基于多模态神经影像的抑郁症脑结构和功能网络研究

Recent studies suggest that depression is associated with abnormal neural circuits of multiple cognitive domains. However, most of depression-related neuroimaging studies focus on local brain activity or single neural circuit, making current knowledge on neural mechanisms underlying the disease localized and unilateral. So far, no studies have been conducted to explore structural brain networks and functional brain networks as well as the relationship between them at the whole-brain level in patients with depression. The current project will systematically characterize brain network organization of patients with major depressive disorder by combining multimodal neuroimaging techiques (structural magnetic resonance imaging and resting-state functional magnetic resonance imaging) and graph-based complex network approaches. Specifically, the project aims to: 1) investigate depression-related abnormalities in connectivity pattern and topological organization of structural brain networks; 2) study depression-related abnormalities in connectivity pattern and topological organization of functional brain networks; 3) explore the similarities and differences of structural and functional brain networks in depression and establish the relational model between them; 4) search for neuroimaging biomarker for the early diagnosis of depression in terms of abnormal connectivity patterns and network architectures observed above. This project will not only provide important methods and ways for the early recognition and objective diagnosis of depression, but also have great scientific significance for understanding the pathogenesis of depressive disorders.

最近的研究表明抑郁症与多个神经环路的异常有关。然而，目前大多数抑郁症的神经影像学研究仅仅考察了病人局部脑区的神经活动或者单一神经环路的连接，这使得当前对抑郁症的脑神经机制认识偏于局部化，片面化。迄今为止，尚没有研究研究在全脑水平对抑郁症的脑结构和功能网络以及二者之间关系进行深入系统的探讨。本项目拟首次采用多模态结构磁共振成像和静息态功能磁共振成像，结合基于数学图论的复杂网络分析算法，对抑郁症的脑网络进行全面评价，包括：1）研究抑郁症的脑结构网络连接模式和拓扑组织异常；2）研究抑郁症的脑功能网络连接模式和拓扑组织异常；3）研究抑郁症脑结构和功能网络之间的异同，建立抑郁症的脑结构-功能网络联合模型；4）以抑郁症异常的连接模式和网络组织为敏感特征，探寻抑郁症早期诊断的影像学生物标记。本项目的实施不仅将为抑郁症的早期识别和客观诊断提供重要的方法和途径,而且对抑郁症病理机制的探讨具有重要科学意义。

近年来的研究表明抑郁症与多个认知域异常的神经环路有关。然而，目前大多数抑郁症的神经影像学研究仅仅考察了病人局部脑区的神经活动或者单一神经环路的连接。本项目拟采用结构和静息态功能磁共振成像，结合复杂网络分析算法，对抑郁症的全脑网络异常展开相关研究。. 首先，鉴于当前基于结构磁共振成像的脑网络研究只能在组水平开展的现状，我们开发了基于单一结构图像的个体形态学脑网络分析方法，并系统评价该方法的可重复性和重测信度。随后，我们研究抑郁症患者的个体形态学脑网络，发现相较于正常对照，患者组的形态学脑网络在全局拓扑组织结构（下降的全局效率和增加的模块化程度）、局部节点效率（下降的默认网络节点效率和增加的脑岛/后扣带/小脑节点效率）和连接强度（增加的丘脑-海马环路和新生皮层-纹状体-丘脑-小脑环路形态学连接）上都具有异常的改变。而且，这些形态学脑网络异常与患者的疾病严重程度显著相关并且能以高的敏感性和特异性将患者与正常对照区分开来。随后，我们研究了抑郁症患者的脑功能网络，发现多个脑区的基线功能连接强度与短期药物治疗后患者恢复程度显著相关，并能预测患者的临床响应状态。这些脑区在不同的分析策略下非常鲁邦，且属于同一个脑功能模块（即默认网络），并相对于其他脑区具有更高连接强度（即功能核心区域）。最后，我们研究青少年抑郁症患者的功能脑网络，发现患者组的执行控制网络具有下降的功能连接，这些下降与患者的疾病严重程度和执行功能紊乱显著相关。这些研究成果在理解抑郁症的异常网络组织，帮助疾病的早期识别和预后预测具有重要意义。此外，我们将上述研究建立的方法学应用到多发性硬化和帕金森疾病中，发现基于多模态磁共振成像技术的脑网络分析在帮助不同脑疾病的早期诊断和鉴别方面具有重要临床价值。. 在本课题的资助下，我们共发表6篇SCI论文，其中5篇通讯作者，4篇影响因子大于5。我们圆满完成了立项时设定的研究目标（4-6篇SCI论文）。