基于大尺度神经环路的结构和功能异常的抑郁症生物亚型识别研究

Major depressive disorder (MDD), as a common mental illness, has the characteristics of high suicide rate and high relapse rate. To date, it is still unclear of the pathology mechanism of MDD due to its complexity. Currently, tens of millions people have been attacked by such a disease in China, which brings heavy burden to the national economy and people's livelihood. With a prominent heterogeneity, the pioneering studies have defined dozens of subtypes of depression. However, the association between these subtypes and their biological substrates is inconsistent. Because of the variabilities at the individual level, these subtypes have not proven useful for indentifying individual patients from healthy controls or for reliably selecting therapeutic schedule and predicting treatment response at the individual level. Detecting and charactering heterogeneity may deepen our understanding of disease mechanisms and lead to patient-specific treatment, which is also urgent for precision medicine at present. Therefore, this project aims to develop the systematic method for defining MDD biotypes based on the aberrant structure and dysfunction of large-scale brain circuits, involving the default mode circuit, the salience circuit, the positive affect circuit, the negative affect circuit, the cognitive control circuit and the attention circuit. We will also explore the indexes which can objectively and quantitatively assess the severity of MDD at individual level, and investigate the relationships among the defined biotypes, depression symptoms and abnormal changes in the above six large-scale brain circuits. The research achievements of this project will provide realistic meaning for assisting personal clinical diagnosis and be enlightening meaning for the selection of personalized therapeutic schedule, and thus alleviate the huge burden of the patients and their families, as well as the society.

抑郁症是一种常见的心境障碍，具有高自杀率和反复发作的特点，其病因复杂，迄今尚不完全明晰。当前我国确诊的抑郁症患者高达数千万，给国计民生带来沉重的负担。抑郁症具有高异质性，现已区分出数十种亚型，但仍未发现这些亚型与生物基质间的一致性关系。因个体水平差异，这些亚类也不能有效地将患者从健康人中区分出，对于个体化治疗和疗效预测更是有心无力。探究抑郁症的异质性并对其客观地量化评估，可加深其病理机制的理解和实现个体化治疗，是当今精准医疗的迫切需要。综上，本项目旨在构建基于大尺度神经环路的抑郁症生物亚型分类方法，涉及默认、警醒、正性情绪、负性情绪、认知控制和注意等环路。同时探寻能客观定量地评估抑郁症严重程度的个体化指标系统，及探究定义的生物亚类与抑郁症状、异常变化环路模式间的关系。本项目对辅助个体化临床诊断具有重要的现实意义，且对个体化治疗方案的选择也具有启发性，有助于减轻患者及家庭和社会的沉重负担。

抑郁症是一种常见的心境障碍，具有高异质性，其病因复杂，迄今尚不完全明晰。现已区分出数十种抑郁症亚型，但仍未发现这些亚型与生物基质间的一致性关系。因个体水平差异，这些亚类也不能有效地将抑郁症患者敏感和特异地从健康人和其他精神疾病中相互区分出，对于个体化治疗和疗效预测更是有心无力。本项目的主要研究内容有基于客观的脑白质影像数据将所纳入的抑郁症患者区分成3种亚型（临床症状严重程度不同，所对应的脑白质空间模式和所涉及的皮层功能网络模式各异），且各组症状和脑白质空间模式及受累网络模式皆具有关联性。特别地，在基线状态下，3种亚型的皮下核团受累网络特征对治疗2周后的患者都具有预测效果，而在不分亚组情况下皮下核团网络不具有这种预测效果。这说明1）基线状态下对治疗2周的抑郁症患者的治疗效果具有预测性；2）这种预测性对于不同的亚型，其具有不同的特征模式；3）不同亚型皮下核团受累网络对于疗效评估具有重要的线索性。.此外，本项目还从脑功能网络角度探究了抑郁症患者与双相情感障碍患者的区分研究，发现这两种疾病特异性的模块差异在尾状核。同时，也分别从结构或功能网络的角度，探究了精神分裂症、强迫症和轻度认知障碍患者的损伤模式。在精神分裂症和强迫症患者脑白质网络的异同性研究中发现，强迫症患者的额叶相关脑区的信息交互效率改变，相对而言精神分裂症患者存在更为广泛的脑区损伤模式，其中壳核是两种疾病有别的重要差异区。在轻度认知障碍识别研究中发现，右侧小脑Crus II和右侧梭状回在轻度认知障碍识别中的重要贡献特征，具有潜在的影像标记能力。在个体脑功能跨时间尺度研究中发现不同功能网络的动态复杂度各异，其中小脑网络和皮下核团网络的复杂度最高，而额顶网络复杂度最低。这些结果为从神经影像学角度寻找抑郁症患者脑部具有敏感性和特异性的影像标记物提供线索。