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用脑电波模式预测和理解精神疾病

用脑电波模式预测和理解精神疾病

发布:2021年5月5日
用脑电波模式预测和理解精神疾病

故事突出了

我们的“科学进展”特性是关于一种被称为脑电图(EEG)或脑电图描记术(electroencephalography)的成熟技术,它揭示了大脑皮层神经元活动产生的脑波模式。这个工具现在被用来预测一些精神疾病的发病可能性,包括自闭症和精神病。它也有可能预测个体对特定抗抑郁治疗的反应,并帮助研究人员了解精神分裂症和创伤后应激障碍等疾病的病理基础。

使用易于理解的,便宜和易于部署技术称为脑电图,或脑电图,以及相关技术,测量大脑细胞的活性,BBRF赠款资助的研究人员正在令人印象深刻的进步在预测的可能性出现精神障碍,包括精神病和自闭症谱系障碍(ASD)

脑电图在显示重度抑郁症患者对特定的抗抑郁治疗有反应的可能性方面也显示出了希望。此外,该技术还被用作发现潜在病理的工具,例如精神分裂症和创伤后应激障碍(PTSD)

上世纪20年代,脑电图技术(EEG)首次在人体实验中得到验证(当时还使用了该技术的一个粗糙版本),它可以测量大脑神经元产生的电活动。它是无创的,从头皮表面检测这些信号。一个现代的,高度敏感的脑电图通常要求测试对象戴上一顶布满电极的帽子,这些电极被连接在一起形成一个密集的阵列。录音可以在几分钟内完成。

脑电图“读数”反映了相对接近头皮的神经元激活,这意味着大脑皮层的数十亿神经元在其检测范围内。在外行人看来,脑电图的读数看起来就像一堆整齐堆叠的、弯弯曲曲的线条。每一行都记录了特定“波段”内的神经元活动,不同的波段对应着不同的神经振荡速度。这些振荡范围从非常慢(每秒1-3次振荡)到非常快(每秒100次振荡)。不同的波段是用希腊字母来表示的。通常在睡眠时产生的波是最慢的;反映涉及意识和知觉的大脑活动的伽马波是速度最快的。

预测自闭症

有关导致自闭症症状的大脑机制仍然知之甚少。然而,这些机制的某些生物学关联已经引起了研究人员的注意。其中之一是脑电波的差异和自闭症病理之间的关系出现在生命的前3年。

这些脑袋差异 - 脑度差异 - 与现在没有被认为是2017年的团队相比,脑电图与那些没有 - 现在被认为是“自闭症谱系障碍病理生理学的核心特征”相比,患有婴儿的比较。Ruane Prize winner Charles A. Nelson, Ph.D., and 2016 BBRF Young Investigator April R. Levin, M.D., both of Harvard Medical School and Boston Children’s Hospital.

在一篇论文中自然通讯2019年12月,该团队报告称,他们招募了102名处于高风险的婴儿——其中一个或多个哥哥姐姐被诊断为自闭症谱系障碍。据估计,这些高危儿童有五分之一的机会患上asd——这一比率比普通人群高出约10倍。这些儿童(其中31人最终发展为ASD)的脑电图模式相互比较,并与研究中69名家族性ASD风险较低的儿童进行比较。

在出生后3个月后每隔几个月在研究组中进行脑电图,并在36个月的评估中结束,其中ASD症状通常是明显的,并且诊断是可能的。

研究小组发现,那些在3岁时被确诊为自闭症谱系障碍的儿童,他们的脑电图差异不仅可以被检测出来,而且在他们出生后的第一年就表现得最为明显。

这种早期出现的“信号”在慢振荡的δ波和高振荡的γ波中尤为明显。莱文博士说,第一年的读数最能预测未来的ASD结果,这是个好消息。人们普遍认为,这些孩子越早被识别出来,他们接受治疗的机会就越好,从而可能将疾病的影响降到最低。

“这项研究告诉我们,脑电波中有一种信号,很可能有助于预测哪些人可能会继续患上自闭症,”莱文博士说。“我们的目标是最终发展出一些临床相关的生物标志物。我们的梦想是,孩子们将在2- 4个月的儿科医生的健康儿童体检中,除了接种疫苗,他们还将接受脑电图或类似的检查,以查看他们患自闭症的风险。”

然而,莱文博士强调,在比赛中存在一个重要的道德问题。即使预测后期自闭症诊断的生物标志物完全验证临床使用,“如果您不确定您手头的治疗真的会有效,您不想早期诊断疾病。”

出于这个原因,她说,“认识到我们还没有到可以根据我们论文中的发现提出临床建议的地步是非常重要的。”莱文博士补充说,除了治疗问题之外,脑电图信号还需要进行实验复制和优化,以便对未来的ASD诊断具有高度特异性,并足够敏感,以最大限度地减少产生假阳性和假阴性的机会。她说,她和她的团队还在研究后勤问题——如何装备儿科医生办公室,为年幼的儿童提供脑电图测试,以及如何使用软件进行现场分析。

在研究方面,莱文博士说,她和同事们正在研究如何“从成千上万的数据点中了解更多信息”,即使是5分钟的脑电图。“我们正试图从这些数据点中提取出更多的信息,”希望能够更多地了解迄今为止发现的模式背后的机制,特别是在继续发展ASD的婴儿中。

预测抗抑郁药物反应

利用脑电图的研究人员在研究客观的基于生物学的标志物上迈出了重要的一步,这些标志物可以作为抑郁症治疗决策的依据。

Amit Etkin, M.D., Ph.D., a 2012 BBRF Young Investigator at Stanford University, and Madhukar Trivedi, M.D., a 2002 BBRF Independent Investigator and 1992 Young Investigator at the University of Texas Southwestern, led an international team that identified a brain-wave signature which enabled them to “robustly predict” whether depression patients would respond or fail to respond to the antidepressant sertraline (Zoloft).

签名还使他们能够将“响应者”与其他应对不同形式的抗抑郁治疗的患者进行比较和区分“响应者”对肉类植物进行比较,而无侵入性脑刺激方法称为重复的经颅磁刺激(RTMS)。

该团队使用了静息状态脑电图(EEG),它可以测量一个人不从事特定任务时的脑电波。他们确认的签名是在一个名为SELSER的计算机驱动机器学习程序的帮助下发现的。该团队的数据来源于四个独立的研究。

多个数据集使团队能够开发他们的脑电图签名到塞拉丁在大脑中的活动中签名的理论。在一篇2020年发表于自然生物技术,他们提出更好地对药物的反应与前额叶皮质中的更高兴奋性相关,与较差的响应者相比。

博士。Etkin,Triveri和同事还对肉瘤与RTMS脑刺激治疗的响应者对乳腺癌的响应者进行了有趣的观察。在这里,他们看到了反向相关性:响应于测试的两个RTMS协议之一的人不太可能是塞拉林响应者,反之亦然。

关于潜在的预测性EEG签名仍有一个重要的问题是它是否是特定于舍曲林,或者较大类别的SSRI抗抑郁药物,包括塞拉曲线,或者如果它具有更广泛的适用性,可以预测对包括电耦合的其他抗抑郁疗法的反应治疗(ECT)和心理治疗。埃特金博士说,他和同事目前正在从事旨在回答这些问题的研究。

该研究团队还包括:Maurizio Fava, m.d., 1994 BBRF年轻研究者;Myrna Weissman,博士,BBRF科学委员会成员,三次BBRF受奖人,2020年Pardes奖获得者和1994年Selo奖获得者;Patrick McGrath,医学博士,2002年BBRF独立调查员;Thilo Deckersbach,博士,2004年和2001年BBRF青年研究员;Gregory Fonzo博士,2019年BBRF青年研究员。

预测精神病

长期以来,神经精神病学研究的目标之一就是预测哪些人被认为是精神病发展的高风险人群实际上会继续发展精神病——因此有可能使早期或预防性治疗成为可能。挑战在于:只有少数临床高风险的个体会在4年内发展成精神病。(最近公布的一项分析显示,这个数字为22%。)他们能提前被认出来吗?

高危人群包括那些有精神病家族史的人,因为很大一部分风险被认为是遗传的。其他因素包括医生所说的“阈下症状”的出现,这可能包括短暂的思维扭曲、偏执、妄想或幻觉。高危人群的社交能力也会下降。

来自德国柏林Charité Universitätsmedizin的Peter J. Uhlhaas博士,利用他2009年BBRF青年研究者基金来探索一个假说,即神经活动的不精确时间——可能在脑电波信号中被检测到——是精神分裂症病理生理学的核心方面之一。在一篇2020年发表于JAMA精神病学Uhlhaas博士与2009年BBRF杰出研究员Stephen Lawrie医学博士等合著,报告称,在临床首发精神病高危人群中,大脑视觉皮质的高频振荡时间“是最先出现的损伤”。脑电波振荡的其他特征可以预测未来的临床过程。

该团队招募了232名参与者,大多数都在十几岁或二十几岁:119人符合精神病临床高危人群(CHR)的标准;38人不符合这些标准,但被诊断患有非精神病性精神障碍;26例首发精神病(FEP);49人是健康对照组。在3年的时间内对所有患者进行定期评估。在实验的基础上,所有人都要在电脑上完成一项任务,要求他们按下一个按钮,对屏幕上的视觉刺激做出反应,持续时间从3 / 4秒到3秒不等。

虽然参与者进行了3个80个这样的测试的块,但是使用磁性脑(MEG)监测其脑波,其记录大脑的磁性活性(与测量电活动的脑电图区分开)。如eeg是非侵入性的MEG是通过将磁线上放置在测试对象的头部上方的磁线来执行。Meg比EEG更好,在识别产生它检测到的波的大脑中的位置。

试验结果发表在JAMA精神病学在2020年4月,有证实的过去的研究突显了视觉皮层在健康脑中的认知处理中的重要性 - 以及提供了新的证据,提出了视觉皮质中神经活动产生的脑波中的特定像差如何涉及到FEP中的认知缺陷,精神分裂症以及在某些方面,在那些高风险中发育FEP的那些方面。

研究小组证明,在FEP和高危人群中,视觉皮层中产生的两个高频波段波形“同步”——伽玛波(高达每秒100次振荡)和贝塔波(高达每秒40次振荡)——明显不一致。重要的是,这项新研究表明,这种不一致性存在于精神病前症状的人群中。

研究还表明,FEP参与者和精神病高危人群,大脑额部和枕部包含视觉皮层之间的连通性受到损害;与高风险的参与者相比,那些已经有第一次精神病发作的人在枕叶发出的高频伽玛波中表现出减弱的能量。

研究的另一个重要发现是观察到在视觉处理试验中不同“运行”之间表现出某些波形模式的变化的高风险的观察结果继续进行更长期的“阈值”精神病症状- 迹象表明,他们将具有较差的临床课程,增加到第一次精神病发作的可能性增加,也许也是精神分裂症。

“视觉皮层中的高频振荡受损是电路功能障碍的一个重要方面,这可能构成了用于新兴精神病的临床分期的生物标志物,”乌霍哈斯博士和同事们得出结论。他们未来的研究将专注于调节神经反应的电路机制,“这可能提供预防方法的目标。”

探索创伤后应激障碍

近年来的开创性研究表明,PTSD症状的出现与大脑连接的特定变化之间存在联系。斯坦福大学的Amit Etkin, M.D,博士,除了他在上面描述的使用脑电图来预测抗抑郁反应的研究外,还试图将基于对创伤后应激障碍患者大脑连接变化的洞察力的功能磁共振成像转化为一种更容易在临床中使用的技术,在那里它可以帮助对抗老兵和其他有障碍的人。他们最新的研究结果发表在去年的《科学》杂志上美国精神病学杂志

埃特金博士和同事们首先在36名健康受试者身上测试了他们基于脑电图的技术套件,证明了它能够精确区分不同大脑区域之间的脑连接。该团队的解决方案是基于当大脑不从事特定的认知任务时所做的静息状态脑电图(EEG)脑波读数。

这种初步测试使他们能够将脑区的细粒度“Connestmic型材”拼凑在一起,其涉及PTSD-A不同区域彼此连接的肖像。关键问题是此方法是否能够使团队能够在PTSD中看到建议的联系的变化。假设他们能够这样做,该团队还希望尝试通过与PTSD的战斗兽医进行实际症状相关的这种连接变化。

接下来,埃特金博士的团队在一组201名被派到伊拉克和阿富汗的退伍军人中测试了他们基于脑电图的方法:95名没有患PTSD的健康对照组,106名符合PTSD的完全或“低于阈值”标准。大多数都是男性。

该试验揭示了74个脑区连接,在重点中的“显着减少”。最突出的欠连接区域是额外的额叶的大部分,称为中正面回归。这种欠介性在缓慢移动的θ波浪中看到。这种慢波与记忆,情感和感觉相关联。这些发现与先前的FMRI研究中的调查结果一致。

该团队还能够将观察到的无线关系性与患者症状相关联,涉及工作记忆和抑制。该团队目前从事延长作品的研究,希望验证PTSD患者脑连接的基于EEG的分析方法可能支持临床努力,以发展更具针对性和有效的治疗。这些可以包括非血液刺激技术(例如重复的经颅磁刺激,或RTMS),以靶向特定的脑区域,以提高其降低的连接 - 它的希望具有治疗的影响。

在精神分裂症的见解

Gregory A. Light博士领导的研究团队,2013年BBRF独立调查员,2006年和2003年加州大学圣地亚哥分校青年调查员,今年早些时候有报道称,他们使用静息状态脑电图(EEG)测量了139名精神分裂症患者和126名未受影响的作为对照的人的广谱脑电波。

他们的研究结果发表在精神病学前沿与对照组相比,在涉及大脑额叶、颞叶和枕叶区域的网络中,发现了精神分裂症患者普遍存在的超连接模式。

具体来说,该团队在休息网络中确定了两个主要异常。在这些结果的潜在影响中,光明和同事指出的是,“患者可能出现异常的过度同时激活各种感知相关的大脑区域。”他们说,这种异常激活,“可能最终导致临床症状,例如幻觉和妄想”以及评估传入感官信息的显着或相对重要性的问题。

研究人员希望证实观察到的脑电波模式,并将其与精神分裂症的特定病理过程联系起来。他们说,除了其他事情之外,研究观察到的脑电图模式是否也能在疾病发作前的高危人群中发现,以及那些最近经历了首次精神病发作的人,这将是很重要的。

该团队表示,如果在未来的研究中得到验证,他们检测到的静息状态脑电图模式可能会作为精神分裂症的生物标记。

该团队还包括David L. Braff,Ph.D.,2014年BBRF Lieber奖获得者和2007年BBRF尊贵的调查员;和Yash Joshi,Ph.D.,2018年BBRF年轻的调查员。

作者:Peter Tarr博士

点击这里阅读大脑和行为杂志2021年的问题亚博内部群

用脑电波模式预测和理解精神疾病2021年5月5日,星期三

使用易于理解的,便宜和易于部署技术称为脑电图,或脑电图,以及相关技术,测量大脑细胞的活性,BBRF赠款资助的研究人员正在令人印象深刻的进步在预测的可能性出现精神障碍,包括精神病和自闭症谱系障碍(ASD)

脑电图在显示重度抑郁症患者对特定的抗抑郁治疗有反应的可能性方面也显示出了希望。此外,该技术还被用作发现潜在病理的工具,例如精神分裂症和创伤后应激障碍(PTSD)

上世纪20年代,脑电图技术(EEG)首次在人体实验中得到验证(当时还使用了该技术的一个粗糙版本),它可以测量大脑神经元产生的电活动。它是无创的,从头皮表面检测这些信号。一个现代的,高度敏感的脑电图通常要求测试对象戴上一顶布满电极的帽子,这些电极被连接在一起形成一个密集的阵列。录音可以在几分钟内完成。

脑电图“读数”反映了相对接近头皮的神经元激活,这意味着大脑皮层的数十亿神经元在其检测范围内。在外行人看来,脑电图的读数看起来就像一堆整齐堆叠的、弯弯曲曲的线条。每一行都记录了特定“波段”内的神经元活动,不同的波段对应着不同的神经振荡速度。这些振荡范围从非常慢(每秒1-3次振荡)到非常快(每秒100次振荡)。不同的波段是用希腊字母来表示的。通常在睡眠时产生的波是最慢的;反映涉及意识和知觉的大脑活动的伽马波是速度最快的。

预测自闭症

有关导致自闭症症状的大脑机制仍然知之甚少。然而,这些机制的某些生物学关联已经引起了研究人员的注意。其中之一是脑电波的差异和自闭症病理之间的关系出现在生命的前3年。

这些脑袋差异 - 脑度差异 - 与现在没有被认为是2017年的团队相比,脑电图与那些没有 - 现在被认为是“自闭症谱系障碍病理生理学的核心特征”相比,患有婴儿的比较。Ruane Prize winner Charles A. Nelson, Ph.D., and 2016 BBRF Young Investigator April R. Levin, M.D., both of Harvard Medical School and Boston Children’s Hospital.

在一篇论文中自然通讯2019年12月,该团队报告称,他们招募了102名处于高风险的婴儿——其中一个或多个哥哥姐姐被诊断为自闭症谱系障碍。据估计,这些高危儿童有五分之一的机会患上asd——这一比率比普通人群高出约10倍。这些儿童(其中31人最终发展为ASD)的脑电图模式相互比较,并与研究中69名家族性ASD风险较低的儿童进行比较。

在出生后3个月后每隔几个月在研究组中进行脑电图,并在36个月的评估中结束,其中ASD症状通常是明显的,并且诊断是可能的。

研究小组发现,那些在3岁时被确诊为自闭症谱系障碍的儿童,他们的脑电图差异不仅可以被检测出来,而且在他们出生后的第一年就表现得最为明显。

这种早期出现的“信号”在慢振荡的δ波和高振荡的γ波中尤为明显。莱文博士说,第一年的读数最能预测未来的ASD结果,这是个好消息。人们普遍认为,这些孩子越早被识别出来,他们接受治疗的机会就越好,从而可能将疾病的影响降到最低。

“这项研究告诉我们,脑电波中有一种信号,很可能有助于预测哪些人可能会继续患上自闭症,”莱文博士说。“我们的目标是最终发展出一些临床相关的生物标志物。我们的梦想是,孩子们将在2- 4个月的儿科医生的健康儿童体检中,除了接种疫苗,他们还将接受脑电图或类似的检查,以查看他们患自闭症的风险。”

然而,莱文博士强调,在比赛中存在一个重要的道德问题。即使预测后期自闭症诊断的生物标志物完全验证临床使用,“如果您不确定您手头的治疗真的会有效,您不想早期诊断疾病。”

出于这个原因,她说,“认识到我们还没有到可以根据我们论文中的发现提出临床建议的地步是非常重要的。”莱文博士补充说,除了治疗问题之外,脑电图信号还需要进行实验复制和优化,以便对未来的ASD诊断具有高度特异性,并足够敏感,以最大限度地减少产生假阳性和假阴性的机会。她说,她和她的团队还在研究后勤问题——如何装备儿科医生办公室,为年幼的儿童提供脑电图测试,以及如何使用软件进行现场分析。

在研究方面,莱文博士说,她和同事们正在研究如何“从成千上万的数据点中了解更多信息”,即使是5分钟的脑电图。“我们正试图从这些数据点中提取出更多的信息,”希望能够更多地了解迄今为止发现的模式背后的机制,特别是在继续发展ASD的婴儿中。

预测抗抑郁药物反应

利用脑电图的研究人员在研究客观的基于生物学的标志物上迈出了重要的一步,这些标志物可以作为抑郁症治疗决策的依据。

Amit Etkin, M.D., Ph.D., a 2012 BBRF Young Investigator at Stanford University, and Madhukar Trivedi, M.D., a 2002 BBRF Independent Investigator and 1992 Young Investigator at the University of Texas Southwestern, led an international team that identified a brain-wave signature which enabled them to “robustly predict” whether depression patients would respond or fail to respond to the antidepressant sertraline (Zoloft).

签名还使他们能够将“响应者”与其他应对不同形式的抗抑郁治疗的患者进行比较和区分“响应者”对肉类植物进行比较,而无侵入性脑刺激方法称为重复的经颅磁刺激(RTMS)。

该团队使用了静息状态脑电图(EEG),它可以测量一个人不从事特定任务时的脑电波。他们确认的签名是在一个名为SELSER的计算机驱动机器学习程序的帮助下发现的。该团队的数据来源于四个独立的研究。

多个数据集使团队能够开发他们的脑电图签名到塞拉丁在大脑中的活动中签名的理论。在一篇2020年发表于自然生物技术,他们提出更好地对药物的反应与前额叶皮质中的更高兴奋性相关,与较差的响应者相比。

博士。Etkin,Triveri和同事还对肉瘤与RTMS脑刺激治疗的响应者对乳腺癌的响应者进行了有趣的观察。在这里,他们看到了反向相关性:响应于测试的两个RTMS协议之一的人不太可能是塞拉林响应者,反之亦然。

关于潜在的预测性EEG签名仍有一个重要的问题是它是否是特定于舍曲林,或者较大类别的SSRI抗抑郁药物,包括塞拉曲线,或者如果它具有更广泛的适用性,可以预测对包括电耦合的其他抗抑郁疗法的反应治疗(ECT)和心理治疗。埃特金博士说,他和同事目前正在从事旨在回答这些问题的研究。

该研究团队还包括:Maurizio Fava, m.d., 1994 BBRF年轻研究者;Myrna Weissman,博士,BBRF科学委员会成员,三次BBRF受奖人,2020年Pardes奖获得者和1994年Selo奖获得者;Patrick McGrath,医学博士,2002年BBRF独立调查员;Thilo Deckersbach,博士,2004年和2001年BBRF青年研究员;Gregory Fonzo博士,2019年BBRF青年研究员。

预测精神病

长期以来,神经精神病学研究的目标之一就是预测哪些人被认为是精神病发展的高风险人群实际上会继续发展精神病——因此有可能使早期或预防性治疗成为可能。挑战在于:只有少数临床高风险的个体会在4年内发展成精神病。(最近公布的一项分析显示,这个数字为22%。)他们能提前被认出来吗?

高危人群包括那些有精神病家族史的人,因为很大一部分风险被认为是遗传的。其他因素包括医生所说的“阈下症状”的出现,这可能包括短暂的思维扭曲、偏执、妄想或幻觉。高危人群的社交能力也会下降。

来自德国柏林Charité Universitätsmedizin的Peter J. Uhlhaas博士,利用他2009年BBRF青年研究者基金来探索一个假说,即神经活动的不精确时间——可能在脑电波信号中被检测到——是精神分裂症病理生理学的核心方面之一。在一篇2020年发表于JAMA精神病学Uhlhaas博士与2009年BBRF杰出研究员Stephen Lawrie医学博士等合著,报告称,在临床首发精神病高危人群中,大脑视觉皮质的高频振荡时间“是最先出现的损伤”。脑电波振荡的其他特征可以预测未来的临床过程。

该团队招募了232名参与者,大多数都在十几岁或二十几岁:119人符合精神病临床高危人群(CHR)的标准;38人不符合这些标准,但被诊断患有非精神病性精神障碍;26例首发精神病(FEP);49人是健康对照组。在3年的时间内对所有患者进行定期评估。在实验的基础上,所有人都要在电脑上完成一项任务,要求他们按下一个按钮,对屏幕上的视觉刺激做出反应,持续时间从3 / 4秒到3秒不等。

虽然参与者进行了3个80个这样的测试的块,但是使用磁性脑(MEG)监测其脑波,其记录大脑的磁性活性(与测量电活动的脑电图区分开)。如eeg是非侵入性的MEG是通过将磁线上放置在测试对象的头部上方的磁线来执行。Meg比EEG更好,在识别产生它检测到的波的大脑中的位置。

试验结果发表在JAMA精神病学在2020年4月,有证实的过去的研究突显了视觉皮层在健康脑中的认知处理中的重要性 - 以及提供了新的证据,提出了视觉皮质中神经活动产生的脑波中的特定像差如何涉及到FEP中的认知缺陷,精神分裂症以及在某些方面,在那些高风险中发育FEP的那些方面。

研究小组证明,在FEP和高危人群中,视觉皮层中产生的两个高频波段波形“同步”——伽玛波(高达每秒100次振荡)和贝塔波(高达每秒40次振荡)——明显不一致。重要的是,这项新研究表明,这种不一致性存在于精神病前症状的人群中。

研究还表明,FEP参与者和精神病高危人群,大脑额部和枕部包含视觉皮层之间的连通性受到损害;与高风险的参与者相比,那些已经有第一次精神病发作的人在枕叶发出的高频伽玛波中表现出减弱的能量。

研究的另一个重要发现是观察到在视觉处理试验中不同“运行”之间表现出某些波形模式的变化的高风险的观察结果继续进行更长期的“阈值”精神病症状- 迹象表明,他们将具有较差的临床课程,增加到第一次精神病发作的可能性增加,也许也是精神分裂症。

“视觉皮层中的高频振荡受损是电路功能障碍的一个重要方面,这可能构成了用于新兴精神病的临床分期的生物标志物,”乌霍哈斯博士和同事们得出结论。他们未来的研究将专注于调节神经反应的电路机制,“这可能提供预防方法的目标。”

探索创伤后应激障碍

近年来的开创性研究表明,PTSD症状的出现与大脑连接的特定变化之间存在联系。斯坦福大学的Amit Etkin, M.D,博士,除了他在上面描述的使用脑电图来预测抗抑郁反应的研究外,还试图将基于对创伤后应激障碍患者大脑连接变化的洞察力的功能磁共振成像转化为一种更容易在临床中使用的技术,在那里它可以帮助对抗老兵和其他有障碍的人。他们最新的研究结果发表在去年的《科学》杂志上美国精神病学杂志

埃特金博士和同事们首先在36名健康受试者身上测试了他们基于脑电图的技术套件,证明了它能够精确区分不同大脑区域之间的脑连接。该团队的解决方案是基于当大脑不从事特定的认知任务时所做的静息状态脑电图(EEG)脑波读数。

这种初步测试使他们能够将脑区的细粒度“Connestmic型材”拼凑在一起,其涉及PTSD-A不同区域彼此连接的肖像。关键问题是此方法是否能够使团队能够在PTSD中看到建议的联系的变化。假设他们能够这样做,该团队还希望尝试通过与PTSD的战斗兽医进行实际症状相关的这种连接变化。

接下来,埃特金博士的团队在一组201名被派到伊拉克和阿富汗的退伍军人中测试了他们基于脑电图的方法:95名没有患PTSD的健康对照组,106名符合PTSD的完全或“低于阈值”标准。大多数都是男性。

该试验揭示了74个脑区连接,在重点中的“显着减少”。最突出的欠连接区域是额外的额叶的大部分,称为中正面回归。这种欠介性在缓慢移动的θ波浪中看到。这种慢波与记忆,情感和感觉相关联。这些发现与先前的FMRI研究中的调查结果一致。

该团队还能够将观察到的无线关系性与患者症状相关联,涉及工作记忆和抑制。该团队目前从事延长作品的研究,希望验证PTSD患者脑连接的基于EEG的分析方法可能支持临床努力,以发展更具针对性和有效的治疗。这些可以包括非血液刺激技术(例如重复的经颅磁刺激,或RTMS),以靶向特定的脑区域,以提高其降低的连接 - 它的希望具有治疗的影响。

在精神分裂症的见解

Gregory A. Light博士领导的研究团队,2013年BBRF独立调查员,2006年和2003年加州大学圣地亚哥分校青年调查员,今年早些时候有报道称,他们使用静息状态脑电图(EEG)测量了139名精神分裂症患者和126名未受影响的作为对照的人的广谱脑电波。

他们的研究结果发表在精神病学前沿与对照组相比,在涉及大脑额叶、颞叶和枕叶区域的网络中,发现了精神分裂症患者普遍存在的超连接模式。

具体来说,该团队在休息网络中确定了两个主要异常。在这些结果的潜在影响中,光明和同事指出的是,“患者可能出现异常的过度同时激活各种感知相关的大脑区域。”他们说,这种异常激活,“可能最终导致临床症状,例如幻觉和妄想”以及评估传入感官信息的显着或相对重要性的问题。

研究人员希望证实观察到的脑电波模式,并将其与精神分裂症的特定病理过程联系起来。他们说,除了其他事情之外,研究观察到的脑电图模式是否也能在疾病发作前的高危人群中发现,以及那些最近经历了首次精神病发作的人,这将是很重要的。

该团队表示,如果在未来的研究中得到验证,他们检测到的静息状态脑电图模式可能会作为精神分裂症的生物标记。

该团队还包括David L. Braff,Ph.D.,2014年BBRF Lieber奖获得者和2007年BBRF尊贵的调查员;和Yash Joshi,Ph.D.,2018年BBRF年轻的调查员。

作者:Peter Tarr博士

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