目的：利用機器學習，確定生物標志物血小板衍生生長因子 AA（PDGF-AA）、血小板衍生生長因子 BB（PDGF-BB）和腦源性神經營養因子（BDNF）在單極和雙相抑郁患者鑒別診斷中的差異，并明確其預后價值。
材料和方法：該研究納入 79 名患者（中位年齡 48 [34；57] 歲），其中 35 例為雙相情感障礙（F31）框架下的抑郁患者，44 例為單極抑郁（F32 - 33）患者。使用心理測量工具漢密爾頓抑郁量表（HDRS-17）和漢密爾頓焦慮量表（HARS）對患者進行臨床評估。利用 Magpix 和 Luminex 200 多重分析儀（美國 Luminex 公司）測定血清中生長因子的濃度。采用支持向量機方法構建預測模型。
結果：雙相情感障礙框架下的抑郁患者，其 PDGF-AA 和 PDGF-BB 濃度在統計學上顯著更高，同時 BDNF 濃度更低。構建的預測模型能夠依據這三種生物標志物區分單極和雙相抑郁患者，該模型的敏感性和特異性分別為 0.96±0.06 和 0.95±0.05。
結論：對 BDNF 和 PDGF 濃度的研究表明，單極和雙相抑郁在這些指標上存在統計學顯著差異，因此它們在合適的臨床病例中，有潛力作為鑒別診斷的預后生物標志物。