科学家们通过分析成千上万个脑部样本，发现了不同精神疾病的功能性脑网络和典型脑回路在地区上的差异。这项由澳大利亚莫纳什大学和荷兰拉德堡大学的研究人员领导的国际合作努力，挑战了广泛存在的观点，即某些疾病源于疾病过程特异性靶向的标志性神经系统的功能障碍。研究结果强调了考虑与病理生理相关的疾病标志物的网络背景的必要性，并显示主要病理对远程连接的系统的影响在疾病的临床表现中也起着作用。
这篇名为《Regional, circuit and network heterogeneity of brain abnormalities in psychiatric disorders》的文章发表在《Nature Neuroscience》杂志上。
众多神经影像学研究揭示了脑部变化与精神诊断之间的联系。此外，元分析已经确定了每种情况最一致受影响的脑区，显示出诊断特异性和交叉诊断效应。然而，病理生理机制仍然知之甚少，在临床设置中也没有有用的生物标志物。个体脑异常的极端区域变异与与特定精神诊断经常相关的临床异质性是一致的，但这也引发了一个关键问题：如果在灰质体积（GMV）异常的位置几乎没有解剖重叠，如何解释具有相同诊断的个体之间的表现相似性？
首席作者Ashlea Segal是澳大利亚莫纳什大学特纳脑与精神健康研究所的研究助理，她与同事们对1294例被诊断出患有以下六种疾病之一（注意力缺陷/多动症、自闭症谱系障碍、双相情感障碍、抑郁症、强迫症和精神分裂症）的案例以及1465名匹配的对照进行了多尺度神经异质性表征。
根据他们的报告，精神疾病的一个共同特点是区域GMV异常的个体异质性；然而，这些区域异质性部位经常融入共享的功能回路和网络中。因此，区域异质性可以解释在精神疾病中观察到的临床异质性，而回路和网络级别的偏离集聚可能代表了相同诊断的个体之间表现相似性的假设神经基础。
此外，作者还表明，在回路和网络水平上看到的较大重叠的很大一部分可以归因于总偏差负担。这一发现对于假设特定疾病是由疾病过程选择靶向的独特神经系统的流行模型产生了怀疑。
“这个结果是预期的，因为到目前为止，精神疾病神经影像学未能确定强有力的疾病诊断生物标志物，这表明任何与疾病相关的脑部变化可能是微妙且复杂的，”作者在《自然神经科学》杂志中写道。“因此，我们对于能否确定精神疾病的强神经生物学特征应该保持谨慎。”
未来研究的一个重要领域将准确描述个体间症状表达和GMV异常之间的联系。随后的研究工作可以集中在创建跨诊断、多中心、协调一致的适用于各种疾病的临床方案上。
由于个案对照之间的差异可能会在一个人的一生中发生变化，因此还重要考虑测量的精确年龄。通过超越传统诊断界限的患者特定偏差图，这种方法可以更容易地实施数据驱动的识别生物亚型的策略。
参考文献：https://www.nature.com/articles/s41593-023-01404-6
编辑：王洪
排版：李丽
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