基于精细脑图谱的精神分裂症皮层发育异常与遗传机制研究

Schizophrenia is one of severe psychiatric disorders, affecting nearly 1% of the world's population. However, for a long time, the prevention, diagnosis and treatment of schizophrenia have been limited by the lack of understanding of pathogenic and pathologic mechanisms. Based on the new fine brain atlas, combined with multimodal magnetic resonance imaging, the project is to analyze the neural mechanisms on the more detailed brain sub-region, and study the cortical deficits of schizophrenia. And the genomic data were used to explore the genetic effects in the process of cortical development. Based on the imaging genetics strategy and gene expression data, this project investigates the genetic variations of schizophrenia affect cortical morphology and connectivity. Based on the new fine brain atlas, this project is breaking the traditional research limitations using rough brain atlas, the use of multi-mode magnetic resonance imaging data and multi-level information fusion research ideas, will help to understand the schizophrenia pathology mechanism and to open up new ways, thus to provide a more comprehensive understanding and reliable evidence for the study of abnormal brain mechanisms of schizophrenia.

精神分裂症是一种常见的重性精神疾病，影响全世界近1%的人口，然而，长期以来，对精神分裂症的预防、诊断和治疗受制于对其致病原因和病理机制的了解不足。本项目拟围绕着精神分裂症的皮层发育异常机制研究，基于全新精细脑图谱，结合多模态磁共振影像，在更加精细的脑区亚区尺度上解析神经环路，研究精神分裂症的皮层亚区的异常形态和异常连接模式；利用双生子模型与全基因组数据，探寻遗传因素在皮层发育过程中的效应；在此基础上，基于影像遗传学策略研究精神分裂症相关的遗传学改变和基因表达如何引起特定皮层亚区形态及连接的改变。这一基于全新精细脑图谱，突破传统研究使用粗糙脑图谱的局限，利用多模态磁共振影像数据及多水平信息融合的研究思路，将为理解精神分裂症的病理机制开辟新的途径，从而为精神分裂症的异常脑机制研究提供更为全面的认识和可靠证据。

精神分裂症是一种常见的重性精神疾病，影响全世界近1%的人口，然而，长期以来，对精神分裂症的预防、诊断和治疗受制于对其致病原因和病理机制的了解不足。本项目围绕着精神分裂症的皮层发育异常机制研究，在已收集数据的基础上，开展了精神分裂症发育异常以及遗传机制的研究。寻找到了一些临床相结合的影像学生物标记，发现了纹状体环路异常的生物学指标是精神分裂症稳定的全新影像学生物标记，基于此构建了基于纹状体环路异常的精神分裂症精准诊断与疗效预测模型，并得到了多方面的独立验证。在此基础上，开发了相应的软件和在线计算工具，以方便进一步应用于临床实践。此外，还进一步探讨了精神分裂症全基因组多基因风险以及特定基因集多基因遗传风险对应的神经环路异常机制，为精神分裂症的早期诊断与治疗提供一定依据。项目共计发表SCI论文7篇，EI论文1篇，其中代表性成果发表了国际知名期刊Nature Medicine（影响因子53.44）；此外还授权发明专利1项，获批软件著作权1项，开发在线平台1个。项目培养博士研究生1名，硕士研究生3名，其中所培养博士研究生的学位论文荣获中国科学院优秀博士论文。