老年抑郁癥的精神影像學客觀標記物及其臨床應用

王欣越 楊媛

近年來，隨著我國人口的老齡化，老年抑郁癥發病率逐年上升，國內抽樣調查顯示老年抑郁障礙的患病率達10.56%。雖然有大量的老年抑郁癥相關的基礎與臨床研究，但抑郁癥生物標記物和有效治療這幾個重要的臨床科學問題至今仍沒有取得關鍵性的突破。探究老年抑郁癥獨特的生物標記物，對于篩查老年易感人群并進行預防性治療、早期診斷老年患病人群、預測以及評估患病人群的治療效果有重要作用。本文對老年抑郁癥的精神影像學生物標記物的特征進行總結，綜述老年抑郁癥神經影像特點以及其特有的精神影像學客觀生物標記物研究，同時探究老年抑郁癥生物標記物應用于臨床診斷以及療效評估的前景。

1 老年抑郁癥的生物標記物研究進展

分析病理機制有助于尋找潛在生物標記。以往有三種假說探究老年抑郁癥的病理機制，分別是退行性假說、血管假說、炎癥假說。受到抑郁癥異質性的影響使得某些機制在某亞組中表現更為突出，同時受到多重生物機制的影響使得某些機制更突出，導致三種不同假說的生物標志物不能在臨床實踐中達到足夠的靈敏度和特異性，與潛在的病理生理學的關系尚不清楚，因此作為臨床的生物標志物的潛力有限。

隨著影像學技術迅猛發展，精神影像學（尤其是MRI）符合疾病相關性、可遺傳性、狀態獨立性、共分離、家族相關性五個生物標記物的標準，具有與癥狀相關的生理病理基礎，具備非侵入性以及相對穩定性的特點，可以客觀標記從系統至亞細胞結構與功能的改變。腦MRI研究搭建了從基因、分子到臨床表型的橋梁，因此可考慮將腦MRI作為老年抑郁癥的生物標記物[1]。

2 老年抑郁癥的精神影像學研究進展

結構MRI大量文獻表明老年抑郁癥的前額-紋狀體-邊緣網絡存在腦容量以及灰質體積發生變化，常表現為眶額葉皮質、前扣帶回、海馬、豆狀核等腦區的異常。Du M等[2]研究顯示右側豆狀核延伸至海馬、海馬旁回、杏仁核的灰質體積減少，而且該結果具有高度可重復性，且伴有雙側額內側回、胼胝體下回灰質體積減少，以及舌回灰質體積的增加。Sexton CE等[3]發現海馬體積減少具有較小但顯著效應，同時發現眶額葉皮層、殼核和丘腦的體積減少。DTI大量數據支持前額-邊緣網絡中的微結構白質異常與老年抑郁癥發病機制有關，包括前后扣帶皮層、前額葉皮質、島葉、海馬和海馬旁回等區域[4]。Wen MC等[5]薈萃分析發現老年抑郁癥組顯示位于前緣和邊緣網絡的背側前額葉皮質（DLPFC）和鉤束（UF）具有較低的分數各向異性，研究支持前額和前額到邊緣白質塊的破壞有助于老年抑郁癥的發病機制。功能MRI能對特定的大腦活動的皮層區域進行準確、可靠的定位，且能實時跟蹤信號的改變。一項研究發現GD組雙側ECN和皮質下DMN以及左側ECN和SN腦島組分之間的網間連通性降低，左側ECN和后DMN以及左側ECN與SN組分之間的網絡間連接增加[6]。眾多研究關注多模態成像與非成像測量相關性，研究支持DMN、ECN、SN的連接性存在異常，與相關測評量表（如：GDS、HAM-A、mdrs-2 Init/ Pers）成線性相關關系，提供新臨床思路。

3 老年抑郁癥精神影像學與其臨床應用

生物標記物是遺傳基因到疾病臨床表現型之間的橋梁，其特點之一是疾病相關性與狀態獨立性，除了可以通過一定刺激監測其變化，還能解釋疾病臨床表現型。使用老年精神影像學解釋老年抑郁癥的癥狀，同時也能預估治療療效以及調整治療方案。

老年抑郁癥患者主要臨床癥狀為情感性精神障礙、認知功能障礙以及軀體不適，常表現為情緒低落淡漠、注意力下降、記憶力反應時間減緩、失眠、自殺行為等。Wang L等[7]認為dACC中的活化降低可能是急性認知功能障礙或縱向認知功能障礙或兩者的指標，支持dACC在異常任務執行活動中的激活減少可作為老年抑郁癥持續性認知障礙的生物標志物。

在診療的評估上，老年抑郁癥的治療方面有抗抑郁藥相關的治療、電驚厥治療、經顱磁刺激等，常采用上述物理、化學、心理治療聯合應用的方法[8]，發現老年抑郁癥的治療效果與腦區以及腦網絡的變化也密切相關。一項研究支持紋狀體的FC增加與較差的治療反應也有關，可考慮將其作為GD治療反應神經生物標志物，同時DMN的連通性變化提示抗抑郁藥物治療可能的正常化效果[9]。

4 小結與展望

我們支持以功能MRI為主，DTI以及結構MRI等影像學方法為輔對老年抑郁癥的診斷以及預后預測。老年抑郁癥與神經環路功能失調相關，包括背側扣帶回、背外側和腹外側前額葉皮質、海馬、杏仁核、紋狀體等區域，同時支持DMN失活或者過度激活都與老年抑郁癥網絡機制相關，且與臨床表現以及治療預后呈一定關系，可以考慮將上述環路以及腦網絡功能性連接變化作為生物標記物。隨著老年抑郁癥精神影像學研究的日益增多，依賴人腦處理冗雜巨量的腦區數據存在較高的工作強度、較低的處理效率、較高的犯錯率等問題，同時目前尚存受試者腦區變化敏感性、特異性、可重復性達不到臨床應用的標準，不同設備收集的數據兼容性差等問題，難以開展多中心的大樣本集成性研究聚焦和驗證其結果。因此未來有必要使得研究結果進入“大數據”時代，對大量動態的實驗數據建立新模型，從而獲得具有新價值的結論。

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