（圖片摘自www.sciencealert.com）
目前我們對抑鬱症的診斷還是基於患者自己或相關親屬對其症狀的描述：患有抑鬱症的人常常感覺到悲傷， 或者難以享受以往的樂趣。 然而， 這些描述並不能決定他們確實是抑鬱症發作， 還是僅僅感覺到有些不舒服而已。
這些情形引發一個關鍵問題：沒有得到及時治療的抑鬱症患者其生活品質會嚴重受到影響， 甚至會提高其自殺的風險。 不幸的是， 對於那些難以與醫生交流其感受的抑鬱症患者來說， 有效的治療十分困難；而且目前也沒有診斷抑鬱症的生物標記物。
不過， 如今由於我們發現大腦的特定神經網路影響這抑鬱症的發作，
事實上， 研究證明有些情況下大腦確實會影響抑鬱症的產生。 例如， 大腦的邊緣葉區域的灰質成分（調節情緒、行為以及動力）以及前額葉區域的灰質成分（調節認知行為以及做出決定）在抑鬱症患者中其活性有明顯的降低。
為了鑒定這些區域是否能夠指示抑鬱症的發生， 研究者們利用機器學習的方法理解患者上述區域的變化特徵。 這些資料來源於對23名患者以及20名健康人進行MRI掃描之後的結果。 結果顯示， 抑鬱症患者的上述區域的確發生了明顯的結果與活性的變化。 進一步， 作者根據得到的結果檢測了其他人群中患抑鬱症的風險。
這一掃描的過程需要10分鐘左右。 儘管結果十分理想， 但MRI掃描器目前還不是十分普及， 而且也不是所有人都適合做MRI掃描， 例如裝有起搏器的患者就不適合進行MRI掃描檢測。
不管怎樣， 研究者們提供了一種全新的檢測抑鬱症的方法， 希望能夠早日在臨床上得到應用。
