换一批精神分裂症与双相情感障碍跨诊断亚型识别及病程推断
Identification of Transdiagnostic Subtypes and Stage Inference in Schizo-phrenia and Bipolar Disorder
摘要目的 利用MRI影像数据,基于亚型与阶段推断算法(SuStaIn)构建精神分裂症(SCZ)与双相情感障碍(BD)跨诊断的脑萎缩进展亚型框架.方法 纳入190例SCZ与BD患者,以及158名健康对照组.基于其T1WI MRI影像,提取17个感兴趣脑区的灰质体积(GMV),利用SuStaIn进行亚型与分期建模.利用方差分析评估亚型间临床特征差异,Spearman分析验证临床特征差异及其与模型分期的相关性.结果 SuStaIn模型识别出两类不同的大脑萎缩进展轨迹:小脑主导型(以小脑起始,逐步累及布洛卡区、额叶与岛叶)与前额叶主导型(以额叶起始,扩展至扣带回、颞叶).前额叶主导型患者在阳性症状评分上显著高于小脑主导型(14.2±5.4 vs.9.15±4.1,P=0.029).亚组分析表明:前额叶主导型患者表现出更严重的阳性症状(BD:14.4±5.2 vs.11.3±4.5,P=0.041;SCZ:8.6±2.8 vs.7.2±1.7,P=0.038).两种亚型的小脑(r=-0.169,P=0.007)和前额叶(r=-0.193,P=0.002)GMV随分期推移均呈下降趋势,阳性症状(r=0.331,P=0.012)、阴性症状(r=0.283,P=0.033)及一般症状(r=0.411,P=0.002)的症状严重程度增加.结论 基于横断面MRI数据,发现SCZ与BD的两类跨诊断脑萎缩路径,且随分期推移,临床症状加重.结果 支持精神障碍为一种具有明确空间-时间进展特征的神经退行性过程.
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精神障碍神经退行机器学习聚类分析灰质体积磁共振成像神经生物Mental disordersNeurodegenerationMachine learningCluster analysisGrey matter volumeMag-netic resonance imagingNeurobiology
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2025-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（82572350）
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