直播節選

下面講幾個應用的例子。

第一，通過腦網絡組圖譜可能會發現一些新的腦區。

第二，與抑郁癥有關。我們發現男女在調節情緒方面使用的是完全不同的網絡。

第三，腦網絡組圖譜可能會給疾病的診斷或治療帶來一些全新的觀點。

第一個應用以旁海馬腦區（late ralparahip pocam palregion）為例。為什么以旁海馬為例呢？主要是因為這個跟老年癡呆有關。

像心理疾病、AD（阿爾茲海默癥）這樣的精神類疾病，影像到底能在多大程度上幫助醫生進行診斷？這方面的知識實際上非常有限。盡管文章發了很多，但要應用到臨床還是非常困難的。

但旁海馬這個腦區，包括內側顳葉、腦皮質的萎縮可以用于輔助診斷AD。早在2007年，歐盟的指南里就已經提到了內側顳葉。旁海馬實際上只是內側顳葉的一小部分。

以前的傳統是將旁海馬分成前層跟后層?；谇皩优院ｑR和后層旁海馬，又提出了一個所謂的記憶系統。跟前層旁海馬相連的那些腦區所構成的網絡叫前記憶系統；跟后層旁海馬相連的那些腦區所構成的網絡就叫后記憶系統。

關于模型的提出發表在《Nat Rev Neurosci》上。這個模型出來以后，很多研究都想借助它解釋一些跟情緒相關的現象，但實際上沒辦法解釋。所以這樣就提出了非常嚴格的條件。

而用腦網絡組圖譜的思想對旁海馬重新分區以后，發現旁海馬不僅有前后兩個分區，而是至少可以分成前、中、后三個分區。

經過反復的驗證，從功能連接，到跟海馬從前到后的連接強度、跟內嗅皮層從前到后的連接強度等等，發現這三個腦區的模式是完全不同的，這就證明了旁海馬有三個分區。

分出三個分區的意義就在于，以前的模型要重新改寫，包括旁海馬的連接圖譜都要發生變化，以前的圖譜就不能再用了。

更重要的是，我們發現AD病人的旁海馬經歷了前、中、后這樣一個漸變的過程。在較早的時候，可能只有最前層開始萎縮，慢慢地往中間的過渡，等老年癡呆以后，整個旁海馬都開始萎縮了。

所以，使用腦網絡組圖譜的話，可能可以在很早的時候就發現這些蛛絲馬跡，而不是等到造成了災難性的后果以后才能知道。

這個例子就說明，基于腦網絡組圖譜可以去發現一些從前沒有發現的腦區，并且能夠給出一個非常清楚的解釋。

下面再講一下第二個應用的例子。

現在抑郁癥病人中，女性要比男性多很多。這是流行病學調查的數據，誰也不能解釋為什么是這樣的。另一方面，情緒調節是抑郁癥最核心的一個癥狀。

那么我們就要問，哪些腦區或者一個什么樣的腦網絡是支撐情緒調節的？

這個問題到現在并沒有非常清晰的答案。但有一些腦區跟情緒調節有關是非常明確的。像Amygdala，即杏仁核腦區，就是跟情緒調節有關的，而且這個結論非常明確。

那么就以杏仁核為出發點，計算它跟全腦的連接強度，然后再按照連接強度跟情緒調節的分數之間的相關性，看女性和男性之間是否存在差別。

我們發現，如果用傳統的圖譜，即把整個杏仁核作為一個腦區進行分析，兩者是沒有差別的。

那么再往前走一步，用新的圖譜把杏仁核分成三個不同亞區，即centro medial nucleigroup（CM）、late robasal nucleigroup（LB）跟the superficial nucleigroup（SF）。

在這三個亞區上重復剛才的過程，即計算這三個亞區跟全腦的連接強度，再去跟情緒調節的分數做相關性分析，看女性和男性之間到底有沒有本質的區別。我們招募了三百多個大學生進行研究，發現了一個很有意思的現象。

央內側核（C Mof Amygdala）和額上回（Superior frontal gyrus）的連接強度，跟情緒調節的分數做相關性分析以后，在男性里面呈現正相關，女性里面則呈現負相關。

但同樣是中央內側核，它跟島葉（insula）或顳上回（Superior temporal gyrus）這樣一些腦區的連接強度，跟情緒調節的分數做相關以后，男性里面又變成了負相關，女性里面則變成了正相關。

這也就說明，男性和女性使用了兩個完全不同的網絡進行情緒調節。這是非常有意思的一個證據。

這個例子也說明，如果仍然使用老圖譜，也許什么有意思的結果都發現不了。但如果使用新的圖譜，就會發現類似這樣一個非常有意思的現象。而以前基于老圖譜得出的很多結論有可能要重寫。

再講一個和診斷有關的例子。

大家都知道，現在精神類疾病沒有定量的生物標志，基本都是靠醫生的經驗對病人進行問癥分析，進而做出診斷。

而我們通過腦網絡組圖譜，提取紋狀體進行分析，定義了一個紋狀體功能異常（Functional Striatal Abnormality,FSA）的定量指標。

我們基于973項目采集了五年所得到的數據，包含了千余例精神分裂癥患者與正常對照的多模態影像學數據。其中，有七家醫院，每家醫院都有大概中等規模的樣本。而紋狀體功能異常能夠在另外的至少七家醫院里面非常好地重復。

可重復性是能不能形成生物標志的最關鍵的因素。比如說，你發現了一個精神分裂癥患者與正常對照異常的指標，但是無法在不同機型的機器上得到重復性的結果，那么這個指標就是無效的。

現在發表的大部分研究成果都是在單中心上做出來的，但這個中心得出的結果，在另外一個中心卻未必能夠重復。

所以我們第一步就發現這七個中心都能很好地重復紋狀體功能異常這個指標。接著，基于這個指標，可以回過頭來，利用深度學習等其他知識去做分類，發現它是一個能夠很好地將精神分裂癥和正常人區分開的生物標志。病人服用現在常用的藥物進行治療以后，其生物標志的異常是否減輕？或者一個藥物療程以后，病人的癥狀有明顯的改善，這時的指標是否也已經往正常水平靠攏？答案是肯定的。

這個例子就說明，可以基于腦網絡組圖譜，去尋找一些疾病診斷的生物標志。

再講一個跟治療有關的例子。

現有的證據證明，對帕金森這類神經退行性的疾病來說，藥物治療的意義其實不是特別大。但現在有其他的治療方式，像DBS（Deep Brain Stimulation）就明顯比藥物治療的效果要好。但DBS治療也有副作用，它會導致抑郁、自殺等等。

DBS治療的靶點主要在丘腦底核(subthalamus nucleus，STN)。而丘腦底核可以分成三個不同亞區，分別跟運動、情緒、社會認知功能有關。如果電極剛好放在跟運動有關的腦區，那么治療效果可能就很好。

但是如果放偏了，放在了跟情緒有關的腦區，本來帕金森不是情緒障礙，這就等于是來回刺激一個正常的腦組織，就會從正常變成異常，從而導致抑郁、自殺；當電極放偏到跟社會認知功能有關的地方，可能就會導致社會認知功能障礙。

本來有了腦網絡組圖譜以后，以前的那些問題都不是問題了，但就是因為電極放錯了位置，反而導致了新的問題。

所以要如何解決這個電極放置的問題？首先，醫生要利用腦網絡組圖譜找到合適的位置。但光有圖譜，有經驗的醫生可能可以一放一個準，新醫生卻未必能放準。

所以我們希望能夠建造一個手術機器人，手術規劃好以后由機器人去放置電極。腦網絡組圖譜導航的手術機器人（Brain netome Atlas Guided Neurosurgical Robot）。第一款機器人馬上就要出來了。

注：上述內容在征得蔣田仔老師同意后，在不改變原意的情況下進行的部分文字整理。

點擊此處，觀看直播回放。