基于对比功能连接的重度抑郁症神经生理学症状维度研究

该研究针对重度抑郁症（MDD）异质性难题，运用对比主成分分析（cPCA）和稀疏典型相关分析（sCCA），结合静息态功能磁共振成像（fMRI）连接数据，识别出与症状和认知功能相关的两大神经生理学维度，为精准诊疗提供新方向。

　　

重度抑郁症（MDD）是一种临床症状与神经生物学特征复杂互作的高异质性精神疾病，传统基于症状的诊断方式难以揭示其认知与行为功能障碍的潜在机制，导致治疗效果欠佳。为解决这一问题，研究人员开发了一种基于对比学习的脑 - 症状分析框架，旨在识别 MDD 患者静息态功能连接（RSFC）与临床症状之间的潜在关联维度。

研究首先对 233 名 MDD 患者的 fMRI 静息态功能连接数据进行对比主成分分析（cPCA），以 285 名年龄匹配的健康对照数据作为背景，提取 MDD 特异性的功能连接特征，剔除与健康人群共有的变异成分。随后，通过稀疏典型相关分析（sCCA），将这些对比功能连接特征与 25 项临床症状量表进行关联分析，成功识别出两个稳定且具有普适性的潜在维度：内化 - 外化症状维度和抑郁保护性人格维度。

内化 - 外化症状维度与视觉网络、边缘网络及感觉运动网络的连接密切相关。该维度得分高者表现出更多内化行为倾向，如快感缺失、精力不足，同时外化行为倾向较低，如较少出现躁狂和愤怒发作。认知任务分析显示，该维度得分与选择反应时任务的反应时间（r=0.20，p_fdr=0.0084）及侧翼任务的反应时间差异（r=0.18，p_fdr=0.024）呈正相关，提示更高的维度得分与更长的反应时间、更低的认知表现相关。此外，在安慰剂治疗组中，该维度的 RSFC 得分与治疗反应呈显著负相关（r=-0.20，p=0.015），暗示其可能与安慰剂效应的神经机制相关。

抑郁保护性人格维度则主要由背侧注意网络（DAN）的连接驱动，与外向性、尽责性等抑郁保护性人格特质正相关，而与神经质等抑郁相关人格特质负相关。该维度得分与多项认知任务表现相关，包括 A-not-B 任务的准确性（r=-0.24，p_fdr=0.0016）、选择反应时任务的反应时间（r=0.31，p_fdr=2.8×10^-5）以及侧翼任务的准确性差异（r=-0.15，p_fdr=0.046）和反应时间差异（r=0.20，p_fdr=0.0084），表明其与工作记忆、干扰调节和认知控制等功能密切相关。

研究通过 10 轮 10 折交叉验证和置换检验验证了两个维度的稳定性和显著性，其组内相关系数（ICC）均高于 0.87，显示出良好的可靠性。与传统主成分分析（PCA）结合 sCCA 的方法相比，对比学习框架显著提升了脑 - 症状关联的识别能力，有效剔除了年龄等无关变异成分。

该研究通过整合对比机器学习与多变量相关分析，揭示了 MDD 特异性的脑功能变异及其与临床症状的关联，为解析 MDD 的异质性提供了客观生物标志物，有望推动精神疾病的精准分型和个体化治疗策略的发展。未来研究需进一步优化对比连接特征的自动提取框架，并在独立数据集上验证研究结果，同时纳入皮层下区域和小脑等结构，以更全面地揭示 MDD 的神经机制。