《精神分裂症的多尺度動態功能連線研究》是依託天津醫科大學，由劉風擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：精神分裂症的多尺度動態功能連線研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：劉風
- 依託單位：天津醫科大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
基於非任務態功能磁共振成像的人腦功能連線方法已經被廣泛用於精神分裂症研究。多數研究基於數據採集時間內功能連線恆定不變這一假設，因此，只能提供一個“靜態”的連線模式。然而，人腦是不斷活動的，其功能連線也是不斷變化的，研究功能連線的動態變化可以更加準確地刻畫腦疾病患者功能連線的異常改變，有助於發現敏感性高、特異性強的影像學標誌。為此，本項目首先採用多尺度動態功能連線方法（動態短程功能連線、動態長程功能連線以及動態全腦功能連線網路）全面研究精神分裂症功能連線的異常變化模式，尋找患者變化最顯著的動態功能連線指標。在此基礎上，利用模式識別技術，測試基於單個或多個動態功能連線指標診斷精神分裂症的準確性。通過上述研究不僅可以發現新的精神分裂症特異性的生物學標記，還可以建立基於動態功能連線的精神分裂症個體化診斷模型。該項目的實施有助於提高對精神分裂症腦功能連線異常的認識，為該疾病的診斷提供方法。
結題摘要
本項目擬基於非任務態fMRI利用多尺度動態功能連線方法全面研究精神分裂症功能連線的異常變化模式，進而通過模式識別技術構建精神分裂症的個體診斷模型，尋找該疾病的生物學標記物。主要成果包括：（1）完成了50例精神分裂症患者和50例健康對照的影像數據、行為學數據的收集；（2）建立了多尺度動態功能連線分析工具包，可用於分析短程動態功能連線、長程動態功能連線、動態網路功能連線、動態局部一致性、動態低頻振幅等；（3）通過建立的工具包計算分析了精神分裂症患者動態局部、短程和長程功能連線等指標，從多尺度對精神分裂症患者的腦功能連線及網路異常進行刻畫；（4）基於大腦半球間和半球內功能連線計算得到不對稱參數評分，建立模式識別模型用於預測用藥治療8周后的臨床反應，敏感性為77.27%，特異性為72.73%，準確性為75.00%；（5）拓展研究問題，利用影像遺傳方法對精神分裂症進行研究：證實精神分裂症患者全腦體素水平的結構協變連線存在異常，對治療靶點和神經發育基因在結構網路異常中所起到的作用給出了證據；同時對精神分裂症全基因組關聯分析顯著位點ZNF804A rs1344706進行研究，加深了對ZNF804A神經生物學功能以及該基因與精神分裂症之間相關性的理解。本項目有助於為精神分裂症功能連線的異常提供新的認識，並為該疾病的診斷提供科學、客觀的依據。以上研究成果在SCI收錄期刊發表和錄用論文9篇（全部在4分以上，5分以上3篇，ESI 1%高被引論文1篇）、北大核心中華系列綜述1篇。其中在腦影像及精神疾病領域著名國際期刊《Human Brain Mapping》1篇（5年影響因子5.431，ESI 1%高被引）、精神分裂症頂級刊物《Schizophrenia Bulletin》1篇（5年影響因子7.763）、柳葉刀子刊《EBioMedicine》1篇（5年影響因子6.112）；協助培養博士研究生1名，碩士研究生2名。
