一张图，彻底读懂抑郁

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一项12月1日在线发表于《心理医学》的研究中，来自美国密歇根州立大学和麻省理工学院（MIT）的研究者开发了一种新的、不怎么复杂的抑郁模型……

“治疗抑郁时，临床医师往往采用试错机制，而该模型可以为我们提供更为系统及有效的决策方法。”本项研究的第一作者、密歇根州立大学副教授Andrea K. Wittenborn指出，“最重要的是，该模型可提供针对具体患者的个体化治疗。”

抑郁可能由生物、心理、社会及环境等多重因素所驱动，这些因素往往存在重叠。例如，个体遭遇麻烦的人际关系或经济困难，造成应激，皮质醇激素水平随即上升。然而，先前针对抑郁的大部分研究仅着眼于其中一个或两个因素，而非多个因素的相互作用及随时间的逐步展现。

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Wittenborn及其合作者分析了近600篇有关抑郁的科学文献，并将这些研究所提到的抑郁主要驱动因素整合为一个模型（如上图），其中体现了某个驱动因素是如何影响其他因素的。抑郁的驱动因素从睡眠问题到社会隔离，再到脑部炎症。

另一研究者、MIT学者Hazhir Rahmandad是一名系统动力学专家，这一学科在工程及商业领域应用更多。正是利用该学科的手段，研究团队创造了这一全面的模型。尽管日后仍需开展研究以验证其效度，但对于更好地理解抑郁及改善该病的治疗而言，模型的创建是至关重要的第一步。

Wittenborn指出，尽管干预手段已问世数十年，目前研究仍在开展，公众的觉知度也在提高，但抑郁仍是一个具有显著危害性的公共卫生问题：美国每年因抑郁所造成的花费高达2100亿美元。虽然心理治疗和药物治疗能够帮助到其中一些患者，但这些治疗手段的应答情况在个体间差异很大，只有大约一半的患者可获得具有意义的病情改善。

“这一模型为我们理解抑郁开了一道大门，因为它涉及到患者整个人及其所有的经历及体验，”Wittenborn指出，“它有助于我们理解，不同个体之间的抑郁有何区别；我们认为，治疗为什么不总是有效跟这些差异有些关系。”

该研究由美国国立精神卫生研究院（NIMH）提供经费支持。

文献索引：Wittenborn AK, et al. Depression as a systemic syndrome: mapping the feedback loops of major depressive disorder. Psychol Med. 2015 Dec 1:1-12. [Epub ahead of print]；
信源：Study 'opens gate' to understanding depression. Michigan State University

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