重度抑郁症和双相情感障碍青少年大脑网络拓扑结构的改变：一项基于静息态功能性磁共振成像（fMRI）的图论与机器学习研究

《Journal of Affective Disorders》：Altered brain network topology in adolescents with major depressive disorder and bipolar disorder: A resting-state fMRI graph-theoretical and machine learning study

青少年双相情感障碍（BD）和抑郁症（MDD）的静息态fMRI研究发现，BD表现为全局网络随机化，而MDD显示局部节点异常，岛叶和supramarginal gyrus的效率降低与MDD自杀意念相关。支持向量机模型能以88.24%的准确率区分两者。

　　

程子轩|朱彤|周一佳|黄明萌|江玉婷|张宇|刘静文|罗嘉欣|黄星寅|刘明科|田静|高梦涵|刘灿|杜磊|胡亮波

重庆医科大学永川医院放射科，中国重庆，402160

摘要

背景

患有重度抑郁症（MDD）和双相情感障碍（BD）的青少年在临床表现上有很大重叠，并且自杀风险较高，然而这些疾病之间的神经生物学差异及其与自杀行为的关联尚未完全明了。本研究调查了青少年MDD和BD之间的功能连接组差异，并探讨了这些差异与自杀企图（SA）之间的关联。

方法

我们从125名12-19岁的青少年中收集了静息态功能性磁共振成像（rs-fMRI）数据（MDD组48人，BD组36人，健康对照组41人）。我们使用图论分析来研究不同组之间的功能脑网络差异，并应用机器学习模型来区分MDD和BD。

结果

与MDD组和健康对照组相比，BD组的脑网络表现出全局随机化的趋势，表现为聚类系数降低以及DMN、SN和CEN枢纽节点的中心性普遍下降。相比之下，MDD组则表现为整体拓扑结构保持完整，但某些节点发生了局部改变。在MDD组中，自杀意念的严重程度与岛叶和缘上回的节点效率降低有关。支持向量机分类器的准确率为88.24%（p<0.001），其中岛叶和扣带回的特征具有高度信息量。

结论

青少年MDD和BD在功能网络紊乱方面表现出不同的模式：BD表现为全局网络紊乱，而MDD则表现为更局部的紊乱。涉及岛叶和缘上回的改变可能与青少年MDD中的自杀行为有关，基于网络的特征有助于区分MDD和BD。

引言

青春期是一个关键的发育阶段，情感障碍的发病率很高（Kessler等人，2005年）。其中，重度抑郁症（MDD）和双相情感障碍（BD）尤为常见，通常在此阶段首次出现，并伴随显著的情绪、社交和认知障碍（Liu等人，2015年；Merikangas等人，2010年；Thapar等人，2012年）。值得注意的是，自杀是全球青少年死亡的主要原因之一（WHO，2025年），在美国等国家中排名第二（Curtin和Garnett，2023年）；几乎90%的自杀未遂者有精神疾病史，最常见的是MDD或BD（Gould等人，1998年；Hawton等人，2012年；Nock等人，2013年）。新兴的荟萃分析证据表明，BD患者的自杀企图（SA）发生率（约31.5%）高于MDD患者（20.5%）（De Crescenzo等人，2017年）。在这种临床背景下，情感障碍在青少年中的早发和高复发率，加上抑郁发作期间的症状重叠，导致临床误诊较为普遍，这可能进一步导致治疗延迟或不适当，情绪不稳定加剧以及自杀风险增加（Chen等人，2024年；Nierenberg等人，2023年）。重要的是，SA的临床相关因素可能因诊断不同而有所差异。在一项大型青少年门诊样本中，童年时期遭受身体虐待与MDD和BD患者的SA均有关，而较高的焦虑症状和酒精使用仅与MDD患者的SA相关（Dong等人，2024年）。因此，阐明青少年MDD和BD的神经生物学基础对于早期风险识别、准确鉴别诊断和有针对性的预防干预至关重要。 静息态功能性磁共振成像（rs-fMRI）已成为研究情感障碍患者内在功能网络的常用工具（Bondi等人，2023年；Takamura和Hanakawa，2017年）。越来越多的证据表明，MDD和BD涉及大规模系统的功能障碍，这些系统负责认知控制、显著性检测和自我参照处理，特别是中央执行网络（CEN）、显著性网络（SN）和默认模式网络（DMN）（Wu等人，2020年；Chen等人，2015年；Li等人，2024年；Menon，2011年；Porta-Casteràs等人，2023年；Uddin，2015年；Zhang等人，2020年）。图论分析为评估脑网络拓扑提供了定量框架，使研究人员能够描述不同区域之间的复杂信息交换模式。节点度、节点效率、介数中心性、聚类系数和全局效率等指标用于衡量大脑在网络间的信息传输和整合能力（He等人，2016年；Rubinov和Sporns，2010年；Suo等人，2018年）。在MDD患者中，rs-fMRI图论研究发现了全局和区域网络拓扑的异常，包括DMN和认知控制或执行系统（如海马体、内侧前额叶皮层、前扣带回皮层和背外侧前额叶皮层）中的节点中心性改变（Luo等人，2015年；Ye等人，2015年；Zhang等人，2011年）。在一些队列中，这些节点异常也与抑郁症状的严重程度相关。在BD中，rs-fMRI图论研究同样显示了更广泛的拓扑紊乱模式，包括前额叶-边缘系统和边缘回路中的整合相关指标及节点中心性的改变（Spielberg等人，2016年；Xi等人，2025年；Zhang等人，2021年）。直接的连接组和图论比较研究进一步表明MDD和BD之间存在共同点和诊断相关的差异，一些证据表明BD可能表现出更分散的网络级紊乱模式，而MDD可能在节点或子网络层面表现出更局部的改变（Sun等人，2025年；Wang等人，2017年；Yu等人，2020年）。与这一模式一致，针对青少年和年轻人的现有研究也指出，双相抑郁在双侧或跨半球异常方面比重度抑郁更为明显（Goldman等人，2022年；Jiang等人，2017年）。然而，仅在青少年队列中的直接图论比较仍然有限。 MDD和BD中的自杀行为的神经生物学基础尚未完全明了，尤其是在大规模网络拓扑层面。自杀企图（SA）是情感障碍中的一个临床显著结果，在神经影像学研究中与可测量的脑部改变相关。在成人双相情感障碍患者中，rs-fMRI连接组和图论研究将SA史与全脑连接拓扑和前额叶-边缘系统或皮下回路的节点网络属性的改变联系起来，一些报告涉及腹内侧前额叶和前岛叶等枢纽（Sankar等人，2022年；Wang等人，2020年）。在成人抑郁样本中，SA还与显著性回路和边缘回路内的连接改变相关，包括岛叶-杏仁核耦合，以及与自杀行为相关的连接组级网络改变和动态脑活动变化（Hao等人，2023年；Shen等人，2025年；Weng等人，2019年）。重要的是，一项跨诊断的青少年和年轻人结构研究报道了自杀企图者在前额叶-边缘回路中的共同异常，并发现诊断之间的交互作用不显著，这突显了情绪障碍之间的潜在重叠（Fan等人，2019年）。同时，自杀行为越来越多地被视为一个跨诊断的、表型异质性的现象（Mann，2003年；Nock等人，2010年；Xu等人，2023年）。然而，MDD和BD在基线功能连接组架构上存在部分差异。因此，在每个诊断组内研究SA有助于减少由疾病相关网络差异引起的潜在混淆，并明确SA相关改变是否因诊断背景而异。这种方法允许将自杀行为作为跨诊断现象进行研究，同时考虑疾病特定的神经网络组织。 此外，传统的神经影像学分析主要是基于群体的，可能会忽略对早期识别和鉴别诊断至关重要的潜在个体级功能模式（Finn等人，2015年）。随着计算的进步，机器学习方法可以整合多变量神经影像学特征，以提高个体水平的区分度并增强临床实用性（Avber?ek和Repov?，2022年；Yassin等人，2020年）。将图论特征纳入分类模型可能有助于基于数据的MDD和BD区分，并提供与自杀行为相关的神经生物学见解。在本研究中，我们使用了rs-fMRI数据并应用图论分析，系统地比较了MDD、BD和健康对照组（HCs）的功能脑网络拓扑。我们的目标是：（1）识别大规模网络拓扑中的疾病特异性和共同改变，重点关注CEN、SN和DMN；（2）分别检查MDD和BD组内的SA相关拓扑改变，并进一步描述跨诊断的SA相关模式；（3）评估图论特征在区分MDD和BD的机器学习分类模型中的鉴别性能。我们假设MDD和BD都会表现出相对于HCs的大规模网络拓扑改变，特别是在涉及CEN、SN和DMN的系统内。我们进一步假设BD会表现出更广泛的网络级紊乱，而MDD则表现出更局部的改变。鉴于自杀表型的异质性和青少年相关文献的有限性，涉及SA史的分析被认为是部分探索性的。最后，我们假设图论特征将为MDD与BD的有意义分类提供足够的信息。

参与者

我们连续从重庆医科大学永川医院的精神病学部门招募了48名MDD患者和36名BD患者。MDD和BD的临床诊断由两位专业精神科医生根据《精神障碍诊断与统计手册》第五版（DSM-5）进行确认。BD组包括双相I型障碍（BD-I，n=9）、双相II型障碍（BD-II，n=15）和环性心境障碍（n=12）；由于样本量有限...

人口统计和临床特征

共有125名参与者完成了rs-fMRI扫描，包括48名MDD患者、36名BD患者和41名健康对照组（HCs）。MDD组和BD组与HC组在年龄和教育水平上没有统计学上的显著差异（所有p>0.05）。MDD组与HC组在性别分布上存在显著差异，而BD组与HC组之间没有这种差异（表1）。在BD队列中，抑郁严重程度（HAMD-24）存在差异...

讨论

在健康人群中，脑功能网络表现出小世界拓扑特征，其特征是高聚类系数和短路径长度，这种拓扑介于规则结构和随机结构之间，可以使用图论指标进行量化，包括聚类系数（Cp）、特征路径长度（Lp）和小世界系数（σ）...

结论

总之，本研究发现了青少年MDD和BD在功能网络紊乱方面的不同模式：BD表现出更广泛的网络紊乱，而MDD表现出更局部的异常。涉及岛叶和缘上回的改变可能与青少年MDD中的自杀行为有关，基于网络的特征有助于区分MDD和BD。这些发现支持了基于网络的方法在改善神经生物学研究中的潜在效用...

CRediT作者贡献声明

程子轩：撰写——审稿与编辑，撰写——初稿，研究，数据管理。 朱彤：撰写——审稿与编辑，可视化，方法学。 周一佳：数据管理。 黄明萌：数据管理。 江玉婷：数据管理。 张宇：数据管理。 刘静文：数据管理。 罗嘉欣：数据管理。 黄星寅：数据管理。 刘明科：资金获取，数据管理。 田静：数据管理。 高梦涵：数据管理。 刘灿：数据管理。 杜磊：

资助

本研究得到了重庆市卫生健康委员会医学研究项目（编号：2024ZDXM013）、重庆市科学技术局自然科学基金项目（编号：CSTB2022NSCQ-MSX1035）以及重庆市永川区科学技术局项目（编号：2025yc-cxfz10094）的支持。

利益冲突声明

作者声明没有利益冲突。

致谢

我们衷心感谢所有参与者及其家庭对本研究的宝贵贡献。同时，我们也感谢我们的研究团队成员在数据收集、分析和解释方面提供的宝贵帮助。