来源 | 中国科学院心理研究所官网
心理所发表综述文章总结骨关节炎中的骨-脑双向调节机制
作者：涂毅恒研究组 唐艺岚
骨关节炎（Osteoarthritis, OA）是一种以关节退化和持续疼痛为主要特征的常见关节疾病。随着人口老龄化和肥胖率的上升，OA 的发病率正在迅速增加。这一疾病带来的巨大医疗费用，对个人、家庭和社会造成了重大负担。OA 的发病机制十分复杂，涉及体内多个系统的紊乱。近年来，随着对系统间相互作用的日益关注，许多研究逐步揭示了骨骼与大脑之间的复杂关联。新兴的“骨-脑轴”概念强调了大脑在OA病理过程中的重要作用，提示我们应更加关注骨骼与大脑之间的双向调节。
近期，中国科学院心理研究所涂毅恒研究员团队从骨-脑轴的视角系统总结了OA进展中的双向调节机制，并探讨了该领域临床前及临床研究相关的转化工作。
骨骼与大脑的双向调节涉及复杂且动态的机制，不仅有助于维持健康状态下的稳态，还与OA等疾病的发生发展密切相关。神经通路在传递OA疼痛信息中发挥着关键作用，构成了骨骼系统与大脑之间最直观的交流途径（图1）。外周炎症引发的持续痛觉刺激可能导致神经炎症，重塑自下而上和自上而下的神经通路，甚至影响大脑的结构和功能。
图1. OA疼痛的神经机制
其次，骨骼与大脑之间还通过广泛的分子信号进行双向调节（图2）。大脑通过释放垂体激素、神经肽和神经递质“向下”调节骨骼功能，并参与OA的病理过程；同时，在OA中异常表达的骨源性因子可能会扰动其自身介导的“向上”信号，影响大脑的行为与认知；而免疫系统作为重要中介，也在骨与大脑的双向调节中扮演着关键角色。昼夜节律机制进一步凸显了骨骼与大脑的紧密联系，其紊乱可能诱发OA的发展，而OA也会造成昼夜节律的失调。此外，遗传学研究也揭示了骨-脑双向调节的遗传基础，表明在结构和疾病层面，骨骼和大脑都具有共同的遗传变异。这些对骨-脑轴在OA病理生理作用的深入理解，为开发精准有效的治疗靶点带来了新的契机。
图2. 骨骼与大脑之间分子信号的双向调节
近年来，越来越多的研究致力于将这些发现转化为临床实践，并取得了一定进展（图3）。例如，非侵入性脑刺激技术，如经颅磁刺激（TMS）和经颅直流电刺激（tDCS），已被证实在减轻OA疼痛方面有所疗效。此外，针对脑源性分子信号或其受体的药物干预也展现了积极的效果。调节昼夜节律的方法同样被发现能够有效减缓OA的进展。这些新兴的、靶向骨-脑轴的OA治疗手段在缓解疼痛、抑制炎症、减少软骨退化以及保护脑功能方面展现出广阔前景，但其临床应用仍需进一步深入研究和验证。
图3. 通过骨-脑轴管理OA
尽管围绕“骨-脑轴在 OA 中的作用”已开展了大量研究，但这一话题仍然未得到充分探讨。因此，迫切需要进一步研究来揭示其在OA发生和发展过程中的具体机制。未来的研究应考虑到不同疾病阶段中骨骼与大脑双向调节的因果关系及调节模式，以识别潜在的靶点，从而推动早期诊断、干预和治疗。此外，值得强调的是，预防OA不仅对关节健康至关重要，同时也有助于维护大脑健康，促进整体生理平衡。
该研究获得了国家自然科学基金项目、科技创新2030-脑科学与类脑研究重大项目、中国科学院心理研究所研究经费和中国科协青年人才托举工程项目的支持。
相关成果已在线发表于Trends in Molecular Medicine。心理所在读硕士生唐艺岚为论文第一作者，心理所涂毅恒研究员为论文通讯作者。
心理所开发出新型的生活满意度评估方法
作者：朱廷劭研究组 黄峰
生活满意度评估是心理健康研究和社会福祉监测的重要工具。传统评估方法主要依赖问卷调查和专家评分，在大规模研究或需要快速评估的场景中面临效率和资源投入的挑战。随着人工智能技术的发展，特别是大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域的突破，生活满意度评估出现了新的可能性。
近期，中国科学院心理研究所朱廷劭研究员团队开展了一项研究，将大语言模型与机器学习方法相结合，开发出一种新型的生活满意度评估方法，其预测性能显著超越了传统的机器学习和人类专家评分方法。
该研究设计了一套完整的评估流程（图1）。研究人员首先邀请参与者填写生活满意度量表，并收集其自我陈述文本；随后运用优化后的大语言模型从自陈文本中提取特征；最后基于大语言模型提取的文本特征进行机器学习建模预测。该方法既能捕捉个体表达中的细微差异，又能通过机器学习实现更加准确的预测。
图1. 研究流程
研究结果表明，“大语言模型+机器学习”的新型评估方法与自我报告量表的相关系数达到0.542，高于此前研究中传统机器学习方法的0.36，也优于单独使用大语言模型(r=0.491)和专家评分(r=0.455)。效应量分析进一步显示，新方法与人类专家评分之间存在显著的中等效应量差异(Cohen's d=0.499)。
图2. 不同评估方法的预测效果对比
该方法具有广泛的应用前景。在科研领域，可提升大规模心理健康调查的效率；在临床实践中，可为专业人员提供更加客观的心理评估工具；而在服务国计民生层面，能够实时评估民众心理福祉，有望促进智能化民生服务建设。
该研究获得了北京自然科学基金项目（IS23088）的资助。
相关成果已在线发表于IEEE Transactions on Computational Social Systems。心理所博士研究生黄峰和硕士研究生孙霞为论文共同第一作者，心理所朱廷劭研究员为通讯作者。
论文信息：
Huang, F., Sun, X., Mei, A., Wang, Y., Ding, H., & Zhu, T. (2024). LLM Plus Machine Learning Outperform Expert Rating to Predict Life Satisfaction from Self-Statement Text. IEEE Transactions on Computational Social Systems. https://doi.org/10.1109/TCSS.2024.3475413
心理所合作研究表明动机与愉悦维度和表达维度是双相情感障碍和抑郁症中跨诊断阴性症状潜在结构
作者：陈楚侨研究组
阴性症状，表现为个体在社交互动中体验愉悦和表达情绪反应的能力下降。传统观点认为这种症状是精神分裂症（SCZ）患者所特有的，但越来越多的证据表明它也可能存在于双相情感障碍（BD）和抑郁症（MDD）患者中。虽然这些症状在不同精神疾病中的表现可能相似，但其背后的精神病理学机制可能不同。
之前，中国科学院心理研究所神经心理学与应用认知神经科学（NACN）实验室的陈楚侨研究员及其合作者开展了一项研究，以305名SCZ患者为对象，使用阴性症状临床评估访谈（CAINS）和简明阴性症状量表（BNSS）探索了阴性症状的因子结构。研究结果显示，由动机与愉悦（MAP）和表达（EXP）所构成的两因子结构表现最为稳健。然而，关于BD和MDD患者中是否具有相似的阴性症状因子结构，目前尚不清楚。
为了进一步研究这一问题，陈楚侨团队与上海市精神卫生中心易正辉教授团队招募了152名BD患者和179名MDD患者，使用CAINS和BNSS量表进行评估。通过验证性因子分析，研究人员严格测试不同的竞争模型，以检验这两组临床人群中阴性症状的潜在因子结构。研究结果显示，在独立MDD样本、独立BD样本以及合并两个临床样本分别进行分析时，MAP和EXP所构成的两因子模型均提供了最佳的模型拟合。
上述研究结果表明，MAP和EXP似乎是BD和MDD中稳定的跨诊断阴性症状潜在结构。此外，陈楚侨团队目前正在研究临床和亚临床样本中与阴性症状的MAP维度和EXP维度相关的潜在神经机制，旨在阐明跨诊断和亚临床人群中的阴性症状的背后神经机制，从而促进更精确的评估和干预方法的发展。
该研究获得了江苏省重点研发计划、上海市精神卫生中心科学基金、中国科学院心理健康重点实验室、中国科学院心理研究所科学基金、Philip K.H. Wong Foundation等的支持。
文章已在线发表于European Archives of Psychiatry and Clinical Neuroscience。上海市精神卫生中心李帅标为第一作者，上海市精神卫生中心易正辉教授和心理所陈楚侨研究员为共同通讯作者。
论文信息：
Li, S. B., Zhang, J. B., Liu, C., Wang, L. L., Hu, H. X., Chu, M. Y., Wang, Y., Lv, Q. Y., Lui, S. S. Y., Yi, Z. H.*, Chan, R. C. K.* (2024). A transdiagnostic approach of negative symptoms in psychiatric disorders: Replication of a two-factor structure in major depressive disorder and bipolar disorder. European Archives of Psychiatry and Clinical Neuroscience, DOI : 10.1007/s00406-024-01934-5.
相关发表:
Chan, R. C. K.*, Wang, L. L., Lui, S. S. Y. (2022). Theories and models of negative symptoms in schizophrenia and clinical implications. Nature Reviews Psychology, 1, 454-467. https://doi.org/10.1038/s44159-022-00065-9
Li, S. B.#, Liu, C.#, Zhang, J. B.#, Wang, L. L., Hu, H. X., C hu, M. Y., Wang, Y., Lv, Q. Y., Lui, S. S. Y., Cheung E. F. C., Yi. Z. H.*, Chan, R. K. C.* (2022). Revisiting the latent structure of negative symptoms in schizophrenia: Evidence from two second-generation clinical assessments. Schizophrenia Research, 248, 131-139 https://doi.org/10.1016/j.schres.2022.08.016
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