上海6月17日電 (申海 鄭瑩瑩)《American Journal of Psychiatry》(《美國精神病學雜志》)17日凌晨在線發(fā)表了中國科研人員的一篇研究論文。相關研究整合靈長類動物模型和臨床精神疾病患者的功能磁共振影像數據，設計猴-人跨物種的機器學習分析流程，利用從轉基因獼猴模型上學習的特征構建臨床精神疾病患者的分類器模型，進而深入解析人類自閉癥和強迫癥的神經環(huán)路機制。
該研究為精神疾病的影像學精準診斷提供了新證據，開辟了利用非人靈長類模型服務精神疾病的臨床應用需求的新途徑。研究由中國科學院腦科學與智能技術卓越創(chuàng)新中心的王征研究組與中國科學院自動化研究所赫然課題組合作完成。
自閉癥(ASD)是一種神經系統(tǒng)失調的發(fā)育性疾病，具有高度的異質性，同時自閉癥患者常伴隨強迫癥(OCD)、注意力缺陷多動癥(ADHD)等并發(fā)癥，這給臨床診斷和病理機制研究帶來很大挑戰(zhàn)。非人靈長類模式動物與人類在腦結構與功能上較為接近，已成為研究大腦高級認知功能的首選，更是探究復雜腦疾病致病機理、研發(fā)診療技術并向臨床轉化的優(yōu)選動物模型。
目前已知與自閉癥相關的致病基因有百余種，導致其遺傳學病理非常復雜。研究人員首先運用基因工程技術將人類自閉癥基因——MECP2導入到獼猴基因組中，建立單一基因操控的轉基因獼猴模型來簡化模擬復雜的人類自閉癥。隨后利用磁共振影像技術對轉基因和野生型獼猴進行腦部掃描，構建腦功能圖譜。因為不是所有的腦區(qū)都與自閉癥病理有關，研究人員使用結構稀疏的機器學習算法對腦功能圖譜進行腦區(qū)篩選，識別與MECP2基因相關的核心腦區(qū)。然后將這些核心腦區(qū)一對一映射到人類磁共振影像腦功能圖譜上，提取與核心腦區(qū)相關的功能連接特征，以此構建跨物種可遷移的分類預測模型，分別用于人類自閉癥、強迫癥和注意力缺陷多動癥患者的診斷分類。結果發(fā)現該模型識別人類自閉癥患者和健康被試的準確率達到82.14%，對人類強迫癥患者的分類準確率達到78.36%，性能均顯著優(yōu)于基于人類自閉癥患者建立的預測模型，但對于人類注意力缺陷多動癥患者的診斷沒有顯著提升。進一步分析腦連接圖譜特征與臨床癥狀之間的關聯(lián)性，發(fā)現右側腹外側前額葉皮層功能連接在自閉癥和強迫癥中扮演著雙重角色，為解析精神疾病的腦環(huán)路機制提供新的重要線索。
此項工作由王征研究員和赫然研究員共同指導博士研究生詹亞峰和衛(wèi)建澤合作完成，研究得到中國科技部、國家自然科學基金、中國科學院、上海市和廣東省的資助。(完)
