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在精神疾病研究中，传统研究常忽略个体间神经生物学和临床特征的差异。研究人员针对此，对 1294 例（58% 男性）6 种精神疾病（ADHD、ASD 等）患者和 1465 例（54% 男性）对照者进行研究，发现白质体积偏差位置异质性高，部分疾病存在聚集现象，有助于理解疾病机制。
大脑，这一人体最为神秘的 “器官指挥官”，掌管着思维、情感、行为等诸多重要功能。在大脑的运作体系里，白质就像是一条条 “信息高速公路”，由密集排列的有髓轴突构成，连接着不同区域的灰质，对大脑的正常运转起着关键作用。一旦白质出现问题，“信息高速公路” 就会拥堵，协调的神经元活动被破坏，进而引发精神疾病的种种症状。
一直以来，在精神疾病的研究领域，传统的统计方法大多聚焦于群体均值的比较。就好比把一群身高不同的人放在一起，只关注他们的平均身高，却忽略了每个人真实的身高差异。这种方式虽然能揭示出一些共性特征，但却忽视了精神疾病患者之间巨大的临床和生物学个体差异。规范性建模（normative modelling）的出现，为研究人员打开了新的思路，它能够量化个体在特定表型上与正常预期的偏差程度，考虑到年龄、性别等相关因素，就像是为每个人量身定制了一把 “健康标尺”。然而，此前利用这种方法研究精神疾病中白质偏差异质性的研究少之又少，而且研究发现，相同诊断的患者中，通常只有不到 20% 的人在相同的白质位置或神经束上表现出显著偏差。这就像给研究人员出了一道难题：既然患者大脑的偏差如此多样，那为何能被诊断为同一种疾病呢？同时，被诊断为同一种疾病的患者又确实存在一定的表型相似性，比如抑郁症患者都会有情绪障碍，这背后是否存在生物学关联呢？带着这些疑问，研究人员踏上了探索之旅。
为了解开这些谜团，来自多个研究机构的研究人员携手开展了一项大规模的研究。他们从 14 个独立获取的数据集和 25 个扫描站点，收集了 1294 例（58% 男性）被诊断患有六种精神疾病（注意缺陷多动障碍（ADHD）、自闭症（ASD）、双相情感障碍（BP）、重度抑郁症（MDD）、强迫症（OCD）和精神分裂症（SCZ））之一的患者，以及 1465 例（54% 男性）匹配的健康对照者的数据。这项研究成果发表在《Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging》上，为精神疾病的研究带来了新的曙光。
研究人员采用了多种关键技术方法。首先，利用多模态澳大利亚科学成像与可视化环境（MASSIVE）对数据进行处理。然后，运用扭曲贝叶斯线性回归规范性模型（Warped Bayesian Linear Regression normative models）对 T1 加权磁共振成像（MRI）数据进行分析。在样本队列来源上，这些数据来自多个不同的数据集，如自闭症脑成像数据交换 I（ABIDE I）、ABIDE II、澳大利亚精神分裂症研究库（ASRB）等。通过这些技术，研究人员能够准确地分析白质体积偏差情况。
研究人员首先进行规范性建模，评估模型拟合度和去除扫描站点效应的效果。结果显示，模型评估指标表明模型拟合良好，成功去除了站点效应，仅有 1.70% 的体素因模型拟合不佳被排除。从个体特异性偏差负担评分的分布来看，21.56% 的对照组至少出现一个负向偏差。
接着，研究人员深入探究白质体积偏差的异质性。他们发现，在体素层面上，白质体积偏差的具体位置在参与者之间存在高度异质性，即使是患有相同疾病的个体，受影响的相同体素也不到 8%。这就好比每个人大脑中的 “信息高速公路” 出现问题的路段都不一样，而且差异非常大。
对于自闭症和精神分裂症患者，研究人员有了更深入的发现。虽然这些患者的白质体积偏差位置各不相同，但负向偏差（即体积低于正常预期的区域）会在一些常见的神经束、脑区和大规模网络中聚集，这种情况在多达 69% 的患者中出现。这意味着，尽管自闭症和精神分裂症患者大脑的具体偏差位置差异很大，但在某些 “信息高速公路路段” 和 “交通枢纽” 上，还是存在共同的问题，这些区域可能是理解这两种疾病发病机制的关键。
而在其他几种精神疾病（ADHD、BP、MDD、OCD）中，并没有明显观察到这种偏差在共同通路和网络中的聚集现象。这表明不同精神疾病的白质异常模式存在差异，每种疾病可能有着独特的神经生物学机制。
综合来看，这项研究有诸多重要意义。从临床角度来说，它有助于理解精神疾病患者个体之间的差异，为未来个性化的诊断和治疗提供了理论依据。例如，对于自闭症和精神分裂症患者，可以针对那些出现偏差聚集的区域进行更精准的干预。从基础研究角度，它揭示了不同精神疾病白质异常的特点，让研究人员对精神疾病的神经生物学机制有了更深入的认识，为后续研究指明了方向。研究人员也认识到研究存在一定的局限性，比如白质纤维束的方向依赖性使得对白质体积偏差的量化存在一定复杂性。但这也为后续研究提出了新的挑战和方向，相信在未来，随着技术的不断进步，我们对精神疾病的认识会更加深入，离攻克这些疾病也会越来越近。
