多模态脑影像个体化建模及其在精神分裂症亚型研究中的应用

Schizophrenia is characterized by its high heritability, heterogeneity, and social economic burden. Based on clinical symptoms, the current diagnostic scheme has limited guidance for clinical treatment design due to lack of neurobiological basis. Fast development of neuroimaging technique provides us new opportunities to fill the gap between the clinical symptom of schizophrenia and the neurobiology. Taking a big advantage of more than 12267 multimodal neuroimages from multi-centers all over the world, we proposed to build a generative model for individualized healthy brain, and thereby develop an individualized assessment of neuroimaging abnormality for schizophrenia. The identified neuroimaging abnormalities can be clustered to define subtypes of schizophrenia. For each subtype, the corresponding imaging pattern can be associated with genetic factors using imaging genetic samples with more than 8748 subjects in general population. The outcome of this project was expected to bring new insights in discovery researches on neurobiological basis for schizophrenia, and also provide supplementary tools for clinical usage.

精神分裂症是一种遗传性强、异质性高、社会经济负担重的重性精神疾病。目前基于症状观察的临床诊断，缺乏神经生物学的客观依据，对治疗方案制订的指导意义有限。随着磁共振技术的高速发展，脑影像为我们填补临床症状和神经生物学基础之间的认知空白提供了新的机遇。本研究旨在利用来自多中心的超过12267例被试的多模态脑影像大数据，构建个体化健康脑影像生成模型，发展精神分裂症脑影像学异常的个体化评估方法，通过影像学异常模式聚类分析，探索精神分裂症影像学亚型，并利用8748例普通人群上的影像遗传学大数据，探索各亚型的影像学标记的遗传特性，及其在人群中与精神病性体验之间的关联关系，在临床样本上进行验证，以此为研究精神分裂症生物学机制提供新的线索，并为临床诊断和治疗提供新的辅助工具。

本项目针对精神分裂症等精神疾病缺乏生物标记物、临床异质性强的问题，发展多模态影像学的异质性计算建模新方法，定量刻画异质性的影像学特征，探索异质性的发生原因，揭示疾病发病机制，开发有针对性的干预手段，将为精神疾病的发病机制探索和精准诊疗技术研发提供重要的理论意义和应用价值。本项目从精神分裂症异质性的多模态影像研究出发，研究异质性发生机制，研发有针对性的调控手段，主要有以下3点学术贡献：1）发展精神分裂症异质性的计算建模新方法，分析不同病程及高风险群体多模态脑影像数据，在白质结构网络、静息态功能网络、任务态信息流网络、灰质结构等多模态数据上构建了精神分裂症异质性的影像学特征刻画，发现患者群体个体差异的显著增加，甚至无法给出高质量的聚类，由此提出了精神分裂症异质性的理论模型；2）探索了异质性的若干重要来源，包括氧化应激个体差异、性别内部个体差异、遗传风险-环境压力-危险行为与脑发育的复杂相互作用等；3）进一步与临床团队合作开展了脑功能异常精准调控新手段的研发，并获临床试验验证。项目研究成果共发表标注基金号的SCI检索论文24篇和中国核心期刊论文1篇，其中包括JAMA Psychiatry、Sci Bull、Am J Psychiatry, Biol Psychiatry, BMC Med, Psychol Med, Nat Hum Beh等国际一流期刊，相关成果获得国内外同行的广泛认可，异质性的研究得到Am J Psychiatry主编的点评和推荐，数据驱动的精准医学新手段研发系列工作得到了《Nature》杂志的Spotlight专题报道，项目组成员受邀参加国内外学术交流10余次。特别是，受邀为美国神经药理学会会刊《Neuropsychopharmacology》撰写研究热点论文，并获得欧盟脑计划项目办法的“研究多样性论文奖”。通过后续工作，本项目关于精神分裂症异质性的多模态影像研究方法和研究发现，将为精神分裂症的发病机制和精准诊疗提供新手段，也将为其它精神疾病的异质性研究以及数据驱动的精准医学新手段研发提供参考。