来源：Frontiers of Medicine 发布时间：2022/9/15 12:13:12

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FMD | 前沿研究：神经影像在重型抑郁症的转化应用——精神影像学研究

论文标题：Translational application of neuroimaging in major depressive disorder: a review of psychoradiological studies(神经影像在重型抑郁症的转化应用——精神影像学研究)

期刊：Frontiers of Medicine

作者：Ziqi Chen, Xiaoqi Huang, Qiyong Gong, Bharat B. Biswal

发表时间：23 Sep 2021

DOI：10.1007/s11684-020-0798-1

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导 读

四川大学华西磁共振研究中心陈紫琪、黄晓琦、龚启勇和Bharat B. Biswal在Frontiers of Medicine发表综述《神经影像在重型抑郁症的转化应用：精神影像学研究》（Translational application of neuroimaging in major depressive disorder: a review of psychoradiological studies）。

对于大部分精神疾病患者，常规神经影像学检查结果并不能发现异常，而利用新兴的成像技术结合机器学习等人工智能技术可发现精神疾病相关的脑微结构与动静态功能改变。精神影像学（psychoradiology）这一交叉学科也应运而生。

精神影像学是用影像学手段活体研究脑结构与功能，并与人类认知行为相关联，同时探索正常与异常精神状态和认知行为的神经生物学机制的科学。它是一个集医学、心理学、认知科学、神经科学、物理学、化学、计算机科学、人工智能等多学科交叉的新兴学科领域。

摘 要

抑郁症是常见的精神疾病之一，严重地影响了患者的健康和生活质量。但迄今对抑郁症的病因和发病机制尚缺乏了解，极大地限制了抑郁症的早期发现和有效治疗。随着神经影像技术的发展，越来越多的研究人员利用精神影像学技术来研究抑郁症，并且发现了抑郁症患者存在多种大脑功能和结构的改变。最近几年研究人员更是积极尝试将这些发现应用于临床实践。在本综述中，我们总结了过去二十多年来抑郁症的精神影像学研究进展和重要发现，介绍了与疾病诊断、分类和发展预测密切相关的结构和功能影像学标志，并分析了不同磁共振成像模态的临床转化应用潜力。这些研究结果为深入了解抑郁症的发病机制提供了基础，为制定神经调控刺激靶点优化抑郁症治疗的方案提供了新的手段，显示了精神影像学技术在临床决策中的巨大潜能。

精神影像学与常规神经影像学在研究目标、研究对象和研究方法表现出明显的差异。精神影像学是以研究脑影像与疾病之间的联系或因果关系为目的，而后者是以疾病诊断为目的。精神影像学是以行为和认知功能为研究对象，而后者是以中枢神经系统和神经功能为研究对象。精神影像学采用的研究方法是客观的影像数据处理和分析，而后者是肉眼进行主观的评判。

Table 1Difference between research by psychoradiology and traditional neuroradiology

	Psychoradiology	Neuroradiology
Aim	Association or causal relationship	Diagnosis
Subject	Behavior and cognitive function	Central nerve system and neural function
Methodology	Objective results from algorithm computation	Subjective decision with naked eyes

补充说明

本文作者之一Bharat B. Biswal教授是国际顶级脑成像专家，静息态脑功能磁共振成像的鼻祖，率先提出了静息态脑功能活动的概念，建立了用功能磁共振研究大脑静息态的方法，所开创的静息态脑功能研究方法现已在正常脑功能和脑疾病研究中得到广泛应用。现在四川大学华西医院临床磁共振研究中心与其合作，共同致力于精神影像技术的临床应用。

原文信息

标题

Translational application of neuroimaging in major depressive disorder: a review of psychoradiological studies

作者

Ziqi Chen, Xiaoqi Huang, Qiyong Gong, Bharat B. Biswal

机构

1. Huaxi MR Research Center (HMRRC), Department of Radiology, West China Hospital of Sichuan University, Chengdu 610041, China

2. Research Unit of Psychoradiology. Chinese Academy of Medical Sciences, Chengdu 610041, China

3. Functional and Molecular Imaging Key Laboratory of Sichuan Province, Chengdu 610041, China

4. Department of Biomedical Engineering, New Jersey Institute of Technology, Newark, NJ 07102, USA

5. The Clinical Hospital of Chengdu Brain Science Institute, MOE Key Lab for Neuroinformation, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 610054, China

Corresponding AuthorsXiaoqi Huang and Qiyong Gong

Cite this article

Ziqi Chen, Xiaoqi Huang, Qiyong Gong, Bharat B. Biswal. Translational application of neuroimaging in major depressive disorder: a review of psychoradiological studies. Front. Med., 2021, 15(4): 528–540https://doi.org/10.1007/s11684-020-0798-1

https://journal.hep.com.cn/fmd/EN/10.1007/s11684-020-0798-1

https://link.springer.com/article/10.1007/s11684-020-0798-1

摘要

Major depressive disorder (MDD) causes great decrements in health and quality of life with increments in healthcare costs, but the causes and pathogenesis of depression remain largely unknown, which greatly prevent its early detection and effective treatment. With the advancement of neuroimaging approaches, numerous functional and structural alterations in the brain have been detected in MDD and more recently attempts have been made to apply these findings to clinical practice. In this review, we provide an updated summary of the progress in translational application of psychoradiological findings in MDD with a specified focus on potential clinical usage. The foreseeable clinical applications for different MRI modalities were introduced according to their role in disorder classification, subtyping, and prediction. While evidence of cerebral structural and functional changes associated with MDD classification and subtyping was heterogeneous and/or sparse, the ACC and hippocampus have been consistently suggested to be important biomarkers in predicting treatment selection and treatment response. These findings underlined the potential utility of brain biomarkers for clinical practice.

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