治療抑鬱症的關鍵——大腦如何從獎賞中學習

在《情感障礙雜誌》（Journal of Affective Disorders）上發表的一項研究中，弗拉林生物醫學研究所（Fralin Biomedical Research Institute）的科學家Pearl Chiu和Brooks Casas研究了獎賞學習所涉及的大腦信號如何幫助實現抑鬱症治療的個性化。

當我們期待獎勵時，某些大腦信號會亮起，這可能是幫助人們克服抑鬱症的秘密所在。研究者研究了兩種大腦信號--預測誤差和預期值，它們可以預測抑鬱症患者的症狀是否有可能得到改善。

解鎖大腦的獎勵系統

根據美國疾病控制和預防中心（Centers for Disease Control and Prevention）的數據，每年有超過2100萬人受到重度抑鬱症的影響，這也是導致全球殘疾的主要原因之一。然而，目前的治療方法往往不盡如人意，使許多人無法得到持久的緩解。

重度抑鬱症並不是放之四海而皆準的，抑鬱症患者對獎賞和挫折的學習和反應各不相同，其方式往往與特定症狀相一致。

研究人員利用計算模型，研究了抑鬱症患者大腦獎賞學習系統的功能，尤其是在經歷失樂症（即無法感受快樂）的個體中。通過分析與多巴胺相關的反應，他們確定了獨特的大腦活動模式，這有助於預測哪些人有可能康復。

他們的反應揭示了大腦從結果中學習的能力，這可能成爲一種新型療法的基礎，這種療法採用量身定製的學習過程來指導大腦對不同結果的反應。

研究人員確定了康復的關鍵標誌物

這項研究確定了兩個關鍵的大腦信號--神經預測誤差（nPE）和神經期望值（nEV）--作爲抑鬱症康復潛力的重要指標。此外，本研究的結果發現，神經EV是一個比神經PE更準確的預測因素。而且，治療狀態和治療類型都不影響模型預測的準確性。

預期值反映了大腦對回報的預期並指導決策，它是不同治療類型中預測病情緩解的一致指標。預測誤差能突出預期結果與實際結果之間的差距，幫助個人調整行爲，它提供了更多的見解。

這一發現強調了大腦獎勵系統在預測康復方面的力量。通過觀察每個人對獎勵和挫折的反應，我們可以設計符合個人學習模式的治療方法。

連接腦科學與治療

研究人員正在以新的方式將他們的見解付諸實踐。今年早些時候，Chiu 和 Casas 在《臨牀心理科學》（Clinical Psychological Science）雜誌上發表了研究成果，探討了強化學習問題如何指導行爲改變。現在，他們將這種方法向前推進了一步，測試了改變抑鬱症患者對獎勵和挫折的反應方式的特定問題。

研究者稱："我們正在探索'你期望發生什麼'這樣的問題，以重塑大腦從經驗中學習的方式。

這種方法旨在超越症狀管理，針對驅動特定抑鬱症狀的大腦過程。通過根據每個人獨特的大腦反應調整療法，這種策略可以帶來更有針對性的、針對特定症狀的干預措施，併產生持久的效果。

這項研究標誌着在腦科學與治療之間的進步，朝着更個性化、更有效的治療方法邁進。通過了解大腦獎賞系統的功能，研究人員正在開發一些策略，通過解決抑鬱症的根本原因而不僅僅是症狀，重塑抑鬱症的治療方法。

研究者的目標是創造一種連接神經科學和行爲療法的治療方法。如果某人的大腦對獎勵的反應不那麼強烈，我們可能會使用行爲激活來擴大他們的恢復。這種方法使治療與每個人的神經反應相一致，爲超越傳統方法的更加個性化、針對症狀的干預創造了條件。

個性化抑鬱症治療的未來

展望未來，研究小組設想利用基於大腦的模型將抑鬱症治療轉變爲精確的個性化方法。想象一下，患者完成評估後，根據評估結果接受針對其獨特學習過程的干預。對某些人來說，這可能需要進行一些練習來抵消無法感受到的愉悅，或者採取一些策略來加強積極的反應。

真正的好處在於，這種方法不只是治療表面症狀，它解決了導致每個人獨特抑鬱體驗的潛在學習機制。這種模式可以讓治療師提供精確、循證的技術，重新訓練大腦的反應，加速康復。

心理保健就像每個人的心靈一樣獨一無二。通過將治療與個人學習方式相結合，我們可以超越症狀管理，促進真正持久的康復和恢復能力。

參考文獻

Vansh Bansal, et al. Reinforcement learning processes as forecasters of depression remission. Journal of Affective Disorders, 2025; 368: 829 DOI: 10.1016/j.jad.2024.09.066

大話精神編譯，轉載請聯繫編輯部。

投稿請聯繫：dahuajingshen@126.com