《重大腦精神疾病的遺傳影像學分析理論與計算方法》是依託復旦大學，由馮建峰擔任項目負責人的重大研究計畫。
基本介紹
- 中文名：重大腦精神疾病的遺傳影像學分析理論與計算方法
- 依託單位：復旦大學
- 項目類別：重大研究計畫
- 項目負責人：馮建峰
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
重大腦精神疾病如精神分裂症、抑鬱症、自閉症等疾病發病率逐年提高，目前已經造成了巨大的社會和經濟負擔。如何利用多尺度基因、影像和行為學大數據，尋找各種重大腦精神疾病在神經影像的顯著變化以及相應的遺傳學改變對我們理解精神疾病的發病機制、對精神疾病進行早期預測和尋找可能的藥物靶點具有重要的意義。本項目基於多個國際遺傳影像學資料庫，針對影像數據與基因數據高維數的特點，發展大規模統計計算方法，檢測精神疾病大腦的多模態影像學改變、挖掘影像學改變和與基因變異、行為學變化之間的關聯，識別出可用於臨床診斷的常見腦重大精神疾病在影像和基因層次的生物標識。建立可靠的數據同化模型，解析精神疾病在多個尺度上發生、發展、有機聯繫的生物學機制，為建立臨床診斷和治療評估打下基礎。並以項目研究為載體，培養出一批具有跨學科背景的青年人才，為我國腦計畫的實施提供人才儲備。
結題摘要
本項目按照研究計畫執行，目前收集整合了世界最大的幾個重大腦疾病方面的多尺度基因影像學資料庫，包括ADNI、IMAGEN、IMAGEMEND、Biobank等，超過2 萬被試。針對影像數據與基因數據高維數的特點，發展大規模統計計算方法，檢測精神疾病中大腦的多模態影像學改變、挖掘影像學改變和與基因變異、行為學變化之間的關聯，識別出可用於臨床診斷的常見重大腦精神疾病如分裂症和抑鬱症在影像和基因層次的生物標識。建立可靠的因果分析方法，解析精神疾病在多個尺度上發生、發展、有機聯繫的生物學機制，為建立臨床診斷和治療評估打下基礎。推進重大腦精神疾病的多尺度生物標記識別、診斷、病因探索等研究，培養出一批具有跨學科背景的青年人才，為我國腦計畫的實施提供人才儲備。該項目總共發表SCI論文26篇，IF＞5分的11篇，包括國際腦科學頂級雜誌Jama Psychiatry （IF=15.9）、Molecular Psychiatry （IF=11.9） , elife （IF=7.6）以及數學領域雜誌Ann. Rev. Statist. & Appl.，J. Am. Statist. Asso等雜誌，培養了博士生18名，碩士生16名，博士後5名，國家傑青一名。促進了腦科學、人工智慧和精神疾病領域的交叉發展。
