Mol Psychiatry︱张捷课题组揭示皮层和皮层下区域的形态学分化与儿童认知功能及精神疾病的关联

Original 吴欣然等逻辑神经科学 2023-03-10

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撰文︱吴欣然，於葛畅，张捷

责编︱王思珍，方以一

编辑︱王思珍

儿童青少年期大脑结构形态的关键发育期，不同大脑区域之间，尤其是皮层与皮层下区域间的发育平衡，是儿童皮层对皮层下边缘系统控制功能在这一时期逐渐完善的基础，而皮层-皮层下发育协同的异常也是这一时期精神疾病风险增加的重要原因之一。考察脑区间发育的协同程度通常采用结构共变网络（Structural Covariant Network）方法。该方法基于脑区间结构特征（如灰质体积）的相关性构建脑网络，以反映跨脑区成熟程度的同步性，对于理解精神疾病和大脑发育至关重要。然而，现有的结构共变网络方法大多针对群体构建，无法反应与认知功能和精神疾病相关的个体差异。因此，目前对于儿童青少年大脑皮层-皮层下脑区间的结构发育同步性及其与认知功能和精神疾病的关联仍不清楚。

2022年12月6日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院张捷团队在Nature子刊《分子精神病学》（Molecular Psychiatry）发表了题为“Morphometric dis-similarity between cortical and subcortical areas underlies cognitive function and psychiatric symptomatology: a preadolescence study from ABCD”的文章。作者利用了融合多模态形态测量学数据的个体化结构网络构建方法，发现皮层和皮层下区域之间在多维形态测量学特征上存在广泛的负相关（或形态测量学分化），而更强的皮层-皮层下负相关与9-10岁儿童更高的认知功能和更轻微的精神症状相关。作者认为这一负相关的程度可能反映了皮层与皮层下边缘系统之间发育不匹配的程度，有望成为青春前期儿童认知水平和精神疾病严重程度的生物标志。

为研究个体水平的跨脑区结构协同发育模式，研究团队首次采用了剑桥大学Edward T. Bullmore教授团队2018年在《Neuron》提出的形态测量学相似网络（Morphometric Similarity Network / MSN）方法[1]，来刻画儿童个体的全脑结构共变模式。MSN方法通过计算一对脑区在多模态形态学特征（包括皮层厚度、表面积、体积等灰质形态学指标和各向异性、平均弥散度等微结构指标）的相关来刻画个体水平的脑区结构共变（图1）；该指标能够反映脑区间细胞构筑学的相似性、遗传表达相似性及白质连接，并已被发现在抑郁症、精神分裂症等精神疾患者和健康对照之间存在显著差异。团队首次指出，该方法可以用于刻画青春前期儿童皮层-皮层下边缘系统发育不匹配的程度。

图1 构建形态测量学相似性网络的流程图。皮层区域的MSN基于17种形态测量学指标构建，而皮层下脑区由于缺少皮层厚度、表面积、沟回深度和灰白质比4种特征，其内部和其与皮层脑区的MSN基于13种形态测量学指标进行构建。