老年抑郁症状患者结构-功能连接耦合的改变：多模态神经影像揭示注意与边缘网络异常

　　本研究针对老年抑郁症状的神经机制，利用多模态神经影像技术（dMRI/rs-fMRI）首次系统揭示了结构-功能连接耦合（SFC）在腹侧注意网络（VAN）和皮层下网络（SCN）的异常增强现象。通过对830名老年人群的分析，发现代谢性疾病（如高脂血症、糖尿病）和睡眠障碍患者存在特异性SFC改变模式，且左杏仁核SFC与症状严重度呈倒U型关联。该研究为老年抑郁的精准干预提供了新型神经标记物，对推动个体化临床管理具有重要意义。

　　

随着全球老龄化进程加速，老年抑郁症状已成为严峻的公共卫生问题。研究表明，约15%的老年人存在临床意义的抑郁症状，这些症状不仅显著降低生活质量，更与认知功能下降、残疾风险增加和死亡率上升密切相关。然而，老年抑郁的神经机制至今未明，其诊断和治疗面临巨大挑战——症状常被误认为正常老化表现，或与慢性疾病症状相混淆，导致大量患者未能获得及时干预。

传统研究多集中于单独分析大脑结构或功能异常，却忽视了二者间的动态交互作用。事实上，大脑的结构连接（白质纤维通路）与功能连接（神经活动同步性）之间存在精妙的耦合关系，这种被称为结构-功能连接耦合（Structural-Functional Connectivity Coupling, SFC）的指标，正成为理解脑网络障碍的新视角。在青年抑郁患者中，SFC异常主要出现在默认模式网络（Default Mode Network, DMN），但在老年群体中这种模式是否成立？常见的老年共病（如高血压、糖尿病、睡眠障碍）又如何影响SFC模式？这些问题亟待解答。

在此背景下，北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室李婷团队在《Psychological Medicine》发表最新研究，通过对830名老年人进行多模态神经影像扫描，首次系统描绘了老年抑郁症状患者的SFC改变图谱，并深入解析了共病对神经机制的调控作用。

研究采用多中心协作模式，样本来源于北京老龄化脑重塑倡议（Beijing Aging Brain Rejuvenation Initiative）数据库。关键技术方法包括：1）基于弥散张量成像（DTI）和静息态功能磁共振（rs-fMRI）的多模态数据采集；2）使用Brainnetome图谱（246个脑区）构建个体化结构连接与功能连接矩阵；3）采用Spearman等级相关计算区域级SFC值；4）通过泛化可加模型（GAMs）解析SFC与抑郁症状进展的非线性关系；5）采用自旋检验（spin-based permutation）进行空间统计学验证。

研究结果

一、抑郁老年群体呈现SFC广泛增强

与健康对照组相比，抑郁症状组在66个脑区显示SFC显著增高，18个脑区降低。异常区域主要集中于腹侧注意网络（Ventral Attention Network, VAN）（67.6%富集，p=0.01），其中双侧颞下回（Inferior Temporal Gyrus, ITG）的SFC增高最为显著。这一发现与青年抑郁患者的DMN主导异常模式形成鲜明对比，提示老年抑郁可能存在独特的网络级病理机制。

二、共病群体展现异质性SFC模式

通过亚组分析发现，代谢性疾病与睡眠障碍显著改变SFC分布：

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  高脂血症抑郁亚组：左旁中央叶SFC特异性增高（partial η2=0.022）
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  糖尿病抑郁亚组：左背外侧前额叶（Lateral Superior Frontal Gyrus）、左腹侧岛叶（Ventral Insula）及左丘脑前部（Rostral Thalamus）出现耦合增强
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  睡眠障碍抑郁亚组：右海马旁回（Parahippocampal Gyrus）和左背侧岛叶（Dorsal Insula）SFC增高，而双侧颞叶和枕叶视觉处理区SFC显著降低
  这些发现证实了老年抑郁的神经基础具有高度异质性，不同生理疾病通过 distinct 的神经通路加剧抑郁症状。

三、SFC动态变化揭示症状进展轨迹

最具突破性的发现来自SFC与抑郁严重度（GDS评分）的非线性关联分析。35个脑区的SFC随症状进展呈现动态变化，其中41.7%富集于皮层下网络（Subcortical Network, SCN）。左杏仁核（Left Amygdala）展现出典型的倒U型曲线：在轻度至中度抑郁阶段（GDS<10），SFC随症状加重而增强，可能代表代偿性机制；当进入重度抑郁阶段（GDS>10）后，SFC出现显著解耦，反映神经代偿机制的崩溃。这种动态轨迹为早期识别抑郁进展提供了敏感生物标志物。

结论与展望

本研究通过创新性地应用SFC分析框架，揭示了老年抑郁症状的三层核心机制：首先，VAN网络的SFC普遍增强表明老年抑郁患者存在注意力控制功能障碍，其神经基础可能源于白质结构对功能活动的过度约束，导致认知灵活性下降；其次，代谢性疾病和睡眠障碍通过不同神经通路调控抑郁表现，这解释了临床异质性并为精准分型提供依据；最后，左杏仁核SFC的倒U型变化轨迹首次描绘了抑郁进展的神经动态学特征，为早期干预提供了时间窗指导。

研究的临床意义深远：SFC指标既可作为客观生物标志物辅助诊断，又能通过亚型特异性模式指导个体化治疗——例如对代谢异常抑郁患者优先调控胰岛素抵抗，对睡眠障碍抑郁患者加强睡眠管理。未来研究可纵向追踪SFC动态变化，并探索神经调控技术（如经颅磁刺激）对异常耦合模式的修复作用。

这项工作不仅深化了对老年抑郁神经机制的理解，更开创了多模态脑网络耦合分析在精神疾病研究的新范式，为推进老年脑健康精准医疗奠定了坚实基础。