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通过解码精神分裂症患者的高维度神经影像数据﹡?,研究团队发现纹状体功能损伤可以作为一个全新的生物学定量指标∴◇,该指标可以精准地从健康人群中筛查出精神分裂症患者?,并预测患者未来的抗精神病药物治疗效果∴☆⊙。

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另一位论文通讯作者蒋田仔表示⊙?,该生物学指标可以较精准地从健康人群中筛查出精神分裂症患者◇♀,并预测患者未来的抗精神病药物治疗效果∟⊿。目前的发现还只是影像学水平的其中一个指标⊙,需要结合其他层次的评估◇,才可能对疾病有更准确的理解♀⌒。

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图为基于多水平多组学的精神分裂症精准诊疗研究框架

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该研究获得科技部973项目和国家重点研发计划课题、中科院先导专项及自然科学基金委项目的支持◇◇。

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(论文链接:?https://www.nature.com/articles/s41591-020-0793-8)

该研究创新性地提出了纹状体功能异常(Functional Striatal Abnormality, FSA)的概念⊙┊,以对精神分裂症患者的纹状体病理性功能异常进行个体化的定量评估与机制解析↑。研究团队基于多中心大样本的精神分裂症神经影像、多组学数据库△,利用了数据建模与机器学习技术▽,揭示了这种新的神经影像标记在个体化精准诊断与疗效预测方面的潜在临床转化价值⊿♂♂,同时对理解精神分裂症等复杂精神疾病的病理具有重要意义↑﹡﹡。

下一步∴↑↑,研究团队表示┊∟﹡,将会结合遗传与分子层次等♀〇,试图建立更系统化的生物学指标♂↑◇,并且在动物模型上进行更深入的机制解析♂∴。

作为一种严重的慢性、高致残性精神障碍, 全球精神分裂症终生患病率约1%↑∟。“然而♀∵▽,精神分裂症的临床诊断在过去数十年没有任何实质性变化π⊙﹡。”论文通讯作者之一刘冰表示♀,其中一种原因可能是现有症状定义过于宽泛??☆,无法提供生物学上已知的治疗靶标♀⊿。

记者获悉♂,中国科学院自动化研究所脑网络组研究中心研究员刘冰与蒋田仔领衔□△◇,联合北京大学第六医院等国内外多家单位的研究团队经过历时十年的刻苦攻关♀△,共同建立了基于多水平多组学的精神疾病研究框架♂┊♂,首次发现纹状体环路功能异常是精神分裂症精准诊疗的有效生物标记?∴,并从该生物标记的稳定性与可泛化性、个体化精准诊断与疗效预测模型、及生物机制解析等方面进行了系统的阐述〇?◇。2020年3月23日⊿△,Nature Medicine(《自然·医学》)期刊在线发表了题为A neuroimaging biomarker for striatal dysfunction in schizophrenia的该研究论文?△♂。

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精神分裂症是一种严重的慢性、高致残性精神障碍, 全球终生患病率约1%◇,给患者家庭及社会带来了沉重的负担〇⊿π。然而□▽,目前为止精神分裂症的临床诊疗没有任何实质性变化⊙,仍然主要基于临床医生的直观经验□,缺乏有效、可靠、有指导意义的客观定量生物标记﹡△,建立一个基于生物标记的全新临床及研究框架是精神疾病领域最关键的问题之一〇┊⊙。

不仅如此π,研究团队还发现该影像学指标可能在辅助医生对选择不同机制的抗精神病药物中提供重要生物依据π〇⊙。基于国内多家精神科医院或科室及其他公开的神经影像数据集♂⌒,研究人员验证了这个指标可以推广到不同地区、不同磁共振机器甚至其他人种中□。最后π,研究团队结合基因表达数据♂☆,对疾病机制的解析为新药研发提供了可能的新靶点♀♂。该研究提供了一个全新精神疾病研究框架∵,揭示了这一新的神经影像标记在个体化精准诊断与疗效预测方面的潜在临床转化价值﹡◇。

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