刘 威 李海江 邱 江

    (认知与人格教育部重点实验室(西南大学); 西南大学心理学部, 重庆 400715)

    1 引言

    抑郁症(Major Depression Disorder)是最为常见的精神障碍之一, 其终生患病率高达16%(Kessler et al., 2003)。该疾病以情绪低落为主要特征, 伴随反复而持久的伤感, 负罪感和无用感,具有很高的自杀率, 给家庭和社会造成沉重的负担(Jia et al., 2010)。同时, 因其疾病特点从而对全球的医疗系统造成了巨大负担。世界卫生组织在2002年把其列为消耗医疗资源的第四大疾病, 并且预测到2020年, 将会成为资源消耗的第二大疾病(Sartorius, 2001)。

    近年来, 随着以核磁共振成像(MRI)为主的脑成像技术的发展, 在抑郁症病人身上发现了多个脑区的结构和功能异常。结构上：抑郁症病人与正常控制组相比在MRI中表现出“边缘-皮质”通路的损伤, 具体表现为抑郁症病人在杏仁核,右侧旁扣带回具有更小的灰质体积(Sacher et al.,2012), 另有元分析发现通过右侧顶叶区域的白质纤维完整性降低(Osoba et al., 2013); 静息功能上：抑郁症病人在左侧海马旁回, 右侧小脑后叶,右侧额中回表现出明显的比率低频振幅(Fractional Amplitude of Low-Frequency Fluctuation,fALFF)的下降(Liu et al., 2013),在左侧枕中皮层,右侧顶下小叶, 右侧楔前叶表现出局部一致性(Regional Homogeneity, ReHo)的上升(Liang et al., 2013)。虽然传统结构和功能研究发现了一些异常的脑区, 但是这些脑区结果往往分布广泛,难以从整体上理解和探讨抑郁症病人的病理性特征。

    人脑是一个相互连接的复杂系统, 以往抑郁症研究的发现仅仅是情感障碍病理改变这一只“大象”的一部分(受疾病影响的部分脑网络)(Hulshoff Pol & Bullmore, 2013)。近年来的研究表明, 人类大脑的结构和功能网络符合复杂网络模型(Chen, He, Rosa-Neto, Germann, & Evans, 2008;Salvador et al., 2005), 因此作为一个强大的复杂系统分析方法, 复杂网络分析在临床上被应用于探索精神类疾病患者在各种图论分析指标上的异常(Menon, 2011)。

    本文首先介绍了基于图论的脑网络分析的基本理论和方法, 其次总结近年来该方法在抑郁症研究中取得的进展, 进而分析了现有研究中基本结果和潜在不足, 最后展望了未来可能的发展方向 ......