重度抑郁症及其电休克治疗的临界态动力学研究-凯发官网入口首页

　　重度抑郁症（mdd）是当今世界上最严重的精神疾病之一，造成了大量的社会压力及医疗负担。mdd患者治疗困难，常产生耐药的问题，且容易复发。在mdd的治疗中，电休克疗法（ect）是一种起效迅速且作用明显的医疗手段。尽管近年来有大量的工作对mdd及其ect疗法进行了研究，但有关mdd的发病机制及ect治疗的神经基础还未得到明确的揭示。

　　2021年12月22日，中科院生物物理所刘宁研究员课题组，安徽医科大学第二附属医院田仰华主任课题组和中科院自动化所余山研究员课题组在《brain stimulation》杂志合作发表了题为"electroconvulsive therapy modulates critical brain dynamics in major depressive disorder patients"的文章，对重度抑郁症（mdd）及其电休克治疗（ect）的临界态动力学机制进行了研究，为理解mdd发病和其ect治疗机制提供了新的视角。

　　基于静息态功能磁共振成像技术（rs-fmri），越来越多的证据表明，mdd作为一种十分复杂的精神疾病，不只涉及单个或几个脑区的活动改变，而更多的是脑网络层面变化，如默认模式网络（dmn）和额顶叶网络（fpn）等。与之对应，ect可以有效改变部分脑网络内部及其与外部的功能连接性。但是目前，有关mdd及ect的神经机制，仍有很多问题有待回答：1）与正常人大脑活动相比较，如何去定义mdd患者大脑的"异常状态"？2）mdd及ect背后有怎样的脑网络动力学机制？近年来，大量研究表明健康大脑工作在临界点附近，此时大脑活动可以被无尺度的神经元雪崩现象描述，神经元雪崩的规模和持续时间服从幂律分布。大脑处在临界态时，其复杂性和信息传递效率等性质均达到最优值。临界态与大脑健康也存在较强关联，如癫痫或精神分裂患者中，大脑临界态性质与正常人存在显著差异。基于这些证据，研究mdd的临界态性质可以更好的解读患者大脑的异常状态，并为分类mdd患者提供潜在的影像学指标。基于此，研究人员对mdd患者ect治疗前后的rs-fmri数据应用了大脑临界态的分析方法，期望从临界态动力学角度对mdd及ect的神经机制进行深入挖掘。

图1 mdd患者全脑临界态性质变化及ect的作用

　　研究人员基于正常人对照组（hc）被试构建了rs-fmri数据的临界态分析方法。通过二值化bold信号，他们提取了被试大脑活动的神经元雪崩信息。在静息状态下，hc大脑bold信号神经元雪崩近似服从参数为1.5的幂律分布，且此时分支参数接近1（图1 a和c），反映正常人大脑可能处于临界态。比较mdd患者与hc的临界态性质，研究人员发现，mdd患者在全脑尺度下有着较低水平的分支参数和平均雪崩规模，反映mdd患者大脑可能处于亚临界的状态（图1 c和d）。有趣的是，ect显著改变了mdd患者的临界态性质，将其大脑状态调整到了临界点附近（图1 c和d）。

图2 mdd患者ect前后及hc被试节点度数分布图

　　研究人员进一步考察了ect对于不同静息态脑网络的作用。他们发现， ect显著调整了dmn和fpn等网络的临界态性质，与此同时也显著提升了dmn和fpn的内部功能连接和高度数节点的占比（图2 c和d），这说明ect更多的作用于如dmn和fpn的特定网络，而这些网络连接性质的改变也与临界态存在相关性。最后，研究人员分析了ect治疗效果与临界态动力学的关系。对ect响应较差的患者可能并未表现出明显的亚临界态动力学，且ect对于非响应患者大脑临界态并没有明显的改善作用。

图3 研究结果总结

　　综上，研究人员在相对宏观的大尺度脑活动中，发现mdd患者大脑可能处于亚临界状态，ect可以将mdd脑活动调整到临界态附近，且主要作用的脑网络为dmn和fpn。此外，对ect响应较差的患者可能并未表现出明显的亚临界趋势，ect并未明显改变这些患者的大脑临界态动力学。

　　中科院生物物理所刘宁研究员，安徽医科大学第二附属医院田仰华主任和中科院自动化所余山研究员为本文的共同通讯作者。中科院生物物理研究所博士生辛雨萌和安徽医科大学第一附属医院柏通健医生为本文的共同第一作者。

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（供稿：刘宁研究组）