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当前精神疾病研究多聚焦单一疾病与健康对照的动态异常，忽略不同疾病间共性与特性。研究人员利用共激活模式（CAP）方法，对精神分裂症（SZ）、双相 I 型障碍（BD）、注意缺陷多动障碍（ADHD）和健康对照（HC）展开研究。发现不同疾病状态转换模式不同，异常集中于核心状态，为理解精神疾病提供新视角。
在精神疾病的研究领域，一直以来都存在着诸多谜团。传统观念认为，像精神分裂症（SZ）、双相障碍（BD）和注意缺陷多动障碍（ADHD）这些精神疾病，是相互独立的，有着各自独特的病因和临床表现。但随着研究的不断深入，人们发现事情并非如此简单。越来越多的证据表明，不同精神疾病之间的界限其实很模糊，它们存在着重叠的症状、共享的遗传因素以及共同的神经生物学通路 。例如，有研究提出了 “P - 因子” 的概念，认为存在一种普遍的精神病理学因素，会增加人们患上多种精神疾病的风险；还有研究发现，主要精神疾病之间存在显著的遗传相关性 。这些发现都在挑战着传统认知，让人们意识到，从跨诊断的角度去研究精神疾病，探索它们背后共同的神经生物学异常，对于提高我们对精神疾病的理解、制定更有效的诊断和治疗策略至关重要。
以往的研究大多使用静态功能连接分析方法，虽然这在一定程度上推动了我们对精神疾病中大脑功能网络破坏的认识，但大脑是一个动态的系统，它的内在动态变化支撑着复杂的认知灵活性，也就是人们在不同心理状态之间切换以实现各种目标的能力。所以，采用动态或时变的方法来探索大脑功能活动和大规模功能连接网络中的功能障碍模式，或许能为精神疾病的病理研究带来更深入的见解。
基于此，来自郑州大学附属肿瘤医院、河南肿瘤医院等机构的研究人员开展了一项研究，相关成果发表在《Scientific Reports》上。
研究人员使用了来自加利福尼亚大学洛杉矶分校神经精神表型组学联盟（UCLA CNP）的公开数据集，该数据集包含了 SZ、BD 和 ADHD 患者的神经影像学和行为评估数据。研究用到的主要关键技术方法包括：首先，对参与者进行结构和功能磁共振成像（MRI）数据采集，之后利用 fMRIprep 管道和 connectome workbench 工具对静息态功能磁共振成像（rs -fMRI）数据进行预处理，包括颅骨剥离、运动校正等一系列操作；接着采用共激活模式（CAP）分析方法，这是一种数据驱动的方法，通过对大脑活动进行聚类分析来识别稳定状态，以此来表征不同精神疾病状态下大脑活动的动态瞬态配置。
下面来看具体的研究结果：
- 共激活模式和大脑状态：通过 CAP 分析，在最优聚类数下识别出 10 种稳定的共激活模式。研究发现，CAP 1 主要与激活的背侧注意网络（DAN）、腹侧注意网络（VAN）相关；CAP 2 主要与激活的躯体运动网络（SMN）相关等，不同的共激活模式与不同的内在功能网络存在关联。
- SZ、BD、ADHD 中的异常状态转换：计算分数占用率和转移概率来评估不同精神疾病中 CAP 状态内和状态间的异常动态特性。结果显示，不同精神疾病之间的状态转换存在显著差异，而每个状态内的分数占用率没有显著差异。例如，BD 患者从 CAP 1 到 CAP 4 的转换概率比 HC 和 SZ 患者显著降低；BD 和 SZ 患者从 CAP 1 到 CAP 9 的转换概率比 HC 患者显著增加等。
- 核心 CAPs 分析：在异常状态转换中，CAP 1 和 CAP 2 因较高的出度和入度中心性成为核心状态。研究发现，CAP 1 的空间模式与功能梯度显著相关，主要涉及激活的注意网络（DAN、VAN）、SMN 以及失活的高级网络（如默认模式网络 DMN、额顶叶网络 FPN）。而且，从 CAP 1 到 CAP 10 的转换概率与行为测量指标（如韦氏记忆量表视觉再现延迟回忆得分、韦氏成人智力量表词汇和矩阵推理得分）存在显著相关性。
研究结论和讨论部分指出，该研究发现不同精神疾病表现出不同的状态转换模式，但它们的异常都集中在涉及注意网络和感觉运动网络的核心状态，并且这些核心状态与功能梯度显著相关 。这表明观察到的动态异常并非随机，而是集中在特定状态之间的转换。不同疾病在状态转换上的差异，体现了各自独特的神经机制；而核心状态的共性，则强调了不同精神疾病在动态特征上的基本共性以及共享的神经功能障碍 。这些核心状态中注意网络和 SMN 的激活异常，与多种精神疾病的认知和感觉运动功能障碍密切相关。该研究通过突出不同精神疾病间共享和特定的动态异常，为理解精神疾病的神经生物学机制提供了新的视角，有助于推动精神疾病诊断和治疗的发展，让我们在攻克精神疾病的道路上又迈进了一步。
