全基因組關聯分析、表觀遺傳學、全基因體DNA甲基化、腦磁共振影像學、多模態神經影像學、神經影像學、機器學習模型、神經認知方法、腦結構和功能、預設模式網路、前額葉皮質、網路穩定性、主動推論過程、人工智慧、機器學習、心理韌性、逆境、不良童年經歷、認知評估、認知彈性、執行控制、情緒調節、壓力和創傷、國立成功大學、國立台灣大學、國立中興大學、國立清華大學
Cognitive Electrophysiology Laboratory
隨著全球化與人口老化，人類也面臨更多、更複雜的心理挑戰，為了使人們在這局勢下也能維持正常的心理機能，我們必須了解是哪些因子使人類具備足夠的心理韌性來抵禦外在的環境壓力，進一步得以調控並促進心理韌性。本研究計畫將持續及擴展我們近幾年的研究，目標是發展一個可以客觀定義韌性的模型，以及使用多元指標(基因，表觀遺傳，蛋白質體，腦影像，行為)和AI機器學習技術來開發鑑別與預測韌性的工具。目前我們已經開發了網路預測計算器和智慧手機的應用工具，以方便臨床使用。我們建置的資料庫將與美國巴爾的摩長期老化研究（BLSA）資料庫做跨國的比較研究，可以更進一步鑑別哪些韌性相關的因子是普遍共通性的，哪些是文化特定的。針對心理韌性的促進，我們嘗試開發多元且多層次的介入方案，並且發展多項可在社區執行的介入應用，且拓展其商業應用的可能性。精神疾病與失智症具有很強的社會、文化、語言共通性，若台灣在腦病研究上能有所突破，其應用可嘉惠全華人以至國際社會。
我們團隊可以在以下領域進行合作：
1. 客觀生物標誌：我們的目標是發展心理韌性的客觀指標。與NIH的合作可以通過利用其龐大的資源和網絡，可能提供對更大、更多元族群的研究或共享生物標誌數據庫的機會，從而增強這一目標的實現。
2. 多模態影像分析：NIH可以提供使用先進的影像工具和多模態影像方面的專業知識，豐富分析的層面。研究團隊努力的方向是以人工智慧利用遺傳、表觀遺傳和腦影像特徵建構大腦心理韌性預測模式，開發預測模型計算網站及手機介面，透過持續監測與專業介入輔助，幫助個案調適心理抗壓韌性。團隊刻正發展多變量複雜性大數據的預測模式運算平台，建立韌性腦的生物標記資料庫，累積各種遺傳及表觀遺傳與腦影像的高維度模型數據，致力於提升大腦心理韌性的成長。
3. 模型/理論的制定與測試：NIH可以提供與領域專家合作的機會，進一步根據收集到的數據完善這些模型。
4. 長期追蹤研究：在長期追蹤研究方面的合作對雙方都有益處，可以監測韌性隨時間的影響。
5. 人口/文化多樣性：NIH致力於有益於廣泛和多元人口的研究。我們的團隊在NIH的支持下可以擴展，包括更廣泛的人口組成，增強我們目前發現的普遍性。例如，我們正在與美國國家老化研究所的巴爾的摩長期老化研究合作，收集一個涉及人類腦部影像、心理行為指標和血液樣本的姐妹數據庫，以及共同開發先進的數據分析技術，以彌合人類心理韌性知識差距。
