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多模态脑网络深度图学习定义抑郁症治疗预测标志物

作者及机构
本研究由Yong Jiao（美国理海大学生物工程系）、Kanhao Zhao（同机构）、Xinxu Wei（理海大学电气与计算机工程系）等来自美国多所高校和研究机构的学者共同完成，通讯作者为Yu Zhang（理海大学）。研究成果发表于*Molecular Psychiatry*期刊（2025年3月31日在线发表，卷30期，页码3963–3974）。

学术背景
重度抑郁症（Major Depressive Disorder, MDD）是全球重大心理健康问题，但现有抗抑郁药物（如舍曲林）的疗效存在显著个体差异，响应率不足50%。传统方法难以从MDD复杂的神经病理学机制中预测治疗反应。近年来，多模态神经影像技术（如功能磁共振成像-fMRI和脑电图-EEG）与人工智能的结合为揭示治疗响应的神经生物学基础提供了新思路。本研究旨在通过开发基于图神经网络（Graph Neural Network, GNN）的深度学习框架，整合fMRI和EEG的脑网络特征，建立个体化治疗预测模型，并识别关键生物标志物。

研究流程与方法
1. 数据来源与预处理
- 数据来自EMBARC临床试验（NCT#01407094），包含130名舍曲林治疗组和135名安慰剂组患者的静息态fMRI和EEG数据。
- fMRI预处理：使用fMRIPrep流程进行头动校正、空间标准化（MNI152模板），并通过ICA-AROMA去除噪声。
- EEG预处理：采用自动化管道（EEGLAB）进行降噪、坏道插值、独立成分分析（ICA）去除伪迹，并分割为θ（4–7 Hz）、α（8–12 Hz）、β（13–30 Hz）和低γ（31–50 Hz）频段。

1. 功能连接计算

   • fMRI功能连接：基于Schaefer脑图谱的100个脑区，计算时间序列的Pearson相关性，经Fisher z变换标准化。
     
   • EEG功能连接：采用功率包络连接（Power Envelope Connectivity, PEC），通过Hilbert变换和正交化处理抑制容积传导效应。
     

2. 数据增强与模型构建

   • 使用共同正交基提取（COBE）算法增强功能连接数据，生成个体化特征。
     
   • 多模态图神经网络框架：
     
     • 并行GNN分支分别处理fMRI和EEG的脑网络图结构，动态优化边权重（通过可调缩放矩阵）。
       
     • 通过最大化模态间潜在特征相关性实现融合，最终由多层感知机（MLP）预测汉密尔顿抑郁量表（HAM-D17）评分变化。
       

3. 可解释性分析

   • 通过模型参数反推关键脑区和连接：
     
     • 脑区重要性：分析GNN权重矩阵，识别对模态融合贡献最高的区域。
       
     • 连接重要性：评估边缩放矩阵，筛选显著功能连接。
       

主要结果
1. 预测性能
- 多模态模型预测舍曲林疗效的R²达0.24（最优单次交叉验证R²=0.31，p<1e-12），安慰剂组R²=0.20。α频段EEG与fMRI组合表现最佳（显著优于单模态，p<0.01）。
- 仅使用EEG数据时，预测性能接近多模态结果，提示α频段的主导作用。

1. 关键生物标志物

   • 舍曲林响应：
     
     • fMRI：颞下回（inferior temporal gyrus）和后扣带回（posterior cingulate cortex）。
       
     • EEG：后扣带回和额叶Brodmann 8区。
       
     • 共同标志：颞上回（superior temporal gyrus）和后扣带回。
       
   • 安慰剂响应：
     
     • fMRI：楔前叶（precuneus）和中央后回（postcentral gyrus）。
       
     • EEG：辅助运动区（supplementary motor area）和前扣带回（anterior cingulate cortex）。
       

2. 网络水平发现

   • 腹侧注意网络（VAN）和背侧注意网络（DAN）的连接强度与治疗响应显著相关。
     
   • 边缘网络（limbic network）在舍曲林组表现出最强的组内连接，可能反映情绪调节通路的作用。
     

3. 临床关联验证

   • 模型预测的基线症状（如快感缺乏、焦虑）与实际临床评分显著相关（r=0.23–0.26，p<0.05）。
     
   • 根据预测标志物分组的患者中，治疗匹配组的缓解率显著高于不匹配组（舍曲林组57.6% vs. 3.2%，p<0.0001）。
     

结论与意义
本研究首次通过GNN整合多模态脑网络特征，建立了可解释的抑郁症治疗预测模型。科学价值体现在：
1. 揭示了跨模态一致的神经环路标志物（如后扣带回在舍曲林响应中的核心作用）。
2. 提出了边缘系统-注意网络交互机制假说，为理解抗抑郁药疗效差异提供了新视角。
临床应用价值包括：
- 基于EEG的简化预测方案可降低临床成本。
- 安慰剂预测标志物有助于优化临床试验设计。

研究亮点
1. 方法创新：开发了动态边权重调整的GNN框架，解决了多模态脑网络融合的异质性难题。
2. 发现新颖性：首次报道颞上回-后扣带回通路作为舍曲林响应的跨模态标志物。
3. 临床转化潜力：模型支持个体化治疗决策，且EEG主导性提示基层医院应用可行性。

其他价值
研究开源了代码（GitHub），并讨论了未来方向：
- 扩大样本验证标志物稳定性。
- 探索纵向数据建模以捕捉治疗动态效应。

此报告全面涵盖了研究的背景、方法、结果和意义，符合学术传播的规范要求。