心理所研究发现静息态社会脑网络功能连接的异常减弱了精神分裂症患者和高社会快感个体的现实社会网络-尊龙凯时网址

科研进展

心理所研究发现静息态社会脑网络功能连接的异常减弱了精神分裂症患者和高社会快感个体的现实社会网络

来源:心理研究所发布时间:2021-10-14

  精神分裂症是一种复杂脑疾病,患者会表现出严重的社会功能缺损。类似但减弱的社会功能缺损同样在一些具有例如社会快感缺失等特征的亚临床群体中发现。 

  中国科学院心理健康重点实验室应用认知神经科学实验室陈楚侨研究组研究发现,精神分裂症患者以及高社会快感缺失个体的社会脑网络及其与社会网络特征的相关关系均存在缺损。但是,此前研究运用感兴趣区的分析方法未能充分地探究脑功能连接与现实社会功能之间的复杂关系。同时,社会脑网络特征能否预测现实社会网络特征目前尚不明确。 

  为了解决上述问题,陈楚侨研究组的科研人员开展了两项针对社会脑网络与社会网络特征关系的研究,分别在精神分裂症患者中探究社会脑网络关键节点联结的功能连接的预测作用,以及在高社会快感缺失个体中探究社会脑网络功能连接的纵向预测作用。 

  第一项研究中,研究者首先招募了49名精神分裂症患者与27名健康对照组被试参加静息态功能磁共振扫描,且同时填写一系列测量社会网络大小的问卷。研究结果发现,左侧颞极为社会脑网络中唯一的关键节点,两组中与关键节点联结的功能连接强度显著高于社会脑网络中其他功能连接强度。同时,精神分裂症患者中关键节点联结的功能连接对于现实社会网络特征的预测作用存在降低现象。更重要的是,研究者进一步招募了30名精神分裂症患者与28名健康对照组被试进行相同的测试流程和数据分析,相同的研究结果在这个独立样本中得到了验证。 

  第二项研究中,研究者招募了22对高社会快感缺失和低社会快感缺失组被试。所有被试在基线参与静息态功能磁共振扫描并完成一系列测量社会脑网络特征的问卷。在间隔21个月后,被试被邀请再次填写社会网络问卷。研究结果发现,基线静息态社会脑网络特征能预测两组被试社会网络特征的改变。高社会快感缺失组中,基线静息态社会脑网络的拓扑特征能预测个体现实社会网络特征的改变;而在低社会快感缺失组中,基线静息态社会脑网络的功能连接强度能预测个体现实社会网络特征的改变。研究结果同时表明,以右侧眶部额下回为中心的功能连接成分对于全组社会网络改变的预测结果最佳。 

  总的来说,这两项研究表明,以左侧颞极为中心的脑区是支持复杂社会行为的社会脑网络关键节点。相比于其他功能连接,精神分裂症患者中关键节点联结的功能连接缺损,影响了其对于现实社会功能的预测作用。社会快感缺失个体的追踪研究进一步表明,类似的社会脑网络特征能预测社会快感缺失个体社会网络特征的纵向发展变化,特别是以右侧眶部额下回为中心的功能连接。这些研究发现对于指导精神分裂症谱系社会功能缺损的非药理性干预治疗具有重要意义。 

  此项研究由国家重点研发计划,北京市科学技术委员会基金,北京市科委领军人才的资助,以及中国科学院心理健康重点实验室的支持。 

  两项研究已分别在线发表于european archives of psychiatry and clinical neuroscienc psychiatry research neuroimaging

 

  论文信息:

  zhang, y. j.#, li, y.#, wang, y. m., wang, s. k., pu, c. c., zhou, s. z., ma, y. t., wang, y., lui, s. s. y., yu, x., chan, r. c. k.* (in press). hub-connected functional connectivity within social brain network weakens the association with real-life social network in schizophrenia patients. european archives of psychiatry and clinical neuroscience.  

  zhang, y. j., cai, x. l., hu, h. x., zhang, r. t., wang, y., lui, s. s. y., cheung, e. f. c., chan, r. c. k.* (2021). social brain network predicts real-world social network in individuals with social anhedonia. psychiatry research neuroimaging, 317, 111390.  

    

  相关文章: 

  zhang, y. j.#, pu, c. c.#, wang, y. m., zhang, r. t., cai, x. l., zhou, s. z., ma, y. t., wang, y., cheung, e. f. c., lui, s. s. y., yu, x.*, chan r. c. k.* (2021). social brain network correlates with real-life social network in individuals with schizophrenia and social anhedonia. schizophrenia research, 232, 77-84. 

 


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