为突破精神分裂症的早期诊断和疗效评价所面临的巨大瓶颈，来自中科院自动化所等国内外多家单位的研究人员，共同建立了基于多水平多组学的精神疾病研究框架，首次发现并从多方面验证了纹状体环路功能异常是精神分裂症精准诊疗的有效影像学生物标记。相关研究成果近日发表于《自然医学》杂志上。

　　精神分裂症是一种严重的慢性、高致残性精神障碍, 全球终生患病率约1%，给患者家庭及社会带来了沉重的负担。然而，在过去数十年间，精神分裂症的临床诊疗没有任何实质性变化，临床医生仍然依赖于基于症状的经验性判断。

　　通过解码精神分裂症患者的高维度神经影像数据，研究团队发现纹状体功能损伤可以作为一个新的生物学定量指标。该指标可以精准地从健康人群中筛查出精神分裂症患者，并预测患者未来的抗精神病药物治疗效果。不仅如此，研究团队还发现该影像学指标可以为辅助医生选择不同机制的抗精神病药物提供重要生物依据。

　　“我们的研究创新性地提出了纹状体功能异常的概念，以对精神分裂症患者的纹状体病理性功能异常进行个体化的定量评估与机制解析。”中科院自动化所研究员刘冰说。

　　基于国内多家精神科医院或科室及其他公开的神经影像数据集，研究人员验证了这个指标可以推广到不同地区、不同磁共振机器甚至其他人种中。更进一步，研究团队结合基因表达数据研究了该影像学标记的生物机制，为疾病机制的解析与新药研发提供了可能的新靶点。刘冰表示，这种新的神经影像标记在个体化精准诊断与疗效预测方面具有潜在临床转化价值，同时对理解精神分裂症等复杂精神疾病的病理具有重要意义。