童年创伤与加速脑老化的跨诊断关联:基于两个独立数据集的大规模神经影像学研究

《Schizophrenia Bulletin》:The Transdiagnostic Association Between Childhood Trauma and Accelerated Brain Aging in Two Independent Datasets

【字体: 时间:2025年11月24日 来源:Schizophrenia Bulletin 4.8

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  本刊推荐:为阐明童年创伤对脑老化的跨诊断影响,研究人员通过机器学习模型分析495名跨诊断样本(健康对照、精神分裂症谱系障碍、双相情感障碍)的T1加权磁共振成像数据,发现童年创伤严重程度与脑年龄差距估计(BrainAGE)呈正相关(β=0.09, P=0.048),其中剥夺维度(忽视)而非威胁维度(虐待)是主要驱动因素。教育水平在发现数据集中显示调节作用,为创伤相关神经老化的干预提供新靶点。

  
当我们谈论童年创伤时,往往聚焦于其心理后果,但最新科学发现揭示:这些早期逆境可能在我们的大脑中刻下更深的年轮。2025年发表于《Schizophrenia Bulletin》的研究首次跨诊断验证了童年创伤与加速脑老化之间的关联,如同在神经层面发现了"时光加速器"的生物学证据。
长期以来,童年创伤被视为精神疾病的重要环境风险因素,但其对大脑发育轨迹的具体影响仍存在争议。传统研究多局限于单一疾病诊断,难以区分创伤本身与疾病特异性的神经变化。更关键的是,童年创伤包含性质迥异的维度——剥夺(如情感忽视、物质匮乏)和威胁(如身体虐待、性侵害),这些不同维度的创伤可能通过截然不同的神经机制影响大脑成熟进程。
为破解这一难题,研究团队设计了双阶段验证方案。在发现数据集中,他们整合了来自双相情感障碍遗传学研究、谱系研究和辛伐他汀治疗近期发作精神病研究的495名参与者,包括121名健康对照、126名精神分裂症谱系障碍患者和248名双相情感障碍I型患者。通过童年创伤问卷简版(CTQ-SF)评估创伤严重程度,并采用ENIGMA-Lifespan工作组预训练的机器学习模型,基于FreeSurfer提取的150个脑特征(68个皮质厚度值、68个皮质表面积值、14个皮下灰质体积)计算脑年龄差距估计(BrainAGE)——即预测脑年龄与实际年龄的差值。
主要发现
  1. 1.
    创伤严重程度与BrainAGE呈剂量反应关系
    在调整诊断分组、性别、教育年限等混杂因素后,发现数据集中童年创伤总分每增加1分,BrainAGE增加0.04年(β=0.09, P=0.048)。分类分析进一步显示,伴随创伤亚型数量增加(Jonckheere-Terpstra检验P<0.01)和累积创伤分数四分位升高,BrainAGE呈现显著上升趋势,这种剂量反应模式在复制数据集(n=163)中得到验证。
  1. 2.
    剥夺维度特异性驱动脑老化加速
    当同时纳入剥夺(情感忽视+身体忽视)和威胁(情感虐待+身体虐待+性虐待)维度时,发现数据集中仅剥夺维度与BrainAGE显著相关(b=0.11, β=0.12, P=0.03),威胁维度无显著关联(b=-0.01, P=0.82)。这一结果在复制数据集中完全一致:剥夺维度β=0.21(P=0.04),威胁维度β=-0.11(P=0.25)。
  1. 3.
    教育水平调节剥夺的神经毒性效应
    仅在发现数据集中,教育年限与剥夺维度的交互项达到显著性(b=-0.03, β=-0.41, PFDR=0.03)。简单斜率分析显示,低教育水平(<12年)个体中剥夺对BrainAGE的影响最强(b=0.13, 95%CI 0.05-0.21),中等教育(12-14年)次之(b=0.10, 95%CI 0.01-0.18),而高教育水平(>14年)组无显著关联(b=0.05, 95%CI -0.05-0.15),提示教育可能缓冲童年忽视的神经老化效应。
关键技术方法
研究采用跨诊断队列设计,结合童年创伤问卷量化评估、基于FreeSurfer(v5.3.0)的脑结构特征提取、ENIGMA-Lifespan预训练机器学习模型进行脑年龄预测,并通过线性回归模型控制诊断分组、性别、教育水平等协变量,最后在独立复制数据集(GROUP研究)中进行验证性分析。
结论与展望
本研究首次在跨诊断框架下证实童年剥夺(而非威胁)是加速脑老化的特异性风险因素,且教育可能通过认知储备机制缓解这一过程。这一发现为理解"应激加速假说"提供了神经生物学依据:早期剥夺可能通过减少环境刺激输入,导致神经突触修剪过度,从而加速全脑老化进程;而威胁相关创伤可能优先影响情绪环路成熟,表现为脑发育延迟而非加速。
值得注意的是,研究方法学存在局限性:两个数据集采用不同的影像处理流程(表面建模vs.基于体素的形态测量学)和脑年龄预测模型,且复制样本量较小可能影响统计效能。未来研究需结合多模态影像、表观遗传时钟和纵向设计,揭示创伤类型、发生时机与脑老化轨迹的动态关联。
这些发现将临床干预焦点引向早期识别剥夺性创伤高危人群,并通过教育干预构建神经保护屏障。正如研究者所言:"教育不仅是知识的传递,更可能成为重塑创伤大脑生物钟的强大工具。"这项研究为创伤知情教育实践提供了神经科学依据,提示提升教育公平性可能成为打破创伤代际传递的关键策略。
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