中新网上海6月17日电 (申海 郑莹莹)《American Journal of Psychiatry》(《美国精力病学杂志》)17日清晨在线发表了中国科研人员的一篇研讨论文。相干研讨整合灵长类动物模型和临床精力疾病患者的功效磁共振影像数据,设计猴-人跨物种的机器学习剖析流程,应用从转基因猕猴模型上学习的特点构建临床精力疾病患者的分类器模型,进而深刻解析人类自闭症和逼迫症的神经环路机制。

该研讨为精力疾病的影像学精准诊断供给了新证据,开拓了应用非人灵长类模型服务精力疾病的临床利用需求的新道路。研讨由中国科学院脑科学与智能技巧出色创新中心的王征研讨组与中国科学院主动化研讨所赫然课题组合作完成。

自闭症(ASD)是一种神经体系失调的发育性疾病,具有高度的异质性,同时自闭症患者常随同逼迫症(OCD)、注意力缺点多动症(ADHD)等并发症,这给临床诊断和病理机制研讨带来很大挑衅。非人灵长类模式动物与人类在脑构造与功效上较为接近,已成为研讨大脑高等认知功效的首选,更是探究庞杂脑疾病致病机理、研发诊疗技巧并向临床转化的优选动物模型。

目前已知与自闭症相干的致病基因有百余种,导致其遗传学病理非常庞杂。研讨人员首先应用基因工程技巧将人类自闭症基因——MECP2导入到猕猴基因组中,树立单一基因操控的转基因猕猴模型来简化模仿庞杂的人类自闭症。随后应用磁共振影像技巧对转基因和野生型猕猴进行脑部扫描,构建脑功效图谱。因为不是所有的脑区都与自闭症病理有关,研讨人员应用构造稀少的机器学习算法对脑功效图谱进行脑区筛选,辨认与MECP2基因相干的核心脑区。然后将这些核心脑区一对一映射到人类磁共振影像脑功效图谱上,提取与核心脑区相干的功效衔接特点,以此构建跨物种可迁移的分类预测模型,分辨用于人类自闭症、逼迫症和注意力缺点多动症患者的诊断分类。成果发明该模型辨认人类自闭症患者和健康被试的正确率到达82.14%,对人类逼迫症患者的分类正确率到达78.36%,性能均明显优于基于人类自闭症患者树立的预测模型,但对于人类注意力缺点多动症患者的诊断没有明显晋升。进一步剖析脑衔接图谱特点与临床症状之间的关联性,发明右侧腹外侧前额叶皮层功效衔接在自闭症和逼迫症中扮演着双重角色,为解析精力疾病的脑环路机制供给新的主要线索。

此项工作由王征研讨员和赫然研讨员共同领导博士研讨生詹亚峰和卫建泽合作完成,研讨得到中国科技部、国度自然科学基金、中国科学院、上海市和广东省的赞助。