目光 “偏爱” 背后的抑郁隐患：6 个月追踪研究揭示关键预测指标

研究针对抑郁复发问题，探究注视脱离偏差对抑郁症状的预测作用，发现 ADΔhappiness-disgust可预测症状恶化。

　　

研究背景：抑郁研究的 “迷雾” 与探索

抑郁症（Major Depressive Disorder，MDD）如同笼罩在全球精神健康领域的阴霾，不仅严重且患病率极高，即便接受治疗，仍有许多患者无法充分获益，还面临着高复发风险和残留症状的困扰。

在探寻抑郁症发病及维持机制的道路上，研究人员发现，对情绪信息的注意力偏差（Attentional biases）似乎起着至关重要的作用。以往研究表明，急性抑郁患者通常会对负性刺激表现出更强的注意力分配，即情绪一致性偏差（mood-congruent bias）。不过，目前尚不清楚这些注意力偏差究竟是伴随症状出现的短暂现象，还是在症状消失后依然存在、反映个体稳定认知特质的因素。

为了进一步揭开抑郁症的神秘面纱，找到预测和干预抑郁症复发的有效方法，来自德国洪堡大学（Humboldt-Universit?t zu Berlin）和柏林 MSB 医学院（MSB Medical School Berlin）的研究人员展开了一项具有重要意义的研究，相关成果发表在《Cognitive Therapy and Research》杂志上。

研究方法：捕捉目光 “密码” 的科学手段

研究人员采用了相关纵向设计（correlative longitudinal design），选取了 63 名最初心境正常（euthymic）的个体作为研究对象。这些参与者是从一项更大规模的横断面研究的 79 名参与者中筛选而来，均提供了书面知情同意，愿意在后续一年内接受额外评估。

在实验过程中，参与者需要完成一项改良版的注视脱离任务。研究人员利用 Eyelink2 头戴式追踪设备，以 500Hz 的采样率记录参与者的注视参数，精确捕捉他们在面对不同面部表情时的眼动轨迹。刺激则通过 Presentation 软件呈现在 24 英寸、分辨率为 1920×1080 像素的显示器上。

同时，研究人员使用贝克抑郁自评量表修订版（Beck Depression Inventory, revised，BDI-II）评估参与者在基线和 6 个月随访时的抑郁症状严重程度。通过计算参与者从快乐和厌恶面部表情中转移目光所需时间的平均差异（AD_{Δhappiness-disgust}），来探究其与抑郁症状变化之间的关系。

研究结果：目光差异背后的抑郁 “预警”

1. 参与者基本特征：参与者平均年龄为 28.0 岁，89% 为女性。基线时平均 BDI-II 评分为 3.5，随访时为 5.7。56% 的参与者符合终生抑郁症标准，有过抑郁症病史的参与者中，74% 经历过一次 MDD 发作，17% 经历过两次或三次发作，9% 经历过四次或更多次发作。
2. 注意力脱离与抑郁症状恶化的关联：逻辑回归分析显示，AD_{Δhappiness-disgust}能够显著预测 6 个月随访时抑郁症状的可靠恶化（reliable worsening）。即使在控制了基线抑郁症状严重程度和终生抑郁症病史后，这种关联仍然显著。当 AD_{Δhappiness-disgust}作为单一预测因子时，模型的 Nagelkerke R²为 0.21，χ²为 6.85，p = 0.009；加入临床变量后，模型的 Nagelkerke R²提升至 0.49，χ²为 10.95，p = 0.004 。
3. 注意力脱离与抑郁症状维度变化的关联：与研究人员最初的假设相反，简单线性回归分析发现，AD_{Δhappiness-disgust}与抑郁症状从基线到随访的维度变化（dimensional change）并无显著关联。无论是将 AD_{Δhappiness-disgust}单独作为预测因子，还是在多元线性回归模型中加入临床变量，AD_{Δhappiness-disgust}的预测作用均不显著。
4. 事后分析：进一步分析发现，抑郁发作次数与 AD_{Δhappiness-disgust}之间存在一定关联。在控制了参与者年龄后，将抑郁发作次数加入逻辑回归模型，结果显示 AD_{Δhappiness-disgust}和抑郁发作次数均对症状恶化有显著预测作用，但方向相反。同时，对注意力脱离快乐和厌恶面部表情的单独分析表明，只有当两者同时进入模型时，才能显著预测抑郁症状的可靠增加。
5. 受试者工作特征曲线（ROC）分析：ROC 分析显示，仅使用 AD_{Δhappiness-disgust}预测抑郁症状可靠恶化时，曲线下面积（AUC）为 0.82，最大敏感性为 1，特异性为 0.70；加入基线抑郁症状严重程度和终生抑郁症病史后，AUC 提升至 0.92，最大敏感性为 1，特异性为 0.88 。

研究结论与讨论：开启抑郁预测与干预的新视野

本研究首次表明，在 MDD 缓解期个体中，异常的注意力加工能够在数月内预测抑郁症状的恶化。AD_{Δhappiness-disgust}这一指标可能是识别那些有抑郁症状恶化风险个体的有效标志物，有助于筛选出可能需要预防性护理的人群。

从理论层面来看，研究结果支持了难以从负性情绪材料中转移注意力与抑郁症状发展相关的假设，与奖励贬值理论（Reward Devaluation Theory，RDT）相符，即抑郁症患者不仅关注负性刺激，还会回避积极刺激。

然而，研究也存在一些局限性。样本量受限于之前的横断面研究，可能导致检测预测效应的能力不足和效应量的高估；研究仅采用自我报告评估随访时的抑郁症状，且未评估复发情况；使用总分测量方法可能会模糊症状与实验参数之间的有意义关联；未纳入正在接受药物治疗的个体，也未评估其他形式治疗对结果的影响。

尽管如此，本研究仍然为抑郁症的研究开辟了新的方向。未来研究可以进一步验证当前的观察结果，探索通过注意力训练改变 AD_{Δhappiness-disgust}模式的可行性，以及这种干预是否能够有效降低抑郁症状加重的风险，为抑郁症的预防和治疗提供更有力的依据。