综述：人类大脑图谱在强迫症中的应用进展

《Psychiatry Research: Neuroimaging》：Advances on the Application of the Human Brainnetome Atlas in Obsessive-Compulsive Disorder

本文综述人类脑网络图谱（BNA）在强迫症（OCD）研究中的应用，分析其揭示的结构与功能连接异常、亚型分类及早期诊断潜力，同时指出样本量小、混杂因素控制不足等方法局限，并展望整合人工智能与神经调控技术的未来方向。

　　

陈翱松|陈福建|张晨晨|李瑞|钱丽茹|周聪|王斌|李坤

中国山东省济宁市济宁医学院心理健康学院

摘要

强迫症（OCD）是一种慢性精神疾病，其特征是持续的侵入性思维和重复性行为，严重影响患者的生活质量、社会功能及整体福祉。近期神经影像技术的进步，尤其是人类脑网络图谱（Human Brainnetome Atlas，简称BNA）的开发和应用，为人类大脑提供了精确的结构和功能划分，极大地加深了人们对OCD神经病理学的理解。本综述全面总结了BNA在OCD研究中的最新应用，重点分析了神经回路中的结构和功能连接异常及其与临床症状的关联，以及这些异常背后的潜在机制。此外，还探讨了BNA在根据不同的神经生物学特征对患者进行亚型分类以及促进早期诊断干预方面的作用。同时指出了方法学上的局限性，强调了控制混杂变量（如药物治疗和临床异质性）的必要性，以增强研究结果的可信度。最后提出了未来的研究方向，包括将BNA与人工智能、多模态成像技术和个体化神经调节策略相结合，以进一步完善和扩展OCD管理的精准医疗方法。

引言

强迫症（OCD）是一种精神疾病，表现为侵入性的、不想要的想法（强迫思维）和重复性的行为或心理动作（强迫行为），患者通常意识到这些行为是不合理的，但难以控制（Cervin, 2023）。这些症状显著损害了社会功能和生活质量（Pampaloni等人，2024；Stewart等人，2004）。尽管OCD的精确病理生理机制尚不清楚，但大量证据表明皮质-纹状体-丘脑-皮质（CSTC）回路存在异常（Mantovani等人，2021），该回路在认知控制、行为抑制和情绪调节中起着关键作用（Fajnerova等人，2020）。这一回路的功能障碍被认为是OCD核心症状出现的核心原因（Fajnerova等人，2020）。除了神经回路功能障碍外，血清素、多巴胺和谷氨酸等神经递质系统的失衡也被认为与该疾病的发病机制有关（Hou等人，2025）。遗传倾向（Baz和?zkorumak Karagüzel，2022）和环境因素（Xu和Zhu，2023）也进一步影响了OCD的复杂病因。

近年来，包括结构磁共振成像（sMRI）、功能磁共振成像（fMRI）和扩散张量成像（DTI）在内的神经影像技术已成为研究OCD的重要工具。然而，传统的脑图谱（如Brodmann图谱（Nieuwenhuys和Broere，2020）和自动化解剖标记（AAL）图谱）主要基于宏观解剖标志或组织学切片（Taylor等人，2021）。这些传统图谱存在分辨率低、脑区划分主观性强、结构与功能对应关系差以及个性化分析能力不足等局限性（Wagstyl等人，2020；Kleven等人，2023）。

为了解决这些局限性，中国科学院江天子教授团队开发了人类脑网络图谱（BNA）（Fan，2020）。通过整合结构和功能MRI数据，BNA提供了一个精细且客观的脑区划分框架，将大脑区域划分为210个皮质亚区和36个皮下亚区。其定义个性化脑网络的能力为研究OCD相关异常提供了更准确的工具，尤其是在关键神经回路中（Fan，2020；Paxinos，2016）。目前，A‘MNI-152’版本已在脑科学研究中得到应用，这意味着BNA中的MNI空间标准化已经完成。在实际使用中，通过对患者进行T1、DTI和rs-fMRI扫描，可以获取足够的数据用于BNA分析。与类似图谱相比，BNA具有方便、高效和准确的优势（Fan等人，2016）。

尽管前景广阔，但BNA在OCD研究中的应用仍不充分。本综述旨在系统总结当前利用BNA研究神经回路功能障碍、功能连接异常、亚型分类和早期干预策略的进展。同时，我们也讨论了现有挑战，并提出了未来利用BNA推进OCD个性化诊断和治疗的未来方向。

章节片段

重新思考精神病学诊断：基于神经回路的框架的兴起

当前的精神病学诊断主要依赖于描述性分类，如《精神障碍诊断与统计手册》（DSM，美国精神病学协会，2013年）和《国际疾病分类》（ICD，世界卫生组织，1993年）。虽然这些系统有助于临床沟通和规范治疗实践，但它们对症状簇的依赖未能捕捉到其中固有的神经生物学异质性

脑连接组学和基于神经回路的视角

静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）是一种非侵入性的神经影像技术，广泛用于研究独立于任务条件的内在神经活动（Biswal等人，1995）。rs-fMRI捕获的血液氧水平依赖（BOLD）信号代表了静息状态下发生的自发性神经活动。目前对rs-fMRI数据的分析方法主要分为两类：低频波动幅度（ALFF）分析

人类脑网络图谱的构建原则和方法

BNA的核心概念是通过基于活体大脑的结构和功能连接模型进行定量分析，以准确划分脑区，从而建立更加精细、客观和个性化的全球脑连接图谱（Fan等人，2016）。该图谱从宏观层面逐步细化到介观甚至微观层面，使研究人员能够更深入地探索大脑结构与功能之间的关系（Fan，2020）。简而言之，

脑网络图谱在阐明OCD中神经回路异常中的应用

CSTC回路的异常功能长期以来被认为是OCD的核心神经病理机制（Gonzalez和Bezzi，2025；Jalal等人，2023）。最近的研究利用BNA探索了OCD患者丘脑亚区的功能连接异常（Li等人，2019）。研究人员首先使用BNA将双侧丘脑划分为16个功能亚区。利用该图谱进行的静息态fMRI分析显示，左侧感觉丘脑

脑网络图谱在OCD亚型分类中的应用

OCD表现出高度的临床异质性，表现为症状维度、治疗反应和潜在神经生物学机制的多样性（Delpierre和Lefèvre，2023）。这种异质性给诊断、预后和干预带来了重大挑战。传统的分类策略往往依赖于基于症状的簇或广泛的神经影像标志物，但这些方法缺乏区分有意义生物亚型所需的分辨率和特异性。

BNA

在精准医疗和神经调节中的潜在应用

精准医疗强调根据患者的独特神经生物学特征制定个体化的诊断和治疗策略。在OCD领域，经颅磁刺激（TMS）和深部脑刺激（DBS）等神经调节技术显示出临床潜力，尤其是在治疗抵抗性病例中。然而，这些干预措施的效果常常受到刺激目标选择变异性的限制，而传统的目标选择方法较为粗糙

总结

目前的基于BNA的OCD研究受到样本量小和混杂变量（如药物使用和症状异质性）控制不足的制约（Zhao等人，2021；Cui等人，2020；Norman等人，2019）。未来的研究应强调标准化协议、多模态数据整合以及在更大、更多样化的队列中的验证。将BNA与人工智能、神经调节和脑-计算机接口技术相结合，可能进一步推动精准医疗的发展

CRediT作者贡献声明

陈翱松：撰写初稿、数据整理、正式分析。陈福建：数据整理、资源获取、软件使用。张晨晨：正式分析。李瑞：正式分析。钱丽茹：正式分析。周聪：。王斌：。李坤：撰写、审稿与编辑。

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