经颅磁刺激调控自杀相关神经环路：降低自杀风险的神经机制与预测模型

《Translational Psychiatry》：Modulation of suicide-related neural circuits by transcranial magnetic stimulation and its role in reducing suicide risk

本研究针对自杀这一重大公共卫生问题，探讨了经颅磁刺激(TMS)通过调控自杀相关损伤网络(SRDN)功能连接强度(FCS)偏差来降低自杀风险的神经机制。通过对473例重度抑郁症(MDD)患者进行规范化建模分析，发现自杀患者SRDN内FCS偏差显著高于非自杀患者(z=3.02, p=0.003)，且TMS治疗后偏差显著降低(z=2.23, p=0.026)。基于SRDN偏差的预测模型对TMS治疗反应的预测准确率达75%(AUC=0.72)，为自杀风险的神经生物学标记和个性化治疗提供了新依据。

　　

在全球范围内，自杀每年导致超过70万人死亡，成为严峻的公共卫生挑战。尤其值得关注的是，重度抑郁症(MDD)患者中约半数死亡与自杀相关，但自杀意念和行为的神经生物学机制至今尚未明确。传统的神经影像学研究虽然发现前额叶皮层、前扣带回皮层(ACC)、脑岛等多个脑区与自杀相关，但这些发现存在异质性，缺乏统一的理论框架。更为棘手的是，临床上缺乏可靠的生物标志物来预测治疗反应，导致预防和干预措施缺乏针对性。

在这一背景下，天津安定医院与广州医科大学附属脑科医院的研究团队在《Translational Psychiatry》发表了一项创新性研究，首次将自杀相关损伤网络(SRDN)与规范化建模相结合，探讨经颅磁刺激(TMS)调控自杀相关神经环路的机制及其在降低自杀风险中的作用。研究团队基于网络神经科学的最新理念——不同脑区损伤可能导致相似症状，而这些症状可映射到共同的脑网络——采用功能连接网络映射(FCNM)方法，构建了自杀相关的神经环路模型。

为了精准量化个体水平的神经异常，研究人员采用了类似儿科生长曲线的规范化建模方法。该研究纳入了473例MDD患者（369例有自杀风险，104例无自杀风险）和943名健康对照(HC)，通过计算160个脑区的功能连接强度(FCS)，建立了年龄和性别相关的规范化模型。每个患者的FCS值被映射到健康人群的轨迹百分位数，以z分数量化其偏离程度。

研究发现，自杀患者的SRDN内FCS偏差显著高于非自杀患者，尤其在模块1（包含背外侧前额叶皮层(DLPFC)、腹内侧前额叶皮层(VMPFC)、前扣带回皮层(ACC)、脑岛、基底节等关键区域）表现最为显著(z=3.02, p=0.003)。空间相关分析显示，自杀组的区域偏差与SRDN得分呈正相关(r=0.283, p=0.028)，表明偏差越大，自杀风险越高。

在干预方面，研究团队对24例有自杀风险的MDD患者进行了为期10天的TMS治疗（20次会话，每次3000个脉冲，靶点为左DLPFC）。结果显示，治疗后自杀组模块1的偏差显著降低(z=2.23, p=0.026)，特别是在治疗有反应的患者中，偏差降至接近健康水平(z=2.29, p=0.020)。而无反应者则未见显著变化。

更为重要的是，基于模块1基线偏差构建的朴素贝叶斯分类器，能够以75%的准确度和0.72的曲线下面积(AUC)预测TMS治疗反应。这一发现为临床实践中识别可能从TMS治疗中获益的自杀风险患者提供了客观的神经影像学依据。

关键技术方法包括：1）基于多中心REST-meta-MDD数据集和医院招募的样本队列；2）功能磁共振成像(fMRI)数据预处理和功能连接强度计算；3）规范化建模和个体偏差估计；4）自杀相关损伤网络定位和分析；5）经颅磁刺激干预和疗效评估。

研究结果

SRDN模块划分与特征

研究将SRDN划分为四个功能模块：模块1（t>0, z>0）包含25个脑区，自杀患者在此表现出相对于非自杀患者和健康对照的过度连接；模块2（t>0, z<0）包含6个脑区，自杀患者偏差大于非自杀患者但小于健康对照；模块3（t<0, z>0）和模块4（t<0, z<0）则显示出自杀患者偏差较小的特征。模块1主要涵盖默认模式网络(DMN)和额顶网络(FPN)的关键节点，这些网络与自我参照加工、执行功能等认知过程密切相关。

治疗前后偏差变化

TMS治疗后，自杀患者在模块1的偏差显著降低，特别是在治疗有反应的患者中，这种正常化趋势更为明显。模块2和模块4的偏差虽也向健康水平靠拢，但未达到统计学显著性。这一结果提示TMS可能通过调节SRDN的神经可塑性，特别是模块1的过度连接，来发挥抗自杀作用。

预测模型效能

基于模块1基线偏差的治疗反应预测模型表现出良好的判别效能，准确度达75%，AUC为0.72。这表明SRDN的FCS偏差不仅可作为自杀风险的神经标记物，还能预测TMS的治疗效果，为临床个性化治疗决策提供了重要参考。

讨论与结论

本研究通过整合SRDN和规范化建模，首次在个体水平量化了MDD患者自杀相关的神经环路异常，并证实TMS可通过调节这些异常来降低自杀风险。模块1中涉及DMN和FPN的脑区异常与既往研究一致，这些网络在情绪调节、决策制定和行为抑制中的功能障碍可能是自杀行为的神经基础。

TMS对SRDN的调节作用可能通过多种机制实现：恢复DMN与楔前叶、基底节之间的功能连接；调节DLPFC与膝下前扣带回皮层(sgACC)等情绪调节关键通路的活动；改变脑岛等枢纽节点的连接模式。这些发现为TMS抗自杀作用的神经机制提供了新的解释。

研究的局限性包括TMS样本量较小、SRDN阈值选择可能影响网络定义、组间性别和HAMD-17评分存在差异等。未来需要大样本研究验证这些发现，并探索更精确的TMS靶点选择策略。

总之，该研究建立了SRDN-FCS偏差作为自杀风险神经标记物的临床价值，证实了TMS通过调节该网络降低自杀风险的有效性，并开发了基于基线偏差的治疗反应预测模型。这些成果不仅深化了对自杀神经机制的理解，也为开发针对自杀症状的精准TMS治疗策略奠定了基础。