网络分析，是一种根植于图论和复杂系统的跨学科方法，可推进人们对于大脑复杂结构及其对行为、认知和心理健康影响的理解。在传统精神病学诊断模式下，往往过度简化了精神障碍，从而无法解释由患者生活经历塑造的神经、生物学、社会心理和文化影响之间微妙的相互作用。而网络分析则超越了传统的诊断模式，通过绘制和研究神经元连接和更大的脑区间相互作用的错综复杂网络，对大脑在认知功能中的作用以及大脑紊乱可能导致神经系统疾病提供了深刻洞察。然而，当前在脑科学中应用网络分析的程度较低，因此提高意识和开展基于网络分析研究以充分实现其对行为和大脑研究的转变潜力是至关重要的。
近期，Nature Mental Health 发表了题为“A transdiagnostic network analysis of motivation and pleasure, expressivity and social functioning”的文章。与此同时，为更好地理解网络分析在脑科学领域的应用，Brain-X（交叉脑科学）以“Network insights: transforming brain science and mental health through innovative analysis”为题，对该项研究开展了相关评述。
阴性症状，包括动机和快乐（MAP）因素和表达性（EXP）因素，是精神分裂症（SCZ）社会功能的关键决定因素。虽然在重度抑郁症（MDD）和双相情感障碍（BD）患者中也发现了阴性症状，但从跨诊断的角度来看，这两个因素是否会对社会功能产生不同的影响尚不清楚。在A transdiagnostic network analysis of motivation and pleasure, expressivity and social functioning一文中，研究者提供了一种从神经/行为学的角度看待精神障碍的方法。该研究采用网络分析方法，研究了192例SCZ患者、67例BD患者和92例MDD患者中MAP与EXP因子、社会功能等临床特征的相互关系模式。结果表明，MAP因子是症状域和症状项目水平的跨诊断网络的中心节点。MAP因子与社会功能密切相关，对社会功能解释的方差贡献更大。这些发现支持MAP因子是决定不同精神疾病社会功能的核心症状。
该研究通过采用网络分析，阐明了精神症状并不是孤立发生的，而是在行为层面上作为复杂网络的一部分，与各种人脑功能和结构产生共鸣。同时，研究者将跨诊断模型与精密的统计方法相结合，进一步阐明了未来检查潜在的复杂脑行为关系的方法。这项研究为未来的神经学研究提供了方法学突破，允许对复杂的大脑功能进行统一标识，并对感兴趣的变量进行统计学上显著的控制。它解释了一个节点的改变如何会在整个网络中产生回响，提供了传统模型无法实现的洞察水平。
研究人员运用跨诊断和网络理论，揭示了一个复杂的行为系统，证明了个体行为受心理因素影响，并受神经区域复杂网络的控制。该项研究超越了心理健康领域，探究了人类行为的复杂性。然而，该研究中自我报告的横断面数据可能无法捕捉到神经过程的全部复杂性。纵向神经成像可以通过类似的网络方法提供对大脑功能的动态、客观的见解来解决这一局限性，这无疑是对认知神经科学至关重要的。这种方法的前景延伸到大脑网络分析领域，有可能彻底改变个性化认知干预和认知功能障碍的治疗策略。因此，本篇文章讨论强调了该研究对大脑-行为动态的影响，采用综合方法，将认知神经科学、精神病学和计算建模融合起来，以解读精神疾病及其认知方面的多面性。
基于先前研究，本文总结出网络分析具有以下应用前景：首先，网络分析可诊断和理解脑部疾病。网络分析在识别与各种神经系统和精神疾病相关的特定脑部连接模式方面至关重要。这可以增进对阿尔茨海默病、精神分裂症、自闭症和抑郁症等疾病的理解和准确诊断。其次，定制个性化治疗方案。引入时间变量可以分析个体内部脑网络。对个体内部脑网络如何导致或参与某些行为的深入了解，可以使治疗针对神经系统和精神疾病进行定制，从而实现更有效的疗法并改善患者结果。再者，在大脑-计算机接口（BCIs）的背景下进行网络分析涉及研究大脑不同区域之间复杂的连接和相互作用。这有助于阐明与特定思想或意图相关的神经信号如何产生和相互连接。通过分析网络模式，研究人员可以识别并控制BCIs最相关的信号，从而实现更准确和高效的系统。最后，预测性分析用于早期干预。预测性分析在早期干预中的作用至关重要，特别是因为包含预后因素可以增强其实用性。通过预测神经系统疾病的发作时间以及它们潜在的发展轨迹，网络分析和时间变化的矢量自回归模型的结合可以提供更个性化和有效的干预策略，潜在地在这些疾病完全显现之前改变它们的进程。综上所述，网络分析在脑科学领域研究中具有巨大潜力。
本文链接：
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/brx2.53
本文引用格式：
Peng Wang, Lulu Cheng. Network insights: transforming brain science and mental health through innovative analysis. Brain-X. 2023; 2:e53. https://doi.org/10.1002/brx2.53
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