導讀 佐治亞州立大學 TReNDS 中心的科學家領導的新研究發(fā)現(xiàn)，與年齡相關的大腦模式變化與患精神分裂癥的風險相關。這一發(fā)現(xiàn)可以幫助臨床醫(yī)生更...
佐治亞州立大學 TReNDS 中心的科學家領導的新研究發(fā)現(xiàn)，與年齡相關的大腦模式變化與患精神分裂癥的風險相關。
這一發(fā)現(xiàn)可以幫助臨床醫(yī)生更早地識別患精神疾病的風險并改善治療選擇。該研究發(fā)表在《美國國家科學院院刊》上。
這項研究是巴里阿爾多莫羅大學、利伯大腦發(fā)育研究所和佐治亞州立大學神經(jīng)影像和數(shù)據(jù)科學轉(zhuǎn)化研究三機構(gòu)中心 (TReNDS) 專家合作的一部分。
該研究使用了 TReNDS 中心開發(fā)的新分析方法。研究人員使用一種名為 Neuromark 的混合數(shù)據(jù)驅(qū)動方法從神經(jīng)影像數(shù)據(jù)中提取可靠的大腦網(wǎng)絡，然后在研究中對其進行進一步分析。
研究人員首先使用功能性核磁共振掃描 (fMRI) 來檢測與年齡相關的大腦連接變化及其與精神分裂癥風險的關系。該研究確定了青春期末期和成年早期患精神病的高危人群。
使用這種新穎的方法來處理現(xiàn)有的功能神經(jīng)影像數(shù)據(jù)集，在大腦區(qū)域如何相互溝通的背景下，在理解精神分裂癥的遺傳和臨床風險方面取得了突破。
TReNDS 中心主任、杰出大學教授文斯·卡爾霍恩 (Vince Calhoun) 表示：“這項研究結(jié)合了 9,000 多個數(shù)據(jù)集，使用了一種自適應計算功能性大腦網(wǎng)絡的方法，同時還允許我們在個體之間進行總結(jié)和比較。”
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