综述：通过事件相关微状态检测精神疾病中的电生理改变：一项系统性综述

　　本综述系统评估了事件相关电位微状态（ERP-microstates）分析在精神疾病研究中的应用价值，归纳了其在识别时空动态异常、克服传统峰值分析局限性的优势，并强调该方法能揭示跨诊断神经网络功能障碍，为精神障碍的生物标志物开发提供新视角。

　　

引言

精神疾病作为多因素导致的复杂疾病，其神经生物学机制一直是研究重点。事件相关电位（ERP）通过脑电图（EEG）记录，长期以来被用于探索精神疾病的电生理相关性。然而，传统的ERP峰值成分分析受限于预先选择的时间窗和电极，而微状态分析作为一种数据驱动方法，通过识别头皮拓扑结构的准稳定期，为理解大规模神经网络的时空动态提供了新工具。

方法

本系统性综述检索了PubMed、Scopus和Web of Science数据库中截至2024年5月1日的文献，筛选出17项符合条件的研究。这些研究均对精神疾病患者与健康对照组进行了ERP微状态分析，涵盖了精神分裂症、双相障碍、抑郁症、焦虑症、自闭症谱系障碍（ASD）、注意缺陷多动障碍（ADHD）及酒精使用障碍（AUD）等多种疾病。

结果

临床与实验特征

研究样本以精神分裂症为主（8项），其余涉及AUD、边缘型人格障碍（BPD）、ASD、双相障碍（BD）、恐慌症（PD）、创伤后应激障碍（PTSD）及重度抑郁症（MDD）。实验范式高度异质，包括听觉处理、视觉空间处理、面孔加工及奖赏相关任务。微状态分析多采用k均值聚类算法（8项）和交叉验证准则（10项），主要参数包括持续时间、覆盖率、发生率和全局解释方差（GEV）等。

微状态发现

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  听觉处理：精神分裂症患者早期感觉门控微状态（如P50相关MS7）持续时间延长，覆盖增加，表明早期感觉处理缺陷。

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  视觉空间处理：精神分裂症患者在Oddball任务中P300相关微状态拓扑偏移，反映顶叶至前额叶激活异常；工作记忆任务中微状态序列紊乱，提示神经网络协调障碍。

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  面孔加工：BD、BPD和ADHD患者均显示N170和P200相关微状态拓扑异常，涉及额叶-边缘系统功能失调；ASD个体在倒置面孔任务中早期微状态调制减弱，表明视觉编码缺陷。

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  奖赏处理：精神分裂症患者在奖赏预期阶段N100相关微状态强度降低；AUD患者对酒精线索的早期微状态反应延迟，提示感觉门控受损。

源定位与临床关联

九项研究结合源定位（如LORETA、LAURA），发现微状态异常对应前额叶、扣带回、颞叶及小脑等活动改变。部分研究报道微状态特征与临床症状（如恐慌发作频率、焦虑评分）及认知任务表现相关，但结果异质性较高。

讨论

微状态分析通过捕捉毫秒级脑网络动态，提供了传统峰值分析无法揭示的时空信息。其在精神疾病中的应用凸显了跨诊断的神经生理异常，如感觉处理早期缺陷和高级认知网络失调。然而，研究方法学差异（如滤波设置、聚类算法、平滑参数）限制了结果可比性。未来需标准化分析流程，建立微状态模板库，并加强与多模态神经影像的整合。

结论

微状态分析是探索精神疾病电生理机制的强有力工具，能有效识别神经网络动态异常。通过规范方法和深化临床关联研究，微状态有望成为精神障碍的生物标志物，推动个体化治疗策略的发展。