探寻精神分裂症奥秘：频率特异性皮质 - 皮质下连接与灰质结构改变的关联

精神分裂症（SZ）目前依症状和行为诊断。研究人员开展了关于 SZ 中频率特异性皮质 - 皮质下连接与灰质结构改变关系的研究，采用 mCCA+jICA 框架分析。结果发现两种联合源。这对揭示 SZ 发病机制意义重大。

　　精神分裂症（SZ）是一种复杂的精神疾病，目前其诊断依据是症状和行为标准，而非生物学标准。神经影像学为 SZ 生物标志物的开发提供了一条有吸引力的途径，因为多项基于神经影像学的研究表明，SZ 患者与健康对照组（HC）在脑结构以及静态和动态功能网络连接（分别为 sFNC 和 dFNC）方面存在可测量的组间差异。最近提出的滤波组连接（FBC）方法扩展了标准的 dFNC 滑动窗口方法，能够在任意数量的不同频段内估计功能连接（FNC）。最初的 FBC 研究结果发现，SZ 患者比 HC 患者在结构更松散、连接更弱的低频（即静态）FNC 状态下停留的时间更长，并且 SZ 患者更倾向于处于高频连接状态，这表明在 SZ 中观察到的功能连接异常存在频率特异性因素。在这些发现的基础上，研究试图在 SZ 的背景下，将这种频率特异性的 FNC 模式与数据驱动的结构性脑网络变化联系起来。具体而言，研究采用多集典型相关分析 + 联合独立成分分析（mCCA + jICA）的数据融合框架，研究灰质体积（GMV）图谱与全连接频谱上的 FBC 状态之间的联系。多模态分析识别出两个联合源，它们捕捉到了频率特异性功能连接和 GMV 变化的共变模式，并且在 SZ 组和 HC 组之间的加载参数上存在显著的组间差异。第一个联合源将皮质下和感觉运动网络之间的频率调制连接与额叶和颞叶的 GMV 改变联系起来，而第二个联合源则确定了低频小脑 - 感觉运动连接与小脑和运动皮层的结构变化之间的关系。总之，这些结果表明，高频和低频的皮质 - 皮质下功能连接与皮质 GMV 的改变之间存在紧密联系，这可能与 SZ 的发病机制和病理生理学相关。