抑郁症相关的认知与情绪系统脑网络异常

对周围的情境有正常的认知及产生相应的情绪对于人类社会交往有重要意义.与健康人群相比,抑郁个体却对情境有着减弱的认知加工及过强的情绪加工,这反映了大脑中认知及情绪网络功能上存在异常.以脑功能磁共振成像为研究手段,近年来对抑郁症脑机制的研究逐渐增多.这些研究在认知、情绪以及二者交互作用3个方面集中显示了额叶-边缘系统的功能改变.其中,情绪网络异常主要体现在杏仁核和脑岛,并涉及5-羟色胺转运体基因型与抑郁症之间的关系;认知网络异常主要体现在执行控制和默认网络;而抑郁症对二者交互作用的影响则主要体现在杏仁核和背外侧前额叶.了解归纳与抑郁症相关的认知和情绪脑网络异常能够为将来进一步揭示抑郁症发生的神经机制奠定基础,同时为更加深入的研究提供线索.     

抑郁症研究的发展和趋势——从菌-肠-脑轴看抑郁症

抑郁症是现代社会最常见的心理疾病,该病不仅降低个人的生活质量,还给家庭和社会带来巨大的经济负担.但由于经济文化和医疗资源等因素限制,目前大部分抑郁症患者并没有进行过任何治疗,已有疗法效果的有限性又进一步加剧了这种困境.研究发现,抑郁症患者的大脑、内分泌、免疫和肠脑功能都出现异常,脑-肠轴功能失常可能是抑郁症的主要病理机制.以往的抑郁症治疗主要针对大脑,如药物治疗和心理治疗,而忽视了患者的其他症状.近年来,全世界范围随生活水平的提高抑郁症患病率也随之升高的现象提示,食品添加剂、药物、环境压力及不良饮食等均可为肠道菌群异常的直接诱因,而肠道菌群改变导致菌-肠-脑轴功能异常更可能促进抑郁症发生;通过益生菌、益生元、健康饮食以及粪便菌群移植等方式重建肠道菌群平衡,改善菌-肠-脑轴功能则能减轻甚至治疗抑郁.通过调节肠道微生物来改变抑郁焦虑等心理疾病已成为神经科学和心理学的热点,维护良好的肠道菌群可能是未来抑郁症预防和治疗的重要方向.     

抑郁的大脑：抑郁症的神经生物学研究和抗抑郁新药研发

近年来,基因、分子、细胞、影像等实验证据表明抑郁症是和应激密切相关的反复发作的慢性脑疾病,其主要临床症状涉及情绪、奖赏、认知等高级脑功能。随着抑郁症神经生物学研究的深入,基因与环境相互作用导致神经可塑性改变将成为揭示“抑郁大脑”的重要途径,为抑郁症的预防与治疗提供新思路和新途径。     

重度抑郁症多脑区基因表达谱分析

重度抑郁症(major depressive disorder,MDD)是一种环境与遗传因素共同作用导致多个基因功能失调的复杂疾病,现正在严重危害全球人类的身心健康.全基因组基因表达分析能检测全基因组基因的时空表达模式,正被广泛用于精神类疾病的研究.然而,由于MDD患者不同脑区可能存在不同的活化模式,以及该疾病可能受多个中效或微效基因的调控,传统的单脑区单基因分析方法难以有效揭示其发病的生物学机制.本研究采用多脑区以及基因集合的分析模式,搜集了前人研究中13个来源于不同脑区的、包含患者与对照组脑转录组数据的数据集,对其进行基因集富集分析(gene set enrichment analysis).结果显示神经元分子标记基因集在纹状体、前扣带皮层和杏仁核中显著下调,这与目前研究者对MDD分子机理的理解较为一致.我们的分析也显示MDD患者脑中胶质细胞的分子标记物活性出现异常,但是其在不同脑区与同一脑区不同数据集间却呈现复杂的变化模式.一个有趣的发现是,星形胶质细胞分子标记基因集与少突胶质细胞分子标记基因集在MDD患者前扣带皮层脑区的活性在男女样本中呈现相反的变化趋势,在杏仁核也存在活性变化的性别差异.在MDD与双相情感障碍和精神分裂症的比较分析中,我们发现与MDD类似,神经元分子标记基因集的活性在双相情感障碍与精神分裂症患者的多个脑区也呈现一致性下调,而在这2种疾病中胶质细胞分子标记基因集与脉络丛分子标记基因集的活性则与抑郁症存在差异.总体来看,本研究基于对大数据的分析,从全基因组角度对抑郁症的分子机理进行了一些探索,鉴别了一些在抑郁症患者中分子活性反常的脑区以及可能与这些反常相关联的群体或个体基因表达模式,为后期的功能研究提供候选分子靶标,为诠释基因-脑-行为的关系奠定基础.     

正念干预改善抑郁个体执行功能及其神经机制

抑郁症为危害大众身心健康的主要心理疾病.抑郁个体存在执行功能缺陷,而正念干预能有效改善抑郁个体的执行功能,缓解抑郁症状.根据抑郁认知理论、抑郁易感双重加工理论,本文认为抑郁个体的执行功能子成分工作记忆、认知灵活性、反应抑制能力存在缺陷,且保持与抑郁心境一致的认知加工偏差,导致增加负性自动化思维,削弱反思性加工;根据积极情绪构建扩展理论、正念的意义构建理论和监控接纳理论,认为正念干预能有效改善抑郁个体执行功能,减少执行功能缺陷导致的消极认知偏向.前额叶皮层、前扣带皮层、杏仁核、默认模式网络和额叶边缘系统的内在功能连接是正念干预抑郁个体执行功能缺陷的重要神经机制,影响抑郁个体对消极刺激的反应抑制、注意偏向和负性自动化思维.未来的研究应该着眼于深入探讨不同程度、不同类型的抑郁个体执行功能缺陷的差异性,阐明正念干预抑郁个体执行功能的内在机制,通过正念干预结合认知训练(例如工作记忆训练、记忆疗法或者认知控制训练)治疗抑郁.     

物质成瘾所伴随的认知功能缺陷及其神经基础

物质滥用和成瘾是当今世界最严重的公共卫生问题之一,禁毒与戒毒已成为全球关注的社会热点.根据DSM-5定义,物质成瘾是一种慢性复发性精神疾病,表现为强迫性药物寻求、无法控制药物使用而无视其潜在的严重危害.超过80%的成瘾个体没有寻求治疗,这部分反映出物质成瘾个体存在认知功能方面的缺陷与障碍.以此为出发点,本研究回顾了近年来关于物质成瘾者在注意、抑制控制、决策和内感受等方面认知功能缺陷的研究,总结了行为和神经影像学方面的成果,探讨和论证物质成瘾背后的认知神经机制,以便更准确地了解物质成瘾的成因、发展、戒断和复发的本质.最后,本研究提出未来的相关研究应致力于推动多技术融合,关注共病问题,构建和完善生物标记,开发基于脑的干预方法,以便深化该领域的研究,有助于完善成瘾病人的干预与治疗机制.     

不同时间尺度的静息态功能脑网络对抑郁症识别的影响

研究显示,功能连接为特征被用于抑郁症机器识别的研究受到人们关注,但不同时间尺度的静息态功能脑网络能捕获抑郁症神经病理信息的水平尚不明确,对抑郁症识别效果的影响也未知.本研究采用非线性回归方法,建立了不同时间尺度的脑网络对抑郁症识别效果影响的模型,并阐明了典型时间尺度的脑网络所捕获的抑郁症病理信息.研究分析了64例临床抑郁症和53例健康对照被试的数据.首先,建立功能脑网络,获得抑郁组显著的功能连接;其次,将显著连接输入支持向量机训练、测试,获得敏感、特异以及精确度;再次,建模识别效果随时间变化的规律,获得识别效果的模型.初具识别能力的网络时间尺度约为46个重复时间(repetition time,TR),主要捕获后扣带回与眶额叶皮层间,右眶部额中回与左角回间,左回直肌与左海马间强化的功能连接.获得最好识别效果的网络时间尺度约为114个TR,且多捕获了右角回与双侧顶下缘角回、额中回间,左杏仁核与左缘上回、右中央沟盖间弱化的功能连接.随时间的增加,脑网络可能捕获某些与抑郁症不直接相关的连接,使识别效果降低.因此,抑郁症识别效果随静息态功能脑网络时间尺度的增加呈现倒U形趋势.这将为进一步研究抑郁症的神经病理机制和提高其智能识别效果提供参考.     

抑郁易感性因素的神经机制

抑郁症是一种常见的精神类疾病,导致其发病的影响因素众多,但其神经机制尚不清楚.本文首先回顾了与抑郁易感性有关的认知理论,包括Beck提出的认知模型理论以及Abramson提出的抑郁无望理论模型.其次,从遗传因素、外部环境因素以及个体心理因素3个方面阐述了易感性因素对抑郁影响及其作用的神经机制.最后,基于认知神经科学的现状和局限性并结合抑郁研究现状,提出了抑郁研究可能面临的挑战和对未来研究展望.具体而言,未来研究应从统计建模的角度出发,整合基因-脑影像-行为大数据,先从横向研究角度比较探讨和分析抑郁形成的各种影响因素,建立有效的因素模型;再从纵向跟踪的角度探明各种易感因素在抑郁发生中的作用机制,建立抑郁的预测模型;最终实现基于基因-脑影像-行为大数据的融合,从而对抑郁的发生和发展进行有效的预测和早期干预,降低抑郁症的发病率.     

人脑连接组研究:脑结构网络和脑功能网络

人脑是自然界中最复杂的系统之一,在这个系统中,多个神经元、神经元集群或者多个脑区相互连接成庞杂的结构网络,并通过相互作用完成脑的各种功能.近年来,结合基于图论的复杂网络理论,研究者们发现利用结构和扩散磁共振成像数据构建的脑结构网络以及利用脑电图/脑磁图数据和功能磁共振成像数据构建的脑功能网络具有很多重要的拓扑性质,如"小世界"属性、模块化的组织结构以及主要分布在联合皮层上的核心脑区(如楔前叶、额上回、额中回).另一方面,研究者发现许多神经精神疾病(如阿尔兹海默病和精神分裂症等)与脑结构和脑功能网络的异常的拓扑变化有关,这些研究不仅为理解神经精神疾病的病理机制提供了新视角,也可能为疾病的早期诊断和治疗评价提供脑网络影像学标记.本文以人脑结构和功能连接网络的研究为重点,介绍了人脑连接组和复杂网络理论的基本概念,并且回顾了近年来人脑结构和功能连接组的研究成果,并指出了该领域中存在的问题及未来的研究方向.     

从群体到个体脑功能网络的分割及应用

脑成像研究显示,人的心理过程和认知行为是复杂多样的.认知功能定位并不局限于某一特定脑区,而是与脑功能网络密切关联.近些年,基于图论的分析方法推动了对脑功能网络的认识.功能磁共振最新研究发现,脑功能网络具有较大的个体差异性;它主要表现在不同功能网络分布空间和连接程度上的差异.因此,在个体水平上进行功能网络的分割和定位十分必要.相对于任务态,静息态功能磁共振具有实施方便、结果稳定性高等优点,是比较常见的功能网络的构建基础.本文着重介绍了不同的基于静息态数据进行的功能网络分割方法,主要包括聚类分析方法以及独立成分分析方法.在此基础上,又进一步阐释了个体功能网络分割方法以及研究进展.随后,从进化论的角度,本文认为脑功能网络在个体间存在差异的原因主要是由于人脑不同区域演变的不同程度以及高级认知需要导致的.最后,介绍了利用个体间脑功能网络差异的临床应用,以及对未来认知神经研究的展望.     

实时功能磁共振成像及其应用

实时功能磁共振成像通过技术手段将数据分析所需的时间缩短到可与数据采集时间相比拟的程度,从而能在实验进程中将大脑皮层活动情况即刻反馈给受试者,构成一个闭合的神经反馈回路.近年来随着数据采集技术与图像重建算法的改进以及计算机运算能力的提高,实时功能磁共振成像技术日趋成熟并在诸多方面得到应用.凭借实时功能磁共振成像提供的神经反馈,受试者能够自主调节相关脑区的激活水平,与被调节脑区相关的认知过程或行为也会随之变化,这为认知神经科学提供了一种新的研究范式.实时功能磁共振成像还可以用作具备优良空间分辨率和全脑覆盖性的脑机接口,通过对大脑皮层激活模式的分析对脑状态进行判断和分类,从而实现仅依赖大脑活动的交互方式.另外,实时功能磁共振成像在临床上的潜在应用也得到了广泛关注,它为神经系统或精神类疾病的治疗与康复提供了新的途径,患者有望通过神经反馈调控异常的大脑激活状况从而缓解相应症状.本文旨在对实时功能磁共振成像的概念、关键技术及相关应用进行详细的介绍,并对其面临的问题和发展的前景进行讨论.     

脑功能理论的当代发展和前沿研究计划

21世纪以来,研究人员逐渐揭示出人脑前额叶特别是内侧前额叶的认知功能,脑内的社会镜像神经元系统以及默认网络.这些发现,扩展了20世纪关于经典特异神经通路和网状非特异系统的概念,认识到人脑含有4类机能解剖系统.除了并行协同工作的特异系统和网状系统外,人脑还有以180°相位差交替转换式活动的默认网络和社会认知网络.在所概括的4条神经信息处理机制中,由于自然脑进化的遗传保守性,人脑和动物脑共性大,而与电脑间存在本质差异.人脑功能的独特性体现为社会属性和生物属性高度融合的巨复杂性、四层次性及其包容性.本文简要介绍了脑连接组计划、脑活动图计划和中国脑计划,希望能引起人们关注人脑、动物脑和电脑的共性和本质差异,以便更正确地对待脑科学和人工智能领域的研究成果.     

正负面情绪刺激下自闭症谱系障碍儿童的脑电信号分析

自闭症谱系障碍(autism spectrum disorder, ASD,简称自闭症)是一种神经发育障碍,通过脑电活动研究可以对自闭症儿童脑功能发展进行客观评价.在个体社会发展中情绪认知能力十分重要,自闭症儿童的情绪认知缺陷对其社会互动能力造成了极大的影响,阻碍了自闭症儿童的社会性发展.本研究主要通过分析情绪视频诱发被试儿童产生正面与负面情绪过程中的额叶、颞叶、枕叶等脑区的脑电活动,并结合情绪性能指标和认知水平,探索自闭症儿童和典型发展儿童的各自表现以及其脑电差异性.实验共招募80名儿童(自闭症儿童组:40名;典型发展儿童组:40名),通过快速傅里叶变换方法对被试儿童脑电分脑区进行功率谱分析,并探索情绪组别间效应.发现自闭症儿童脑波总体呈现出低频(delta, theta)和高频(beta, gamma)功率过大而Alpha频段功率较低的特点,且不同脑区的差异程度不同.通过比较正负面两种情绪刺激下基于脑波功率得到的情绪性能指标与认知的问答情况发现,自闭症儿童在不同情绪刺激下的情绪变化远小于典型发展儿童,并在正面情绪下有更高的兴趣度与参与度.此外,其情绪认知、空间认知等6个方面的认知情况均低于典型发展儿童,认知问答正确率较负面情绪下高.本研究为提高自闭症儿童情绪认知干预训练提供了客观依据.     

基于语音的抑郁症识别

抑郁症是世界范围内常见的精神疾病之一,抑郁症患者往往长期伴随情绪低落,如悲伤内疚、低自尊、兴趣丧失、功能减退等,对个人、家庭及社会造成了巨大损失.抑郁症的发病原因复杂,临床诊断存在一定的困难,有必要寻找一种更加便捷、客观、高效的方式来辅助抑郁症的快速识别.语音作为一个相对客观且容易获得的变量,具有其潜在的价值.本研究旨在构建基于语音的抑郁症识别模型,探究语音与抑郁症之间的关系.收集了103名被试(45名抑郁症患者,58名健康人)的语音数据,实验组为临床确诊的抑郁症患者,年龄在23.8~44.6岁之间,控制组为健康人,年龄为20.1~41.7岁.我们采用了3(情绪状态:正性、中性、负性)×3(任务类型:语言问答、文本朗读、图片描述)的实验设计,运用机器学习的分类算法——逻辑回归(LR)来构建抑郁识别模型.实验结果表明,语音的抑郁识别精度可以达到82.9%.本文采用机器学习方法,基于语音变量建立有效的抑郁症自动识别模型,为抑郁症的辅助识别提供客观的指标和依据.     

面向脑电数据的知识建模和情感识别

心理科学研究依赖于对生理、心理数据的分析,情感是心理研究的重要内容.近年来随着认知神经科学研究技术的成熟,研究者利用脑电(electroencephalogram,EEG)等可以反映脑功能活动的生理信号,直接研究情感问题,如情感识别、情绪脑等.但是,生理信号将会产生TB级甚至PB级的数据量,认知研究和临床神经科学在过去几十年中已产生大量生理数据,对这些大数据的表示和情感知识挖掘需要更高级的工具.构建能够表示数据含义和情感相关知识的模型,能够给心理研究者提供一个知识共享平台,以便使用这些大数据进行情感方面的科学研究.本文构建一个可以表示EEG数据语义和被试者上下文信息的本体模型,并基于该模型使用推理引擎进行基于EEG生理信号数据的自动情感识别.实验结果表明,模型在e NTERFACE 2006数据集上能够以99.11%的平均准确率识别被试者的情感状态,并从实验结果分析发现基于EEG数据情感识别最关键的特征是Beta波与Theta波的绝对功率比.     

抑郁症患者的表情及微表情识别

选取不同程度的临床抑郁症患者和与之匹配的健康人为被试,采用宏表情识别测验、短暂表情识别测验和微表情识别测验3个研究范式,分别从宏表情、短暂表情和微表情3个方面考察被试识别表情及微表情的能力,探究抑郁症患者与健康人之间表情及微表情识别的差异.结果显示,抑郁症患者表情识别正确率普遍低于健康人,微表情识别绩效低于宏表情,并且表情及微表情的识别绩效与HAMD抑郁量表得分存在负相关.这些结果说明,临床抑郁症患者的表情加工缺陷不受表情呈现时长的影响,对表情及微表情的识别绩效在某种程度上反映了抑郁严重程度.     

面向具身智能的网格细胞群表征空间认知方法

与基于结构化场景建模的传统导航算法不同,哺乳动物通过内嗅皮层和海马体中多种神经细胞的分工协作构建认知地图,实现了适用于非结构化场景且具有强鲁棒性、泛化性的导航.随着认知神经科学、人工智能等领域的发展,类脑导航在近年来受到了广泛的关注,成为实现“具身智能”中机器人环境认知与导航功能的可行方案.本文结合大脑空间认知机理以及同时定位与地图构建算法,提出了一种基于网格细胞群表征模型的移动机器人认知地图构建系统.在该系统中,网格细胞模型与位置细胞模型协同配合完成了位置表征、路径积分的功能.基于公开真实数据集的实验,验证了该系统在认知地图构建任务中的有效性与网格细胞群表征模型的度量特性.此外,这种脑启发式的认知地图构建系统为进一步揭示人脑的空间认知机理提供了有效的实验环境.     

亨廷顿氏症的早期发病

正亨廷顿氏症(HD)是一种罕见的遗传性脑失调疾病,它会导致神经元进行性退化,运动和认知能力受损,发病后大约15年就会死亡。大多数亨廷顿基因(HTT)致病性突变携带者都会在中年时出现症状,但脑异常可能在此十年前就已出现。     

抑郁认知易感个体的自我参照加工:来自ERPs的证据

以往研究表明,抑郁认知易感个体在面对应激事件时罹患抑郁症的风险更大.与抑郁症个体相同的是,抑郁认知易感个体表现出负性注意偏向,然而是否也存在与抑郁症个体相似的自我关注增强,仍未有实证研究给予验证.本研究采用oddball范式来考察抑郁认知易感个体自我参照加工及其神经机制.运用事件相关电位技术(ERPs)记录个体对4类不同自我相关名字的加工情况.结果发现,在P2和N2的潜伏期上,抑郁认知易感个体对自我相关名字的注意要早于正常个体;在P2和P3成分上,抑郁认知易感个体诱发的波幅显著小于正常个体;在P3成分上,正常个体出现了自我参照加工程度效应,高自我相关名字诱发的P3波幅显著大于中等相关名字,且中等相关名字诱发的P3波幅显著大于无相关名字;然而在抑郁认知易感个体中,高自我相关名字诱发的P3波幅显著大于低和无相关名字,仅存在自我参照效应.结果表明,与正常个体相比,抑郁认知易感个体自我参照加工的程度效应消失,这可能是由于抑郁认知易感个体的自我概念简单化,更加聚焦核心自我,使得其无法精细区分不同自我相关程度的刺激.该结果可以作为未来对抑郁症早期症状识别的预测指标.     

面向fMRI数据的人脑功能划分

人脑是目前人类发现的最复杂和最具智能的功能组织系统之一.数以万计的神经元相互连接形成了复杂的脑结构,并通过相互间的作用表现出多样的智能活动.脑功能研究是脑科学研究中最重要的内容之一,尤其是功能磁共振成像(f MRI)技术的出现,为人脑功能的研究带来了新的发展机遇.近年来,开始利用基于f MRI数据的计算方法对人脑进行功能的划分,已有研究表明,功能划分所产生的人脑功能子区域比结构图谱中的脑区具有更高的功能一致性,因此更适合用于人脑的功能分析.进一步讲,把人脑功能划分产生的功能子区域用于人脑功能网络的构建能够获得更具可解释性的人脑功能网络,能为人脑疾病机理的研究和探索提供新的手段.本文以f MRI数据为基础,首先,介绍了f MRI数据采集、人脑功能划分及其基本流程;其次,给出了一种人脑功能划分方法的分类体系,并详细阐述了其中主要的人脑功能划分算法;再次,梳理了人脑功能划分中常用的相似性度量和评价指标;最后,总结了人脑功能划分的应用,并深入地分析了人脑功能划分中存在的挑战及未来的研究方向,以期对相关研究提供有益的参考.