2022年斯宾塞奖小插曲:安东尼娅Kaczkurkin我们内化障碍

的收件人2022年APS珍妮特·泰勒·斯宾塞奖代表了最聪明、最有创意的年轻的心理科学家在世界上。在一系列mini-episodes,皮层下与每个赢家商谈他们的研究和目标。

今天我们收到安东尼娅Kaczkurkin(范德比尔特大学),研究如何内化障碍的神经生物学机制。

记录:

查尔斯蓝色(00:11)

这是查尔斯与心理科学协会的蓝色。今天,我想给你一个特别的迷你的播客皮层下。今年早些时候,心理科学协会宣布了八个收件人的2022珍妮特·泰勒·斯宾塞奖。这个奖项承认成员取得了革命性的职业生涯早期心理科学贡献。我们第一个收件人,他会告诉我们一些关于她的工作,是安东尼娅Kaczkurkin范德比尔特大学,她一直在努力理解帮助我们了解我们的神经生物学机制内化障碍。欢迎来到皮层下。

安东尼娅Kaczkurkin(00:53)

嗨。很高兴在这里。

查尔斯蓝色(00:55)

我们太的问题之前,你能告诉我们一点关于你目前的研究领域?你最感兴趣?驱动你的大问题是什么?

安东尼娅Kaczkurkin(01:04)

所以我的研究集中在试图理解为内化障碍的神经生物学机制。通过内化障碍,我的意思是比如焦虑和抑郁。我做的是整合不同的措施,包括神经影像,心理生理学和行为,真正开发一个全面了解焦虑和抑郁障碍的基本机制。尤其是,我的研究有三个目标。所以我想明白为什么大脑解剖学和功能异常在焦虑和抑郁症。我也想了解存在于内在症状的神经生物学的异质性。也许最重要的是,我真的希望我的研究有助于我们了解这些神经生物学的差异来改善治疗结果。

查尔斯蓝色(02:00)

所以你的研究过程中,你做出任何特定的进展我们知道或了解现在我们没有以前?

安东尼娅Kaczkurkin(02:09)

是的。这是一个非常激动人心的领域。近年来有很多的进步。所以我的研究的一个分支,我很兴奋的是使用机器学习工具在精神病理学研究神经生物学的异质性。这项工作的更广泛的目标是推进努力定义一个生物驱动的分类系统的心理健康症状。所以这意味着我们可以使用机器学习工具,试图找到替代的方法分类心理学基于大脑之类的东西。所以实际上我们要做的就是把这些花哨的算法和我们给大脑算法的数据。我们能做的是确定集群的人分享的大脑功能障碍使用这些技术模式,这可以帮助我们理解人们实际上如何组织成不同的诊断类别。所以这里的想法是,我们能接近真相,实际上让生物学告诉我们自然类的边界之间存在障碍。

查尔斯蓝色(03:18)

我最熟悉的真正应对外部元素的分类,人们如何反应,他们所使用的语言,他们的行为方式。这是把内部。这是一种主观的元素,你可以处理不同的演讲同样的根本原因。这小说是怎么回事?我不熟悉的人采取这种方法。

安东尼娅Kaczkurkin(03:42)

这是非常的小说。现在其实是一个非常热门的话题。现在,我们常常依赖DSM,这是我们的诊断与统计手册,告诉我们是否有人有障碍。但是这本书基本上是基于主观的症状。所以我们就由这些类别。我们确定主观,我们认为这些症状属于这些疾病,但我们从来没有真正实证检验。这是该领域的一个非常激动人心的时刻,因为我们正在朝着使用更多的经验证据来支持或反驳这样的类别。这是一个非常激动人心的时刻。我们使用一个特定的机器学习工具叫九头蛇。这是一个工具,我们可以用它来了解的一些独特的模式内在症状的神经生物学的赤字。 And what we’ve found so far is that there are basically two subtypes of individuals with internalizing symptoms that have completely different brain patterns. And that’s exciting. That’s something we would never, ever see based on our old approach of just looking at symptoms. So this is a really exciting time for the field.

查尔斯蓝色(分)

我要潜水一点点深入。你的结果表明,比如焦虑和抑郁,他们不一定分开,谁能还潜在的大脑模式现在会被诊断为DSM作为一个或另一个吗?

安东尼娅Kaczkurkin(05:10)

所以这是个很好的问题。所以很多朝着生物驱动的分类系统的动力来自于承认有很多重叠之间的障碍。所以焦虑和抑郁,尤其是高度共病,所以他们cooccur非常频繁的人口。我们发现当我们观察大脑,那些焦虑和抑郁症实际上更相似的大脑比我们的预期。这就是真的让我们重新思考我们如何接近心理病理学分类,因为大脑的数据告诉我们,这些实际上属于同一类别。然而,DSM告诉我们现在它们实际上是两个不同的类别。这是一个很好的时间来真正了解焦虑和抑郁症状不同的大脑。我们使用这些机器学习工具真的发现地面真理。

查尔斯蓝色(06:06)

这是迷人的。让我继续,就走进了我的最后一个问题。障碍,但仍然是什么?有重大挑战,你真的需要解决之前下一个飞跃?

安东尼娅Kaczkurkin(06:21)

我认为这是一个时间,我们在这里的悬崖,我们认识到,DSM,诊断统计手册障碍自然不是雕刻在关节。然而,我们还没有另一个。所以我们仍然依靠DSM诊断在临床领域。所以我们认为我们最大的挑战向前移动过去的基于症状的分类和更多的寻找这类生物分类系统。会有最大的挑战,试图了解这些生物亚型,我们发现地图回到症状吧,因为它不是可行的给某人一个神经影像扫描诊断。它太贵了。所以我们需要能够有快捷键为临床医生能够诊断在临床设置。这将是我们未来最大的挑战不仅是试图重新分类的精神疾病,但这样做的方式将有利于临床社区。

查尔斯蓝色(07:32)

很有趣。我已经跟安东尼娅Kaczkurkin,范德比尔特大学的斯宾塞也获得了2022年的APS奖。谢谢你今天和我谈话。

查尔斯蓝色(07:44)

谢谢你邀请我。

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