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脑成像揭示了抑郁背后的途径「研究速递 」

大话精神 大话精神 2020-02-24
本周在北美放射学会(RSNA)年会上公布的两项研究表明,核磁共振成像(MRI)可以揭示抑郁症患者大脑中的异常情况,这可能为新的和改进的抑郁症治疗方法提供条件。
 
重度抑郁症(MDD)是全球范围内最常见的精神疾病之一。症状包括感到绝望、对日常活动兴趣减退和疲劳。对与MDD相关的大脑变化的理解有限,这阻碍了治疗的有效性。
 


研究1



 
纽约哥伦比亚大学的Kenneth T. Wengler博士是其中一项研究的合著者,他说:“不幸的是,根据目前的治疗方法,复发的几率很大。为了开发新的、更有效的治疗方法,我们必须提高对这种疾病的认识。”
 
Wengler博士及其同事研究了MDD与血脑屏障(blood-brainbarrier, BBB)紊乱之间的联系。血脑屏障是由血管和组织构成的网络,保护大脑免受外来物质的侵害。他们开发了一种新的MRI技术,称为动脉标记自旋的固有扩散编码(IDEALS),他们研究了血脑屏障的水渗透性,即水从血管进入脑组织的运动。
 
比较14名健康个体和14例MDD患者的结果发现,在MDD患者中,从血管内向血管外流动的水更少,这意味着血脑屏障的完整性被破坏。这种差异在大脑的杏仁核和海马体这两个区域尤为明显。
 
图  健康的大脑与患有严重抑郁症的大脑


“我们观察到,在重度抑郁症患者的灰质区域,血脑屏障被破坏。”Wengler博士说,“这项研究有助于增进我们对抑郁症病理生理学的了解,并可能为治疗这种影响全球1亿多人的疾病开辟新的途径。”
 


研究2



 
在2019年RSNA上发表的另一项研究着眼于大脑复杂连接网络的异常,该网络因其在抑郁症中的作用而被称为连接组。之前的研究主要集中在描述不同大脑区域之间的联系,但是这项研究深入探讨了各个大脑区域。
 
卡罗来纳大学(UNC)的研究人员使用功能性核磁共振成像(fMRI)和一种新开发的多尺度神经模型反转框架(将大脑的微观电路与其更大范围的相互作用联系起来),对66名患有重度抑郁症的成年人与66名匹配的健康对照组进行了比较。作为研究的一部分,研究人员能够评估神经元细胞群之间的兴奋性或抑制性影响。兴奋和抑制之间的适当平衡对大脑的正常运作至关重要。
 
结果发现,MDD患者的背外侧前额叶皮层兴奋和抑制模式异常,这是一个对认知控制功能很重要的大脑区域,包括杏仁核的调节。杏仁核是大脑深处表达情感的关键区域。长期以来,人们一直假设,杏仁核的抑制控制功能障碍可能会导致抑郁症状。
 

图  计算模型研究概述。通过MRI获得患者的功能MRI (fMRI)和扩散MRI (dMRI)数据。功能连接(FC)和结构连接(SC)的计算基于fMRI血氧依赖(BOLD)信号和dfMRI超声成像。SC和FC信息作为计算模型的输入,生成模拟的神经活动和相应的模拟BOLD信号,并估计区域内和区域间的连接参数。通过比较正常对照(NC)组和MDD患者的连通性参数估计值,可以预测MDD的病理生理机制。


研究者Guoshi Li博士说,“我们的研究发现,MDD患者控制执行功能和情绪调节的大脑区域的兴奋和抑制作用降低了。这表明MDD患者的控制功能受损,这可能会导致杏仁核的反应增强,从而导致焦虑和其他不良情绪增加。”
 
此外,研究人员还发现,MDD患者丘脑(大脑中央的一个区域,也负责情绪调节)的周期性兴奋异常升高。
 
Guoshi Li博士说,“新方法可能会为更深入地了解抑郁症背后的机制打开大门。目前研究大脑的方法提供了对连通性的肤浅理解,而这种方法使我们能够识别大脑每个区域内受损的连接,使其成为研究大脑疾病神经机制和开发更有效的诊断和治疗方法的潜在更强大的工具。”

参考文献

1. Wengler K, Bangiyev L, Canli T, et al. 3DMRI of whole-brain water permeability with intrinsic diffusivity encoding ofarterial labeled spin (IDEALS)[J]. NeuroImage, 2019, 189: 401-414.

2. Li G, Liu Y, Zheng Y, et al. Identificationof Abnormal Circuit Dynamics in Major Depressive Disorder via Multiscale NeuralModeling of Resting-State fMRI[C]//International Conference on Medical ImageComputing and Computer-Assisted Intervention. Springer, Cham, 2019: 682-690.

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