数据驱动方法揭示精神分裂症的多组学生物亚型：脑影像-肠道菌群-脑肠轴整合分析

本研究针对精神分裂症(SZ)的临床异质性难题，通过数据驱动方法整合脑影像(sMRI/rs-fMRI)、肠道菌群和脑肠融合数据，首次系统鉴定出2种脑亚型(BS)、3种肠道亚型(GS)和2种脑肠亚型(B-GS)，发现各亚型具有独特生物标志物且与临床症状显著相关，为SZ精准分型治疗提供新思路。

　　

精神分裂症作为复杂的精神疾病，临床表现存在显著异质性，传统诊断主要依赖症状量表，但患者对治疗的反应差异巨大，暗示其背后存在不同的生物学机制。过去二十年，脑影像技术如结构磁共振成像(sMRI)和静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)虽揭示了脑结构与功能异常，但研究结果常不一致；近年肠道菌群研究也发现菌群组成变化与疾病相关，但不同研究间存在矛盾结论。这种不一致可能源于忽视疾病内在亚型差异，因此亟需多组学整合分析来解析精神分裂症的生物学异质性。

华南理工大学等机构的研究团队在《Journal of Translational Medicine》发表研究，创新性地采用数据驱动方法，整合250例SZ患者的脑影像、193例的肠道菌群以及43例的脑肠融合数据，通过降噪自编码器(DAE)增强数据、独立成分分析(ICA)降维和混合聚类算法，系统鉴定了多种生物亚型，并发现其与临床症状的特定关联。主要技术包括：基于AAL模板的脑网络特征提取、SparCC菌群共现网络分析、创新的点积融合方法构建脑肠特征矩阵，以及通过轮廓系数(SC)和贝叶斯信息准则(BIC)确定最佳聚类数。

研究结果部分：
脑亚型(BS)：发现两种相反模式：BS1以结构变异为主，表现为额颞叶白质体积(WMV)增加但网络效率降低，与阴性症状相关；BS2以功能改变为主，显示局部WMV减少但网络效率增强，与阳性症状相关。BS1患者感觉运动网络(SMN)-边缘网络(LN)连接减弱，而BS2患者默认模式网络(DMN)-SMN连接增强。

肠道亚型(GS)：鉴定出三种类型：GS1（柯林斯菌主导）、GS2（普雷沃菌主导伴阳性症状）和GS3（链球菌主导）。GS2患者BMI较低且普雷沃菌丰度与汉族传统饮食相关，其Prevotella-Streptococcus相互作用与认知评分显著负相关。

脑肠亚型(B-GS)：B-GS1表现为"颞叶ALFF-振荡螺旋菌"功能连接异常与注意力下降相关；B-GS2显示"额顶叶结构-多菌属"强连接与阳性症状相关，其中SMN-Prevotella连接可能是关键病理机制。

亚型重叠分析：43例重叠患者中，脑亚型与脑肠亚型存在显著对应关系，但肠道亚型分布更分散，提示脑肠轴调控的复杂性。

结论与讨论部分强调：该研究首次实现精神分裂症多组学分型，揭示脑影像亚型与临床症状、肠道亚型与认知功能的特异性关联，而脑肠亚型则整合了两者特征。结构主导型(BS1)可能受益于经颅磁刺激(TMS)和谷氨酸调节剂，功能亢进型(BS2)适合多巴胺D2拮抗剂；普雷沃菌主导型(GS2)需关注代谢干预，而脑肠交互异常亚型建议联合益生菌和抗炎治疗。研究创新点在于采用点积融合方法量化脑肠相互作用，突破单组学局限，但存在样本量较小、缺乏纵向数据等限制。未来需扩大队列验证，并探索微生物代谢物如短链脂肪酸(SCFAs)对神经递质的影响机制，为"微生物群-肠-脑轴"理论提供更直接证据。该成果为精神分裂症精准医疗奠定重要基础，推动生物学分型从科研向临床转化。