致幻蘑菇“改邪归正”治疗抑郁症?NLP正在量化迷幻药对大脑的具体...

本文约1800字,建议阅读5分钟合适的剂量和使用方法下,这类致幻剂也具有治愈心灵的潜力。


精神类疾病药物开发有多难?
确定一种药物可以使哪些人受益是非常复杂的,而在精神病学中,这一情况则相比更加困难。待治疗的患者可能看起来症状很相似——郁郁寡欢、出现幻觉,但在生物学上,他们经历的却困难截然不同。 DSM-V 检查表和症状问卷(我们诊断和评估精神疾病严重程度的主要方法)的精确度可以判断病人的症状,但实际上并不足以指导药物开发,这也是不少大型制药公司在很大程度上退出精神科药物开发的原因之一。 举例来看,测试一种治疗喉咙痛的新药的流程一般如下:制药公司收集喉咙痛患者,培养他们的样本以确定病因(即链球菌、流感或 HIV),然后根据是否病原体对候选药物敏感,将原本模棱两可的“喉咙痛”转化为分子靶点,从而确定哪种候选药物最有可能使哪些患者受益。 但是,精神病学需要一个“翻译工具”来将患者的精神症状转化为药物靶点。更具体来看,精神疾病的使用的语言是「症状」,而药理学的语言是「分子」,但目前,我们还没有将症状转化为“翻译工具”,可以帮助我们为正确的患者匹配正确的药物。 蒙特利尔麦吉尔大学的研究团队发布了一种新技术,它为实现这种工具提供了有希望的第一步。他们的方法提供了一种新的“翻译工具”,可以绕过基于症状评估的不精确性,使研究人员能够定量地结合真实世界关于迷幻药物体验、药物受体结合亲和力、基因转录谱和人类的报告进行研究,这或许能够迈出从「症状」到「分子」之间转换的第一步。
不需要额外花费,用NLP确定语言与药物的关联性
随机临床试验(给一些参与者一种药物,另一些人服用安慰剂,并比较两者的效果),被认为是此类研究的黄金标准。
但这样的试验缓慢且昂贵,而且往往只涉及少数参与者。“[这需要] 多年,花费七位数的资金,[并且] 道德批准需要很久很久,”Bzdok 说。 Bzdok 的团队引入了自然语言处理的方式来处理这一关联。研究团队在公开数据集获取了不同患者服用27种药物(包括氯胺酮、MDMA、LSD 和赛洛辛)后撰写的6,850 份致幻药物使用的书面记录,随后将这些数据与已知每种药物与大脑中哪些受体相互作用的记录相结合。这些步骤使团队能够确定哪些神经递质受体与与特定药物体验相关的词语相关联。 
例如,他们分析发现,与神秘体验相关的词语,如“空间”、“宇宙”、“意识”、“维度”和“突破”,与与特定多巴胺、血清素和阿片受体结合的药物有关。 Bzdok 说,这种方法可以为药物开发提供新的起点。Bzdok 说,从理论上讲,针对这些受体设计的药物应该会引发迷幻药物体验的特定方面,未来的研究可能包括精神科医生认为与精神疾病相关的其他形式的数据。 但依然有不少问题待解决,例如没有人真正知道迷幻体验的哪些方面对心理健康有益。例如,去年发表的一项临床试验表明,MDMA 对一些患有严重 PTSD 的人有用。但这并不意味着娱乐性服用 MDMA 的人不会患上这种疾病。 Bzdok还表示,虽然直觉上认为富含积极情绪的药物体验会帮助人们感觉更好,但有些人发现体验焦虑和悲伤等消极情绪有助于他们面对创伤。 但不可否认的是,引入自然语言处理分析相关药剂使用报告很有价值,也为致幻剂这类药物的“改邪归正”提供了更科学更准确的依据。
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