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科学家发现了抑郁症背后的5种隐藏大脑模式

2026-10-11 02:59:03 前沿信息 阅读

抑郁症可能并非一种单一的生物学疾病,而是隐藏在同一诊断之下的几种截然不同的大脑活动模式。研究人员在对263名抑郁症患者的研究中识别出五种大脑特征,每种特征均表现出不同的大脑区域间通讯模式,且与焦虑、创伤及药物滥用等症状存在关联。

赫尔辛基大学的研究人员调查了这一问题,并发现了一个引人注目的结果:患有相同抑郁症诊断的人可能具有截然不同的大脑活动模式。在某些情况下,大脑区域之间的交流异常强烈,而在另一些情况下,则比正常情况更弱。

抑郁症是全球主要的健康问题。根据世界卫生组织(WHO,2025年)的数据,全球约有3.32亿(5.2%)成年人受到影响。在芬兰,抑郁症是导致长期病假和残疾养老金的首要单一原因。

大脑研究揭示五种不同的抑郁症特征

为了研究与抑郁症相关的生物学差异,研究人员检查了263名被诊断为重度抑郁症患者和75名作为对照组的健康参与者的大脑活动。

分析基于功能连接性的差异揭示了五个不同的组别,功能连接性是衡量不同大脑区域活动协调程度的指标。当两个区域显示出同步活动时,表明它们作为一个更大大脑网络的一部分在协同工作。然而,更强的连接性并不一定意味着大脑功能更好。

“特别有趣的是,在同一抑郁症诊断范畴下发现了截然相反的大脑活动模式。在一些个体中,大脑区域之间的功能连接性比平时更强,而在另一些个体中则更弱,”赫尔辛基大学神经科学中心主任Satu Palva说。

 

这些差异也与特定症状相关。其中一组的参与者表现出大脑区域之间特别强的连接,同时伴有更明显的物质滥用问题。另一组则表现出较弱的连接,且创伤后应激障碍(PTSD)症状更为突出。

这些对比结果可能有助于解释为什么早期检查抑郁症患者大脑的研究有时会得出相互矛盾的结论。如果研究人员研究不同组合的患者,他们可能会观察到截然不同的模式,即使所有参与者都得到了相同的诊断。

这些发现进一步证明了抑郁症可能没有单一、一致的生物学特征。相反,这种疾病可能涉及几种不同的大脑功能模式。

与抑郁症相关的五种大脑模式

研究人员根据不同大脑区域交流的强度以及它们活动协调的频率,将抑郁症参与者分为五组。

每组都有其特征性的大脑连接模式和相关的症状:

第一组:强连接性和严重症状

 

参与者通常表现出大脑区域之间相对较强的连接。这种特征与多个领域更严重的症状相关,包括抑郁、焦虑、反刍思维以及日常生活功能下降。反刍思维是指反复沉湎于令人痛苦的想法、担忧或负面经历中。

第二组:较弱连接性和较轻度抑郁

该组的特征是大脑区域之间的交流相对较弱。与其他组相比,参与者通常经历较轻微的症状。

第三组:广泛的弱连接性和创伤症状

该组人群在大脑很大一部分区域表现出连接性降低。与创伤后应激障碍(PTSD)相关的症状尤为突出。

第四组:混合连接性和多重挑战

这种特征将某些大脑区域异常强的连接与其他区域较弱的连接结合在一起。参与者往往经历更严重的抑郁、更大的物质滥用问题以及更低的整体幸福感。

第五组:最强连接性和物质滥用症状

第五组参与者的大脑区域之间的连接是研究中所有组别中最强的。物质滥用是一个尤为突出的问题,而与创伤相关的症状则不如其他组明显。

重要的是,所有五个组别与健康参与者之间也存在差异。这些区别不仅限于大脑连接的强弱。各组在涉及的大脑区域以及活动同步的频率方面也有所不同。

总而言之,这些模式表明被诊断为抑郁症的人可能会在其大脑网络运作方式上经历截然不同的变化。

以毫秒级精度测量大脑活动

为了捕捉这些差异,科学家们使用了脑磁图(MEG),这是一种检测大脑电活动产生的极微弱磁场的大脑成像技术。

与追踪与大脑活动相关的较慢变化的方法不同,MEG可以跟随电信号在极短时间内的展开过程。这使得它在研究大脑区域之间交流的时机和协调性方面特别有用。

使用MEG,研究人员记录了所有263名抑郁症参与者和75名健康对照受试者的大脑活动。

“MEG使我们能够以毫秒级精度监测大脑电活动,帮助我们更接近于了解大脑在任何特定时刻的实际运作情况。以前,抑郁症表型是使用反应较慢的方法来研究的,”Palva指出。

这种高时间分辨率使研究团队能够检查大脑活动的快速变化,这些变化使用较慢的测量技术可能难以区分。

通过研究这些快速信号,研究人员不仅能够识别连接强度的差异,还能识别大脑区域似乎在协同工作的频率差异。

大脑活动能否带来更个性化的抑郁症治疗?

这一发现为未来心理健康护理提出了一种重要的可能性:最终可能会部分根据个人的大脑活动模式来选择治疗方案。

如今,寻找有效的抑郁症治疗可能需要尝试不同的药物或疗法,并评估每种方法的效果。由于患者对同一种治疗的反应可能不同,确定最合适的方法并不总是那么简单。

大脑活动测量最终可能会提供额外信息来帮助指导这些决策。然而,研究人员强调,他们的发现尚未准备好用于临床。

“我们还没有达到可以使用大脑测量来为患者选择正确治疗的地步,但这项研究确实展示了一种可能的途径,”Palva说。

一个主要的长期目标是更好地理解特定症状与大脑网络运作方式之间的关系。将这些生物模式与患者的体验联系起来,可以帮助研究人员开发出更精确的方法来识别和表征抑郁症。

最终,这些知识可能使医生能够确定哪些疗法最有可能对个别患者有帮助,从而有可能减少治疗中涉及的试错次数。

目前,这五种大脑特征提供了一种理解抑郁症的不同方式。研究结果并没有假设一种诊断对应一种潜在的大脑活动模式,而是表明抑郁症可能涉及截然不同的生物学变化,有时甚至方向相反。

该研究是与阿尔托大学以及赫尔辛基和乌西马医院区(HUS)合作完成的。

信息来源

Story Source:

Materials provided by University of Helsinki. Note: Content may be edited for style and length.

Journal Reference:

Wenya Liu, Maria Vesterinen, Alexandra Andersson, Paula Partanen, Samanta Knapič, Joonas J. Juvonen, Felix Siebenhühner, Antti Salonen, Hanna Renvall, Risto J. Ilmoniemi, Eero Castrén, Erkki Isometsä, Dimitri Van De Ville, J. Matias Palva, Satu Palva. Magnetoencephalography oscillation-based functional connectivity identifies clinically relevant depression phenotypes. Nature Mental Health, 2026; 4 (10): 1534 DOI: 10.1038/s44220-026-00723-4

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