精神分裂症患者的主导负面症状的改变大脑网络动态:使用协同激活模式分析的休息状态fMRI研究
Xingsong Wang1, Yao Zhang2,3, Pei-Juan Wang4
1School of Psychology, Shanghai Normal University, Shanghai, China.
Human brain mapping
|September 25, 2025
概括
精神分裂症是一种精神分裂症.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 精神病学是一个精神病学.
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 精神分裂症的负面症状显著损害功能,但缺乏对神经机制的理解.
- 静态功能连接分析可能会错过动态的大脑网络变化.
- 休息状态功能磁共振成像 (rs-fMRI) 与协同激活模式 (CAP) 分析为研究大脑动态提供更高的时间分辨率.
研究的目的:
- 使用CAP分析研究精神分裂症中的动态大脑网络变化.
- 与健康对照人群相比,区分精神分裂症患者与没有主导的负面症状之间的网络动态.
- 确定精神分裂症中负面症状的潜在神经成像标志物.
主要方法:
- 利用了对31名精神分裂症患者的rs-fMRI数据的CAP分析,其中31名患有主要负面症状的精神分裂症患者,31名没有症状的精神分裂症患者,以及34名健康对照患者.
- 鉴定了8种通过网络相互作用 (感官运动,默认模式,突出) 进行特征的不同大脑状态.
- 分析了大脑状态的时间特征和它们之间的过渡.
主要成果:
- 精神分裂症患者表现出改变的时间动态,包括减少感觉运动状态和增加过渡到控制- Salience 状态.
- 患有负面症状占主导地位的患者在感官运动- Salience 状态中的停留时间减少,以及过度的感官运动到控制- Salience 过渡.
- 症状严重程度与整体精神分裂症组和没有负面症状的子组的网络变化相关.
结论:
- 精神分裂症中占主导地位的负面症状与稳定,类似特征的网络重组与过度的状态过渡有关.
- 动态网络变化,特别是状态转换,可以作为临床评估的神经成像标记.
- 研究结果强调了动态连接在理解精神分裂症病理生理学的重要性.


