与抑郁症相关的大脑接线模式

与抑郁症相关的大脑接线模式
1 Of Its Kind Has Has Has Has Has Has Has Found that Brain Network Involved in Directing Attention to Stimuli is nearly twice as big in people with depression as it is in the rest of the population - and that it remains that当一个人没有朗格感到沮丧时。
结果是抑郁症的生物标记,目前被诊断为主要使用问卷。但是作者说,他们的发现应在临床上使用之前在更多人群中进行验证。该研究今天出版了。
网络技能
称为将大脑的不同部分汇合在一起,并衡量沟通如何通过论文论文。每个人的大脑网络看起来都相当相似,但是每个人都表现出与平均水平的变化。
这些个体差异是神经科学家查尔斯·林奇(Charles Lynch)和精神科医生康纳·利斯顿(Conor Liston)的纽约市威尔·康奈尔医学(Weill Cornell Medicine),他们的同事们着手调查,希望找到与抑郁症相关的网络。但是,每一次fMRI扫描只是大脑的快照,这限制了该技术的使用 - 用于研究动态障碍搜索作为抑郁症的全力。
因此,团队体操在现有数据中包含fMRI图像的图像,这些人反复扫描了随着时间的流逝:135人患有严重疾病的人,引起严重和持久的症状;和37位健康参与者。在几乎每个患有抑郁症的人中,他们都会发现,a 几乎是控制网络的两倍。 “ https://www.nature.com/articles/d41586-024-01136-y“ data-track-category =“身体文本链接”>工作记忆,它可以帮助大脑确定哪些环境刺激和内部情绪应注意
起初,小组认为,当一个人感到沮丧时,显着性网络可能会扩大。因此,他们几乎每周几乎每周都有fMRI来扫描其他几个抑郁症患者的大脑,持续18个月,并评估了该人的感觉时间。每个人的显着网络每次都大约相同,无论该人是否感到沮丧。改变的是大脑区域之间的活动量,当该人积极抑郁时,这种活动减少了。研究人员甚至可以使用网络活动来预测一个人在下周是否患有抑郁症发作。
预警信号
结果使科学家怀疑一个更大的网络使抑郁症的风险更大,而Rashar比成为一个简单的生物标志物。
为此,ABCD研究的团队体育馆进行了测试,该研究旨在跟踪近12,000名9至Young成年儿童的大脑发育。他们确定了57名在13岁之前没有抑郁症但作为青少年发展疾病的孩子。与同龄人相比,论文儿童的年龄很九年,已经扩大了显着网络。 Liston说:“它越来越近一步,迈向了因果关系。”
研究人员不确定导致网络扩展的原因,但他们有一些想法。鉴于。林奇说,另外,该网络在抑郁发作中可能会被过度使用 - 例如,如果一个人在负面刺激上进行反思,并且会在响应中生长。
潜在的好处
迭戈·比萨加利(Diego Pizzagalli)是马萨诸塞州贝尔蒙特(Belmont)麦克莱恩(McLean)医院的抑郁症研究人员,对整个数据库的发现的一致性印象深刻。 Pizzagalli说,如果复制工作,则可以使用孩子的显着性网络的大小来确定他们是否有抑郁症的风险,以及通过治疗干预疾病的可能性。
认知神经科学家卡特琳娜·格拉顿(Caterina Gratton)在伊利诺伊大学乌尔巴纳大学(University of Illinois Urbana) - 香槟(Champaign)对这项研究印象深刻,尤其是随着时间的流逝,它追踪了很多人。她说:“我们没有阅读许多书籍的几页,而是在阅读整章。”
Lynch说,团队现在正在研究扩展的网络与其他与抑郁症共享某些症状的精神疾病相关,搜索为双相障碍和强迫症。他说:“鉴于异质性抑郁症的抑郁症是特定的,如果这种(网络扩张)特定于抑郁症,那将是非常令人惊讶的。”
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lynch,C。J. et al。自然 https://doi.org/10.1038/s41586-024-07805-2(2024)。
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