密尔顿抑郁量表（HAMD-24）来测量抑郁严重程度。他们还采集了外周血样本，并进行了磁共振脑部扫描，以检查大脑结构和生物学变化。

脑化学与结构网络揭示的不同故事

治疗后，两组患者的抑郁症状均显示出改善，这表明越鞠丸和艾司西酞普兰在减轻抑郁临床症状方面效果相似。

然而，一个关键的生物学差异出现了。只有越鞠丸组的患者，其血清“脑源性神经营养因子”（BDNF）水平出现了显著提升。BDNF是一种支持脑细胞生长、连接和情绪调节的蛋白质，其水平降低此前已被证实与抑郁症相关。

这一发现意义重大，它提示尽管两者最终都缓解了症状，但其作用的分子通路可能不同。越鞠丸可能通过直接或间接上调BDNF表达，促进脑内神经可塑性修复，这与其传统中医理论中“疏解郁结、调畅气血”的功效现代解读相契合。

脑成像数据揭示了更深刻的见解。研究人员发现，由大脑结构形成的特定“网络”能够预测两个治疗组抑郁评分的变化。这些网络反映了不同大脑区域的组成和连接方式。

更引人注目的是，某些脑部模式仅在服用越鞠丸的患者中具有预测性。这些模式基于“脑沟深度”和“皮质厚度”，它们描述的是大脑表面的折叠情况和大脑外层（皮层）的厚度。这两个特征都与大脑发育和功能相关。进一步分析表明，在越鞠丸治疗的患者中，大脑的“视觉网络”在预测抑郁症状改善和BDNF水平提升方面扮演了特别重要的角色。

迈向重度抑郁症的个性化治疗

这项研究通过严谨的临床试验，证实了传统中药越鞠丸在抗抑郁疗效上与艾司西酞普兰等效，并在提升神经可塑性关键因子BDNF方面展现出独特优势。

其最具突破性的贡献在于，成功利用基线脑结构影像特征——尤其是视觉网络模式——构建了预测越鞠丸治疗反应的模型。通过MRI扫描识别出的脑网络模式，可能有助于预测MDD患者对越鞠丸治疗的反应。这种方法超越了基于症状的决策，指向了更具个性化的抗抑郁治疗。

如果在更大规模的研究中得到验证，这一策略可使临床医生为患者匹配更可能有效的治疗方案，从而减少延误并改善治疗效果。

参考文献

Yuxuan Zhang, Yiwei Ren, Gang Chen, Haosen Wang, Jinlin Miao, Bo Cui, Zhilu Zou, Jin Feng, Chunkou Hong, Mingzhi Han, Jinhui Wang.Brain network predictors of changes in symptoms and serum BDNF following antidepressant treatment with escitalopram and Yueju Pill in major depressive disorder: a randomised, double-blind, placebo-controlled pilot study. General Psychiatry, 2025; 38 (5): e102041 DOI: 10.1136/gpsych-2025-102041

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