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经前期综合征女性三重网络功能失连接:神经机制与临床转化研究
【字体: 大 中 小 】 时间:2025年06月18日 来源:Psychiatry Research: Neuroimaging 2.1
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为揭示经前期综合征(PMS)的神经机制,研究人员通过静息态功能磁共振(rs-fMRI)和独立成分分析(ICA)技术,发现PMS患者存在显著性网络(SN)内功能连接(FC)增强、背侧默认模式网络(dDMN)与SN间功能网络连接(FNC)异常等现象,这些异常与症状严重度(DRSP评分)显著相关。该研究为PMS提供了潜在神经影像标志物,并为网络靶向神经调控治疗奠定理论基础。
论文解读
经前期综合征(PMS)困扰着全球20%-30%育龄女性,其情绪波动、认知障碍等症状严重影响生活质量,更被证实是女性抑郁症的高危因素。尽管激素波动敏感假说被广泛认可,但大脑如何响应这种变化仍是一团迷雾。既往研究多聚焦于局部脑区活动异常,如丘脑、壳核的ReHo(区域同质性)或ALFF(低频振幅)改变,却忽略了大脑作为复杂网络系统的整体协调机制。更棘手的是,约3%-8%的重症PMS患者会发展为经前烦躁障碍(PMDD),被DSM-V列为抑郁障碍亚型,但临床仍缺乏客观诊断标志物。
广西某医院团队在《Psychiatry Research: Neuroimaging》发表的研究,首次将目光投向大脑三重网络模型——由默认模式网络(DMN)、执行控制网络(ECN)和显著性网络(SN)构成的"黄金三角"。研究者假设:PMS的症状根源可能在于这三个网络间的"信号调度失灵"。为验证这一点,他们招募了56名PMS患者和67名健康对照(HC),采用DRSP量表量化症状,并运用rs-fMRI结合ICA技术,精确解析了网络内FC和网络间FNC的变化规律。
关键技术方法
研究采用前瞻性队列设计,通过DRSP量表筛选受试者。所有参与者接受rs-fMRI扫描,数据经ICA分解提取DMN、ECN、SN等成分,计算FC(网络内连接强度)和FNC(网络间相关性)。统计分析比较组间差异,并关联DRSP评分。
研究结果
结论与意义
该研究首次系统描绘了PMS患者三重网络"失联图谱":SN如同过度敏感的警报器,dDMN像陷入回忆的"走神者",而ECN则是力不从心的"调解员"。这种特异性模式不仅为PMS提供了客观影像学标志物,更揭示了网络交互失衡是症状产生的关键机制。临床转化方面,研究提示经颅磁刺激(TMS)等神经调控技术可针对性调节SN-dDMN连接,为开发非药物干预策略指明方向。此外,发现ECN-SN连接减弱与抑郁症病理相似,为PMS与抑郁的共病机制提供了神经证据。未来研究可纵向追踪网络动态变化,探索激素周期与网络可塑性的关联。
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