熱衷于自己生活的人一般是不會尋求顧問幫助或與他人討論自己的想法。找到預測自殺風險的方法可以幫助世界范圍內(nèi)一百萬人免于自殺。
“這是可以預防的悲劇，” 印第安那大學的精神病學家Alexander Niculescu說，他目前正在尋找自殺風險的生物標記。
由于大腦的復雜性和難以直接研究的特點，尋找自殺風險的工作主要集中于分子標記或者生物標記。這些生物標記可以幫助我們找到哪些人存在更高的自殺風險。Niculescu和他的同事在血液樣品中找到了6個這樣的生物標記，他們認為這些生物標記可以識別具有高自殺風險的人。研究報告近日發(fā)表在Molecular Psychiatry期刊上。
Niculescu和同事們的研究分為四個階段。首先，他們從印第安納大學一個從沒有自殺想法到擁有高自殺風險縱向篩選中，確定了9個患有躁郁癥的男子。他們測定了這9個人血細胞中基因表達的變化，并確定候選生物標記。參照之前的研究，其中41基因很可能與精神疾病和自殺相關。
在接下來的一個階段里，研究人員研究了9個死于自殺的人的血液樣本。他們將候選的41個生物標記范圍縮小到13個。經(jīng)過以更嚴格的統(tǒng)計測試后，Niculescu的團隊留下了6個他們認為能夠作為測試自殺風險的指標。
為了證實找到的這6個生物標記是否真的與自殺相關或者可以預測自殺企圖，研究人員分析了患有躁郁癥的42名男子和患有精神分裂癥的46名男子的基因表達數(shù)據(jù)，進一步發(fā)現(xiàn)4個相關性最高的生物標記，特別是在躁郁癥組別，這種相關性更加明顯。這意味著這些生物標記并不是一種短期狀態(tài)的標志，而可以預測長期風險。如果將這些生物標記與臨床方法相結合，那么研究人員預測精神類疾病的準確率就可以從65％躍升至80％以上。
所預測的生物標記中，關聯(lián)最強的是由SAT1基因編碼的。Niculescu表示這項工作為生物學研究打開了一扇窗。”
伊利諾伊大學的精神病學家Ghanshyam Pandey說，Niculescu的工作，是在尋求精神的生物標記邁出的重要一步，但是研究的樣本容量較小，在用于更大群體的臨床治療前，結果還需要被驗證。Pandey說：“這是一個很大的挑戰(zhàn)”。
Niculescu也表示這種類型的工作通常需要更大的樣本容量，但他和他的同事們正在用嚴格的、細致的方法來剔除誤報。下一步工作是比較一般人群與高危人群（患有抑郁癥、承受壓力或喪親之痛）中這些生物標記的水平。他說：“自殺的不只是精神病，而是一種非常復雜的行為。”
延伸閱讀
血小板水平預測自殺傾向
無獨有偶，今年2月，一項發(fā)表于J Child Adolesc Psychopharmacol的研究發(fā)現(xiàn)，存在自殺傾向的精神疾病患者的血小板水平顯著高于不存在自殺傾向的患者。這項研究為臨床工作者通過實驗室檢查預測自殺傾向提供了可能。人體大部分疾病可通過血液或其他生物標記識別。但迄今為止，絕大部分精神疾病的評估只能通過耐心觀察及長期跟蹤檢查病人的行為和其他外部癥狀，醫(yī)學界對此長期存在爭議。
研究者評估了每位受試者的年齡、性別、吸煙習慣和血小板數(shù)，發(fā)現(xiàn)血小板數(shù)與自殺傾向顯著相關：存在自殺傾向的患者的血小板水平顯著高于不存在此傾向的患者及健康對照組。為了證明血小板數(shù)與抑郁癥無關，研究人員還比較了自殺及非自殺的抑郁癥患者，結果顯示，血小板數(shù)與抑郁癥患者的自殺傾向存在關聯(lián)。
該研究由以色列Beer-Sheva精神衛(wèi)生中心的Micha Ragolsky及其同事所開展，始于1995年，至2004年結束，共選取了108名12歲到18歲之間的、未服用藥物的住院病人，同時隨機選取了77 名健康未成年人作為對照。研究者在研究開始前對受試者進行評估，按照是否存在自殺傾向?qū)⒒加芯穹至寻Y、雙相情感障礙、抑郁癥及其他精神障礙的住院病人分 為兩大類，對照組均被列入非自殺組。
Micha Ragolsky稱，此項研究結果對實際臨床工作具有重大意義。事實上，60%存在嚴重自殺念頭的青少年會在1年內(nèi)公開這些想法并企圖自殺；另據(jù)以色列疾病控制和預防部門的統(tǒng)計，自殺是10歲到24歲青年的第三大死因。
Micha Ragolsky還指出，該團隊的下一項研究將聚焦于雙相情感障礙患者，他們將試圖采用血小板水平預測其可能出現(xiàn)的躁狂及抑郁發(fā)作。
用社交網(wǎng)絡預測自殺行為
根據(jù)美國退伍軍人管理局的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示：美國每過65分分鐘就會有一個退伍軍人自殺，相當于每天22人。而2012年中現(xiàn)役軍人自殺人數(shù)達到歷史新高——349人——幾乎每天都會有一個現(xiàn)役士兵自殺。
因此Durkheim Project應運而生。Durkheim Project是一項由DARPA支持，聯(lián)合眾多大數(shù)據(jù)公司、科研院校和政府機構，希望通過對社交網(wǎng)絡的狀態(tài)分析，來預測士兵中自殺行為的項目——當然這一項目的最終目的是預防悲劇的發(fā)生。目前該團隊正在使用大規(guī)模數(shù)據(jù)庫中的機器學習來獲取士兵自殺的概率。這一項目實際是從2011年開始籌劃，團隊在過去的兩年內(nèi)建立了數(shù)據(jù)收集、存儲和分析的平臺。他們的自殺預測模型是通過退伍軍人管理局醫(yī)療記錄中的非結構性臨床筆記建立的：從臨床筆記中通過機器學習算法獲取一系列的單個關鍵字、詞組以及多重關聯(lián)的結構性模型，并且多種模型的準確性遠高于單個模型預測。
與此同時，該團隊還與Facebook合作，并從Twitter和Google+獲取相關的分析數(shù)據(jù)。他們表示現(xiàn)有的預測準確率可以達到65%，而理論上隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的擴大這一精度會繼續(xù)提高。一旦掌握自殺背后的真正動因，最終的目的是希望專業(yè)心理醫(yī)生能由此盡快為需要的人提供幫助。
自殺預報系統(tǒng)
利用相似的原理，今年5月，韓國推出全球首個“自殺預報系統(tǒng)”，該系統(tǒng)被寄予助其走出“自殺共和國”陰霾之厚望。該系統(tǒng)的工作原理是通過SNS，實時找出與自殺有關的詞匯的出現(xiàn)頻率并結合存在的自殺因素，從而分析出自殺的危險程度。
“自殺預報系統(tǒng)”由成均館大學醫(yī)學院、三星首爾醫(yī)院研究人員以及社會機構共同開發(fā)。基于社交網(wǎng)站（SNS）1.5億用戶的龐大數(shù)據(jù)庫，這個系統(tǒng)可對物價、股價指數(shù)、日照量、氣溫、名人自殺效應等自殺誘因進行實時分析，提供自殺傾向走勢，以降低自殺率。并有望在政府制定自殺預防政策時，以“自殺預警”“自殺警告”等方式給出參考數(shù)據(jù)。
報道稱，相關研究組曾將韓國2008年和2009年的自殺統(tǒng)計與社交網(wǎng)站上自殺相關詞出現(xiàn)頻度做了關聯(lián)比較分析。結果顯示，當全國自殺率處于較高水平時，社交網(wǎng)站上相關“累”“自殺”的詞語出現(xiàn)頻率增高。通常諸如此類字樣主要通過博客和“推特”以“累死了”“不想活了”等形式出現(xiàn)。
