基于多模态脑网络的精神分裂症超高危人群模式识别研究

Schizophrenia a chronic, disabling, and severe brain disorder, early identification plays an important role in preventing or delaying the development of the full-blown disorder. However, the effectiveness of risk criteria for mental illness still has considerable controversy，especially its false positive problem. This project focuses on schizophrenia in different stages (ultra-high risk and first episode), utilizes and develops pattern recognition theories and methods for multimodal brain network information processing, extracts neurobiological markers that can predict ultra-high risk to schizophrenia conversion. The major research contents include: (1) develop brain connectivity and network approaches using multimodal magnetic resonance imaging (MRI), uncover the neural substrates of cognitive impairments in early schizophrenia; (2) develop manifold learning-based data mining methods, to find low-dimensional representation of abnormal brain connectivity pattern that related to the disease progression of schizophrenia; (3) construct pattern classification and prediction model, to distinguish different stages of schizophrenia, as well as to predict the schizophrenia onset risk for ultra-high risk individuals. This project will provide new ideas for early screening and early warning of schizophrenia, and has important scientific value and application prospect.

精神分裂症是一种慢性高致残性的严重脑病，早期识别对预防或延缓疾病发生具有重要意义。但是目前精神疾病风险标准的有效性仍存在较大争议，尤其是其假阳性问题。本项目针对处于精神分裂症不同阶段（超高危期、首次发病期）的人群，利用和发展多模态脑网络信息模式识别理论和方法，提取能够预测精神分裂症发生转化的神经生物学依据。主要研究内容包括：（1）利用和发展基于多模态磁共振成像的脑连接和脑网络分析方法，揭示精神分裂症早期认知功能下降的神经基础；（2）发展基于流形学习的数据挖掘方法，寻找与精神分裂症病情进展相关的异常脑连接模式的低维表征；（3）构建判别预测模型，实现精神分裂症不同阶段的区分，以及对超高危个体发病风险的预测。研究将为精神分分裂症的早期筛查和预警提供新的思路，具有重要的科学价值和应用前景。

精神分裂症是一种慢性高致残性的严重脑病。目前该领域一个重要研究内容是前驱期高危人群的早期识别、评估和干预，以期预防或延缓向疾病的转化。本项目针对处于精神分裂症不同阶段（高危期、首次发病期）的人群，利用和发展多模态脑网络信息模式识别理论和方法，提取与精神分裂症发病风险相关的客观神经影像学指标。主要研究内容包括：（1）精神分裂症高危人群脑灰/白质结构变化特征，发现与感知觉信息加工相关脑区灰质体积和白质纤维完整性改变，可能是精神分裂症脑功能网络异常的结构基础；（2）精神分裂症丘脑功能连接异常与认知缺陷之间的关联，发现精神分裂症病人丘脑与前额叶皮层功能连接的下降以及丘脑与感觉运动皮层功能连接的增强，并且与病人的认知能力下降和症状严重程度显著相关，可能是精神分裂症认知缺陷的重要神经机制；（3）精神分裂症高危人群岛叶功能连接模式改变，发现精神分裂症高危人群岛叶后部与感觉皮层，以及背侧前岛叶与壳核的功能连接表现出与病人相似的异常，为精神分裂症高危个体感知觉信息加工异常提供了神经影像学方面的证据；（4）利用功能连接密度识别不同阶段精神分裂症个体，可以有效预测精神分裂症病人症状的严重程度和超高危个体的转化风险，最具有判别能力的脑区位于默认网络、丘脑和小脑等区域；（5）应激因素致精神障碍易感性的神经活动模式，发现暴露于急性应激刺激导致与突显信息加工相关的脑功能网络的重组和脑电微状态时空动态变化特征，揭示了应激相关的精神障碍易感性的潜在神经基础。研究结果为精神分裂症的早期识别和预警提供了重要科学依据。