点击【下方卡片】关注我们~最新前沿资讯抢先看开放转载，欢迎大家转发到朋友圈和微信群可添加小编微信【13295818579】获取原文基于功能磁共振成像（fMRI）的脑功能网络连接（FNC）改变与精神分裂症（SCZ）以及SCZ发病前的遗传风险或阈下临床症状相关，SCZ通常发生在成年早期。因此，年龄敏感的FNC变化可能与SCZ风险相关的FNC相关。2023年8月1日，巴里阿尔多莫罗大学的Alessandro Bertolino、Giulio
Pergola博士和佐治亚州立大学的Vince D. Calhoun博士及其研究团队在PNAS（IF=11.1）上发表了题为“Changes
in patterns of age-related network connectivity are associated with risk for
schizophrenia”的文章，研究发现大脑模式与年龄相关的变化与精神分裂症的发生风险相关。研究人员通过独立成分分析（ICA）和脑功能网络连接（FNC）研究了平均每个个体三次功能磁共振成像（fMRI）扫描，发现年轻的有亚临床精神病症状的年轻人（PSY）与同年龄的对照组（NC）相比，FNC的改变方向与未受精神分裂症影响的兄弟姐妹（SIB）相同。结果表明，年龄相关的神经典型FNC与SCZ的遗传风险相关。在该研究中，研究人员使用了一种混合数据驱动方法，从神经影像数据中提取出可靠的大脑网络，然后在研究中进一步分析这些数据。研究人员通过功能磁共振成像扫描（fMRI）来检测与年龄相关的脑连接变化及其与精神分裂症风险的关联。该研究确定了在青春期后期和成年早期患精神病的高风险个体。将这种新方法应用于现有的功能性神经影像数据集，在大脑区域相互沟通的背景下，让研究人员在理解精神分裂症的遗传和临床风险方面取得了突破。研究概要图该项研究结合了9000多个数据集，采用了一种自适应计算大脑功能网络的方法，同时也允许研究人员在不同个体之间进行总结和比较。研究结果表明，即使是那些没有精神分裂症的人，根据其大脑网络的相互作用可以检测到精神分裂症的遗传风险，这种变化随着年龄的增长而减少。该研究结果也促使了研究人员进一步研究大脑功能网络相互作用的潜力，以用作早期风险探测器。不同年龄下在FNC的多次fMRI中估计的年轻的对照组（yNC）和年长的对照组（oNC）之间差异的连接组图该研究还分析了9236名不同年龄阶段的个体的数据。通过fMRI扫描、遗传和临床测量，研究发现前额叶-感觉运动连接和小脑-枕顶部连接的改变与精神分裂症的遗传风险有关。这些改变分别可以在精神分裂症患者、患者精神状况正常的兄弟姐妹和那些非精神分裂症的精神病症状患者中被观察到。描绘小脑-枕顶环路、内侧前额叶皮质环路和背外侧前额叶皮质环路的脑切片研究人员发现，风险增加的年轻人与老年患者的大脑具有相似的网络连接。这些发现可以帮助确定患者晚年患病的风险，为研究人员提供了一个独特的机会来开发一种创新的方法，即通过汇集多种功能获取来发现一种独特的大脑特征，以评估精神分裂症的风险。这一发现可以帮助临床医生更早地识别患精神疾病的风险，并改善治疗方案。研究追踪了多个年龄阶段的风险相关的大脑轨迹，有可能增强研究人员对精神分裂症的理解，改善早期诊断和干预措施，对高危个体的生活产生重大影响。该项研究强调了以年龄为导向的方法以及利用多重扫描来识别脑网络风险和潜在遗传关联的重要性。该研究的发现有助于改善精神分裂症的早期检测和干预策略，并为研究特定基因和分子途径在精神分裂症发展中的作用提供潜在的生物标志物。通讯作者Alessandro
BertolinoGiulio
Pergola参考文献Passiatore, R.,
Antonucci, L. A., DeRamus, T. P., Fazio, L., Stolfa, G., Sportelli, L.,
Kikidis, G. C., Blasi, G., Chen, Q., Dukart, J., Goldman, A. L., Mattay, V. S.,
Popolizio, T., Rampino, A., Sambataro, F., Selvaggi, P., Ulrich, W., Apulian
Network on Risk for Psychosis, Weinberger, D. R., Bertolino, A., … Pergola, G.
(2023). Changes in patterns of age-related network connectivity are associated
with risk for schizophrenia.Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of
America, 120(32), e2221533120.
https://doi.org/10.1073/pnas.2221533120资讯来源https://medicalxpress.com/news/2023-08-neuroimaging-approach-diagnosis-schizophrenia.html欢迎加入前沿资讯交流群，入群方式：添加小编微信13295818579备注（姓名-工作单位/院校-研究方向-文献交流）（可扫描下方二维码）入群可免费提供文献下载服务脑电课程【直播+录播】脑电基础课程数据分析静息态功能磁共振（rs-fMRI）数据分析服务脑结构磁共振成像（sMRI）数据分析服务磁共振弥散像（dMRI/DTI/DWI）数据分析服务任务态功能磁共振（Task-fMRI）数据分析服务多模态磁共振(Multimodal MRI)数据分析服务编译：张琳睿校审：展琳琳全文完所有注明出处的文章，旨在分享、传播，如有侵权，请及时联系我们，我们将尽快处理喜欢本文记得一键四连点点赞，点在看，点分享，点收藏！点击【阅读原文】查看更多培训课程！↓↓↓
