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近日，生命科学与技术脑成像与模式识别团队在综合性期刊《Nature Communications》发表了题为“Major depressive disorder on a neuromorphic continuum”的抑郁症脑影像研究成果。电子科技大学李娇副教授和西南大学龙治良副教授为该论文共同第一作者，廖伟教授为通讯作者，电子科技大学为第一单位。该研究得到国家重点研发计划、国家自然科学基金委和中央高校项目支持。

抑郁症是一种常见的精神健康障碍，表现为持续的情绪低落、兴趣丧失和精力减退。抑郁症患者之间的神经生物学存在高度的异质性，包括临床症状、认知功能、脑表征和基因型等。随着神经影像学的发展，之前的研究利用大脑结构或功能特征对抑郁症患者进行了影像分型。然而这些分型模型都假设每个患者属于单一（分类）亚型，忽略了亚型中连续的个体变化。抑郁症中的“谱”概念表明个体之间存在连续差异，并且这种差异在多个症状领域中表现的程度不同。如何通过大脑特征刻画抑郁症患者个体中共存的多维病理机制尚未可知。

研究纳入了多中心2294例（1079例抑郁症，1215例对照）被试的脑结构磁共振影像，利用常规模型刻画了抑郁症患者个体的脑形态学特征（皮层厚度、体积）偏离模型的程度。接着基于数据驱动的贝叶斯模型（Bayesian model）对偏离矩阵进行分解。研究发现，抑郁症患者中存在3种潜在形态学异常因素（图1）：因素1主要表现为感觉皮层的厚度增加和眶额皮层的厚度降低；因素2则呈现扣带回-岛盖皮层厚度和皮下体积的降低；而因素3则在空间表现为社交情感网络皮层厚度的增加。

图1. 抑郁症的3中潜在因素模式。a, b, c分别表示因素1、2、3在空间上的分布模式。

对每位抑郁症个体相关的因素进行研究发现，大多数患者都表达出多个潜在因素，而非单个因素，表明抑郁症患者脑形态学异常的个体差异是连续（图2）。并且，这3种潜在的因素特异于抑郁症。

图2. 因素组成和特异性。a，因素组成。抑郁症个体在这3种潜在因素上的占比，每个点代表一位患者。b，因素特异性。衡量了每个因素下抑郁症、健康被试、广泛性焦虑症、双向情感障碍和精分谱系障碍疾病的疾病严重性。

鉴于神经递质在抑郁症中起着重要作用，本研究衡量了神经递质受体/转运体表达和识别的3种潜在因素之间的关系。研究发现，因素1的空间模式主要和去甲肾上腺素和5-HT2A密度有关；因素2的模式主要和去甲肾上腺素和5-HTT密度有关；而因素3的模式则主要和5-HTT的密度有关（图3）。该研究表明3种潜在因素不同的代谢基础。

图3. 神经递质受体/转运体对潜在因素的贡献。a, b, c分别显示了因素1、2、3真实的空间模式和通过神经递质受体/转运体密度预测的空间模式，以及真实的和预测间的相关图。d则表示了对因素1、2、3贡献显著的神经递质受体及贡献度。

最后，为了探究个体3种潜在因素的表达强度是否和疗效有关，研究者们纳入了122例抑郁症患者治疗前后的脑影像和临床信息，包括74例物理干预和48例药物治疗。研究发现，个体指标可以显著地预测物理干预和药物治疗疗效。在物理干预组中，抑郁症患者脑形态异常主要和因素2有关。而在药物治疗组中，无响应部分个体脑形态异常和因素1有关；响应者的部分个体脑形态异常和因素3有关（图4）。

图4. 基于潜在因素的临床结果预测。a和b分别代表了基于个体的3种潜在因素特征对物理干预和药物治疗前后患者抑郁症症状改善程度的预测。

综上所述，研究者通过多中心脑结构影像和无监督机器学习方法，识别了抑郁症中3种潜在的脑形态学异常模式，揭示了抑郁症个体间变异的连续性，这种变异可能是由多个相互作用的病例过程决定的。随着抑郁症个体间异质性研究的不断发展，本研究从影像学的角度提供了将抑郁症概念化为“谱系”而不是“类别”可能更为合适的证据。 

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-025-57682-0