老年抑鬱症發病率不斷攀升，老年人群的自殺意念、計劃和行為引致的死亡風險較其他年齡組別高。港大腦與認知科學國家重點實驗室的一項研究發現，腦連接模式可以預測老年抑鬱症患者的自殺風險。研究結果已發表在學術期刊《自然》的子刊物《自然心理健康》。（https://www.nature.com/articles/s44220-022-00007-7）
由港大腦與認知科學國家重點實驗室主任李湄珍帶領的研究團隊，利用腦成像資料和先進的電腦演算法，預測晚年抑鬱症患者的自殺風險嚴重程度。團隊採用基於連接組學的預測模型，通過全腦靜息態功能連接（在沒有執行任何特定的認知任務時的腦活動連接） 和白質結構連接 （大腦區域之間的結構連接）數據來預測自殺風險。
提高預測準確性
研究招募91名老年抑鬱症患者，包括37名無自殺經歷、24名曾有自殺想法或計劃，及30名曾試圖自殺的患者作評估。研究人員運用腦連接特徵和機器學習的先進電腦演算方法，對三組患者進行分類。
結果顯示，相較於僅使用問卷分數作評估，採用大腦功能和結構連接作為學習特徵，能提高分類預測的準確性，並在兩個獨立數據樣本中，識別出具有更高自殺風險的抑鬱症患者。
望能設計更好的個性化的篩查
李湄珍指出，在區分自殺風險較高與較低的老年抑鬱症患者時，功能連接和結構連接特徵能提高分類的準確性。團隊指出，多模態腦連接能夠幫助捕捉到老年抑鬱症患者自殺風險的個體差異，有望進一步識別需要進行深入評估和干預的患者。團隊未來希望透過收集患者的腦影像、心理和行為數據，將這些數據整合到預測模型中，從以建立個性化的自殺風險評分，更好地設計個性化的篩查和干預計劃。@
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