抑郁相关的杏仁核通讯映射

《Brain Topography》：Mapping Depression Correlated Amygdala Communication

　　

摘要

杏仁核是情绪处理的核心枢纽，它与大脑大规模网络之间的相互作用被认为与抑郁症的病理生理机制有关。通过研究基于社区样本的杏仁核相关连接性与抑郁症之间的关系，而非仅仅聚焦于重度抑郁症患者，或许能够更全面地了解抑郁症的易感因素。为此，研究人员利用来自内森·克莱因研究所/罗克兰社区样本的161名成年人的静息态功能性磁共振成像数据，计算了功能连接性（通过交叉相关性）和有效连接性（通过格兰杰因果关系）。随后，通过行为引导的窗口化关联分析，找到了与抑郁症严重程度（贝克抑郁量表得分）相关的连接性指标，并进一步运用基于支持向量机的机器学习方法对这些指标在预测抑郁症方面的作用进行了排序。具体而言，较高的贝克抑郁量表得分与杏仁核与显著性/腹侧注意系统以及默认模式网络中的背外侧前额叶皮层组件之间的功能连接性增强有关，同时与背侧注意、感觉运动和视觉区域之间的连接性减弱有关。格兰杰因果关系分析进一步显示，杏仁核与其周围区域之间的双向信息传递能力普遍下降，尤其是与分布式默认模式、显著性/腹侧注意、视觉以及皮下区域之间的联系，这表明大规模信息交流有所减弱。机器学习分析指出，以杏仁核为中心的连接性特征，尤其是那些与默认模式和显著性相关系统的特征，是预测抑郁症严重程度的最具参考价值的指标。总体而言，这些研究结果揭示了以杏仁核为中心的多系统网络异常是导致抑郁症易感性的基础，为早期检测提供了可量化的神经学标志，也为干预措施提供了潜在目标。