功能 MRI 在精神疾病亚型分型中的应用：一篇综述
神经元与认知
2020-07-02 v1
摘要
精神疾病历史上仅使用症状信息进行分类。随着新技术使研究者能够更直接地探究大脑机制，对既定病理背后机制性原理及病因重定义的兴趣大幅增加。这对寻求数据驱动方法以改善个体诊断、预后和治疗选择的精准医学领域尤为具有吸引力。在此我们旨在系统分析功能 MRI 在阐释精神疾病生物型以及解释通过对症状或生物标志物数据应用无监督学习所获亚型方面的使用情况。我们检索了现有文献中功能 MRI 用于获取或解释精神疾病亚型的应用。采用 PRISMA 指南筛选检索所得研究，并应用主动学习框架 ASReviews 进行文章优先级排序。在符合纳入标准的 20 项研究中，5 项使用功能 MRI 数据解释症状衍生的疾病簇，4 项用于解释源自 fMRI 以外生物标志物数据的簇，11 项直接对 fMRI 进行聚类。重度抑郁症和精神分裂症是研究最多的两种疾病，其次为 ADHD、精神病、自闭症和早期暴力。未检索到跨诊断研究。尽管对精准医学和数据驱动疾病亚型分型的兴趣正在上升且精神病学也不例外，但迄今为止功能 MRI 数据的无监督分析并不一致，在数据收集与集中化、流程标准化与模型验证以及方法改进方面仍有大量工作待完成。fMRI 在跨诊断精神病学领域的应用仍基本未被探索。
引用
@article{arxiv.2007.00126,
title = {Functional MRI applications for psychiatric disease subtyping: a review},
author = {Lucas Miranda and Riya Paul and Benno Pütz and Bertram Müller-Myhsok},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.00126},
year = {2020}
}
备注
16 pages, 2 figures, 3 tables