心理所合作研究揭示抑鬱症患者腦網路拓撲特徵

已有研究發現,人腦功能網絡存在著獨特的拓撲特徵,具體表現為在整體和局部都具有較高連接效率的“小世界”特點。前人的多項研究均嘗試尋找抑鬱症患者的腦功能網絡的拓撲特徵异常,然而,這些研究的結果並不一致,制約了這些成果向臨床的進一步轉化。

拓撲特徵是指由點和點之間的連接組成的網絡的特點。已有研究發現,人腦功能網絡存在著獨特的拓撲特徵,具體表現為在整體和局部都具有較高連接效率的“小世界”特點。前人的多項研究均嘗試尋找抑鬱症患者的腦功能網絡的拓撲特徵异常,然而,這些研究的結果並不一致,制約了這些成果向臨床的進一步轉化。已有研究普遍採用小樣本設計(每組N < 60)是導致這些不一致結果的重要因素。

針對這一挑戰,中國科學院行為科學重點實驗室嚴超贛研究組牽頭啟動了抑鬱症靜息態功能磁共振成像多中心數據薈萃分析(REST-meta-MDD)計畫,組建了抑鬱症腦影像大數據聯盟,自2017年3月連續召開了系列“抑鬱症靜息態功能磁共振多中心數據薈萃分析會議”。現時,聯盟一期已經成功彙聚了來自17家醫院25個抑鬱症研究組的1300例抑鬱症患者和1128例正常對照數據,建成了現時世界上最大的抑鬱症靜息態功能磁共振成像資料庫,並將數據脫敏後向全球研究者開放共亯(Yan et al.,2019)。

基於該資料庫樣本數據,嚴超贛研究組聯合包括浙江大學醫學院第一附屬醫院在內的17家抑鬱症腦影像大數據聯盟組織開展合作研究,探究抑鬱症患者靜息態腦網路拓撲特徵的异常,對抑鬱症患者的腦功能網絡的拓撲特徵進行了細緻分析。研究首先使用標準化的腦成像數據預處理流水線(DPARSF)對來自不同網站的腦成像數據進行統一預處理,隨後使用範本選取大腦不同位置的BOLD訊號時間序列,並計算這些時間序列之間的皮爾遜相關係數作為功能連接。該研究使用一個範圍內的多個閾限來構建最終的腦功能網絡,並計算這些閾限下計算出的拓撲名額的曲線下面積作為最終的名額。統計模型使用線性混合模型以控制網站效應。相關計算流程已集成在嚴超贛研究組新發佈的腦網絡與圖論分析軟體DPABINet中。

該研究著眼於兩個關鍵名額:全域效率和局部效率。結果表明,抑鬱症患者的腦功能網絡的全域效率和局部效率相較於健康對照顯著降低(圖1)。進一步的分析表明,抑鬱症患者的感覺運動網絡、背側注意網絡等腦區的節點效率、Degree等名額相較於健康對照顯著降低,並且這種差异主要在復發患者中存在,在首發未用藥患者中則未發現顯著差异(圖2)。

圖1.抑鬱症患者相較於健康對照腦功能網絡的全域和局部效率减低

圖2.抑鬱症患者亞組腦功能網路拓撲内容差异

腦功能網絡的高效率是個體成功應對複雜多變的外部環境時必備的條件。該研究結果提示,抑鬱症患者腦功能網絡的連接效率相較於健康對照顯著下降,這可能讓患者無法有效地應對複雜的外部環境,讓其在遭遇負性生活事件時無法進行有效的調節,最終導致抑鬱。該研究使用可重複性高的研究方法並在一個大樣本中發現抑鬱症患者相對於健康對照腦功能拓撲特徵的异常,為這一領域提供了有力的實證證據,為進一步的臨床轉化打下了堅實的基礎。

未來,嚴超贛研究組將進一步加強與國際知名薈萃分析增强神經影像遺傳學聯盟(ENIGMA)的合作,進一步彙聚來自不同人種和文化的資料庫,探究抑鬱症的跨文化差异。在此基礎上採用深度學習和遷移學習算灋訓練抑鬱症患者與健康對照神經網路分類器,為最終確立應用於抑鬱症臨床診療的生物學名額奠定基礎。

該研究現時已線上發表於Nature旗下期刊Molecular Psychiatry。浙大一院楊虹、心理所陳驍和浙大一院陳作兵為共同第一作者,心理所研究員嚴超贛為通訊作者。

該研究受到國家重點研發計畫(2017YFC1309902)、國家自然科學基金(8167177481820108018,81630031)、抑鬱症靜息態功能磁共振成像特色資料庫(二期)(XXH13505-03-213)、中國科學院重點部署項目(ZDBS-SSW-JSC006)、北京市科技新星(Z191100001119104)、中國科學院心理研究所科研啟動經費(Y9CX422005)、中國博士後科學基金(2019M660847)、金華重點科技研發計畫(2020-3-016)、科技部重點研發計畫(2019YFC0121003)、浙江省基礎公共衛生研發計畫(LGF20H090013)、北京師範大學領軍人才啟動基金和國家基礎學科公共科學資料中心(NBSDC-DB-15)等的資助。

論文資訊:

Yang,H.#,Chen,X.#,Chen,Z.-B.#,…,Yan,C.-G.*(2021).Disrupted intrinsic functional brain topology in patients with major depressive disorder.Molecular Psychiatry,doi:10.1038/s41380-021-01247-2.

參考文獻:

Yan,C.G.*,Chen,X.,Li,L.,…,Zhao,J.P.*,Zang,Y.F.*(2019).Reduced default mode network functional connectivity in patients with recurrent major depressive disorder.Proc Natl Acad Sci U S A,116(18),9078-9083,doi:10.1073/pnas.1900390116

以上內容來源於【中國科學院心理研究所】官網:http://www.psych.ac.cn/xwzx/kyjz/202108/t20210825_6168614.html

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