中新网北京12月20日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-神经app》最新发表的一篇论文手机版了一种神经影像特征，可用于预测药物和食物渴求的强度。

该论文介绍，对使用药物或进食的渴求，被认为是物质滥用或过度进食的驱动因素。药物或食物相关的刺激引发的渴求，或可用于帮助预测药物使用或复发、不健康进食和体重增长。然而，对人类渴求的神经基础了解尚不完全。

论文共同通讯作者、法国国家app研究中心莉奥妮·科班(Leonie Koban)、美国达特茅斯学院托·瓦格(Tor Wager)和美国耶鲁大学赫迪·科伯(Hedy Kober)通过合作，识别出一种神经标记或生物指标，可以在尼古丁、酒精和可卡因使用者和匹配对照组之间，预测药物和食物渴求的强度。在3项功能性磁共振成像研究中，99名参与者观看了药物和非常可口的食物图片(例如一叠西式煎饼)，并得到提示去考虑使用图中事物的直接积极后果，或考虑重复使用的消极后果。他们还给自己有多渴求这些物品进行了评分。论文作者随后对神经影像数据应用机器学习方法，识别神经生物学渴求特征(NCS)，其中包含数个脑区，其活跃度可用于预测较高或较低的渴求程度。

NCS对于预测渴求药物和食物的准确度都很高。而且，从记录的参与者对药物和食物提示的NCS反应中，论文作者成功识别出了药物使用者和非使用者。他们还发现对食物图像的NCS反应预测了对药物渴求的强度，反之亦然，这或许表明，食物和药物渴求共享神经通路。

论文作者总结说，识别NCS提供了一个潜在的靶标，可供开发治疗渴求的临床干预，以及改善现有疗法。(完)