Nature：脑部扫描方法显示抑郁症患者前纹状体显著网络扩大
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科学
2024-10-10 20:27
黑龙江
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抑郁症（Depression）是一种本质上呈发作性的神经精神疾病，其特点是在情绪稳定期之间出现情绪低落期，但现有研究对介导情绪随时间转变的机制的理解有限。这部分归因于迄今为止的大多数研究都是局限在单一时间点获取的数据，或在某些情况下，在干预前后获取的两到三次扫描数据——这种方法并不适用于在个体层面进行有意义的统计推断。尽管抑郁症是间歇性的，但很少有纵向神经影像学研究存在，限制了对驱动情绪状态转变机制的理解。新兴的精确功能映射领域已经使用密集采样的纵向神经成像数据来显示健康人之间和健康人之间的大脑网络地形和连通性在行为上有意义的差异，但这种方法尚未应用于抑郁症。2024年9月4日，威尔康奈尔医学院的Charles J. Lynch博士和Conor Liston博士及其研究团队在Nature（IF=50.8）上发表了题为“Frontostriatal salience network expansion in individuals in depression”的文章，研究人员通过对一小群患者的大脑进行一年半的反复扫描，确定了一种独特的神经元相互作用模式，这种模式似乎使一些人容易患上抑郁症。为了解决如何预先为抑郁症做好准备的问题，研究人员招募了少数被诊断为抑郁症的患者以及一大组未受影响的对照，并在几个月内用 fMRI 扫描了他们的大脑数十次。深度扫描方法显示，在大多数被诊断为抑郁症的志愿者中，一种称为前纹状体显著网络（Frontostriatal Salience Network）的大脑特征比没有经历临床抑郁症的对照组大近两倍。“拥有更大的显著性网络似乎会增加患抑郁症的风险——这种影响比我们通常在fMRI研究中看到的要大一个数量级，”Liston 博士说。前纹状体显著网络在高样本抑郁症患者的皮层中扩展了近两倍研究人员与一个由国际合作者组成的大型团队合作，将工作扩展到查看数百名其他大脑扫描频率较低患者的数据。这些数据表明，童年时期显著性网络较大的人更有可能在以后的生活中患上抑郁症，就好像他们已经为这种疾病做好了准备一样。显著性网络扩展随着时间的推移是稳定的，并且在症状出现之前就存在如果您对静息态等数据分析感兴趣，请浏览脑海科技学习中心链接（直接点击即可浏览），感谢转发支持。热图总结了从与一名重度抑郁症患者（SIMD-4）相关的多种临床访谈和自我报告量表中选出的各个项目的波动情况。相关性矩阵总结了不同皮质-纹状体显著性网络节点之间的功能连接强度与快感缺失相关症状严重程度波动之间的关联。以前的工作将显著性网络与大脑对奖励的处理联系起来。“它与抑郁症有关是有道理的，因为抑郁症的主要缺陷之一是快感缺乏，即无法感受到快乐和享受日常活动，”威尔康奈尔医学院精神病学系神经科学助理教授、这项新研究的主要作者Charles Lynch博士说。
前纹状体显著网络功能连接预测深度抽样的抑郁症患者的快感缺乏和焦虑症状随时间的波动研究使用精确功能成像和多个深度采样样本，发现大多数抑郁症患者的前额纹状体显著性网络在皮层中几乎扩大了两倍。这一效应在多个样本中可重复出现，主要由网络边界移位引起，不同个体中存在三种不同的侵入模式。显著性网络的扩张具有时间稳定性，不受情绪状态的影响，并且在青少年后期抑郁症发作前即可在儿童中检测到。对在1.5年内最多扫描62次的个体进行的纵向分析发现，前纹状体回路中的连通性变化与特定症状的波动相关，并预测了未来的快感缺失症状。这些发现共同表明，存在一种类似特质的脑网络拓扑结构，它可能增加患抑郁症的风险，并且前额纹状体回路中存在与情绪状态相关的连接变化，这些变化可预测抑郁症状随时间出现的发作和缓解。该团队现在希望研究各种抑郁症治疗对大脑网络活动的影响，并可能将他们的工作扩展到其他神经精神疾病。Lynch, C.J., Elbau, I.G., Ng, T. et al. Frontostriatal salience network expansion in individuals in depression. Nature (2024). https://doi.org/10.1038/s41586-024-07805-2https://medicalxpress.com/news/2024-09-brain-scanning-approach-wiring-入群可免费提供文献下载服务
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编译：吴金颖
校审：展琳琳
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