Psychol Med：科学家识别出了指示人类重度抑郁症的新型生物标志物

来源：100医药网原创 2023-07-10 13:15

来自高丽大学医学院等机构的科学家们通过研究成功识别了一种基于神经成像的生物标志物，其或能彻底改变人类重度抑郁症的诊断。

重度抑郁症（MDD, Major depressive disorder）是一种复杂让人衰弱的精神疾病，鉴于其复杂性和广泛性，重度抑郁症一直是医学界研究人员的研究热点；此前研究人员发现了重度抑郁症和大脑中大脑皮层的异常折叠之间存在一定的关联，但一种可靠的生理学指标仍然难以捉摸。近日，一篇发表在国际杂志Psychological Medicine上题为 Decreased cortical gyrification in major depressive disorder 的研究报告中，来自高丽大学医学院等机构的科学家们通过研究成功识别了一种基于神经成像的生物标志物，其或能彻底改变人类重度抑郁症的。

从外观上来讲，人类大脑的最外层 大脑皮层是一种组织褶皱的迷宫，这些褶皱的顶点或凸起的表面（脑回，gyri）在大脑的正常运作中扮演着重要的角色，大脑皮质褶皱不当（Improper gyrification）或脑回的发生与多种神经性疾病发生有关，其中之一就是让人衰弱且广泛存在的精神性疾病，即重度抑郁症。尽管此前研究结果表明，异常的皮质褶皱模式与重度抑郁症的发生有关，但迄今为止研究人员并未发现一种可靠的指标。

如今，在这项研究中，研究人员成功识别出了一种基于神经成像的重度抑郁症生物标志物。谈及与此前研究不同的独特发现，研究者Ham教授解释道，我们首次研究了重度抑郁症与全脑水平下多个皮质区域中的局部皮层褶皱指数（LGI）的关系，以及LGI与重度抑郁症的临床特征之间的关联。那么什么是LGI呢？其是一种大脑皮质折叠的测定手段，能通过大脑扫描得到，也是感兴趣区域中皮层的弯曲表面和光滑表面之间的比率；在这项研究中，研究人员比较了重度抑郁症患者和健康人群大脑中多个皮质区域的LGI值，而用于比较和分析两组参与者的神经成像数据则是通过磁共振成像扫描所获得的。

研究者Ham表示，当与健康个体相比时，重度抑郁症患者大脑中多个皮层区域的LGI值能显示出皮质褶皱水平的下降（hypogyrification），这是一种以皮质褶皱减少为特征的状况。他们发现，在所评估的66个皮岑该区域中，重度抑郁症患者在7个区域中（大脑两个半球）的LGI值都明显较低，其中包括前额叶皮层、前扣带皮层、脑岛和多个额叶及顶叶区域，而值得注意的是，研究人员在重度抑郁症患者的左三角部（left pars triangularis）观察到了最明显的皮层褶皱的萎缩。

图片来源：https://www.cambridge.org/core/journals/psychological-medicine/article/abs/decreased-cortical-gyrification-in-major-depressive-disorder/6DC94F51273D948401280B6F718EB5F7

当被要求分享对研究结果的看法时，研究者Han博士表示，他们的发现要比表面上看到的要多得多，而且他们在研究中所评估的大脑皮层区域此前被证明会影响机体情绪的调节，这就意味着，异常的皮层折叠模式或许与参与情绪调节的神经回路的功能异常相关，从而就会导致重度抑郁症的病理生理学表现。当与此前所识别出的生物标志物相比，本文研究的发现建立了LGI或许能作为一种指示重度抑郁症的相对稳定的神经成像标志物，这是因为LGI值能反映长期的皮层褶皱的发展过程，而在测量过程中这并不受个体状态的自发影响。

这项研究的稳健性也值得强调，因为其涉及了更大的参与者样本量，这或许就使其比此前进行的类似研究更加有优势。有意思的是，研究人员还注意到了重度抑郁症患者的临床特征，包括患者疾病的复发和病程，这些临床特征与多个针叶和颞叶皮质区域的褶皱增加有关，然而他们并未观察到患者和对照组参与者之间这些区域中LGI值存在任何显著的差异。基于这项研究的良好开端，后期研究人员还希望能进一步探索寻找促使个体易于出现异常皮质折叠模式进而进展为重度抑郁症的遗传因素，同时本研究还能作为一种路线图来为选择皮层区域作为医学疗法的研究目标，从而旨在减少这种疾病的发生。

总的来讲，通过识别重度抑郁症的新型生物标志物，本文研究或许就为科学家们深入研究理解严重而普遍的人类精神问题铺平了道路，或许有望促进医学界未来更接近于找到有效的解决方案；而LGI或许能作为一种相对稳定且与重度抑郁症易感性相关的神经成像生物标志物。（100yiyao.com）

原始出处：

Youbin Kang,Wooyoung Kang,Aram Kim, et al. , Psychological Medicine (2023). DOI:10.1017/S0033291723001216

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