顶刊论文（社媒热度）· Sci Adv·· 2026-08-19精选评分61
深度学习揭示预测青少年抑郁风险的神经计算机制
Deep learning reveals a neurocomputational mechanism predicting depression risk in adolescents.
导读
一项研究结合功能神经影像与脑对齐深度学习，在 IMAGEN 青少年队列中发现可预测抑郁发病的神经计算特征。该特征在 N=1332 队列中对应情绪信号神经表征减弱，在 N=725 随访队列中前瞻 4 年预测症状起始，并与抑郁多基因风险及遗传风险变异相关，在 STRATIFY 患者队列（N=411）上也提升抑郁分类。DOI: 10.1126/sciadv.aed0772
推荐理由
研究在 IMAGEN 队列中给出可前瞻 4 年预测抑郁的神经计算特征，并在 STRATIFY 队列中改善分类，机制上联系情绪感知过度正则化偏差。
来源：顶刊论文（社媒热度） · doi.org