精神疾病的病因究竟是什么，治愈精神疾病的出路在何方（中）？

原创 师建国 心声经典

目录

1、为什么说精神疾病的病因是病理性记忆？

2、如何破案找到每个精神疾病的病理性记忆？

3、如何挖掉病根治愈精神疾病？

2、如何破案找到每个精神疾病的病理性记忆？

那为什么国内外精神医学早就发现“病理性记忆”的存在了，却一直局限于成瘾疾病和创伤后应激障碍的研究？

人类在遭遇灾难性事件或吸食成瘾性物质后会产生强烈、持久的病理性情绪记忆，这种病理性记忆异常顽固、伴随终生，给人类造成极大的痛苦，刺激因素明显，进而引发一系列严重的精神心理疾病，如创伤后应激障碍、恐惧、药物成瘾以及焦虑抑郁等。此类疾病反复发作，不易根除，危害极大，给个人、家庭和社会造成沉重的负担。然而目前临床上对此类疾病的治疗效果并不理想，亟须开发新型有效的治疗手段。

为什么还是找不到常见精神心理障碍的真正病因？为什么治愈率还是很低？

有很大一部分的原因，是因为主流心理学也停留在人的外显记忆层面（简单来说，就是人们能想起来的记忆），无法深入到人的内隐记忆层面（简单来说，就是人们意识不到的记忆层面），找不到真正的病因。

大脑的最小工作单位是神经细胞。由细胞体、树突、轴突（也称为神经纤维）等三部分组成。树突接收到的信号传到轴突的中间，然后汇集到轴突末端。最后再将信号传递给其他神经细胞的树突。轴突里有一种由胶质细胞构成的皮膜，称为髓鞘，能够加速轴突中信号传递的速度。它们通过发放电信号并将其转化为化学信号（神经递质）来实现信息的传递交流；这种交流不是直接指导式的，更像是一种投票的方式，因此我们可以通过改变少数关键脑区的神经元电活动，而影响整个大脑活动。

德国科学家奥托·勒维（Otto Loewi）和英国科学家亨利·戴尔（Henry Dale）发现，有一些突触是通过化学物质传递神经信号的，他们因此在1963年获得了诺贝尔生物学或医学奖。而这个担任神经细胞与神经细胞之间的信使的化学物质，就是神经递质。

神经递质具有抑制和兴奋的作用。大脑里的细胞用它与其他细胞进行沟通和信息交换。没有神经递质，我们的记忆、快乐、欲望、学习能力等等都不可能以现在的形式存在。在神经细胞之间传递信息的神经递质种类共有100种左右，最常见的神经递质有七种：多巴胺、血清素（5-羟色胺）、去甲肾上腺素、乙酰胆碱、谷氨酸、GABA（γ-氨基丁酸）和内啡肽。

氨基酸（最基本的神经递质）

●谷氨酸——具有代表性的兴奋性神经递质

●γ-氨基丁酸——具有代表性的抑制性神经递质

●甘氨酸——抑制性神经递质

【儿茶酚胺类】

●多巴胺——兴奋性神经递质，与快感、干劲相关

●去甲肾上腺素——兴奋性神经递质，与愤怒、干劲相关

●肾上腺素——兴奋性神经递质，与恐惧、干劲相关

【吲哚胺类】

●5-羟色胺——对安定神经等起到调节作用的神经递质

●褪黑素——与睡眠等生物钟相关

【麻醉物质】

●胺多酚——减轻疼痛、带来幸福感

●脑啡肽——减轻疼痛、带来幸福感

神经递质到底对每个神经细胞起到什么作用，是由受体（receptor）决定的。受体一般位于突触后膜。其实受体就是一个位于细胞膜上的窗户。这个窗户是半自动的，一般是锁上的，只有在特定的情况下才会打开。当它打开时，它会选择性地让细胞外的一些离子（比如说带负电荷的氯离子或是带正电荷的钙离子、钾离子）通过它进入细胞内，使得细胞内外的电压差发生变化。

谷氨酸的某一种受体碰上一个谷氨酸的时候，这种受体会瞬间被激活，它的结构会产生变化，使其形成一个通道，让带正电荷的钙离子迅速涌入细胞里。想象一小块细胞膜上，同时有成千上万个这样的受体被激活，那就会有成千上万个钙离子涌入，瞬间让膜电位变得更正。这样就会在神经细胞里产生一个动作电位。这种被激活就会产生动作电位的受体，被称为兴奋性的受体（excitatory receptors），其对应的神经递质也是兴奋性的。

因为每种受体的结构不同，它不仅可以选择特定的离子使用它穿过细胞膜，还可以指定特定的方向。比如，GABA的受体就不会允许钙离子进入细胞，相对地，它让带负电荷的氯离子流入细胞内，同时让带正电荷的钾离子离开细胞。当大量的GABA受体被激活时，膜电位瞬间就会变得更负，这样细胞就不会被激活了，动作电位也不会出现。这种受体就是抑制性的受体（inhibitory receptors），也使得其对要注意的是，并不是所有神经细胞之间的沟通都靠神经递质。

突触分两种：一种是上面提到的化学突触——宽度大概有20到40纳米，靠神经递质来传递信息；还有一种是电突触——宽度只有2到4纳米，可以直接用电来传递信息。

这两种突触各有各的优点。电突触最大的优点是传播信号的速度更快，所以电突触一般会在特别需要急速反应的功能上出现，比如说反射反应。如果你一脚踩上一颗图钉，你的脚会快速离地来自动防卫。从脚到脊髓，全程就靠电突触，所经过的突触数量不超过五个。

但不能让神经系统全都用电突触，因为它有个致命的缺点，那就是“缺乏增益”。什么意思？就是经过电突触的信号强度要么不变，要么变小。一个信号从这头送到那头，往往要经过成千上万个突触，要是大部分强度都在路上被损耗，那沟通效果也太糟糕了。而化学突触在人类大脑里更加常见，也更加灵活，可以增益，也可以减益，它们的类型丰富，搭配起来能够有奇效。

脑的每部分都具有不同的作用，负责不同的事务。因此，同样的信息传到脑的全部范围是完全没有必要的。相反地，这样做只会导致信息过多，影响脑的正常运转，而导致脑功能瘫痪。例如，癫痫病就是因为信号传递过多引起的。而神经细胞将电信号转换为化学信号后是否要传给下一个神经细胞，就可以由脑统一调控安排了。

化学信号里有抑制信号的部分，能将神经细胞内的必要电信号传到下一个神经细胞，而没有必要传递的信号，则被中途消灭了。将电信号转换为化学信号可以将必要的信号只传递至合适的部分，这样才能完成更复杂的信息传递功能。

多年来，据说人脑有1000亿个神经细胞或神经元，但是2015年，巴西神经科学家苏珊娜•埃尔库拉诺-乌泽尔经仔细评估后发现，这个数字似乎应该是86亿，每个神经元的树突多达40万条，而神经元之间的连接多达万万亿个。这形成了一个巨大且复杂的神经网络，我们的一切——情感、记忆，甚至对“我”的自我意识本身——都由此产生。精神疾病是大脑神经元之间的连接障碍，出现病理性记忆。

在寻找神经递质的时候，都遵循以下三个条件：

条件一：神经递质必须是在突触前膜合成的，并在前膜中集中保存在一个个小袋子里。

条件二：当神经细胞受到刺激后，神经递质会从突触前膜释放到突触间隙里。

条件三：在神经递质被突触前膜释放后，能够作用于突触后膜，并引起突触后膜的变化。而且，在发挥作用后，作用会自动并迅速地终止（而不是赖在那儿不走）。

AI（Artificial Intelligence，简称AI，即人工智能）的大咖今年的诺贝尔化学奖得主之一德米斯•哈萨比斯（Demis Hassabis）说，未来十年几乎所有的病都能治了。

德米斯是英国人，爸爸是希腊和塞浦路斯的混血，妈妈是新加坡华人。他4岁就开始下国际象棋13岁就达到了大师水平，他多次成为英国少年队的队长，他16岁就被剑桥大学计算机系录取,20岁就毕业了。毕业后不久就创办了自己的游戏公司，做了好几个爆款游戏，很快就财务自由了。

德米斯对AI特别的痴迷，在一个访谈里面呢他解释了痴迷AI的原因他认为人类的大脑是一个非常强大的工具，人类所有的发明创造全都是由大脑完成的。但是，随着数据量的爆炸人类的大脑已经无法处理这么多的数据了，德米斯就想能不能搞一个加强版的大脑来处理海量的数据，从而加快科学研究的速度呢？为了更加深入的了解AI他29岁就进入伦敦大学攻读神经科学博士学位，希望了解大脑究竟是如何工作的，从而更好的去研究AI。博士毕业之后不久，2010年他就创办了大名鼎鼎的Deepmind。这个Deepmind就是2016年3月，研究出的阿尔法狗以4：1的战绩，战胜了围棋界顶尖高手李世石的那个公司。2014年谷歌出了4亿美元收购了Deepmind，德米斯不仅又大赚了一笔，而且为他的研究获得了源源不断的资金支持。2017年咱们国家的围棋大师柯洁不服气，也跟阿尔法狗下了几场结果也输了。

德米斯就在一个访谈里说当时他就觉得AI能打败人类真的是不可思议，毕竟过去已经有几百万人用了几千年积累了大量的下棋的技巧和经验，没想到阿尔法狗没有训练多久就把人类给击败了。

后来，德米斯又突发奇想说这阿尔法狗是用人类的棋谱训练出来的，说白了就是在人类的招数上做了一些升级，有没有可能不让AI学习人类的下棋方法，让AI自己从零开始琢磨应该怎么下围棋，看一看AI能不能发现一些人类从来没有发现的奇招？

于是2017年10月19日凌晨，在国际学术期刊《自然》（Nature）上发表的一篇研究论文中，谷歌下属公司Deepmind报告新版程序AlphaGo Zero：从空白状态学起，在无任何人类输入的条件下，它能够迅速自学围棋，并以100:0的战绩击败“前辈”。这个zero的意思就是从零开始。

结果AlphaGo Zero这个AI系统花了3个小时就搞明白了围棋该怎么下，花了19个小时就学会了一些进阶的技巧，花了,70个小时就打败人类了。3天之后AlphaGo Zero打败了之前打败李世石的那个阿尔法狗，而且比分是100:0横扫。

很多报道AlphaGo Zero的出招非常的奇葩，因为大家之前从来没有见过这些招，这就说明AlphaGo Zero确实发现了很多人类没有发现的招数。这就让德米斯更加的确定AI是可以用来做科学研究的。为什么这么认为呢？你想科学研究的目的是啥，他不就是发现之前别人没有发现的规律吗？AlphaGo Zero既然能发现人类几千年都没有发现的下围棋的奇招，他应该也有能力在科学上发现人类没有发现的规律。后来这个德米斯就把AI用在了蛋白质的研究上。

为什么要研究蛋白质呢？因为人的身体基本上就是由蛋白质组成的，想要治疗更多的病，那就必须把所有的蛋白质都研究明白。

研究蛋白质的序列和折叠结构是一个非常费时间的工作，把一个蛋白质研究明白，需要一个优秀的博士生花5年时间，但是，需要研究的蛋白质一共有2亿个。所以，如果一个人研究就需要花10亿年，如果一万个人研究，也需要花10万年。更何况全世界可能都没有一万个能做这种研究的人，所以说用人来研究肯定是太慢了。

于是，德米斯又做了一个AI系统名叫AlphaFold， fold就是折叠的意思。这个系统的作用就是用来预测蛋白质的折叠结构，2021年AlphaFold的第二个版本（AlphaFold2）就可以非常准确的预测蛋白质的折叠结构了。

AlphaFold2能够精确预测氨基酸之间的距离和结构，极大地推进了蛋白质结构研究，节省制药时间和成本，同时也帮助科学家理解生命的结构和进化历史。

于是德米斯就把2亿个蛋白质全都研究明白了，而且还把研究的结果给开源了，也就是共享给全世界。这个访谈的主持人就问他说，你花谷歌的钱做研究结果，就这么把研究结果免费共享给全世界了，谷歌没有说你吗？德米斯说谷歌在这方面非常的开放，他们支持我的做法那正是因为阿尔法。

2024年10月9日，在瑞典斯德哥尔摩举行的2024年诺贝尔化学奖公布现场，屏幕显示奖项得主美国华盛顿大学的戴维•贝克（David Baker）、英国伦敦谷歌旗下人工智能公司“深层思维”的德米斯•哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰•江珀（John M. Jumper）。瑞典皇家科学院9日宣布，将2024年诺贝尔化学奖授予三名科学家，以表彰他们在蛋白质设计和蛋白质结构预测领域作出的贡献。David Baker是美国华盛顿大学的生物化学教授，同时也是蛋白质设计研究所的所长。他在计算生物学领域有着深入的研究，特别是在蛋白质折叠和设计方面。Demis Hassabis和John Jumper则是来自英国伦敦人工智能公司谷歌DeepMind的科学家，他们开发了一种名为AlphaFold2的人工智能模型，这种模型能够预测大约两亿种已知蛋白质的复杂结构，并且已被全球200多万人使用。

德米斯获得了今年的诺贝尔化学奖，今年他只有48岁。一般来说，获得诺贝尔奖的人都是特别的老。德米斯不是搞化学的而且这么年轻就获得了诺贝尔化学奖，根本原因就是他利用了最强大的工具AI。所以说会用AI的人对不会用AI的人他就是降维打击，各行各业都是这样。了解了戴尼斯的经历之后，我们再来看看德米斯最新的预判，那在最近的一次访谈里面他做了两个预判：第一就是未来十年里几乎所有的病都能治愈了。这个观点，跟知名的AI公司TH的创始人戴瑞奥的观点是类似的。所以估计，这个预判大概率是靠谱的。第二，AGI也就是通用人工智能这几年呢，应该是来不了的，估计需要10年左右才能到来。

那这期间呢，还需要两到三次的重大的科技突破，之前open AI的CEO山姆奥特曼总是说5年之内AGI就会到来。那这段时间，他就不再提这个观点了。所以说，估计德米斯的观点应该更加的靠谱。虽然AG会比之前预想的晚一点到来，但是未来10年AI一定是高速发展。所以你作为个人，如果不会用AI作为企业，如果不会用AI赋能业务，作为投资者，如果你不会投资AI的话，你就会错过一个巨大的机会，甚至可能被时代淘汰。

人类就彻底相信人工智能的无限可能。科学家们看到了人工智能的发展希望，商人们看到了人工智能世界里的黄金宝库，普通的吃瓜群众看到了人工智能正要和自己的生活悉悉相关……

主流的心理学流派有400多种，但它们对心理障碍的根源说法不一。比如，一个患者出现了严重的抑郁症状，生活不能自理，上厕所都要人抱着去。精神分析流派会说这是“退行”，是因为婴幼儿时期某个阶段的欲望得不到满足。而认知行为流派可能会说，这是患者出现了习得性无助，产生了“无论自己做什么都不能改变现状”的错误认知，所以导致了强烈的抑郁情绪和消极的行为。

何日辉说“抑郁症、双相障碍、精神分裂症等精神心理障碍的主要病因是后天形成的病理性记忆”，还有一个更加坚实的事实支撑：大量病例的临床实践；说得具体一些，已经通过找到、修复病理性记忆，帮助大量患者真正走向康复！

目前，在临床深度心理干预中，已经可以通过深度催眠进入个体的内隐记忆层面，找到精神心理障碍患者的病理性记忆，然后由经验丰富的创伤修复师进行高效化的修复，患者的病情迅速缓解。负面情绪导致记忆减退的人往往有一个特点，就是他特别关注的事情，很容易成为让他焦虑的事情，他会对此事细节记得很清楚，而除此之外的其他事情却总记不住。

我们的记忆力是有限的、容量是恒定的。当我们过多关注某一点时，其他方面的记忆力便会相应减少。现代社会中，中年工作压力大，往往将过多的精力用在了工作中，对其他事情的记忆力便会相应减少，因此生活中便会出现丢三落四的情况；若平日里大部分事情都不用大脑来记忆和存储，而是借用一些记事本、电子产品等，大脑的记忆力也会相应有所退化。

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