精神分裂癥是一種嚴重的精神疾病，但在它的早期診斷、評價療效方面卻一直沒有有效手段。記者從中國科學院自動化研究所獲悉，近日，該所研究人員發現了一種新的神經影像標記，可以協助診斷精神分裂癥，并為后續的治療提供參考。

據介紹，精神分裂癥是一種嚴重的慢性、高致殘性精神障礙, 全球終生患病率約1%，給患者家庭及社會帶來了沉重的負擔。然而，精神分裂癥的臨床診斷主要基于臨床醫生的直觀經驗，缺乏有效、可靠、有指導意義的定量生物標記物來輔助診斷及個體化治療。近年來，隨著腦影像技術的發展，使人類對腦結構和功能活動的定量測量成為可能，并在各級醫院廣泛使用，但卻缺乏用于精神分裂癥等所有精神疾病的診斷和療效評價的腦影像學指標。

為突破精神分裂癥的早期診斷和療效評價所面臨的巨大瓶頸，中國科學院自動化研究所腦網絡組研究中心劉冰研究員與蔣田仔研究員領銜，聯合北京大學第六醫院等國內外多家單位的研究團隊共同建立了基于多水平多組學的精神疾病研究框架，首次發現并從多方面驗證了紋狀體環路功能異常是精神分裂癥精準診療的有效生物標記。3月23日，《Nature Medicine》期刊在線發表了該研究論文。

該研究創新性地提出了紋狀體功能異常的概念，以對精神分裂癥患者的紋狀體病理性功能異常進行個體化的定量評估與機制解析。研究團隊基于多中心大樣本的精神分裂癥神經影像、多組學數據庫，利用了數據建模與機器學習技術，揭示了這種新的神經影像標記在個體化精準診斷與療效預測方面的潛在臨床轉化價值，同時對理解精神分裂癥等復雜精神疾病的病理具有重要意義。

通過解碼精神分裂癥患者的高維度神經影像數據，研究團隊發現紋狀體功能損傷可以作為一個新的生物學定量指標，該指標可以精準地從健康人群中篩查出精神分裂癥患者，并預測患者未來的抗精神病藥物治療效果。不僅如此，研究團隊還發現該影像學指標可能在輔助醫生對選擇不同機制的抗精神病藥物中提供重要生物依據。基于國內多家精神科醫院或科室及其他公開的神經影像數據集，研究人員驗證了這個指標可以推廣到不同地區、不同磁共振機器甚至其他人種中。更進一步，研究團隊結合基因表達數據，對疾病機制的解析與新藥研發提供了可能的新靶點。

該研究提供了一個全新精神疾病研究框架，并可能將推動神經影像成為未來精神醫學領域的有效臨床工具。