选择抗抑郁药物以及人工智能如何帮助解决这一问题

荷兰市场上有二十多种不同的抗抑郁药。 这些药丸的作用都略有不同，要找到合适的药丸可能需要花费很大的精力。 为什么我们需要这么多不同的平板电脑才能变得更快乐？ 如何选择合适的呢？

你的大脑处于抑郁状态

神经递质 可以说，它们是神经系统的信使。 它们将信号从一个细胞传输到另一个细胞。 神经冲动产生神经递质 排出体外 来传输信号。 一些神经递质变成 然后再次记录 最终神经细胞在下一次冲动中得到重用。

但现实要复杂得多。 抑郁症不仅仅是大脑中某种物质的过量或缺乏。 遗传倾向、压力事件、某些疾病或药物、酒精和药物使用也可能发挥作用。 这也解释了为什么抗抑郁药并不能帮助所有人。

抗抑郁药可以保护快乐荷尔蒙

那是怎么回事？ 情绪增强剂作用于大脑中的神经递质。 它们确保您的大脑中保留更多的这些信号物质。 每种抗抑郁药的作用略有不同。 这就是为什么有这么多不同的类型。

抗抑郁药的种类
根据抗抑郁药影响大脑的方式，抗抑郁药分为五组，每组都有一个有趣的缩写：
1.选择性5-羟色胺再摄取抑制剂 （SSRI）阻止神经冲动后大脑对血清素的再吸收。这样，大脑中剩余的血清素就会比没有服用这种药物时更多。
2.选择性5-羟色胺和肾上腺素再摄取抑制剂 (SNRIs)：顾名思义，这些药丸抑制血清素和去甲肾上腺素的再摄取。
3.三环类抗抑郁药 (TCA) 还抑制血清素和去甲肾上腺素的再摄取，但比前两组副作用更多。 这就是为什么只有当 TCA 不起作用时才选择它们。
4. 单胺氧化酶反应器 （MOA 抑制剂）通过抑制单胺氧化酶来增加血清素和去甲肾上腺素的量。
5. 否则，即…… 有些资源不适合任何其他组，它们一起构成最后一个组。 就像众所周知的最终选择题答案一样：不同，即……

它做还是不做？

抗抑郁药可确保您的大脑持续提供更多的神经递质。 然后，脑细胞可以更容易地相互传递信号，从而加强脑细胞之间的连接。 这会带来更好的心情。 听起来很简单，但说实话我们并不知道具体原因。

例如，你会认为一种直接导致大脑中产生更多神经递质的药物也会立即减轻症状。然而，这种药物的效果却持续 在患者注意到某种特定的抗抑郁药是否真正能缓解症状之前几周到几个月。 并不是所有的抗抑郁药都适用于所有患者。

所以往往是一个漫长的过程 试错法 找到正确的补救措施。 在此期间，患者不断抱怨，偶尔出现副作用，有时最终根本找不到有效的药物。 这样应该比较方便吧？

展望人工智能的未来

理想情况下，您在开始服用抗抑郁药之前就已经知道它是否有帮助。 也许人工智能可以提供帮助。

在一个 来自波士顿马萨诸塞州总医院的美国研究 在超过 17,500 名患者中，AI 模型准确预测了不同的抗抑郁药是否会改善症状。它们仅使用测试对象医疗档案中已有的数据。

最近我读到 荷兰拉德堡德大学的一项研究 其中人工智能能够通过近 300 名患者的脑部扫描来预测抗抑郁药的效果。 当杏仁核（大脑中控制情绪的部分）的血流量更好时，药物的效果会更好。

丛林中的路标

这最终会导致不同药物的数量减少吗？ 可能不会。 但人工智能确实有助于在抗抑郁药的丛林中更快地找到出路，并为它们的实际作用提供新的见解。

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