非情感性精神病中的功能网络比较面积与拓扑分析（FUNCATA）：一项重复性研究

为何精神病中的脑连接很重要

像精神分裂症这样的精神病通常以异常的思维或知觉来描述，但在这些症状之下，有一个关于脑网络如何组织的复杂故事。该研究提出了一个看似简单的问题：在早期精神病患者中，大脑的主要通信系统在物理布局上是否存在差异？通过放大观察活体个体的大规模脑网络的大小和位置，研究者希望找到可靠的基于大脑的标记，未来有朝一日可用于更早的检测和更个性化的治疗。

观察静息状态下的大脑

研究者使用了静息态功能性磁共振成像（fMRI），该方法在受试者安静躺在扫描仪中时捕捉缓慢的自发活动模式。这些模式揭示了远端脑区如何自然协调，形成支持注意力、运动和内向思维等日常功能的大型网络。研究团队没有依赖一刀切的大脑模板，而是采用了一种称为FUNCATA的方法，按个体划分每个人的网络。该方法测量皮层上每个网络的面积，以及其边界与由一千多名健康年轻人构建的参考图谱的吻合程度。

比较健康大脑与早期精神病

本研究对86名非情感性精神病的年轻成人和57名健康同龄人进行了考察。研究聚焦于十个主要网络，包括参与对外界关注、白日梦与自我反思以及身体运动的网络。与健康受试者相比，精神病组的背侧注意网络更大，背侧注意网络有助于集中注意相关的视觉和听觉信息；默认模式网络也更大，默认模式网络支持诸如走神等内在思维。相比之下，与基本运动和身体感知相关的感觉运动-身体网络在精神病组中往往更小。这些面积差异在幅度上为中等，并且在控制了年龄和扫描时头动后仍然存在。

当脑图谱的边界发生位移

面积本身不能说明全部问题。研究团队还询问了每个网络是否位于参考图谱所指示的“应在”位置。为此，他们引入了拓扑异常指数（Topographic Abnormality Index），用于衡量一个人网络有多少部分超出其典型区域。精神病患者在默认模式、背侧注意和扣带-操作皮层网络中表现出更大的拓扑异常，后者在维持目标和监控表现方面很重要。在某些区域，健康大脑中通常分配给某一网络的区域在精神病中更常被其他网络“占据”，暗示皮层“地盘”上存在细微的争夺。

精神病内部的不同脑型

精神病在临床上具有多样性，脑影像数据也反映出这种多样性。基于网络面积的模式，研究者在精神病组中识别出三种“生物类型”。一类亚组具有扩大的注意和语言网络，且往往具有更高的药物暴露率和更经典的精神分裂症诊断；另一类亚组的网络特征接近健康对照，但情绪症状更为突出；第三类表现为扩大的默认模式与注意网络，同时前额-顶叶和感觉运动-身体网络缩小，并伴随更多的负性症状。在这些生物类型中，网络布局的更大偏离通常与更差的认知能力相关，例如工作记忆、词汇量和情绪识别。

对精神病患者意味着什么

总体上，这些发现表明在早期精神病中，关键脑网络不仅在通信方式上不同，而且在大脑表面上确实被拉伸、收缩或移位。注意和默认模式网络的一致性增大与错位提示这些系统可能作为精神病风险的早期脑标记，而其他网络的变化可能反映疾病阶段或症状模式。尽管没有单一指标足够准确到可以诊断个体，但将个体化的网络地图与临床信息结合，最终可能有助于预测谁风险最高、谁可能对某些治疗反应最好，以及疾病如何随时间发展。

引用: Mamah, D., Chen, S., Harms, M.P. et al. Functional network comparative area and topography analysis (FUNCATA) in non-affective psychosis: a replication study. Schizophr 12, 32 (2026). https://doi.org/10.1038/s41537-026-00736-z

关键词: 精神分裂症, 脑网络, 静息态功能性磁共振（fMRI）, 早期精神病, 功能连接性