fMRI可识别精神分裂症的严重程度

准确预测高危人群的能力将帮助临床医生更快鉴别精神病患者。近年来，越来越多的研究人员将目光转向利用神经成像技术寻找精神疾病的生物标志物。

埃德蒙顿艾伯塔大学（University of Alberta in Edmonton）及IBM的TJ沃森研究中心的研究人员表示，大脑连通性的差异不仅可以预测哪些患者患有精神分裂症，还可能预测具体症状的严重程度。

这一发现发表在《NPJ Schizophrenia》，通过对95人的功能性MRI（fMRI）扫描结果进行分析得到这一结论，其中包括46例精神分裂症或分裂情感障碍患者和49名健康对照者。

参与者接受“听觉畸变试验”中，进行fMRI扫描。通过听一系列重复的音调，参与者在听到不同的“奇怪的”声音时按下按钮。选择这个测试是因为听觉问题是精神分裂症的常见症状。

研究人员使用称为“链接权重”的计算方法，将精神分裂症患者脑活动的相对强度与对照组相比较。其中涉及大脑或节点的不同群集之间的神经信号。平均而言，精神分裂症患者在几个脑区域比对照组更活跃，特别是在连接丘脑和运动皮层的区域中。

基于链接权重的差异，研究人员可以将精神分裂症患者与对照组进行区分，精确度为74％。使用脑扫描的其他预测研究已经达到较高的准确性，但IBM Research计算精神病学组主任Guillermo Cecchi博士指出，以前的研究使用单个MRI机器来获得更大的一致性。

本研究中使用的fMRI图像来自加拿大国家功能生物医学信息研究网络数据库（fBIRN），该数据库收集不同类型成像软件的扫描结果。根据Cecchi博士说，这也导致图像比较更加具有挑战性。他表示，“74%的准确率只是开始，之后还会有改进的空间。”

Cecchi和他的同事也发现可以使用成像数据预测精神分裂症患者的特定症状的严重程度。他们评估了九个全球评估量表上与患者评分相关的连接方式，并发现五个链接权重分数与严重程度相关：失语症、情感淡漠、注意力、怪异行为和思维形式障碍。相比之下，情感淡漠、兴趣减退、幻觉和妄想的严重程度似乎与这些连接模式没有关联。

Cecchi指出，有趣的是，预测症状严重程度的神经连接在精神分裂症患者和对照组之间差异最为显著。与症状差异相关的领域包括感觉皮层和脑前区，该脑区涉及视觉空间处理和自我反省。

而这间接说明了精神分裂症的复杂性。

据悉，中国“脑计划”经过三年多酝酿，已经作为重大科技项目被列入“十三五”规划。中科院神经科学研究所所长蒲慕明日前向第一财经独家透露：中国“脑计划”（脑科学研究计划）计划今年年底推出。中国“脑计划”的投资规模将与美国“脑计划”相当，但具体细节尚未敲定，中国政府将会投入巨资，民营资本也有望参与。

脑科学计划将推动多个学科领域的发展，包括阿尔茨海默综合征、帕金森、精神分裂、抑郁、药物成瘾以及中枢神经系统损伤等疾病。目前，这些疾病的病因、发病机制的形成等仍没有清晰的认识。科学家希望基于“人脑地图”等最新研究成果的基础，对上述疾病做出早期诊断，并开发出更有效的治疗手段。

图片来源：网络 

参考文献

Mina Gheiratmand, Irina Rish, et al. Learning stable and predictive network-based patterns of schizophrenia and its clinical symptoms. NPJ Schizophr. 2017; 3:22.

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