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技术前沿 | IF=15.7,不同抗抑郁疗法作用的大脑网络相同?

技术前沿 | IF=15.7,不同抗抑郁疗法作用的大脑网络相同? 经颅磁刺激技术
2026-02-02
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导读:文献附原文末


前 言

抑郁症的治疗手段多样,从药物治疗、心理治疗到电休克、磁刺激等物理疗法,但其背后的起效机制却众说纷纭。2026年1月3日,安徽医科大学汪凯教授团队联合多家医院与研究所,在《Nature Commun》上发表题为《Distinct antidepressant therapies act on a common brain network》的研究。该团队通过创新的“治疗网络映射”方法,整合分析了16项纵向脑成像实验数据,首次揭示了一个令人惊讶的发现:药物、电休克(ECT)与磁抽搐(MST)治疗三种截然不同的抗抑郁疗法,最终都汇聚于调节一个共同的大脑网络——以杏仁核为核心节点的“抑郁症治疗网络”。这一发现为理解抑郁症缓解的神经机制提供了统一框架,并为开发更精准的脑刺激疗法指明了新靶点。


图1文章信息


从“异”到“同”:整合纷繁数据的网络视角


既往研究试图通过观察治疗前后大脑结构的变化来寻找答案,但结果往往不一致甚至相互矛盾。例如,有的研究发现磁休克疗法增加了中央旁小叶的灰质体积,而关于电休克疗法的研究则报告了从海马-杏仁核复合体到全脑广泛的不同变化模式。


然而,越来越多的证据表明,与症状缓解相关的脑区并非孤立发挥作用,而是通过分布式的脑功能和结构环路相互连接,病灶网络映射是确定局部改变所产生的网络效应的有效方法。该研究在病灶网络映射的基础上提出了“治疗网络映射”的新方法。研究团队系统检索并纳入了16项考察药物治疗、ECT及MST后患者大脑灰质体积变化的纵向实验数据。尽管这些研究中报告发生改变的脑区坐标在全脑呈异质性分布,但研究者并未将它们视为孤立的点,而是通过“局部-网络映射”技术,将每个坐标点都映射到一个大规模的健康人静息态功能连接组上,从而得到每个实验对应的“治疗影响网络”。


图 2. 研究设计示意图。

a,通过治疗网络映射,将三种抗抑郁疗法(药物治疗、电休克疗法和磁休克疗法)调节的脑区映射到一个共同网络。

b,该治疗网络经接受药物治疗或电休克疗法患者的独立纵向数据验证。设计前瞻性临床前实验,以测试该治疗网络对治疗效果的重要性。

c,通过抑郁症相关基因、神经递质和认知网络对该治疗网络的功能进行注释。

d,验证该治疗网络在深部脑刺激和经颅磁刺激中的普适性。

DBS = 深部脑刺激;ECT = 电休克疗法;MST =磁休克疗法;TMS = 经颅磁刺激。


核心发现:杏仁核是共同的网络枢纽


惊人的一致性出现了。分析显示,所有16个实验的“治疗影响网络”在左杏仁核亚区均存在共同连接(重叠率达100%)。超过85%的实验的网络共同连接至双侧岛叶、海马、海马旁回及杏仁核,形成了对治疗敏感的“敏感图谱”。通过与随机网络及其他非抑郁症疾病治疗网络对比,研究者进一步确定了双侧杏仁核中的两个簇团,它们既对治疗高度敏感,又对抑郁症缓解具有特异性。这两个簇团被确定为抗抑郁治疗的枢纽脑区。


以这对杏仁核枢纽区域为种子点,研究者最终绘制出了“抑郁症治疗网络”。该网络将各种疗法引发的、看似分散的大脑结构可塑性变化,统一到了一个连贯的脑功能回路中。


图 3. 治疗网络映射方法。

a,将16项抑郁症实验中的坐标转换为网络,对这些网络进行二值化处理(P<0.01),得到显示实验间共同连接的敏感性图。

b,将抑郁症实验网络与一组随机网络和非抑郁症网络进行比较(P<0.05)。

c,采用联合分析识别既具有敏感性(阈值85%)又具有特异性(P<0.05)的区域。抗抑郁疗法的核心区域位于双侧杏仁核。

d,利用标准连接组数据,通过绘制核心区域的全脑功能连接,揭示抑郁症治疗网络。


多重验证:从临床回溯到动物实验


为了验证这一网络的真实性与重要性,研究团队进行了多层次验证:

独立临床数据验证:在两组独立数据集(AHMU,n=40;USTC,n=54)的抑郁症电休克疗法患者及对照组(21名帕金森病患者)中进行个体水平验证分析,研究者计算了每位患者治疗后灰质体积变化所对应的个体化网络。结果发现,这些个体网络与之前定义的“抑郁症治疗网络”存在显著的空间相关性,而对照组(帕金森病患者)的网络则无此关联。


图 4. 抑郁症治疗网络的独立验证。

a,在组水平验证中,收集11项纵向实验的数据,这些实验探讨了治疗后皮质厚度的变化。抑郁症实验中识别的网络与抑郁症治疗网络(DTN)的空间相似性高于非抑郁症实验中识别的网络(双侧双样本t检验,t=4.985,自由度=9,P=8×10⁻⁴,95% 置信区间 =[0.3058,0.8139])。

b,在个体水平验证中,收集来自中国科学技术大学(n=54)和安徽医科大学(n=40)中心的94名抑郁症患者以及21名非抑郁症患者的纵向结构影像数据。将这些患者的灰质体积变化转换为网络,并与抑郁症治疗网络进行空间相关分析。结果显示,抑郁症治疗网络与抑郁症患者网络的空间相关性显著高于其与非抑郁症患者网络的空间相关性(中国科学技术大学队列:双侧双样本t检验,t=4.08,自由度=73,P=1×10⁻⁴,95%置信区间 =[0.1682,0.4897];安徽医科大学队列:双侧双样本t检验,t=2.87,自由度= 59,P=6×10⁻³,95%置信区间=[0.074,0.4166])。相同颜色的圆圈和点来自同一位患者或同一项实验。MDD =重度抑郁症。


前瞻性动物实验验证:研究团队在大鼠抑郁模型中设计了一项关键实验。他们发现,电休克刺激能显著改善大鼠的抑郁样行为(减少强迫游泳测试中的不动时间)。然而,如果在每次电休克刺激前,通过注射药物暂时抑制杏仁核的功能,则电休克的治疗效应会被完全阻断。这一结果直接证明了杏仁核功能在抗抑郁治疗中的因果性作用。


图 5. 抑制杏仁核功能可减弱电休克(ECS)对抑郁症模型的治疗效果。

a,通过习得性无助建立抑郁症大鼠模型。实验在带有电击装置的双向穿梭箱中进行。与基线相比,模型大鼠在强迫游泳试验(FST)中表现出更长的不动时间(n=20,双侧配对t检验,t=12.87,自由度= 19,P=8×10⁻¹¹,95%置信区间=[125.6,174.5])。数据以均值±标准误表示。

b,模型大鼠接受5天治疗。每天治疗前,实验组和对照组大鼠分别接受双侧基底外侧杏仁核蝇蕈醇和生理盐水注射。组织学图谱中显示了基底外侧杏仁核的示例注射位点。5天治疗后,对照组大鼠FST中的不动时间显著减少,而实验组大鼠无变化。双向方差分析混合模型(单侧分析)显示,时间-组间交互作用显著(F [1,16]=29.88,P=5×10⁻⁵,95%置信区间 =[79.3,179.7])。****P<0.001,ns:P>0.05。


网络注解:连接基因、递质与认知


这个治疗网络并非凭空产生,它与抑郁症的生物学基础紧密相连:

遗传机制:该网络的空间模式与90个抑郁症风险基因的表达网络显著相似。这些基因富集在与神经可塑性相关的生物学过程中,如“免疫反应调节”、“细胞形态发生”等。

神经递质:该网络还与多巴胺、5-羟色胺、去甲肾上腺素和乙酰胆碱等8种神经递质的转运体/受体分布网络存在显著空间相关,提示药物治疗的递质机制可能通过影响该网络而通用化。

认知关联:有趣的是,该网络与“运动”、“面部表情”等精神运动迟滞相关的认知网络呈正相关,而与“情景记忆”、“决策”等记忆和执行功能网络呈负相关,这恰好对应了ECT改善动力但可能影响记忆的临床效应。


临床启示:为精准脑刺激提供新靶点


更为重要的是,这个源于药物、ECT和MST疗法的网络,被发现同样也是深部脑刺激和重复经颅磁刺激治疗抑郁症的作用靶点。DBS的有效刺激点在该网络中呈现更强的正连接,而rTMS的常规刺激靶点则与之呈现更强的负连接。


一项回溯性分析进一步显示,对抑郁症患者进行rTMS治疗后,其“抑郁症治疗网络”内部的功能连接增强程度,与汉密尔顿抑郁量表分数的改善率呈显著正相关。这提示,该网络的连接强度可能成为评估和优化rTMS疗效的影像学生物标志物。


图 6. 在抑郁症精准疗法中的普适性。

a,抑郁症治疗的深部脑刺激和经颅磁刺激靶点是抑郁症治疗网络的一部分。与随机网络相比,这些靶点在抑郁症治疗网络中表现出显著更高的值(P=0.008,置换检验)。深部脑刺激和经颅磁刺激的靶点位置分别用蓝色和粉色球体表示。

b,抑郁症治疗网络中的功能连接变化与抑郁症状改善呈正相关(双侧相关分析,r=0.56,自由度= 16,P=0.016)。这种关联对抑郁症具有特异性,与其他症状无显著相关性。脑图谱为两个示例,显示治疗后抑郁症治疗网络内连接性增加(患者#2)和减少(患者#24)。*P<0.05。DBS =深部脑刺激,DTN =抑郁症治疗网络,FC =功能连接,HAMD =汉密尔顿抑郁量表,HAMA =汉密尔顿焦虑量表,ISI =失眠严重程度指数,PHQ-15 =患者健康问卷-15,PVAQ =疼痛警觉与意识问卷,RRS =反刍思维反应量表,TEPS =时间性愉悦体验量表,TMS =经颅磁刺激。


总结


这项研究突破了以往孤立看待大脑区域的局限,从网络层面统一了不同抗抑郁疗法看似异质的作用机制,指出双侧杏仁核及其功能连接网络是多种疗法产生疗效的共同通路。这不仅为理解抑郁症缓解提供了全新的理论框架,更重要的是,它指出了一个明确的、可测试的脑网络靶点。未来,基于个体功能磁共振成像绘制个性化的“抑郁症治疗网络”,并以此指导rTMS等技术的精准靶向刺激,有望成为突破当前治疗瓶颈、实现个体化精准精神医学的新方向。


撰文:吴玉莲

审核:尧利书


参考文献:

Ji G-J, Xu W, Zhang J, Li Q, Yang Y, He K, Yu F, Zhu C, Jiang X, Jing L, Hu P, Tian Y, Wang K. Distinct antidepressant therapies act on a common brain network. Nat Commun. 2025.

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