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精神分裂症（SCZ）患者多巴胺合成异常，部分患者对抗精神病药物反应不佳且缺乏预测指标。研究人员对 [18F] FDOPA PET 数据进行影像组学分析，发现 15 个可靠特征可区分治疗应答者与非应答者，为评估抗精神病药物疗效提供新方法。
在精神健康领域，精神分裂症（SCZ）犹如一座难以攻克的大山，给全球约 2400 万人的生活带来了沉重的负担。它的发病与多巴胺系统的异常紧密相连，患者大脑中的纹状体多巴胺合成能力显著增强。当前，抗精神病药物是治疗 SCZ 的主要手段，然而，令人困扰的是，仅有约三分之二的患者对一线抗精神病药物有良好反应，剩下的三分之一则被视为治疗抵抗患者。更棘手的是，在疾病初期，医生无法准确预测患者对药物的反应，只能通过一次次的治疗试验来判断，这无疑让患者在治疗的道路上走了许多弯路。
为了打破这一困境，来自英国伦敦国王学院精神病学、心理学和神经科学研究所等机构的研究人员挺身而出，开展了一项极具意义的研究。他们将目光聚焦于 [18F] FDOPA PET（氟代左旋多巴正电子发射断层扫描）影像技术，创新性地运用影像组学方法，深入探索精神分裂症患者多巴胺合成的奥秘，试图找到预测抗精神病药物疗效的有效方法 。这项研究成果发表在《Molecular Imaging and Biology》杂志上，为精神分裂症的治疗带来了新的曙光。
在研究过程中，研究人员运用了多种关键技术方法。他们从伦敦国王学院的 PET 影像数据存储库中，收集了 273 例 [18F] FDOPA PET 扫描数据，其中包括 138 名健康对照者和 135 例精神病患者，并依据不同的诊断和治疗标准，将患者进一步细分为不同的队列。利用 MIRP Python 软件包，从纹状体区域提取影像组学特征，通过重测信度分析，筛选出组内相关系数（ICC）>0.80 的可靠特征。采用 NeuroCombat 方法对特征进行校正，消除扫描仪和站点差异带来的影响，最后运用多种统计分析方法评估特征与临床指标的关系 。
研究结果令人振奋。在特征提取、选择和校正方面，177 个特征中有 15 个满足 ICC 标准，这些特征涵盖了形态学、强度统计、灰度共生矩阵等多个方面。例如，形态学特征中的伸长率（Elongation），反映了感兴趣区域（ROI）的偏心程度；灰度共生矩阵中的联合最大值（GLCM joint maximum），代表了最常见的灰度共生情况 。通过分析这些特征与人口统计学变量的关系，研究人员发现，在健康对照组和患者组中，特征与年龄、性别的关联存在差异。在患者组中，多数特征与性别显著相关，部分特征与年龄相关，而在对照组中，这种关联相对较弱 。
在治疗反应的比较和分类上，研究人员对患者进行分组研究，发现除了最大 3D 直径外，其他特征在应答者和非应答者之间存在显著差异。通过受试者工作特征曲线（ROC）分析，结果显示，GLCM 联合最大值特征在区分应答者和非应答者方面表现出色，其曲线下面积（AUC）在不同患者亚组中较高，在整体患者数据集、FDOPA_01 亚组、FDOPA_02 亚组和 FDOPA_03 亚组中的 AUC 分别达到 0.66、0.88、0.85 和 0.87 。与传统的纹状体平均标准化摄取值比（SUVr）相比，虽然差异未达到统计学意义，但影像组学特征在分类性能上仍展现出一定的优势。
综合研究结论和讨论部分，这项研究意义非凡。它首次证实了基于 [18F] FDOPA PET 影像的影像组学分析，能够有效捕捉和量化精神病患者多巴胺合成能力的脑内变化，进而区分抗精神病药物的治疗反应。这不仅为精神分裂症的病理机制研究提供了新的视角，还为未来临床精准治疗开辟了新的道路。尽管目前影像组学在分类性能上仅比标准成像有适度提升，但它无疑为 [18F] FDOPA PET 成为临床可行的生物标志物奠定了基础，有望在精神病早期为医生选择合适的治疗方案提供有力支持 。不过，研究也存在一定的局限性，如样本量有限，未来还需要多中心大规模的前瞻性研究加以验证。但无论如何，这项研究已经为精神分裂症的治疗指明了新的方向，激励着更多科研人员在这条道路上不断探索前行 。
