在诊断疾病时，精神病学落后于其他医学。”Satterthwaite说。“例如，当病人带着大部分问题去看医生时，除了与病人交谈外，医生会建议进行实验室检查和成像研究，以帮助诊断他们的病情。现在，这不是精神病学的工作方式。在大多数情况下，所有的精神病诊断都依赖于与患者的交谈。其中一个原因是我们不明白大脑的异常是如何导致精神症状的。这项研究旨在通过数据驱动的方法，将心理健康问题及其相关的大脑网络异常与精神症状联系起来。”
为了揭示与精神疾病相关的大脑网络，研究小组研究了大量的青少年和年轻人样本(999名参与者，年龄在8到22岁之间)。作为费城神经发育队列(PNC)的一部分，所有参与者都完成了功能MRI扫描和精神症状的综合评估。PNC是由Raquel E. Gur，医学博士，精神病学，神经学和放射学教授领导的一项研究，由国家精神健康研究所资助。然后使用一种叫做稀疏典型相关分析的机器学习方法，对大脑和症状数据进行联合分析。
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大脑网络的变化模式
研究人员发现，每个大脑导向维度都包含来自几个不同临床诊断类别的症状。例如，情绪维度包括三种类型的症状，如抑郁(感到悲伤)、狂躁(易怒)和强迫症(反复想到自残)。同样，破坏性外化行为维度主要由注意缺陷多动障碍(ADHD)和对立违抗障碍(ODD)的症状驱动，但也包括来自抑郁领域的易怒项。这些发现表明，当同时考虑大脑和症状数据时，精神症状并不完全属于既定的类别。相反，从不同的临床领域出现的症状组，形成了与大脑中异常连接的特定模式相关联的维度。
医学博士塞德里克·夏(Cedric Xia)说:“除了每个维度的特定大脑模式，我们还发现了跨维度共享的常见大脑连接异常。”候选人和论文的主要作者。“具体来说，一对被称为默认模式网络(default mode network)和额顶叶网络(额顶叶网络)的大脑网络在大脑发育过程中通常会分离，但在各个维度上变得异常整合。”
长期以来，这两种大脑网络一直引起精神病学家和神经学家的兴趣，因为它们在复杂的心理过程中扮演着重要的角色，如自我控制、记忆和社会互动。这项研究的发现支持了许多类型的精神疾病与大脑发育异常有关的理论。“这项研究表明，我们可以开始用大脑来指导我们对精神疾病的理解，这与将症状归类到临床诊断类别有着根本的不同。通过抛弃几十年前开发的临床标签，也许我们可以让生物学为自己说话，”Satterthwaite说。“我们的最终希望是，对精神疾病生物学的理解将使我们能够开发出更好的治疗方法。”
来源:宾夕法尼亚大学
