学部团队研究揭示大脑功能连接特征可预测饮食障碍相关症状学特征

近两年来，人们对一般群体饮食障碍症状(如限制性进食、暴食和过度进食等)大脑模式的认识正不断增加，但基于全脑连接组以识别饮食障碍症状学神经标记的研究仍然缺乏。鉴于早期症状行为可以预测未来进食障碍，同时，确定从适应性(健康)到适应不良(不健康)现象的全动态范围有利于揭示进食障碍发生发展的本质与作用机制，因此考察饮食障碍症状的关键神经标记具有重要科学价值。

近日，心理学部陈红教授团队围绕非临床成人饮食障碍症状开展创新性研究，成果已发表在Psychological Medicine (1区Top; IF2021 = 10.592)。运用基于连接组的预测建模(CPM)首次揭示了静息态功能网络内/间的连通性与身体意象担忧、暴食以及补偿行为的关联。该研究有助于了解进食障碍发病的潜在前驱标志，为后续开发更具针对性的预防与干预策略提供有力支持。

本研究采用CPM结合十折交叉验证在主样本(N = 660)中考察能够预测身体意象担忧、暴食以及补偿行为的功能网络。随后，在另一个独立的外部样本中(N = 821)验证了所识别网络特征的预测能力。研究主要发现，参与认知控制、奖赏敏感性与视觉感知的网络内/间的功能连通性(如，额顶、内侧额叶、皮层下与视觉网络)能有效预测身体意象担忧的个体差异(图1)。重要的是，对身体意象担忧（body image concerns）具有显著预测力的正网络连接组能成功泛化到外部验证样本中，以预测个体身体意象担忧的水平，表明了该效应的可重复性。该研究揭示了前额叶(认知控制)和皮层下(奖赏敏感性)回路在体型/体重担忧中的关键作用，加深了对不良饮食认知神经标记的理解，并可能对饮食失调易感人群的早期识别具有实践意义。未来研究应加强对行为、环境变量和多模态影像数据的结合以系统探究饮食障碍症状所涉及的心理过程，从而为具有饮食病理的群体开发出更具针对性的、基于脑的治疗手段与方案提供有力支持。

该成果由陈红教授研究团队完成，心理学部陈红教授为论文通讯作者，博士生陈曦梅为论文第一作者，心理学部董德波副教授为共同第一作者。中国人人格特质的多模态脑影像研究项目由陈红教授、邱江教授、雷旭教授、冯廷勇教授和何清华教授等共同开展推进。本研究得到国家自然科学基金(31771237; 32200849)、中央高校基础研究基金(SWU1709106; SWU2209505)以及重庆市研究生科研创新项目(CYB21083)的支持。

图1：大脑功能连接特征可预测个体的身体意象担忧 (A)能显著预测身体意象担忧的功能连接/边；

(B)具体节点，小球越大表示与该节点有关的连接越多；

(C)以网络水平呈现各网络内/间的连接数目，单位格颜色越深代表连接数目越多。

注：暴食和补偿行为的数据结果请参见正文。

论文信息：

Chen, X., Dong, D., Zhou, F., Gao, X., Liu, Y., Wang, J., Qin, J., Tian, Y., Xiao, M., Xu, X., Li, W., Qiu, J., Feng, T., He, Q., Lei, X., & Chen, H. (2022). Connectome-based prediction of eating disorder-associated symptomatology. Psychological Medicine, 1-14. Advance online publication. https://doi.org/10.1017/S0033291722003026

排版 | 朱天宇
责编 | 任笑萱 王雅萱
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