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精神分裂症（Schizophrenia）是一种与大脑功能连接变异相关的慢性脑部疾病。尽管过往研究借助独立成分分析，在探究精神分裂症对线性连接网络的影响方面取得了一定进展，但对于其背后非线性功能连接结构的变化，科学界仍知之甚少。
2024年11月21日，Vince D. Calhoun教授和Spencer Kinsey博士及其团队在Nature Mental Health（IF=13.8）上发表题为“Networks extracted from nonlinear fMRI connectivity exhibit unique spatial variation and enhanced sensitivity to differences between individuals with schizophrenia and controls”的文章，该研究成功识别出大脑中具有独特空间变化特征的连接，且该连接在精神分裂症患者大脑中呈现出敏感性增强的现象。这一成果有望为精神分裂症早期迹象的识别，提供更为行之有效的方法。
在传统的大脑功能连接研究中，功能性磁共振成像（fMRI）扫描技术被广泛应用于识别大脑活动，为诸如精神分裂症这类慢性脑部疾病的治疗带来了显著成效。然而，这些研究往往聚焦于大脑区域之间的线性关系，而对其他模式有所忽视。
有鉴于此，研究团队创新性地开发出一种方法，能够从这些被忽视的非线性模式中提取大规模大脑网络模式，进而揭示出人类大脑组织中一个此前未被认知的维度。
通过深入研究，团队发现借助该技术所识别出的大脑网络，清晰地反映出精神分裂症患者与健康对照组之间的差异，而这些差异在传统的线性连接研究中一直未被察觉。这一发现着重强调了利用这些模式构建临床生物标志物，以及为大脑功能与功能障碍理论提供指导的重要意义。
图 1 数据分析流程
研究人员指出：“通过对传统神经成像中常被忽视的非线性关系展开研究，我们的发现或揭示了大脑网络功能基础的结构化空间模式。在精神分裂症患者中，这些非线性模式出现了中断，即使典型的线性模式看似并未发生改变。”
此外，研究人员还表示：“这项研究成果为捕捉大脑功能网络中复杂且隐匿的波动，提供了一个全新的视角，堪称该领域的重大突破。这一发现使我们朝着识别精神分裂症基于大脑的潜在生物标志物这一目标，又迈进了坚实的一步，对于早期诊断与针对性干预具有深远的影响。”
研究总结：本研究另辟蹊径，摒弃了以往聚焦于精神分裂症对线性连接网络影响的研究思路，转而集中分析非线性功能磁共振成像的网络连接性。研究发现，核心区域具有更高的非线性权重，传统线性分析可能会低估网络中心的功能连接性。独特的非线性网络在精神分裂症患者中呈现出连接不足的情况，且非线性网络对精神分裂症的诊断具有更高的统计敏感性。
END
参考文献：
Kinsey S, Kazimierczak K, Camazón PA, Chen J, Adali T, Kochunov P, Adhikari BM, Ford J, van Erp TGM, Dhamala M, Calhoun VD, Iraji A. Networks extracted from nonlinear fMRI connectivity exhibit unique spatial variation and enhanced sensitivity to differences between individuals with schizophrenia and controls. Nat Ment Health. 2024;2(12):1464-1475. doi: 10.1038/s44220-024-00341-y.
资讯来源:
https://medicalxpress.com/news/2024-11-uncover-ways-signatures-mental-disorders.html
解读成员：王一凡
校对审核：展琳琳
排版人员：张菲
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