難治性精神分裂症及其MECT治療的腦網路特徵研究

《難治性精神分裂症及其MECT治療的腦網路特徵研究》是依託電子科技大學,由羅程擔任醒目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：難治性精神分裂症及其MECT治療的腦網路特徵研究
• 依託單位：電子科技大學
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：羅程

項目摘要

精神分裂症是一種嚴重致殘性精神障礙疾病，其中約30%患者在持續正規的藥物治療無效後發展為難治性精神分裂症，改良電抽搐治療(MECT)是其重要的臨床治療手段。MECT的療效雖早已被臨床實踐所證實，但其治療機制尚不明確。已有的研究主要在動物模型上進行生理生化的探討，但少有人類的神經成像研究。本項目藉助磁共振成像技術（MRI），從結構、波譜、彌散和功能MRI的角度分析腦區及腦網路特徵，探究難治性精神分裂症的核心網路特徵。通過對MECT治療前後的核心網路改變的動態追蹤，闡明MECT對難治性精神分裂症核心網路的影響，尋找能反映MECT療效的特異影像指標；進一步探索核心網路和其他額頂靜息態網路之間的關係以及全腦網路的特徵，考察全腦多個層次的腦網路特徵的動態變化。研究結果將有助於理解難治性精神分裂症的病理機制及MECT起效的神經機理，為難治性精神分裂症的診斷及MECT治療方案最佳化奠定理論基礎。

結題摘要

本項目藉助多模態磁共振成像技術，從結構和功能的角度分析腦區及腦網路特徵，探究難治性精神分裂症的核心網路特徵。通過對 MECT 治療前後的核心網路改變的動態追蹤，闡明 MECT 對難治性精神分裂症核心網路的影響，尋找能反映 MECT 療效的特異影像指標；進一步探索核心網路和其他額頂靜息態網路之間的關係以及全腦網路的特徵，考察全腦多個層次的腦網路特徵的動態變化。通過本項目實施，主要完成的研究內容包括：1.從大腦結構灰質體積角度出發，刻畫了精神分裂症患者灰質體積萎縮隨著病程的動態變化趨勢，並通過格蘭傑分析揭示了精神分裂症各個腦區灰質萎縮因果預測關係，發現丘腦是因果預測網路中的核心出度節點；2. 利用聚類分析將全腦白質體素功能網路聚成淺層網路、中層網路和深層網路，發現精神分裂症患者深層白質網路和淺層的感知覺-運動白質網路以及感知覺-運動灰質網路功能連線增強，而感知覺-運動白質網路以及感知覺-運動灰質網路的功能連線下降，揭示了精神分裂症皮層上與皮層下功能網路的過度和連線異常的白質功能基礎；3.通過元分析和不同尺度動態功能連線分析發現與精神分裂症患者病理機制有較強關聯的核心網路，包括突顯網路、中央執行網路、默認模式網路與丘腦等關鍵腦網路，表明突顯網路與其他核心網路的功能連線異常可以揭示病人自我障礙的病理神經機制；4.利用功能磁共振成像，從關鍵腦區結構和功能特則角度出發探究MECT效應，發現MECT可以最佳化腦島和海馬結構和功能連線特徵，揭示了MECT對核心腦區功能的動態干預機制；5.利用全腦功能連線密度和動態功能連線分析方法，對MECT對突顯網路、默認模式網路和中央執行網路等核心網路效應的動態變換進行了系統研究，發現精神分裂症患者MECT治療前後的核心網路時變指標的改變和症狀的改善有顯著相關性，通過機器學習算法我們發現MECT治療前的時變指標可以成功預測MECT治療後症狀緩解情況。項目執行期間發表SCI 論文39篇(IF＞5的9篇)，其中包括本領域著名專業雜誌，Schizophrenia Bulletin、Cerebral Cortex、British Journal of Psychiatry、Radiology、Human brain mapping、Neuroimage、Schizophrenia Research等。