杜克大学的Maxwell L. Elliott 等人在Biological Psychiatry杂志上发文，探讨精神疾病的共有风险因素，并在视觉皮层、额顶网络、默认网络发现了与之相关的功能连接异常。

高发病率、风险共受、交叠的治疗机制使得精神病理学转向对组合症状的诊断框架外研究。一个有影响力的跨诊断的研究模式会将单一的常见因素（有时被称为p因子）和患所有常见的精神疾病的风险相联系。我们在之前的研究基础上，通过基于数据驱动的分析方法对广泛的内在功能连接进行分析，确定了和p因子相关的独特的神经结构。我们发现较高的p因子分数和常见的精神疾病风险相关，映射到视觉相关皮层以及额顶网络、默认网络的连接增强。这一结论提供了初步的证据，表明常见的精神疾病的跨诊断风险和低效连接模式有关，即视觉相关皮层、执行控制网络、默认网络的连接，这些连接在各类障碍中均异常。

关键字：跨诊断精神疾病  功能连接静息态

目前的研究已经确定了精神病学的一个普遍因素，这个因素可以解释内化和外化的共同风险，贯穿于不同的障碍人群。对于有障碍的患者，较高的p因子分数预示着更长的患病周期和更严重的临床症状。对于正常对照被试，较高的p因子分数预示着将来患病率相对较高。此外，p因子提供了对高发病率的共病性以及分类精神障碍的共同遗传变异的解释。基于此，p因子提供了更好地理解精神疾病共同的和独特的病因的方法。然而，p因子提供的患病风险的生物机制目前还不清楚。研究这种机制有助于我们有效地利用p因子为临床干预和预防提供新的目标。

临床神经科学已经开始采用跨诊断的方法加速寻找常见的跨疾病的神经学异常。比如，最近的荟萃分析发现，6个范畴障碍的疾病都显示和注意力以及认知控制网络相关的灰质体积减少。此外，我们也发现较高的p因子分数和枕叶以及新小脑的灰质体积减少有关。较高的p因子分数和连接新小脑以及丘脑前额叶的白质部分各向异性减少有关。这个区域负责对输入感觉信号检测，产生以及更新运动和认知任务的内在模式。新小脑活动和认知控制任务有关，表示新小脑是认知控制网络的一部分，还包括背外侧以及内侧前额叶。因此，基于p因子和荟萃分析的结果，我们可以得到结论：精神疾病的跨诊断患病风险和认知控制的网络的结构异常有关。这些结构异常导致的功能异常还没有研究。

静息态功能连接是临床神经科学研究的一个有效工具，因为其在病人中实施方便，可以作为研究和任务以及行为相关的脑活动的神经网络模式的工具。此外，默认网络以及额顶网络的内在功能连接的改变和认知有关，和广泛的精神疾病有关。因此，静息态功能连接可以作为一个方法，对p因子和结构之间的关系进行扩展研究，探讨患病风险存在的机制。

我们共采集了614个大学生的静息态功能磁共振数据，用以研究和p因子相关的内在功能连接。之前对该批被试的研究发现，p因子和枕叶、新小脑以及脑桥的结构相关。我们采用基于全脑的功能连接分析方法，减少预假设。用基于全脑节点的分析方法，采用多矩阵回归。和传统的基于种子点的研究方法，多维矩阵回归可以研究全脑的多元连接模式，和基于体素或者独立成分分析的方法相比，多维矩阵回归的方法不需要预假设。所以，我们用基于全脑的方法研究p因子分数和内在功能连接之间的关系。

结论：

Fig1:基于数据驱动的多维矩阵回归研究结果显示4个区域和p因子分数相关，左枕回两个相连区域，左角回，右枕中回。

Fig2：对多维矩阵分析得到的4个区域进行后续功能连接分析发现，视觉皮层相关区域、额顶网络、默认网络的功能连接改变。

Fig3: （左侧）和p因子分数相关的视觉区域四个种子点（多维矩阵回归结果）的内在功能连接模式。（右侧）由Yeo等人研究得出的七个典型内在网络对平均内在连接模式的相对贡献。

讨论：

我们对之前的p因子分数和脑结构相关的结论进行了扩展，发现p因子分数和功能连接相关。研究发现p因子分数和视觉区域的四个种子点的全脑功能连接相关。这和我们之前的研究结论是一致的，发现p因子分数和枕叶皮层的灰质体积呈负相关。视觉区域皮层和额顶网络以及默认网络的功能连接升高。视觉区域的内在功能连接差异通常被认为是精神类疾病的主要特征。我们并不是唯一发现视觉皮层连接异常的，越来越多的文献发现跨诊断研究中对感知的处理是一致的。

       对输入的感觉信号的选择和抑制是目标导向行为的重要组成部分。视觉皮层和额顶网络以及默认网络的功能连接和任务中对信息的选择十分关键。我们发现个体的视觉皮层和额顶网络以及默认网络的连接和p因子分数相关。尽管存在投机性，我们的结果发现在高患病风险的被试中，自下而上的信息处理过程效率不高。这种特殊的模式出现在视觉皮层而不是其他的感官处理皮层，说明视觉是引导人类探索外部世界的主要部分，有助于建立执行控制等高级认知在内的内在模型。

       研究精神分裂症和抑郁症的文章发现，视觉皮层功能连接异常和视觉信息处理以及视觉刺激有关。前额叶皮层和视觉皮层功能连接异常和抑郁症患者工作记忆障碍有关，和精神分裂症患者的神经认知障碍有关。然而，视觉皮层的异常通常不会被认为是精神病理学最主要的异常，这些研究显示视觉皮层的异常对神经认知障碍很重要并且在很多精神病理学中都存在。此外，当进行基于全脑的无假设的研究时，静息态功能连接分析发现，视觉皮层和前额叶皮层的功能连接对抑郁症以及精神分裂症有预测性。也许在视觉皮层和精神病理学部分脑区的相对贫乏的异常的功能连接在强假设的研究中经常被忽视。我们鼓励进行基于数据驱动的全脑的无假设的研究。

      我们的研究显示视觉皮层对精神疾病有影响，通过其和额顶网络以及默认网络的功能连接。这些网络包含模式不同的皮层，主要处理感觉信息，这些脑区和高级认知以及执行控制有关。因为额顶网络和默认网络对处理复杂的认知信息很关键，所以它们成为精神疾病病因学理论的核心。他们在推动视觉皮层和p因子分数之间的关系中起很重要的作用。

额顶网络和执行控制功能有关，和精神类疾病有关，是成功进行目标导向行为的基础。额顶网络功能异常和各类精神病理学相关，包括精神分裂症、抑郁症、双向障碍。我们最近的研究发现，在不同的精神疾病中，p因子分数越高，额顶网络和视觉皮层的功能连接越强，结果显示额顶网络的异常可能是精神病理学的表现。

除了额顶网络之外，我们的研究发现随着p因子分数的升高视觉皮层和默认网络的功能连接升高。默认网络通常和内省、自传体记忆以及未来规划有关。在注意力任务中，默认网络的活动被抑制，很多种精神类疾病中均发现默认网络异常。视觉皮层和默认网络间的功能连接对抑制内部产生干扰信息非常关键。总之，当内部产生想法和外部输入感觉信息竞争注意力的时候，高风险的病人对这一过程的处理更低效。

虽然我们提供了最基本的证据表明，所有常见类型的精神类疾病和神经网络的内部连接异常有关，我们的结果还需要在独立的样本中进行验证。我们的研究只关注视觉皮层和额顶网络以及默认网络的连接异常，并且和高患病风险率有关。多维矩阵回归的方法从全脑的角度研究功能连接，而不是研究某个特定脑区的功能连接。之后的研究应该应用更广泛类型的被试，包括重度精神疾病患者，而不只是大学生。我们的结论需要在更多的独立被试中验证。我们的研究局限于大脑的功能连接，因为采集的静息态的数据没有覆盖到小脑的所有区域，包括新小脑亚区。所以，我们不能确定p因子分数和小脑区域功能连接的关系。我们的观察性研究不能建立p因子分数和功能连接的内部联系。未来可以使用纵向研究或者经颅磁刺激建立他们之间的因果关系。

尽管有这些不足，我们的研究仍为和p因子分数相关的独特研究提供证据。和之前的研究结果相似，我们的研究显示高风险患病率和视觉皮层和额顶网络、默认网络的功能连接升高有关。升高的功能连接可能和高风险人群对执行控制以及自我调整的处理过程的低效有关。这将网络功能连接异常置于精神病理学中的重要位置，进一步表明p因子是临床神经科学的一个很有前景的工具。

补充材料：

FigS1. 最终所有静息态被试的p因子分布

FigS2. 后续的基于Power 264模板分区的功能连接分析。

参考文献：Elliott M L, Romer A, Knodt A R, et al. A Connectome-wide FunctionalSignature of Transdiagnostic Risk for Mental Illness[J]. Biological psychiatry,2018.

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