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精神分裂症和健康人群大数据的多模态关联分析研究

文献类型:学位论文

作者罗娜
答辩日期2019-12-03
文献子类博士
授予单位中国科学院大学
授予地点中国科学院大学
导师隋婧
关键词多模态,关联分析,精神分裂症,健康人群大数据,成人毕生发展
学位专业模式识别与智能系统
英文摘要

多模态磁共振成像技术能够从多个维度对大脑进行全方位地描述,通过融合多个模态的数据信息,能够发现与脑疾病病变相关的多模态影像、基因共变成分,弥补单模态成像技术的局限性。精神分裂症是一种高遗传的重型精神疾病,尽管研究者们已经发现精神分裂症患者存在基因、脑结构、脑功能以及认知的异常,但是对于这四者通过哪些通路而相互关联,是否存在中介调控效应,以及不同模态在不同疾病阶段的变化速率是否存在差异等问题还不够明确。本论文借助多模态脑影像、基因、认知行为等大数据,采用基于数据驱动的多模态数据关联分析方法,从多个视角深入探讨了精神分裂症病情发展与脑区损伤的关系,以及影像-基因-认知能力之间的调控关系。除此之外,通过研究健康人群大数据(n>15000)的脑结构和脑功能的一致性关联及其随年龄的变化关系,本研究从多个视角揭示了人脑发育和老化过程中脑功能、脑结构和遗传变量之间共有的以及各自独特的变化关系。本论文的主要创新性工作包括:

1) 结合了单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism, SNP)、静息态低频振幅比率(fractional amplitude of low-frequency fluctuations, fALFF)和灰质体积(grey matter, GM)三种特征,首次基于905例中国汉族精神分裂症大样本数据开展了多模态脑影像和基因融合分析。研究结果发现精神分裂症患者的GM相对于正常人在丘脑、壳核、双侧颞叶、楔叶处降低,与之共变的fALFF成分在额叶处也相较于正常人降低。同时,该影像成分与一组强调CSMD1, CNTNAP2, DCCGABBR2等精神分裂症易感基因的SNP成分显著相关;上述结果在另一独立验证集上可复现。后续相关分析发现,上述共变的影像遗传成分与描述工作记忆能力的数字广度评分正相关,且进一步地中介分析揭示了,慢性精神分裂症患者灰质体积介导了从SNP对局部脑功能的影响,进而影响了工作记忆表现。

2) 在首发未用药精分患者、慢性精分患者和正常对照三组人群比较了功能连接(functional connectivity, FC)GMSNP三个模态随病程变化速率的差异。结果发现:1)GMFC均随着病程发展表现出逐渐损伤的变化趋势,而SNP位点则不会随着疾病的发展而变化;2)精神分裂症患者的GMFC相对于正常对照在海马,颞叶和小脑处降低,且与强调了GABBR2SATB2CACNA1CPDE4B等易感基因的SNP成分相关;3)FC在正常对照和首发未用药患者之间的组间差异显著高于GM,且与病程表现出更强的负相关关系(p=0.0006)

3) 基于独立成分分析和空间相关分析,首次在包含15000+例被试的大样本上分析了脑结构与功能独立成分的空间一致性,以及上述结构-功能一致性在不同脑区子网络中的差异和随年龄变化的趋势。结果发现: 1)45组结构-功能匹配对在测试集和验证集中均表现出高一致性(皮尔逊相关系数|r|>0.25和互信息MI>0.2),提出了一个结构-功能匹配模板;2)初级皮层(尤其是感知运动网络和视觉网络)的结构-功能一致性最高,而高级联络皮层(尤其是额顶网络)的结构-功能一致性最差, 可能的原因是高级皮层相对于初级皮层发育得晚且个体间差异更大; 3)结构-功能的一致性随年龄增加呈现U型非线性变化趋势,即在大脑发育早期下降,在30岁至50岁之间达到最低点,之后开始振荡式地缓慢增加,这与人脑发育和衰老的变化规律相匹配。

4) 首次基于约6000例被试,以一岁为步长,应用独立成分分析方法和多变量线性回归模型,系统地分析了GM、结构网络相关(structural network correlation, SNC)和功能网络连接(functional network  connectivity, FNC)三种影像学特征从13岁到72岁的发展规律。结果发现:1)GM在大部分脑区随着年龄增加呈线性下降的趋势,旁海马呈倒U型的关系。小脑内的SNC与年龄呈正U型的关系,而在与默认网络和额顶网络相关的SNC主要呈倒U型的关系;2)FNC在网络内的连接与年龄呈线性下降的趋势,尤其是视觉网络和默认网络内。而网络间的连接则在早期与年龄呈线性增加的关系,比如与额顶网络和默认网络相关的连接,在晚年期间开始下降,形成一个倒U型关系。正U型关系则主要出现在腹侧注意网络和皮下核团相关的连接,这些连接在老年阶段为了弥补认知损伤会出现短暂地增加。3)SNCFNC在枕中回-脑导和楔前叶-小脑这两条连接表现出相似的变化趋势。

语种中文
页码130
源URL[http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/28378]  
专题自动化研究所_脑网络组研究中心
推荐引用方式
GB/T 7714
罗娜. 精神分裂症和健康人群大数据的多模态关联分析研究[D]. 中国科学院大学. 中国科学院大学. 2019.

入库方式: OAI收割

来源:自动化研究所

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