抑郁症患者与注意力相关的大脑网络更大

抑郁症的症状会随着时间的推移而波动，但许多针对这种情况的脑成像研究只研究一个时间点。这使得很难将大脑活动网络与各种症状和情绪变化联系起来。现在，一项使用长期大脑成像数据的新研究表明，参与引导注意力的大脑网络是抑郁症患者的体型几乎是其两倍与没有出现抑郁症状的人相比，即使抑郁症状起起伏伏，该值仍然更大。

“老实说，当我们开始这个项目时，我们并没有期望一定能在抑郁症患者的大脑[活动模式]中找到稳定的、类似特征的差异，”威尔康奈尔医学院的神经科学家查尔斯林奇说。 “我们更感兴趣的是寻找随着时间的推移，随着症状的波动而发生变化的东西。”结果发表于 9 月 4 日自然，可以帮助改善各种类型对于抑郁症（序列号：9/21/23）。

林奇和他的团队希望通过绘制随时间变化的大脑网络来揭示抑郁症情绪变化背后的驱动力。现有的功能性核磁共振数据集使团队能够观察一百多人的大脑在多天内的活动，包括患有和没有抑郁症的人。该数据集还包括患者每次扫描时抑郁症状的评分量表。

研究小组确定了活动最协调的大脑区域网络，并发现抑郁症患者的显着性网络（以识别相关刺激和引导注意力而闻名）几乎是其两倍。该网络还指导另外两个网络的活动；一种控制以自我为中心的思维，另一种在目标导向的任务中促进工作记忆。之前的工作暗示显着网络可能与抑郁症有关，但研究结果尚不清楚。这项新研究表明，尽管两组网络的整体形状相似，但抑郁症患者的网络边界向外延伸得更远。

尽管显着网络的边界随着时间的推移和各种情绪保持稳定，但网络特定节点之间连接性的一些变化与恶化的症状相对应。通过分析两名接受了数月扫描的患者的网络变化，研究小组发现，当患者报告感受到的快乐减少时，参与奖励寻求的伏隔核和参与决策的前扣带回之间的连接会减弱。

两名患有 II 型双相情感障碍的人也有扩大的显着性网络，但那些患有自闭症或强迫症的人却没有。 “因此，显着网络扩展到抑郁症的特异性将成为未来使用跨诊断样本的研究中探索的一个非常有趣的问题，”加州大学洛杉矶分校的神经科学家 Lucina Uddin 说，她没有参与这项研究。

为了调查大型显着性网络是否可以完全先于抑郁症发生，研究小组分析了青少年随时间变化的神经影像数据集。他们关注了 57 名儿童，这些儿童在 10 至 12 岁之间接受扫描时没有抑郁症状，但在几年内出现了症状。这些孩子比那些没有患抑郁症的孩子拥有更大的显着网络，并且随着时间的推移，两组的网络规模都保持稳定。

更大的显着性网络并不是抑郁症的结果；而是抑郁症的结果。结果表明，它先于抑郁症发生。作者认为，扩大的网络甚至可能与早期生活压力或遗传学有关，但在任何人都能做出肯定的结论之前，还需要进行更多的研究。

更好地了解导致抑郁症的神经成分可能会为更精确的治疗干预措施开辟道路，考虑到当前药物的有效性不可靠，这将特别有帮助。

林奇说：“我们认为有机会整合有关抑郁症患者的功能性大脑网络在空间上如何组织的信息，以指导我们如何进行大脑刺激疗法。”