通过对一小组患者进行一年半的持续脑扫描，威尔康奈尔医学院的研究人员发现了一种独特的神经元互动模式，这可能使某些个体在发展抑郁症方面更为脆弱。
该研究于9月4日发表在《自然》杂志上，展示了一种有前景的“深层扫描”方法，这可能有助于预测某人经历抑郁症和其他心理健康障碍的可能性，从而可能导致创新的治疗策略。
多年来，神经科学家们利用功能性磁共振成像（fMRI）来识别脑活动模式，通过追踪血流变化。这项技术被证明对研究个体的大脑组织至关重要。
然而，脑活动不仅在不同个体之间变化，在同一个人的身上也会随时间变化。这种变异性对抑郁症等状况的研究提出了重要挑战。威尔康奈尔医学院Feil家庭大脑与心理研究所的精神病学和神经科学教授、资深作者康纳·利斯顿博士指出：“抑郁症本质上是一种发作型精神疾病，涉及低情绪的阶段与感觉良好的时期交替出现。是什么机制控制这些时间上的过渡？”他提出了这个问题。
某些个体是否容易患抑郁症？
为了进一步研究，研究人员招募了一些临床诊断为抑郁症的个体，以及一个更大群体的没有这种症状的个体，在几个月内多次使用fMRI扫描他们的大脑。
这种深层扫描方法的发现表明，许多抑郁症参与者的显著性网络——大脑中处理奖励和优先注意力的区域——与没有临床抑郁症的人相比，显著更大。研究发现，这个显著性网络在抑郁组中几乎达到了两倍的大小。
“显著性网络的扩大似乎增加了发展抑郁症的风险；这种效应的强度超过了fMRI研究中通常观察到的，”利斯顿博士表示，他也是纽约-长老会/威尔康奈尔医学中心的一名精神科医生。
研究人员与一个大型国际团队合作，分析了数百名其他患者的数据，这些患者的脑扫描频率较低。他们的发现表明，在童年时期显著性网络较大的个体在生命后期面临抑郁的可能性更大，这表明他们可能对这种疾病有易感性。
未来方向
先前的研究已经建立了显著性网络与大脑奖励处理能力之间的联系。“这个网络与抑郁症之间的联系是合理的，因为这种状况的核心症状是快乐缺失，或无法从日常经历中获得快乐，”威尔康奈尔医学院精神病学系的神经科学助理教授、研究的首位作者查尔斯·林奇博士解释道。
虽然研究人员强调在这些结果能够直接应用于临床前，需要进一步的验证和扩展，但这项研究已经对深层扫描方法提供了重要的确认。
“多年来，许多研究人员相信大脑网络在个体之间的功能是相同的，”林奇博士指出。“然而，这项研究为越来越多的证据贡献了力量，证明个体之间存在根本性的差异。”
展望未来，研究团队渴望探讨不同的抑郁症治疗如何影响大脑网络活动，并可能扩展他们的研究，纳入其他神经精神疾病。
