新冠疫情不仅带来了病毒的大流行，还引发了心理健康问题的泛滥。全球约有十亿人受到各种精神疾病的影响。韩国是较为严重的国家之一，约有180万患者表现出抑郁和焦虑障碍，临床精神疾病的总患者人数在过去五年中增加了37%，达到约465万人。
由韩国和美国研究人员组成的研究团队开发了一种技术，该技术可以通过智能手表等可穿戴设备收集的生物特征数据来预测第二天的情绪变化，并进一步预测抑郁症状的发生可能性。
韩国科学技术院（KAIST）校长李光炯于1月15日宣布，由脑与认知科学系金大旭教授领导的研究团队与美国密歇根大学数学系Daniel B. Forger教授领导的团队合作，开发了一种技术，可以从智能手表收集的心率和活动数据中预测轮班工人可能出现的抑郁症状，如睡眠障碍、抑郁、食欲减退、暴饮暴食和注意力下降。
据世界卫生组织（WHO）称，治疗精神疾病的新方向集中在大脑下丘脑中的睡眠和昼夜节律系统，这些系统直接影响冲动性、情感反应、决策和整体情绪。
然而，为了测量内源性昼夜节律和睡眠状态，必须每30分钟抽取一次血液或唾液，以测量体内褪黑激素浓度的变化，并进行多导睡眠图（PSG）测试。
由于这些治疗方法需要住院，而大多数精神疾病患者仅接受门诊治疗，因此在考虑这两个因素的情况下，治疗方法的发展进展缓慢。此外，每次PSG测试费用约为1000美元，使得考虑睡眠和昼夜节律的精神健康治疗对于社会弱势群体来说难以承受。
解决这些问题的方法是利用可穿戴设备，更方便地实时收集心率、体温和活动水平等生物特征数据，无需空间限制。然而，当前的可穿戴设备仅能提供间接的医疗人员所需的生物标志物信息，如昼夜节律的相位。
研究团队开发了一种过滤技术，可以准确估计每天变化的昼夜节律相位，如心率和活动时间序列数据。这是对大脑昼夜节律的精确描述，可以用于估计昼夜节律紊乱。
通过与密歇根神经科学研究所Srijan Sen教授和密歇根大学精神病学系Amy Bohnert教授的研究团队合作，验证了使用这种昼夜节律数字孪生预测抑郁症状的可能性。
该研究团队进行了一项涉及约800名轮班工人的大规模前瞻性队列研究，结果显示，通过该技术估算的昼夜节律紊乱数字生物标志物可以预测明天的情绪变化以及包括睡眠问题、食欲变化、注意力下降和自杀念头在内的六种抑郁症状。
“能够进行这项研究非常有意义，它为如何应用以前未用于实际疾病管理的数学方法来分析可穿戴生物特征数据提供了线索。我们预计这项研究将能够展示连续和非侵入性的心理健康监测技术。这有望为心理健康护理提出新的范式。通过解决一些社会弱势群体在当前治疗实践中面临的主要问题，他们可以在出现抑郁症状时采取更积极的措施，例如在情况失控前寻求咨询。”——韩国科学技术院教授金大旭
来源：韩国科学技术院
期刊引用：
Lee, M. P., et al. (2025) 现实世界中昼夜节律紊乱的数字标记与心理健康风险之间的关联。npj 数字医学。doi.org/10.1038/s41746-024-01348-6
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