尽管进行了数十年的努力，目前仍无法对个体的自杀风险进行很好的预测和计算。2014年7月，发表在《Drug Saf》上的项研究显示，网络分析或许是一种有效识别自杀信号的方法。

背景：在抑郁症的治疗中，有必要监测自杀的早期信号。

目的：本研究旨在通过分析美国食品和药物管理局不良事件报告系统（FAERS）中选择性血清素再摄取抑制剂的数据，确定可表明有高自杀风险的症状。

方法：使用从1997年到2012年第二季度的FAERS报告，研究者构建了不良事件共现网络。从该网络中，研究者通过网络社区检测法提取了与自杀事件有强烈关联的事件（自杀未遂、自杀观念、自杀行为、自杀死亡）。

结果：研究者成功地获得了自杀相关的不良事件列表。由于固有社区检测算法的随机性，研究者发现该自杀相关ADE列表与临床研究分析结果不同。然而，研究者得到的名单可能可以更有效地发现自杀事件

结论：网络分析或许是一种有效识别自杀信号的方法。

（选题审校：李潇潇 编辑：刘爱菊）

（本文由北京大学第三医院药剂科翟所迪教授及其团队选题并审校，环球医学资讯编辑完成。）

（专家点评：FDA曾予以选择性5-HT再摄取抑制剂（如氟西汀）黑框警告，即该药在治疗过程中或治疗停止后早期报告有自杀观念和行为，这些症状可以是由于潜在疾病造成的。）