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在临床上，精神病诊断是根据一系列的症状来定义的。例如，创伤后应激障碍（PTSD）涉及一系列的情绪、认知和躯体症状，这些症状在一个人经历或目睹了对个人造成严重伤害或受到威胁的创伤事件后可能出现；而重性抑郁障碍（MDD）则以持续的消极情绪为特征，通常与生理、心理或社会压力源有关。研究精神疾病神经生物学的传统方法一直遵循这种诊断框架，通过病例对照研究，将所有确诊的患者与健康人进行比较。这就造成了精神病学中许多神经科学研究的一大局限：将同一疾病标签的患者视为一个单一群体。然而，精神疾病是一类在神经生物学和临床表征上均存在异质性的疾病；即相同诊断的患者之间存在神经生物学的内在异质性。有证据表明，研究病例-对照组的差异可能会阻碍精神病学生物标志物的发现和对精神病病理生理学的理解，此外这种生物异质性对治疗结果也有实质性的影响。近期发表在《自然-生物医学工程》杂志上的一项工作中，来自斯坦福大学的研究团队报告了PTSD和MDD的两种临床相关亚型的鉴定，这两种亚型主要通过在额顶叶控制网络（FPCN）和默认模式网络（DMN）中稳定且有区分度的功能连接模式来建立。张宇博士和吴畏博士是本文的共同第一作者，AmitEtkin教授为通讯作者。图1.算法框架
研究共分析了四个PTSD和MDD数据集，从高密度静息状态脑电图中溯源重建信号，分析其能量包络连接性（PEC），并通过无监督和有监督的机器学习方法确定疾病亚型（图1）。这些亚型在独立的数据集之间是可转移，具有可扩展性。两个亚型的区分主要基于睁眼静息态中beta频段连接性的差异，图2A展示了所有患者、健康对照和两个亚型的平均连接性矩阵。健康对照组与亚型1之间的平均连接模式高度相似，而健康对照组与亚型2之间的连接模式则不太相似。图2B展示了亚型1和亚型2的大脑连通性差异，最常见的PEC差异主要位于FPCN和DMN区域。与亚型2相比，亚型1在额叶皮层和其他脑区之间具有更强的PEC，而在顶叶皮层和其他脑区之间的PEC较弱。图2.两种亚型的连通性差异
在定义患者的EEG连接亚型并将这些连通性模式与健康对照连通性进行对比后，研究者还评估了不同治疗方法对预测临床结果的临床意义。虽然这两个亚型在基线时临床严重程度方面没有差异，但在心理治疗、抗抑郁药和安慰剂治疗方面，它们的临床结果不同。尤其是功能连接与健康对照组差异最大的亚型2型，对PTSD的心理治疗反应较差，对MDD的抗抑郁药物也没有反应。但在MDD中，rTMS治疗和心理治疗在两种亚型中同样有效。图3.在MDD中，亚型2患者对抗抑郁药和安慰剂的反应不存在差异，而对于亚型1患者，抗抑郁剂优于安慰剂。两种亚型的患者对MDD中一种rTMS治疗方案的反应相同。针对识别能够阐明精神疾病异质性的生物标志物这一挑战，本研究通过稀疏聚类的数据驱动的方法从rsEEG-PEC中鉴定出临床相关亚型的神经生物标志物，找到描述患者生物异质性的最佳方法，为基于连接组的诊断提供一个通用的解决方案。这种通过数据驱动的方式识别疾病亚型可以有助于理解和治疗精神疾病。
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