直到近些年，精神分裂症（SZ）与双相障碍（BD）才被视为两种不同的疾病。这一区别出现在医学院本科及研究生课程中，诊断分类中也有所反映，并且被监管机构、药厂、研究者、临床及科研基金机构及游说团体所依赖。SZ、BD及分裂情感性障碍究竟属于同一个谱系，还是几种不同的疾病，我们不得而知，这也是精神病学中最富争议性的问题之一。事实上，由于近两个世纪前描述精神病学的出现，确定精神科诊断效度的尝试，也包括SZ和BD，都充满着争议和理想的幻灭。精神科医生知道，这些诊断实体不仅有着症状、诊断及治疗方面的重叠，同时还拥有共同的遗传及环境因素。这一混乱的状况或许可以被以下与分类系统相关的三个概念性课题所解释：
1、诊断分类称自己为“理论产物”，它们所提供的是实用系统，而不考虑疾病机制及可能的效度验证因素；
2、多数分类系统未注意到与疾病进程相关的临床表现差异，进而未能指出以下事实，即BD和SZ为慢性、涉及多系统、在不同疾病阶段呈现进展性的疾病；
3、诊断主要依靠症状及病程的评估，而非生物标记物或病理生理学测定方法。
另外，近一百多年间有很多记录BD和SZ较无病对照不同之处的研究，但这些研究中的绝大多数都未能提供可鉴别两者的较为一致的生物标记。事实上，这些研究所展示的是两者共同的脑结构异常病因，包括全脑灰质及白质体积的下降，侧脑室体积的增加；以及共同的遗传因素，包括来自家庭、高危个体、孪生子、分子研究所提供的与BD-SZ谱系疾病易感性升高相关的因素；以及生物因素，包括低水平的感染等。发育过程中的危险因素，包括母亲产前营养不良、孕中期感染、冬天及春天分娩、产科并发症及城市化都是BD和SZ所共享的环境危险因素。
从临床综合征的角度而言，SZ和BD的分类是有意义的，且两者拥有一些有趣的差异，包括锂盐在治疗中的角色及认知损害进展的模式等。然而，这种分类同样限制了新知识的获取。为吸引针对两种疾病重要差异及相似性的注意，《精神分裂症通报》鼓励探讨SZ和BD诊断界线的研究，并将开辟新的专栏以探讨这一话题。
在传统的诊断界线方面，旨在确定亚组、疾病阶段、精确工具及数据量化的研究具有重要意义。
一、确定亚组
我们需要确定基于生物标记物的疾病亚型，以建立新的分层精神病学。然而迄今为止，根据疾病生物标记物、机制及治疗反应所做出的科学的、有效度的精神科诊断仍很少。可以列举两个具有启发性的有效案例：发作性睡病是一种终身性的睡眠障碍，有时因其存在幻觉及猝倒而被视为一种精神疾病，而现在则认为，该病为一个具有效力的诊断实体，由自身免疫介导的下丘脑Hypocretin神经元数量减少所导致。这一进程由H1N1病*感染所诱发，并与人类白细胞抗原基因变异存在相互作用。另一个例子是抗NMDA受体脑炎：一些表现为纯精神症状、急性躁狂的个体及部分精神分裂症患者血清内抗NMDA受体抗体水平升高，而免疫调节治疗或对缓解这一亚组患者的精神症状有效。第一个例子阐述了一种综合征是如何成为一个特定的疾病诊断实体；第二个例子则体现了对不同诊断病理生理学的理解。
二、确定分期
我们需要工具，以纳入以下这个已获得广泛共识的理念，即主要心境和精神病性障碍“并不是静止的、存在独立病因学及病程的泾渭分明的诊断，而是具有重叠及随时间进展的疾病。”临床分期由症状严重度、精神痛苦、关系扰乱及功能状态等维度所决定，旨在使我们更加贴近医学的其他分支，并为治疗干预的选择提供准确的指导。了解遗传、环境、生物化学及神经生物学标记对分期的作用是一大进步，不仅是个体化医疗的要求，同时也可改善精神科诊断的效度。
三、精确/个体化精神病学
日常临床工作中，我们需要更为精确、客观的临床系统。在其他医学领域，为应对无法解释的医学异质性，我们引入了精确的诊断工具，如血压及血糖，使得我们有能力精准地监测个体化信息，以及治疗需要和应答。精神科也需要开发类似的系统，以改善睡眠、情绪、应激、生活方式等领域的监测质量，促进与患者之间更好的合作，而后者也被要求参与到数据的采集及解读过程中来。瞬时评估方法为确定环境危险因素、症状模式及创新性治疗工具提供了新的手段。计算机自适应测验则是另一个例子，受试者可通过完成来自较大规模数据集的少数条目实现多维度的自我评估，进而减少了评估症状所需时间，并提高了测定的准确率。
四、精神病理学的量化
最近的证据显示，最好的诊断策略应基于诊断标准与阳性、阴性、抑郁、躁狂症状量化测定的结合。精神障碍可能代表着一组相互作用的不同症状或维度的终末点，这也可以解释其共存或共病的情况。因此，我们需要开发新的模型，以描述症状内及症状间代表相互影响动力的反馈回路。瞬时评估方法可把握对于其他精神状况及环境事件应答的精神状态维度变异，或将为精神病理学研究提供结果丰硕的模型。
研究诊断之间的重叠及解释共病将着眼于精神病性障碍的复杂本质，并为转化研究提供更好的概念框架。对探索复杂网络及描述SZ与BD的共同通路、应用包括手机评估在内的新技术并将数据即时上传、推动早期干预、最终以动态及整合的方式质疑我们经典的疾病分类学视角而言，创造新的共享数据集以及引入精神科外的成功模型（如计算工程）是必须的。
原文索引：LeboyerM,SchurhoffF.SearchingacrossdiagnosticBoundaries[J].Schizophreniabulletin,,40(5):-.doi:10./schbul/sbu
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