心理学
抑郁症在大脑中有个一致标记，即使没有症状
研究发现抑郁症患者大脑中某网络比常人更大，并且不会随症状消失而变化。
抑郁症的症状可能反复出现或消失，但新证据表明，大脑中与抑郁症相关的连接模式可能终生保持不变。迄今为止规模最大的成像研究发现，抑郁症患者大脑中负责将注意力引向刺激的某个神经网络几乎是常人的两倍大，并且即使当患者不再感到抑郁时，该网络依旧保持这种状态。
这一结果向确定抑郁症的生物标志物迈进了一步，目前抑郁症的诊断主要依赖问卷调查。然而，研究作者指出，在将其应用于临床之前，还需要在更多群体中验证该发现。该研究今天发表在《自然》杂志上。
网络连接
功能性磁共振成像(fMRI)技术让研究人员能够研究连接大脑不同部位的神经元网络，并测量这些网络之间的通信量。每个人的大脑网络结构大体相似，但也存在个体差异。
这些差异正是纽约威尔康奈尔医学院的神经科学家Charles Lynch和精神科医生Conor Liston以及他们的同事们希望研究的重点，他们试图找到与抑郁症相关的网络。然而，每次fMRI扫描仅能呈现大脑的某个瞬时状态，这限制了其对抑郁症这种动态疾病的研究效果，Liston表示。
因此，团队利用了现有的数据集，这些数据包含了多次扫描的fMRI图像：135名重度抑郁症患者和37名健康参与者。几乎每位抑郁症患者的大脑中，被称为“显著性网络”(salience network)的回路比健康人群中的大了近一倍。显著性网络是一个连接大脑其他回路的枢纽，负责在内在意识与工作记忆之间切换，并帮助大脑决定应该关注哪些环境刺激和内在情绪。
起初，研究团队以为显著性网络只有在患者感到抑郁时才会变大。因此，他们使用fMRI对多名抑郁症患者的大脑进行长达18个月的定期扫描，并在每次扫描时评估患者的情绪状况。结果显示，无论患者感到抑郁与否，每个人的显著性网络大小都保持不变。变化的是大脑区域之间的活动水平，当患者处于抑郁状态时，这些活动明显减少。研究人员甚至可以根据网络活动预测患者下周是否会经历抑郁发作。
早期预警信号
这些结果让科学家怀疑，显著性网络的扩大会增加人们患抑郁症的风险，而不仅仅是抑郁症的生物标志物。
为了验证这一点，研究团队使用了ABCD研究数据，该研究旨在追踪约12,000名9岁至成年期儿童的大脑发育情况。他们从中找出了57名13岁之前没有抑郁症、但青春期后发展出该疾病的儿童。在这些孩子9岁时，他们的大脑显著性网络就比同龄人更大。“这让我们更接近于因果关系的研究，”Liston说。
研究人员尚不清楚是什么导致了网络的扩展，但他们提出了一些可能的解释。显著性网络的扩展可能是由遗传因素导致的，因为抑郁症部分具有遗传性。或者，Lynch认为，在抑郁发作期间网络可能被过度使用，例如当患者反复思考负面刺激时，网络因此扩大。
潜在的好处
位于马萨诸塞州贝尔蒙特市的麦克莱恩医院抑郁症研究员Diego Pizzagalli对这项研究结果在不同数据库中保持一致性印象深刻。他认为，如果该研究结果得到进一步验证，儿童的显著性网络大小未来可能会被用来识别其是否有抑郁症风险，并通过早期干预来减少患病几率。
伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校的认知神经科学家Caterina Gratton对这项研究表示赞赏，尤其是其跟踪了个体随时间的变化，而不是仅仅观察大量人的数据。“这就像我们读了许多书中的一小部分，而现在我们在读整整一章，”她说。
Lynch表示，研究团队现在正调查这种网络扩展是否与其他症状与抑郁症相似的精神疾病相关，例如双相情感障碍和强迫症。“如果这种网络扩展仅与抑郁症相关，那将非常令人惊讶，考虑到抑郁症的异质性，”他说。