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        QB | 前沿綜述:抑郁癥患者大腦活動和功能連通性的改變:功能磁共振成像研究的系統綜述
        發布時間: 來源: 高教學術公眾號

          重性抑郁障礙(Major Depressive Disorder),即人們通常所說的抑郁癥,作為在世界范圍內造成失能的主要原因之一,給個人和社會都帶來了沉重的負擔。隨著神經影像技術的發展與成熟,磁共振成像,尤其是功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging, fMRI)技術以其無創、安全、較高的時空分辨率等優點在精神疾病研究中得到廣泛應用。近幾十年來,應用磁共振成像技術,探究抑郁癥患者腦結構、功能變化,以及疾病發生發展神經機制等的研究大量涌現。但該領域的相關研究一直難以得到一致性較高的結果,且面臨著假陽性率較高、統計效力低、樣本量不足、可解釋性弱等諸多質疑。針對上述質疑,本篇綜述文章依據領域內當前最新且得到普遍認可的相關方法學研究成果制定了相應納入標準,系統性地回顧和篩選了近三十年來的抑郁癥磁共振研究并對其研究結果進行了綜述。

          近日,中國科學院心理研究所嚴超贛研究員課題組對當前關于重性抑郁障礙的磁共振研究進行了系統性地回顧和綜述,采用嚴格的統計檢驗及校正標準對已有的抑郁癥腦功能磁共振研究進行了篩選,納入樣本量充足、頭動控制充分、且經得起多重比較校正的研究結果,以期找到可重復性較高的抑郁癥腦功能異常結果。相關文章“Altered cerebral activities and functional connectivity in depression: a systematic review of fMRI studies”(點擊文末“閱讀原文”下載PDF全文)發表在Quantitative Biology期刊上。

          全文概要

          本文是一篇系統性綜述,針對近來關于功能磁共振腦影像研究結果假陽性率較高、統計效力低等諸多質疑,制定了嚴格的納入標準,對當前關于重性抑郁障礙的腦功能磁共振文獻進行了全面、系統地評估和回顧。

          重性抑郁障礙(MDD)具有高發病率、高致殘率、高復發率的特點,對社會和個人都造成了巨大的負擔。近20年來,它一直穩居全球各年齡段人群失能的二十大原因之列,占精神障礙導致失能總數的37%。盡管神經影像技術飛速發展,但目前MDD的診斷主要基于臨床訪談或量表評分,治療方案的選擇也多依賴于試錯法,缺乏客觀的生物標記物。功能磁共振成像(fMRI)方法,特別是靜息態功能磁共振(resting-state fMRI, R-fMRI)方法具有簡單、無創、安全、相對較高的時空分辨率等優點,能夠描繪大腦的動態功能圖譜,對尋找MDD的生物標志物和有效治療靶點有著很大的潛力。

          遺憾的是,雖然關于抑郁癥腦影像已有了大量的研究,但對抑郁癥的內在神經功能機制尚未達成共識。研究者已經注意到fMRI領域面臨的一些挑戰并對此提出質疑,包括研究結果假陽性率較高、統計效力不足、樣本量較小、可重復性較低、數據預處理和統計分析程序差異大等。為了應對fMRI研究中的挑戰,磁共振方法學領域專家提出了研究設計、預處理程序和多重比較校正策略等方面的建議并得到了實證研究結果的支持。在調研了領域內認可度較高的方法學權威文獻后,本篇綜述制定了相應的研究篩選標準(圖1),尤其強調樣本量、頭動校正、多重比較校正策略的選擇,提升納入抑郁癥腦功能研究結果的可靠性與可重復性,減少由于fMRI方法學問題所帶來的異質結果。

        圖1. 篩選標準

          在此基礎上,作者對在PubMed數據庫中檢索得到的近三十年內的1012篇抑郁癥磁共振研究相關文獻進行篩選,最終納入39篇。之后,作者對納入文獻的研究結果進行了梳理發現,對于抑郁癥腦功能活動異常的結果,默認網絡(Default Mode Network, DMN)、額頂網絡(Frontoparietal Network, FPN)相關腦區以及與這些腦區之間存在功能連接的大腦其它區域在研究中得到了反復報告。然而,嚴格篩選后的納入研究結果依舊存在較強的異質性(圖2)。

        圖2. 默認模式網絡(DMN)和額頂網絡(FPN)相關腦區)相關腦區圖示

          基于這些發現,作者認為在未來的抑郁癥fMRI研究設計中仔細考慮MDD患者的異質性和其他潛在混雜因素是十分有必要的,開發能夠全面評估抑郁癥患者各項功能變化的任務測量工具包也將對抑郁癥研究進展起到極大的推動作用。此外,研究者可以考慮使用基于皮層空間(surface space)或腦網絡的fMRI數據處理新方法,采用標準化、高質量的數據處理流程及工具,并開放數據共享,提升研究透明度及可重復性,推進精神疾病磁共振研究的開放科學進程。

        QB期刊介紹

          Quantitative Biology (QB)期刊是由清華大學、北京大學、高教出版社聯合創辦的全英文學術期刊。QB主要刊登生物信息學、計算生物學、系統生物學、理論生物學和合成生物學的最新研究成果和前沿進展,并為生命科學與計算機、數學、物理等交叉研究領域打造一個學術水平高、可讀性強、具有全球影響力的交叉學科期刊品牌。 

          QB期刊目前已被ESCI, Scopus, CSCD等國內外重要數據庫收錄。Citescore2021=4.6,2023年將獲得第一個影響因子(IF)。


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        責任編輯:施惠文

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