1月4日，耶鲁大学的研究人员在《美国精神病学杂志》(American Journal of Psychiatry)上发表报告称，通过测量不同大脑网络之间的连接强度，他们成功预测出谁会在治疗期间戒掉可卡因。
耶鲁大学开发的机器学习技术——基于连接体的预测模型(CPM)或“神经指纹”——成功地识别出一个复杂的大脑网络，该网络可以预测未来在为期12周的治疗计划中对可卡因的戒断程度。
“我们无法很好地预测谁会从治疗过程中受益，”精神病学助理教授、该研究的主要作者叶晓珊(Sarah Yip)说。“利用这些数据，我们希望有一天能够针对个人量身定制治疗方案。”
叶和阿尔伯特·e·肯特(Albert E. Kent)精神病学教授凯瑟琳·卡罗尔(Kathleen Carroll)领导的研究，分析了53名可卡因依赖患者接受治疗前扫描的fMRI数据。他们测量了成功戒除可卡因的人和没有戒除的人的大脑网络之间的连接强度。利用这些神经指纹，他们分析了第二组接受治疗的45个人的神经成像数据，发现他们能够正确预测治疗结果，准确率达到70%。
叶说，测量不同大脑区域之间的连接强度，以及它们与治疗成功的关系，可能也会指导科学家开发新药，帮助治疗工作。
CPM的共同开发者Dustin Scheinost和Marc N.蕨察是本文的共同作者。
这项研究主要由国家药物滥用研究所资助。