本篇文献发表在Translational Psychiatry杂志。所发布内容旨在与大家分享学术新知促进交流学习版权归原作者或原出处所有感谢各位学者的辛勤付出与研究成果。1.引言精神病呈现出一个多层面的临床图景其特征表现为多样的症状学和疾病轨迹。近期包括此研究团队在内的研究工作已致力于使用各种亚型分析方法来阐明这种复杂性。此研究团队开创了生物型分类系统该系统使用跨越多模态生物标志物识别出神经生物学上不同的精神病亚群这些生物标志物超越了传统的诊断界限。这些生物型显示出认知缺陷、神经解剖改变和功能结局的不同模式为解析精神病的生物学异质性提供了一个框架。除了依赖于症状学和病程的传统诊断分类之外新的方法已聚焦于基于生物学和遗传学的亚型分型。基于认知的亚型分析是一种数据驱动的方法根据潜在的认知模式将个体划分为不同的亚组而不是基于传统的诊断标准对个体进行分类。这种方法有可能识别出独特的疾病过程这些过程可能与不同的机制有关而先验假设可能忽略了这些机制。认知异常是精神病的一个既定标志精神病谱系障碍患者在认知能力上存在相当大的变异性从严重功能障碍到轻微功能障碍不等。目前尚不清楚这些可识别的亚组是否具有独特的神经认知特征以及可能的的不同疾病机制。先前使用聚类分析技术探索精神分裂症谱系认知异质性的研究无论神经心理学评估的数量和类型如何一致地识别出三到五个认知亚组。研究结果通常表明存在两个极端聚类一个显示出相对完好的、与健康对照相似的认知功能另一个则以严重损害为特征。经常有关于中间亚组的报道其特征是以精神运动和执行功能缺陷为区分的中度损害。然而需要更多使用更大样本和更客观的统计方法来确定亚组的研究以阐明精神病的认知异质性模式。聚类分析技术可能因无法比较不同模型以确定哪个模型最拟合数据而受限。与大多数先前研究中使用的聚类分析中的主观先验模型选择相反应用数据驱动的混合模型方法如潜在剖面分析可以对可能影响疾病表征的潜在因素提供更客观的观察。潜在剖面分析比较多种模型结构以定量地确定最佳模型拟合。总体而言这种混合模型方法在识别潜在亚组即过度提取的偏倚以及识别表征更具代表性剖面解的潜在亚组的偏倚方面都不太敏感因此更具可推广性。此外迄今为止很少有研究探讨认知与神经生物学之间的关联以更好地理解影响异质性的疾病机制。一种新兴的生物学变异性模式呼应了在认知亚组中观察到的异质性模式。以生物学为重点的测试组合已检测到三个不同的亚组。例如在一个精神病谱系障碍患者样本中脑电图、眼动追踪和神经心理学测试表明存在不同的亚组这些亚组在灰质体积上存在差异并且跨越了临床分组。类似地基于结构磁共振成像数据在精神分裂症患者中的聚类分析结果表明存在三个不同的组别。与其他组相比“形态贫乏”组显示出更明显的皮质变薄。该组还以更严重的认知功能障碍和更明显的阳性症状为特征。探究此类亚型的神经功能相关指标有助于验证和完善认知亚型分析方法。此研究选择基于静息态的局部一致性来捕捉局部神经同步性并以稳健、简单和标准化的方式提供对大脑功能组织的洞察。该指标在精神科研究中被广泛使用因为它对与各种精神疾病相关的局部脑功能变化具有敏感性。虽然此研究团队及其他人的先前研究已利用局部一致性作为局部神经同步性的度量探究了精神病认知的神经基础但当前研究旨在揭示精神病数据驱动认知亚型。此研究的主要目标是a) 使用潜在剖面分析基于精神分裂症认知功能简明评估得出精神病的认知亚型b) 探究认知亚型之间的神经连接模式c) 将这些模式与先前建立的来自 BSNIP 组的生物学亚型以及更传统的精神障碍诊断与统计手册诊断进行比较。此研究假设认知亚型会表现出不同的认知功能障碍模式反映潜在神经回路的差异。与先前建立的生物型相比此研究预期会看到各自亚型之间既有共享的神经相关指标也有不同的神经相关指标。此外此研究进一步假设与基于症状的标准相比生物学衍生的亚组因更具同质性在揭示受损的脑连接方面将更为敏感。2.方法参与者此研究纳入了 (N 1807) 名特发性精神病患者用于主要的潜在剖面分析。男女比例约为 (50%)各患者组平均年龄范围为 34.2-38.9 岁。受试者来自 BSNIP-1 和 BSNIP-2 两个队列各中心的操作流程已标准化。分析了 717 名精神病患者和 427 名健康对照的静息态功能磁共振成像数据以探究相应认知亚组、生物型亚组和精神障碍诊断与统计手册分类亚组的潜在神经相关指标。生物型特征和亚型分类在其他地方有详细描述。研究样本的详细人口学资料见表 1a、1b。使用《精神障碍诊断与统计手册第四版-文本修订版》的结构化临床访谈确认精神科诊断。所有参与者的排除标准包括严重的医疗或神经疾病、智力障碍在广范围成就测试中智商65、当前物质滥用或依赖以及广泛的药物依赖史。健康对照的排除标准是终生有精神病或复发性情感综合征病史。此外由于精神疾病具有高度家族性且认知和电生理参数等特征在家族内传递此研究决定将该类个体的一级和二级亲属从研究的健康对照受试者中排除。使用精神病家族史筛查表确定家族史状况。。认知评估对所有参与者施测了精神分裂症认知功能简明评估以评估认知功能。精神分裂症认知功能简明评估评估的认知能力包括言语记忆、工作记忆、运动速度、言语流畅性、注意力和执行功能。每个精神分裂症认知功能简明评估子测试的 z 分数按年龄和性别分层被用作潜在剖面分析中的指标变量。尽管精神分裂症认知功能简明评估更短、更易于施测但它已被证明具有与更大、更详细的测试组合如 MATRICS 共识认知成套测验相当的信度和效度两者的强相关性(r 0.73–0.9)表明它们评估了相似的认知结构。使用精神分裂症认知功能简明评估是因为其施测效率高同时仍能捕捉到评估精神病谱系障碍一般认知功能相关的关键神经认知领域。潜在剖面分析潜在剖面分析(LPA)是一种数据驱动的混合模型方法它比较四种不同的方差-协方差结构以确定数据的最佳拟合模型。不同的方差-协方差结构可能会影响模型选择。潜在剖面分析在每组方差-协方差结构假设内同时计算拟合统计量。比较不同的约束结构可确保定量且客观地选择最优模型。为了确定最优的模型和潜在剖面的数量首先针对四种不同的方差-协方差模型结构分别估计单剖面模型。随后在每个模型结构中逐步增加剖面数量直到剖面不再可识别。模型收敛相关问题通过随机起始处理。在每组模型规范内使用若干拟合统计量来选择最佳拟合模型。优先考虑贝叶斯信息准则(BIC)和赤池信息准则(AIC)因为只要额外类别继续降低这些值较低的值即表示模型拟合度改善。似然比检验包括 Vuong-Lo-Mendell-Rubin 似然比检验(VLMR)、校正后的 Lo-Mendell-Rubin 检验(LMR)和自助法似然比检验(BLRT)也被用于确定 k 类和k-1 类之间拟合度的改善。使用近似贝叶斯因子评估模型(BF)的相对强度。对于最终的模型选择使用近似正确模型概率(cmPk)来选择每组模型规范内的最佳拟合模型即候选模型。正确模型概率提供了一个综合指标整合了来自各个拟合统计量的信息。与各自捕捉模型质量独特方面的单个拟合统计量不同正确模型概率将多个选择标准聚合为一个基于概率的指数从而在每个模型规范内提供了对模型充分性的更简洁评估。为确保稳健性首先在每个剖面内计算正确模型概率然后使用最佳、最简约的模型结构(cmP)重新计算以确定跨所有剖面的最佳模型。一旦确定了最优模型就根据其精神分裂症认知功能简明评估子测试得分的特征模式来解釈所得的潜在剖面。使用描述性统计和图形表示来表征每个潜在剖面并阐明与不同精神病亚组相关的认知特征。成像分析静息态功能磁共振成像处理。一部分受试者接受了 3D T1 加权结构扫描和单次静息态功能磁共振成像扫描。参与者被要求在扫描过程中保持睁眼、注视显示器上显示的十字准线并保持静止。使用定制头线圈垫最小化头部运动。各中心和研究的扫描协议详见补充表 1。数据预处理使用 DPABI V6.0_210501 中的高级 DPARSF 模块进行。针对每个中心分别校正所有容积切片的不同信号采集时间。然后对每个受试者的图像时间序列进行重排。个体结构图像在重排后共同配准到平均功能图像。然后将转换后的结构图像分割为灰质、白质和脑脊液。鉴于运动可能对连接性分析造成问题在不同层面进行了缓解。首先如先前研究验证所有在六个自由度中任何一个方向上移动超过 1 个体素的受试者均被排除。随后如果受试者超过 30% 的时间点其逐帧位移得分超过 0.5则被剔除。然后使用 Friston 24 参数模型从重排数据中回归掉头部运动效应。为了更好地控制生理噪声和运动生成了一个联合的白质/脑脊液掩膜从中提取前 5 个主成分并使用基于解剖学成分的噪声校正方法进行信号调整。最后在统计模型中使用逐帧位移来考虑任何残余运动。一项评估各种去噪流程的最新研究发现类似于当前研究使用的方法即 Friston 24 模型和基于解剖学成分的噪声校正方法的组合是减少静息态数据中运动伪影的最有效方法之一。此外由于血氧水平依赖信号表现出低频漂移对线性趋势进行了调整。使用快速微分同胚图像配准算法将功能数据从个体原始空间转换到MNI空间。最后对时间序列进行了时域滤波。局部一致性计算与标准化。上述预处理数据被用于计算肯德尔和谐系数按照Kendall 和 Gibbons 1990 年概述的方法进行。该系数用于评估局部一致性即特定体素的时间序列与其最近 26 个相邻体素的相似性。随后为每名参与者生成一个 Z 标准化的肯德尔和谐系数图。为了最小化噪声并考虑残余的解剖学差异使用半高全宽为 6 mm 的高斯核对所得图像进行平滑处理。使用一个已确立的基于独立成分分析的功能静息态图谱从上述预处理图中提取跨越 90 个覆盖全脑的区域节点的局部一致性估计值。此研究选择 Shirer 图谱是因为它满足了当前研究背景下的三个主要要求a) 它是基于神经认知的数据驱动功能分区b) 提供全脑覆盖c) 已在精神病群体中得到验证。这 90 个感兴趣区分属于 14 个大尺度静息态网络见补充图 1。使用 NeuroCOMBAT 对从上述区域获得的估计值进行协调。选择 NeuroCOMBAT是因为它能够建模中心/扫描仪效应同时保留非高斯数据中的生物学方差。与替代方法不同它通过在协调过程中明确调整年龄/性别/组别来保留与诊断相关的变异性这在大型神经影像学联盟中已得到验证。在此过程中考虑了 BSNIP 两个队列中所有 11 种中心和扫描仪变体的批次效应同时保留了与感兴趣生物学变量相关的方差例如年龄、性别和组别。统计分析采用多元广义线性模型分别检验协调后的局部一致性估计值与潜在剖面分析、生物型和精神障碍诊断与统计手册各水平之间的关联并调整了年龄、性别和逐帧位移。使用总体 F 分数解释关联值相应的 p 值经过FDR校正。选择FDR校正是为了有效控制假阳性结果同时避免可能掩盖真实发现的过度严格性。存活于校正后 alpha 水平 0.05 的区域在统计学上被优先用于后续对潜在剖面分析/生物型/精神障碍诊断与统计手册亚组之间差异的事后检验。使用 Tukey 方法进一步对组间事后检验的显著性进行多重比较校正。统计分析使用 SPSS v18 软件进行。完整的数据处理流程如图 1 所示。补充分析为了评估现实世界的实用性此研究探究了潜在剖面分析亚组与 Birchwood 社会功能量表之间的关联。补充分析通过以下方式评估了药物效应氯丙嗪等效剂量、抗胆碱能负担评分以及抗精神病药、抗抑郁药、心境稳定剂、锂盐和抗胆碱能药物的二元用药状态。双变量 Pearson 相关调整年龄、性别和平均逐帧位移检验了第 1 和第 2 项药物变量与局部一致性估计值之间的关联。进行简单独立 t 检验以评估局部一致性估计值与二元用药状态之间的关联。此外为了评估临床变量的差异是否影响局部一致性指标此研究在每个潜在剖面分析亚组内进行了偏 Pearson 相关调整与上述相同的变量涉及住院次数和阳性和阴性症状量表评分。所有 p 值经过FDR校正后 (p 0.05) 被认为具有统计学显著性。在脑海科技云平台中内置了静态指标分析支持用户批量处理数据并确保每一步参数设置都有据可查。此外平台的项目管理模块可清晰记录数据筛选标准、排除被试原因、分析版本等信息极大提升了研究的透明度和可复现性。感兴趣可联系咨询以及预约产品演示。3.结果潜在剖面分析四类别、类别变异性对角模型基于正确模型概率指标被确定为最优模型。模态类别分配比例接近估计的类别比例组隶属度的平均后验概率高于 0.70且熵值高于 0.80。这些指标表明四个潜在剖面分离良好个体以足够的准确性被分配到适当的剖面。补充表 3 展示了每个测试模型的拟合统计量。四个谱系在认知表现水平和各子测试的变现一致性上均存在差异图2。第一个谱系的平均子测试分数除 Token Motor 测试外均高于均值均值为-0.66。因此谱系1人数257被标记为“认知能力与对照组相当”因为整体认知表现在平均范围内。第二个谱系在大多数测试中约低于均值1个标准差但高阶语言和问题解决能力即言语流畅性和伦敦塔测试除外。因此谱系2人数774被标记为“中等1型”。接着被划分到谱系3的平均子测试分数约低于均值1.5至2个标准差谱系3被标记为“中等2型”。最后谱系4人数143在所有子测试中得分低于均值2至3个标准差其表现水平已严重进入受损范围。因此谱系4被标记为“严重受损”图1。为了进一步验证这些认知亚组事后纳入了对照组比较人数427以检验谱系分配概率。使用 BACS 子测试分数的逆对数将对照参与者按概率分配到其中一个认知谱系。值得注意的是对照组比较并未作为主潜在剖面分析的一部分。大多数对照按概率被分配到认知能力与对照组相当的谱系人数23455%和中等谱系人数15035%不到10%的参与者按概率被分配到中等2型人数409%和严重受损人数31%组这类似于正态分布。此外补充分析显示上述认知亚组与使用 Birchwood 社会功能量表评估的就业状况和总分之间存在显著关联。精神病亚型的神经相关指标共有 22 个跨越七个功能网络域的区域节点区分了认知潜在剖面分析亚组。随后的事后检验描绘了各组之间既不同又共享的连接模式。值得注意的是相对于对照组CCC 组表现出最少的连接破坏其特征是感觉运动和听觉连接减少特别是在左侧颞上回。中间 1 组和中间 2 组均表现出双侧颞上回和感觉运动皮层的听觉连接减弱。中间 1 组显示出升高的默认模式网络连接同时伴随初级和高级视觉连接的减少而中间 2 组则在前部和后部突显网络的多个节点中显示出连接的显著减少。严重受损组与中间组共享感觉运动和视觉空间连接的减少但它独特地表现出连接增加特别是在右侧执行控制网络和双侧基底节。此外多个节点也显示出基于认知的患者亚型之间存在显著的组间差异。特别是前部/后部突显网络、执行控制网络、背侧默认模式网络和高级视觉网络中的差异连接区分了两种中间亚型。生物型分析揭示了跨越六个静息态网络的 19 个节点的连接异常。与健康对照相比所有生物型亚组均一致显示出双侧听觉网络和感觉运动网络的连接减弱。B2 组中前部和后部突显节点均显示连接减少。此外B1 和 B3 组均表现出跨越执行控制、视觉、视觉空间功能域的缺陷。有趣的是默认模式网络节点的连接失调仅在 B3 组中观察到。在患者组间差异方面B1 和 B3 组在多个默认模式网络和执行控制网络节点上显示出差异连接。与其他患者组相比B2 组在突显和视觉空间网络连接方面存在差异。跨精神障碍诊断与统计手册亚型的类似分析显示与对照组相比有六个功能节点的连接受损。这些节点包括双侧听觉、感觉运动、右侧前突显和视觉空间。只有一个节点显示患者组之间存在差异连接。对上述感兴趣节点进行的局部一致性二次分析显示除与心境稳定剂使用相关的初级视觉节点距状沟外未发现局部一致性信号与药物状态存在关联经FDR校正p 0.002。此研究也未发现局部一致性信号与临床变量如住院次数、阳性和阴性症状量表评分阳性、阴性、一般及总分之间存在显著关联。此外经过协调后此研究未发现研究地点/方案对上述感兴趣节点的局部一致性信号存在显著影响经FDR校正p 0.05。4.讨论精神病中的认知损害是异质性的即使在精神分裂症内部认知正常亚群的存在也早已被认识到同时精神病中的认知和结构脑状态可能是相关的。类似地精神分裂症的遗传易感性也与认知损害相关。Touloulouou 及其同事估计大约三分之一的精神分裂症遗传风险是通过对认知的影响来介导的。此研究试图使用认知作为主要度量来梳理精神病中存在的重叠异质性并更好地将其映射到潜在的生物学构念上。此研究基于精神分裂症认知功能简明评估认知表现的潜在剖面分析发现在当前样本中存在四个不同的精神病亚组一个严重受损组、两个中间组和一个 CCC 组。潜在剖面分析拟合统计量证实上述组别是独特且充分分离的而不仅仅是聚类在认知能力的连续谱上。总体而言当前的研究结果证实了先前的报告即认知异质性是精神病患者的特征。与本研究结果一致一项最近的系统综述发现使用混合诊断组的研究中有 (80%) 发现了四聚类解决方案。先前的研究报告了不同的特征其认知功能范围从全面功能障碍到执行功能、注意力、记忆和处理速度方面的更选择性缺陷。重要且一致的是先前的报告定义了一个具有完整认知的患者子集。在精神分裂症中异质性通常归因于病因学和生物学的变异性表明存在具有不同病理生理机制的亚组。在此次研究中观察到的四个认知亚型之间的差异特别是在种族/民族差异、年龄、教育程度、估计的病前能力、社会功能以及病程/严重程度方面突显了认知功能、健康社会决定因素以及精神病谱系障碍临床病程之间的复杂相互作用。因此思考从潜在剖面分析中得出的认知亚组究竟代表了精神病谱系障碍的独特亚型还是反映了伴有共存社会不利因素的慢性疾病进展的影响这一点非常重要。认知亚型的神经相关指标重要的是此研究识别出的认知特征显示出不同的功能连接模式提示了精神病认知异质性的神经生物学基础。与对照组相比CCC 组表现出最少的连接破坏主要是在感觉运动和听觉区域有显著减少。这一发现可能与精神病中的认知韧性概念一致即某些个体保持着相对完好的认知功能和神经连接。在严重受损组中以显著较低的总体精神分裂症认知功能简明评估 Z 分数为特征其独特的尾状核/丘脑连接失调提示了纹状体和额叶-纹状体通路中的特定破坏这可能导致了这些个体认知缺陷的严重程度。近期的临床研究表明精神分裂症中多巴胺能功能的变化与联合纹状体的改变有关该区域深度参与认知和决策任务。中间组表现出复杂的、分化的连接改变模式揭示了认知功能障碍的细微神经相关指标。中间 1 亚组以中度认知表现缺陷为特征表现出升高的默认模式网络连接同时伴有视觉网络连接的减少提示了一种有利于内部聚焦过程而非外部感觉整合的神经认知转变。这与将默认模式网络过度连接与精神病中的内省偏倚和减弱的感觉-视觉参与联系起来的功能磁共振成像研究一致。尽管这种转变可能对维持执行功能具有补偿作用但这种失衡可能是中间 1 组尽管测试分数相对保持但仍存在次优现实世界功能的基础。值得注意的是尽管异常的默认模式网络连接一直是精神病研究中一致的发现并且可能是精神分裂症治疗反应的强预测因子但此研究独特地证明了这种改变可能主要适用于精神病个体中的一个子集。相比之下认知表现略低于中间 1 组的中间 2 队列显示出突显网络连接减少表明该组注意和突显处理网络可能存在改变。这可能影响该组的认知灵活性和对环境刺激的反应。突显网络作为内部导向和外部导向网络之间的动态开关的作用为该研究的中间 2 组的注意/执行缺陷提供了一种机制。突显网络连接减少可能损害了在新任务需求期间从默认模式处理中快速脱离的能力这与将前岛叶-前扣带回低连接性与持续性错误和任务切换延迟联系起来的功能磁共振成像研究一致。临床上这表明针对突显网络的干预可能在该亚组中增强认知灵活性。在两种中间亚型之间观察到的前部/后部突显网络、执行控制网络、背侧默认模式网络和高级视觉网络中的不同连接模式强调即使在认知特征大致相似的范围内也可能存在不同的潜在神经机制。这些结果支持了精神病中存在一个与不同程度认知损害相对应的神经功能障碍连续谱的观点。此外所有组中共享的感觉运动连接减少无论认知特征如何突显了一个跨越特定认知特征、在精神病谱系中常被涉及的系统内共同的神经改变。生物型的神经相关指标生物型分析为认知特征分析提供了一个互补的视角。验证生物型差异的节点中约有 (60%) 与区分认知亚型的节点重叠强调了跨认知和生物型分类的共享神经改变。鉴于精神分裂症认知功能简明评估是用于聚类原始生物型的主要指标之一这种重叠并非完全出乎意料。所有生物型中听觉和感觉运动连接的减少提示这些可能是核心的精神病特征与特定的症状特征无关。这一发现与表明感觉整合缺陷跨越精神病谱系、不限于特定亚型的文献一致。在生物型之间观察到的默认模式、执行控制和突显网络中的不同连接模式与先前强调这些网络在精神病病理生理学中重要性的研究一致。然而对组间效应的更仔细检查揭示了生物型和精神病认知亚型之间更为清晰的差异图景。通常生物型连接异常更为弥散并跨越功能域与潜在剖面分析结果形成对比后者显示出与亚组相关的破坏连接模式更具领域特异性。例如B1 和 B3 均表现出跨越执行控制、视觉和视觉空间功能域的广泛缺陷而 B2 则显示出前部和后部突显节点连接的显著减少。在这两种方法中观察到的不同模式突显了精神病神经生物学异质性的多面性。虽然生物型捕捉了更广泛的生物学破坏但使用标准化神经心理学评估进行认知亚型分析可能提供对认知功能障碍特异的神经相关指标的更精细划分这些指标似乎是功能受限的。精神障碍诊断与统计手册亚型连接与潜在剖面分析和生物型方法相比此研究对精神障碍诊断与统计手册亚型的分析揭示的分辨特征较少。SAD 与 SZ 在感觉运动连接上的孤立差异可能与 SAD 在精神病连续谱上的中间位置有关与 SZ 共享丘脑皮质过滤缺陷但缺乏慢性精神分裂症中观察到的明显皮质变薄。这种有限的分化表明传统的精神障碍诊断与统计手册界限在感觉运动整合差异之外缺乏神经生物学特异性这可能反映了感觉处理中的残留诊断区别进一步支持了越来越多的共识即传统的诊断类别可能无法最佳地捕捉精神病的神经生物学异质性。意义这些发现对理解和治疗精神病具有重要意义。认知亚型不仅仅是严重程度的变异其独特的局部一致性特征证明了这一点从而突显了精神病认知亚型分析方法的神经生物学有效性。这表明认知特征可能是研究和临床干预的有用目标通过聚焦的药理学或神经刺激干预来调节特定环路。例如在中间 1 组中进行靶向重复经颅磁刺激以重新平衡默认模式网络连接并减少自我参照思维过程。类似地在中间 2 组中使用θ爆发刺激疗法来使突显网络活动正常化可能是一个自然的选择。此外中间亚组也可能受益于根据其特定领域缺陷量身定制的补充认知矫正策略。跨精神病亚型例如在听觉和感觉运动区域识别的共享连接异常指出了潜在共同的治疗靶点无论具体的症状或认知特征如何。这与先前的研究一致该研究强调感觉处理异常是精神病病理生理学的一个基本方面预测了全局认知处理的中断。此外通过精神分裂症认知功能简明评估进行认知亚型分析是一种简单、标准化、临床可行的方法与 B-SNIP 生物型所需的更广泛的基于生物标志物的评估相比它促进了更广泛的传播和转化。此研究的结果似乎表明B-SNIP 生物型捕捉了跨越多个亚型的更广泛的神经生物学功能障碍因此在指导生物标志物研究方面可能更具信息性。另一方面认知亚型突显了更细微的领域特异性环路并且在可能适用靶向干预的情境下可能更易于使用。最后协调后中心/方案效应的缺失突显了 NeuroCOMBAT 在去除技术混杂因素同时保留生物学信号方面的有效性。虽然对心境稳定剂使用的补充分析显示与初级视觉连接(r 0.18)存在边际关联但鉴于效应较小这可能反映了药物介导的神经可塑性而非主要的疾病机制。未来的研究应探讨视觉网络稳定性是否代表伴有共病情绪调节障碍的精神病患者的治疗靶点。虽然此研究的优势在于其大样本量、通过一个简单易行的评估组合来解析认知异质性的数据驱动方法但此研究只关注了一个单一的认知测试组合。精神分裂症认知功能简明评估被设计为全局认知的简要测量而非对特定认知领域的全面评估。虽然精神分裂症认知功能简明评估有效地捕捉了广泛的认知能力但其简洁性意味着它缺乏深度来评估与精神病谱系障碍缺陷相关的认知和功能域内的多个示例。精神病中的认知功能障碍可能涉及跨多个神经系统的复杂相互作用这可能未被本研究捕捉到。未来的研究可以整合补充的神经影像学测量例如结构、弥散或任务态功能磁共振成像以更全面地捕捉认知异质性的神经生物学。最后纵向研究可以阐明这些认知亚型的时间稳定性以及它们对临床结局和治疗反应的预测效用。结论此研究提供了证据表明精神病谱系内存在不同的神经认知亚组这些亚组以独特的内在功能失连接模式为特征。数据驱动的认知亚型分析与生物学信息方法的整合为解析这些疾病中认知功能障碍背后的复杂神经生物学异质性提供了一个有用的框架。通过阐明认知亚型的神经相关指标此研究为未来开发靶向的、个体化的干预措施以及更好地理解导致精神病多样认知表现的病理生理机制指明了一条路径。解读脑海科技参考文献Meda SA, Dykins MM, Hill SK, et al. Neural fingerprints of data driven cognitive subtypes across the psychosis spectrum: a B-SNIP study. Transl Psychiatry. 2025;15(1):224. Published 2025 Jul 2. doi:10.1038/s41398-025-03422-3