精神类疾病,如精神分裂症和抑郁症,影响了很多的成年人,其中,很多被诊断为患有某种精神疾病的患者也可能符合另外一种精神疾病的标准。由于精神类疾病间有许多症状的重合,研究人员开始怀疑各种精神疾病可能有同一种神经生物学解释。
2023年1月12日,布莱根妇女医院和哈佛医学院的Joseph J. Taylor及其团队在期刊_Nature Human Behaviour_(IF: 24.252)上发表了题为“_A transdiagnostic network for psychiatric illness derived from atrophy and lesions_”的文章,该研究分析了四个已公开的神经学和精神病学数据集,并确定了精神疾病可能源于相同的跨诊断脑网络。
Joseph J. Taylor解释说,传统上,神经病学和精神病学有不同的诊断策略。神经病学问:病变在哪里?精神病学问:症状是什么?研究人员现在有工具来探索精神疾病“在哪里”问题。在他们的研究中,他们探索了精神疾病是否共享一个共同的大脑网络。
研究人员首先分析了来自15,000多名健康对照组以及被诊断患有精神分裂症,双相情感障碍,抑郁症,成瘾,强迫症或焦虑症患者的一组结构性大脑数据。他们发现前扣带回和岛叶的灰质减少,这两个大脑区域通常与精神疾病有关。然而,只有三分之一的研究表明这些大脑区域的灰质减少。此外,神经退行性疾病在这些相同的区域也显示出灰质减少。
为了解决这些研究缺陷,研究小组使用人类连接组来测试精神疾病中的灰质变化是否比映射到共同的脑网络区域更有效。研究人员发现了一个跨诊断网络,其中高达85%的研究表明灰质减少。这个网络对精神病与神经退行性疾病中的灰质减少具有特殊性。然后,他们进行了相同的分析,同时一次去掉其中一个精神疾病的数据。跨诊断网络仍然稳健,这表明没有一种精神疾病对这种网络负有不成比例的责任。
在随后的数据分析中纳入了来自194名有和没有穿透性头部创伤的退伍军人的脑成像数据及他们的精神病诊断结果,研究人员将病变叠加到跨诊断网络上,发现网络中病变引起的损伤与多种精神疾病的可能性更高相关。该研究还使用退伍军人的数据独立验证了基于与精神疾病相关的脑损伤的跨诊断网络。他们发现,这种基于病变的精神病学网络与他们基于萎缩的精神病学网络非常相似,尽管它们来自一个完全不同的数据集。
最后,研究人员使用了神经外科消融术(治疗患有极端和其他无法治愈的精神疾病的患者)的数据。结果发现这些消融靶标与跨诊断网络一致。
Joseph J. Taylor表明,他们的研究最令人惊讶的的发现是,他们似乎挑战了前扣带回和脑岛的灰质减少与精神疾病有因果关系的观点。他们发现这些区域的病变与较少的精神疾病相关,而不是更多,因此扣带回和岛叶的萎缩可能是精神疾病的结果或补偿,而不是原因。相反,他们的分析指出,后顶叶皮层是最有可能与精神疾病有因果关系的大脑网络节点。
通过确定精神疾病的重要,敏感和特异性跨诊断网络,该研究为后续研究者开辟了许多可能的新方向,包括分析现有的fMRI数据集来评估神经激活模式是否遵循相同的环路,并研究精神疾病之间基于环路的差异。Joseph J. Taylor计划使用经颅磁刺激(TMS)来调节网络,特别是使用后顶叶区域作为目标。
Joseph J. Taylor补充表示,精神疾病是脑部疾病,现在研究者才刚刚开始拥有研究和调节其潜在回路的工具,这些疾病的共同点可能比我们最初想象的要多。
第一作者&通讯作者
Clinical Director of TMS, Center for Brain Circuit Therapeutics
Instructor, Harvard Medical School; Associate Psychiatrist, Brigham and Women's Hospital
参考文献
Taylor JJ, Lin C, Talmasov D, Ferguson MA, Schaper FLWVJ, Jiang J, Goodkind M, Grafman J, Etkin A, Siddiqi SH, Fox MD. A transdiagnostic network for psychiatric illness derived from atrophy and lesions. Nat Hum Behav. 2023 Jan 12. doi: 10.1038/s41562-022-01501-9. Epub ahead of print. PMID: 36635585.
实验室链接
https://physiciandirectory.brighamandwomens.org/details/14717/joseph-taylor-psychiatry-boston
资讯来源
https://medicalxpress.com/news/2023-01-common-brain-network-psychiatric-illness.html