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为解决重度抑郁症（MDD）异质性阻碍临床疗效的问题，研究人员基于症状和神经影像，用潜在剖面分析（LPA）等方法探究 MDD 亚型。发现 5 种亚型，且症状结构和神经活动存在差异，为个性化治疗提供依据。
抑郁症作为一种常见的精神疾病，其异质性给临床诊断和治疗带来了巨大挑战。不同患者可能表现出截然不同的症状组合和治疗反应，导致难以制定统一有效的干预策略。目前，基于单一诊断标准的治疗模式已难以满足临床需求，深入解析抑郁症的亚型异质性，探寻更精准的分类方法和治疗靶点，成为精神医学领域亟待解决的关键问题。
为了突破这一困境，中南大学湘雅二医院的研究人员开展了一项具有重要意义的研究。该研究以抑郁症的临床异质性为切入点，旨在通过数据驱动的方法识别抑郁症亚型，并从症状学和神经影像学层面验证其有效性。研究成果发表在《eBioMedicine》，为抑郁症的精准诊疗提供了新的思路和证据。
研究人员采用了多种关键技术方法。首先，纳入 259 例 MDD 患者和 92 名健康对照的发现数据集，以及 86 例 MDD 患者的独立复制数据集。运用潜在剖面分析（LPA）基于 DSM-5 定义的抑郁症状（包括新增的 “焦虑感” 症状）进行亚型分类。通过网络分析探讨亚型间症状结构差异，并利用静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）比较亚型间神经活动差异，包括局部自发神经活动（如低频振幅 ALFF、分数低频振幅 fALFF、区域 homogeneity ReHo）和脑区功能连接（FCN）。同时，在统计分析中控制年龄、性别、智力等混杂因素，并通过独立数据集验证分类的可重复性。
研究结果
抑郁症亚型的识别与特征
通过 LPA 模型在发现数据集中识别出 5 种具有独特症状模式的 MDD 亚型，5 类模型拟合指数优异（AIC=6656.296，aBIC=6681.030，熵 = 0.917，BLRT p <0.001），且在复制数据集验证了分类的可重复性。5 种亚型包括：非典型样抑郁（AD）、中度抑郁（mMD）、重度快感缺失抑郁（sAnD）、重度抑郁（sMD）、中度快感缺失抑郁（mAnD）。例如，AD 亚型在 “体重 / 食欲下降”“睡眠减少” 等症状上得分较低，而 sAnD 亚型以 “快感缺失” 为主要症状，且与其他亚型在 “体重 / 食欲下降” 表现不同。
症状网络结构差异
网络分析显示， melancholic 亚型与 anhedonic 亚型、AD 与 anhedonic 亚型的症状网络结构存在显著差异（p <0.05）。核心症状如 “无价值 / 内疚感”“疲劳 / 精力下降” 在网络中占据重要地位，且亚型间关键症状连接强度不同，例如 “快感缺失 - 体重 / 食欲下降” 的连接在 melancholic 和 anhedonic 亚型间差异显著。
神经活动特征差异
神经影像学结果表明，各亚型与健康对照相比存在特异性神经活动异常。例如，sAnD 亚型在左侧内侧前额叶皮层 / 前扣带回（BA32）的 ALFF 值高于健康对照，sMD 亚型在双侧颞下回 / 颞极（BA20/36）的 ALFF 值低于健康对照。功能连接方面，整体 MDD 患者与健康对照在默认模式网络与皮层下区域的 17 条 FC 上存在差异，AD、mMD、sMD 亚型对这些差异贡献显著，且 anhedonic 亚型在奖赏回路（如眶额皮层与尾状核）的 FC 异常与 “快感缺失” 症状相关。
症状与神经活动的关联
偏相关分析显示，亚型间差异的神经活动与核心症状显著相关（FDR q <0.05）。例如，sAnD 和 sMD 在奖赏功能相关脑区（如内侧前额叶皮层、岛叶、苍白球）的活动与 “快感缺失” 相关；AD 亚型岛叶 - 感觉皮层的 FC 与 “体重 / 食欲下降”“疲劳” 等症状相关，提示不同亚型的症状表现具有特定神经生物学基础。
研究结论与意义
本研究通过数据驱动方法首次系统揭示了 MDD 存在 5 种具有独特症状模式和神经活动特征的亚型，且分类在独立队列中具有可重复性。症状网络和神经影像结果为亚型的有效性提供了多维度证据，表明抑郁症的异质性可通过症状组合和神经机制进行精准刻画。研究发现，melancholic 亚型与 anhedonic 亚型在奖赏回路和默认模式网络的差异，为靶向治疗提供了潜在靶点，例如针对 anhedonic 亚型的奖赏功能异常可探索 NMDA 拮抗剂或积极情感治疗，而 melancholic 亚型可关注调节默认模式网络的抗抑郁药物（如氯胺酮）。
该研究突破了传统基于症状严重程度的分类局限，建立了基于标准 DSM 症状的个体化亚型分类方法，为临床应用提供了可及性强的工具。通过整合症状学和神经影像学特征，有望推动抑郁症从 “一刀切” 治疗向 “精准分型 - 靶向干预” 模式转变，显著提升治疗效果和患者预后。尽管研究存在样本限于中国人群、缺乏纵向数据等局限，但其为抑郁症的病理机制解析和临床转化研究奠定了重要基础，开启了精神疾病精准医学的新方向。
