睡眠障碍与精神病临床高危人群灰质体积的纵向关联：来自NAPLS-3的MRI研究证据

　　本研究针对精神病临床高危（CHR-P）人群睡眠障碍与脑结构关联不明确的问题，通过纵向MRI分析探讨睡眠质量（PSQI评分）对丘脑、海马及小脑灰质体积的影响。结果未发现显著关联，但睡眠障碍可预测转化风险（OR=1.059），提示其作为独立干预靶点的临床价值。

　　

睡眠问题在精神疾病中极为常见，尤其是在精神分裂症谱系障碍和精神病临床高危（Clinical High Risk for Psychosis, CHR-P）人群中，约有50%的个体存在睡眠障碍。这些问题不仅严重影响生活质量，还与阳性症状恶化、认知功能受损及情绪困扰密切相关。尽管抗精神病药物可能改善部分睡眠问题，但许多患者在症状缓解后仍持续存在睡眠困难。更值得注意的是，睡眠障碍常在精神病发作前出现，并与向精神病的转化风险相关，这使其成为早期干预的潜在关键靶点。

然而，睡眠障碍与精神病风险之间的生物学机制尚不明确。一种假设认为，睡眠紊乱可能通过影响神经可塑性和突触修剪过程，引发神经炎症、HPA轴（下丘脑-垂体-肾上腺轴）过度激活以及氧化应激增加，最终导致神经元损伤和脑结构改变。尽管一些研究报道了与睡眠障碍相关的脑区灰质体积变化（如丘脑、海马、小脑等），但结果并不一致，甚至存在矛盾。此外，由于长期抗精神病药物使用和多次精神病发作等混杂因素的存在，很难厘清脑结构变化究竟是精神病固有的特征，还是由睡眠问题驱动。

为此，研究人员利用北美前驱期纵向研究（NAPLS-3）的数据，开展了首次针对CHR-P人群的睡眠障碍与灰质体积的纵向磁共振成像研究，旨在探讨二者之间的关联，并评估睡眠问题是否对脑结构具有渐进性影响。该研究最新发表于《Schizophrenia Research》。

本研究采用了多项关键技术方法：使用匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）评估主观睡眠质量；基于3T结构磁共振成像（MRI）采集高分辨率T1加权图像；采用基于体素的形态学分析（VBM）和基于表面的形态学分析（SBM）分别评估灰质体积和皮质厚度；利用线性混合模型分析纵向数据；使用自动化解剖标定（AAL）图谱和丘脑核团图谱提取感兴趣区域体积；统计控制包括年龄、性别、颅内总体积（TIV）、抑郁症状（CDSS评分）及扫描站点等因素。

3.1. 研究对象特征

基线时共纳入507名CHR-P个体和81名健康对照（HC）。CHR-P组PSQI总分显著高于HC（7.45±3.29 vs 3.65±1.99, p<0.001），抑郁症状、大麻使用率及精神病风险症状（SOPS）评分也更高。两组在丘脑、海马体积上无差异，但CHR-P组小脑体积较大（p=0.047）。

3.2. 横断面VBM分析

全脑VBM分析显示，无论在CHR-P还是HC组中，PSQI评分与灰质体积均无显著关联。该结果在纳入抑郁症状作为协变量后仍未改变。

3.3. 纵向分析

针对丘脑、海马和小脑的线性混合模型分析表明，在CHR-P组中，睡眠障碍的主效应及其与时间的交互效应均不显著（所有p>0.05），表明PSQI评分不能预测这些脑区体积的纵向变化。健康对照组中同样未发现显著关联。贝叶斯分析进一步支持了零假设。

3.4. 敏感性分析与探索性分析

排除两个可靠性较低的扫描站点后结果保持不变。探索性表面形态学分析也未发现PSQI与皮质厚度的关联。然而，逻辑回归分析显示，较高的PSQI评分可显著预测向精神病的转化（OR=1.059, p=0.038），而三个脑区的体积均不能预测转化。

本研究未能证实睡眠障碍与CHR-P或健康对照者的灰质体积之间存在横断面或纵向关联。这一“阴性”结果具有重要意义：它表明，尽管睡眠问题在CHR-P人群中高度流行且可预测转化风险，其作用机制可能并非通过宏观结构脑改变实现，而是涉及其他神经生物学或心理社会途径。此外，睡眠障碍与CHR状态之间的关联即使在控制抑郁症状后仍然存在，突显了其作为独立临床标志物的价值。

研究的局限性包括依赖主观睡眠评估（PSQI）、随访时间较短（8个月）、样本转化率较低（10.8%），以及未考察白质变化等。然而，其大规模多中心设计、纵向随访和严谨统计控制为该结论提供了稳健性。

从临床角度看，结果支持对CHR-P人群进行常规睡眠评估和早期干预。睡眠障碍作为可改变的风险因素，已成为早期预防的重要目标。未来研究应结合多模态神经成像、客观睡眠监测（如多导睡眠图）和生物标志物分析，进一步揭示睡眠与精神病风险之间的复杂机制。