首发精神分裂症静息态脑血流和功能连接耦合机制研究

Both patients with first-episode and chronic schizophrenia exhibit changes in resting-state cerebral blood flow (CBF) and functional connectivity (FC). Our previous study has revealed abnormal resting-state CBF-FC coupling in patients with chronic schizophrenia. However, research on chronic schizophrenia may be influenced by factors including antipsychotic drug and illness duration. Whether CBF-FC coupling abnormality is specific to schizophrenia should be further validated in patients with first-episode schizophrenia. Based on our previous finding of the CBF-FC decoupling in chronic schizophrenia, we aim to use multi-modality magnetic resonance imaging (MRI) techniques and advanced imaging analysis methods to systematically investigate the impairment pattern of multi-scale CBF-FC coupling and its relationship with psychotic symptoms and cognitive function in patients with first-episode schizophrenia. In addition, pattern recognition technique is used to test diagnostic accuracy of single or multiple coupling indices, thereby constructing a diagnostic model for schizophrenia at the individual level. This study may not only improve our understanding of the neural mechanism underlying schizophrenia from the perspective of neurovascular coupling, but also provide methods for the early diagnosis of this disease.

首发和慢性精神分裂症患者都存在静息态脑血流和功能连接的改变。我们前期的研究已经证实慢性精神分裂症患者的静息态脑血流-功能连接耦合关系存在异常。然而，慢性精神分裂症的研究会受到药物、病程等因素的干扰，脑血流-连接耦合异常是否为精神分裂症的特异性损害仍需要在首发精神分裂症患者中进一步验证。为此，本项目在前期发现慢性精神分裂症脑血流-连接失耦合的基础上，运用多模态MRI技术和先进的图像分析方法进一步系统研究首发精神分裂症患者多尺度静息态脑血流和功能连接耦合的损害模式，并探究这种损害与患者精神症状及认知功能的关系。在此基础上，利用模式识别技术，测试基于单个或多个耦合指标诊断首发精神分裂症的准确性，建立精神分裂症个体化诊断模型。该研究不仅有助于从神经-血管耦合的角度提高对精神分裂症神经机制的认识，还有助于为该疾病的早期诊断提供方法。

精神分裂症的病因复杂，利用基于神经影像多指标的神经-血管耦合技术能否更好地揭示精神分裂症的神经病理学机制目前尚不清楚，基于脑影像的精神分裂症个体化预测模型尚未有效建立。本项目利用多模态MRI技术建立脑功能指标时空耦合分析方法，发现精神分裂症患者全脑灰质的功能空间耦合下降，额叶、顶叶、枕叶、颞叶和岛叶广泛脑区的功能时间耦合亦减低。在此基础上，项目还构建了基于动态脑功能连接组的个体认知功能预测模型，利用该模型可以较准确地预测精神分裂症患者的工作记忆表现，并发现了与工作记忆预测相关的神经网络，促进了“认知脑连接组指纹”向现实临床应用的转化。此外，利用功能和扩散MRI技术，我们发现精神分裂症患者脑功能网络的同步性减低，而结构网络的同步性却有增高的趋势，从网络属性的角度为精神分裂症神经同步性的破坏提供了新的生物学证据；利用基于动态功能连接的功能稳定性分析方法，我们发现和其他精神疾病相比，精神分裂症的脑功能稳定性损害最为严重，提示fMRI分析新方法可以有效应用于精神疾病的研究。这些研究发现不仅从新的角度阐明了精神分裂症的神经机制，也为临床上精神分裂症的认知损害预测提供了有效的工具。