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精神分裂症脑成像研究新进展：从数据整合到临床应用

创作时间:

作者:

@小白创作中心

精神分裂症脑成像研究新进展：从数据整合到临床应用

引用

来源

https://www.editverse.com/zh-CN/%E7%B2%BE%E7%A5%9E%E5%88%86%E8%A3%82%E7%97%87%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E5%BD%B1%E5%83%8F%E5%AD%A6/

精神分裂症是一种严重的精神健康障碍，影响着全球约1%的人口。近年来，神经影像学技术的发展为理解这种复杂疾病提供了新的视角。通过整合来自不同研究站点的数据，科学家们正在努力寻找可靠的生物标志物，以实现更精准的诊断和治疗。本文将带你深入了解这一领域的最新进展。

研究背景与方法

精神分裂症是一种复杂的精神障碍，影响着全球约1%的人口。新的神经影像学技术，如功能性磁共振成像(fMRI)、弥散张量成像(DTI)和正电子发射断层扫描(PET)等，让我们得以深入了解精神分裂症患者的大脑变化。这些工具帮助我们了解大脑的工作原理以及精神分裂症患者会发生哪些变化。

但是，使用这些成像方法的数据很难。找到有助于诊断精神分裂症的模式一直很困难。精神分裂症的性质复杂，症状多样，影响各异，因此很难找到可靠的生物标志物。

在本文中，我们将探讨精神分裂症的最新进展。我们将讨论分析大脑数据的新方法，以及如何结合不同类型的成像来揭示更多关于精神分裂症的信息。我们还将讨论这些发现如何有助于治疗这种疾病，以及该领域的挑战和未来方向。

场地效应校正方法

在神经影像学分析中，处理场地相关异质性是一个关键问题。这确保了研究结果的可靠性，并且可以广泛应用。特别是在不同地点对精神分裂症和大脑连接的研究中。研究人员使用荟萃分析、混合效应宏分析和ComBat协调来解决这些问题。

随机效应荟萃分析

Meta分析是整合研究结果的强大工具。它有助于获得更清晰的图像和更大的效力。随机效应荟萃分析（Meta_r）方法非常适合处理研究之间的差异。它非常适合精神分裂症和大脑连接的神经影像学研究。

固定效应荟萃分析

固定效应荟萃分析(Meta_f)假设所有研究都显示出相同的效果。它将差异视为随机误差。虽然它适合于发现共同效应，但它并不是处理大脑研究中的位点差异的最佳方法。

混合效应大分析

混合效应综合分析（ME-Mega）是另一种选择。它结合了来自每个研究站点的数据。通过将站点视为随机因素，ME-Mega可以提高大脑研究的效力并减少站点差异。

战斗协调

战斗协调也是一种处理位点差异的方法。这是一种批量调整技术，最早用于基因组学。事实证明它在健康人群中效果良好。但它对精神分裂症大脑连接的影响仍在研究中。

利用这些方法，研究人员可以使他们的研究结果更加可靠和适用。这有助于我们更好地理解精神分裂症和大脑之间的联系。

付款方式	描述	为什么选择	限制
随机效应荟萃分析（Meta_r）	结合多项研究的汇总统计数据，同时考虑研究内和研究间的差异。	适用于寻址场地相关异质性在多部位神经影像学研究中。	当各个研究间的潜在效应大小真正一致时，与固定效应荟萃分析相比，其功效可能会降低。
固定效应荟萃分析（Meta_f）	假设各项研究的真实效应大小一致，但观察到的差异是由于抽样误差造成的。	适合估计跨研究的共同效应大小。	可能不是解决场地相关异质性在神经影像学研究中。
混合效应大分析（ME-超级）	直接对来自多个研究地点的个体级数据进行建模，将地点视为随机干扰协变量。	有潜力提高统计能力并减少与站点相关的异质性的影响。	需要访问所有研究站点的个人级数据，但这可能并不总是可行的。
战斗协调	最初为基因组数据开发的批量调整方法，最近应用于神经影像学研究。	在消除健康人群中与场地相关的影响方面显示出良好的前景。	表征异常的有效性功能连接精神分裂症的模式仍有待探索。

聚类异常功能连接

研究表明，精神分裂症患者的大脑连接通常不同。这包括体感网络(SMN)、默认模式网络(DMN)、纹状体和丘脑。我们的研究使用了无监督聚类将这些变化归类。我们的目标是让复杂的功能连接in精神分裂症。

我们研究了15名健康人和12名精神分裂症患者的大脑连接。我们发现他们的大脑连接较弱，但变化性更大。他们的大脑网络组织性较差，但稳定性更高。

我们的研究发现，精神分裂症患者的大脑中某些特定区域连接较少。这为我们提供了线索，让我们知道网络特定中断影响功能连接。这也表明使用无监督聚类理解这些复杂的问题。

“该研究强调了精神分裂症患者大脑状态之间动态转变的非典型模式的临床意义。”

精神分裂症，神经影像学

精神分裂症是一种严重的精神健康障碍，已通过神经影像学进行了大量研究。功能磁共振成像（fMRI），结构磁共振成像（MRI），扩散张量成像(DTI)及正电子发射断层扫描（PET）帮助我们了解它的大脑结构和功能。

fMRI对于观察大脑连接如何工作特别有用。但是，研究发现精神分裂症患者的这些连接存在不同的问题。这使得很难通过成像找到这种疾病的可靠迹象。

新的研究表明，精神分裂症并不是单一疾病，而是多种疾病。超过1数千名研究人员发现，精神分裂症患者的大脑主要有两种变化方式。这表明，我们需要以不同的方式治疗这种疾病的不同部分。

也，对523名精神分裂症患者的研究研究表明，治疗对每个人的效果都不同。有些治疗对某些类型的精神分裂症和某些时候效果更好。这意味着我们需要根据每个人的需求量身定制治疗方案。

神经影像技术	精神分裂症的主要发现
功能性核磁共振（fMRI）	严重破坏功能连接模式，阻碍可靠生物标志物
结构MRI（磁共振成像）	大脑萎缩的两条不同轨迹，始于布罗卡区和海马体
扩散张量成像(DTI)	与健康对照组相比，白质微结构存在广泛差异
正电子发射断层扫描（PET）	多巴胺增加D2受体的基线占有率，改变血清素和谷氨酸信号

综上所述，精神分裂症神经影像学取得了巨大进展。它向我们展示了精神分裂症的复杂性，每个人的情况都不同。通过使用多种成像方法，研究人员找到了重要的线索。这些线索有助于我们理解为什么精神分裂症患者需要适合他们的治疗。

多模态神经影像数据融合

背景

通过结合EEG、fMRI和sMRI数据，我们可以更好地了解精神分裂症等精神疾病患者的大脑。但是，合并这些不同类型的数据很难。这是因为每个来源都有自己的模式，有些是共享的，有些不是。

传统方法很难找到这些疾病的可靠迹象。它们做出的假设往往与事实不符。

材料和方法

本研究采用了耦合矩阵和张量分解（CMTF）分析来自各种神经影像源的数据。它研究了精神分裂症患者和健康对照者的fMRI、sMRI和EEG数据。高级CMTF（ACMTF）模型用于查找数据中的常见和独特模式。

该研究共有74名参与者，其中包括11名转换器。研究从101人开始，其中61人患精神病两年内，这些高风险人群中有14人患上了精神病。

在检查功能数据时，19名参与者的文件缺失，8名参与者的大脑体积不符合质量标准。一些大脑体积因质量问题而被删除。

目标是找到精神病并预测谁会患上这种疾病。该研究使用了一种特殊的框架将数据分成每一种扫描类型所特有的部分。

该研究还探讨了使用深度学习和变分自动编码器来数据融合。它甚至探索了一种以彩色光谱显示数据的方法，以查看个体差异。

功能连接中断模式

我们的研究发现了精神分裂症如何影响大脑连接的新见解。我们使用了先进的成像技术，包括战斗协调，学习网络特定中断在这种混乱中。

我们比较了四种方法，以找到发现大脑连接问题的最佳方法。战斗协调脱颖而出，成为首选。它能很好地发现大脑的奇怪模式，同时将误报率保持在较低水平。

參與者組	样本大小
精神分裂症患者	17名右利手患者，年龄25-39岁（13名男性），7名首发患者，年龄19-29岁（4名男性）
健康对照	17名年龄在28-36岁之间的右利手志愿者（12名男性）和6名年龄在25-34岁的对照组（均为男性）

这项研究展示了精神分裂症如何影响大脑连接。我们使用新的成像和分析技术来更好地了解精神分裂症。这有助于我们了解症状和大脑问题发生的原因。

“我们的研究结果凸显了战斗协调解开功能连接和精神分裂症，为更有针对性和个性化的干预铺平了道路。”