基于静息态 fMRI 的 MDD-M 患者脑网络低连接性模式及其纵向稳定性研究

《Translational Psychiatry》：Blunted cerebello-basal ganglia-thalamic circuit connectivity in melancholic depression

　　

摘要

melancholic major depressive disorder (MDD-M)，以快感缺失为特征，是一种在临床上具有明显差异的亚型，治疗效果较差且社会功能受损。本研究旨在探讨MDD-M患者脑区内神经通信的异常模式。研究共纳入1541名参与者，他们接受了三种独立数据集的静息态功能性磁共振成像(fMRI)扫描：探索数据集（n=1175）、验证数据集（n=216）以及一个纵向临床队列（n=150），每位参与者至少接受了两次扫描。研究人员使用格兰杰因果分析（Granger causality analysis）来评估脑区之间的信息流向。在探索性研究中，我们应用基于网络的分析方法（Network-Based Statistics）来识别MDD-M特有的网络特征，并将这些特征与临床特征相关联。随后，这些特征被用于构建验证数据集的分类模型。最后，我们通过重复测量方差分析（repeated-measures ANOVA）来评估这些特征在纵向队列中的稳定性。与对照组相比，MDD-M患者表现出一种低连接性的网络模式。具体而言，MDD-M患者的丘脑腹外侧核（ThalVL）与伏隔核之间的双向连接减弱，同时小脑蚓部向苍白球和丘脑腹外侧核的信息传递也有所减少。这种低连接性网络模式在验证数据集中的AUC值为0.81。纵向分析进一步证实了MDD-M患者中这种低连接性模式的稳定性。我们发现小脑-基底节-丘脑回路中的信息流向存在减弱现象，这可能代表MDD-M的一种潜在的回路级特征。这种稳定且具有方向性的脑网络特征有助于识别该亚型并开发针对性的治疗方案。