EEG靜息態(tài)大尺度腦網(wǎng)絡動力學與抑郁癥狀有關(guān)

背景：之前少數(shù)抑郁癥患者靜息態(tài)腦電圖微狀態(tài)的研究表明，相較于正常被試，患者的微狀態(tài)時域特征有所改變。我們檢驗了微狀態(tài)的時域特征是否可以捕捉到與抑郁癥相關(guān)的大尺度腦網(wǎng)絡動態(tài)活動。方法：為了評估在靜息態(tài)大尺度腦網(wǎng)絡動態(tài)與抑郁癥之間的可能的關(guān)系，我們對19名雙相情感障礙、抑郁癥以及復發(fā)性抑郁癥的中度到重度抑郁癥患者進行了EEG微狀態(tài)分析，19名健康被試作為控制組進行對照。結(jié)果：微狀態(tài)分析揭示了六種微狀態(tài)（A-F）在被試間的全腦聚類上。在微狀態(tài)的時間特征上沒有組間的差異；在病患組，在Montgomery–?sbergDepression量表上顯示更高的抑郁癥狀與更高的微狀態(tài)A的出現(xiàn)率相關(guān)。（斯皮爾曼等級相關(guān)，r=0.70，p<0.01）結(jié)論：我們的結(jié)果表明，觀測到的靜息態(tài)EEG微狀態(tài)參數(shù)的個體間差異可能反映了抑郁癥發(fā)作期間與抑郁癥有關(guān)的大尺度腦網(wǎng)絡動態(tài)的改變。需要在更大的隊列中進行復制，以評估微狀態(tài)分析方法在個體水平上客觀評估抑郁癥的作用。本文發(fā)表在Frontiers in Psychiatry雜志。(可添加微信號siyingyxf或18983979082獲取原文，另思影提供免費文獻下載服務，如需要也可添加此微信號入群，原文也會在群里發(fā)布)。 思影曾做過多期關(guān)于微狀態(tài)相關(guān)的文章解讀，可結(jié)合閱讀，增加理解（直接點擊，即可瀏覽，加微信號siyingyxf或18983979082獲取原文及補充材料）：

靜息態(tài)EEG微狀態(tài)：現(xiàn)狀及未來發(fā)展方向

研究全腦神經(jīng)網(wǎng)絡時間動態(tài)的工具：腦電微狀態(tài)介紹

腦電靜息態(tài)腦網(wǎng)絡：微狀態(tài)源定位

利用腦電和功能磁共振成像(fMRI)捕捉自我生成、任務啟動的思維的時空動態(tài)

BRAIN:腦電微狀態(tài)+fMRI:路易體癡呆的動態(tài)腦功能障礙及其起源

介紹

重度抑郁癥（Majordepressivedisorder，MDD）和雙相情感障礙具有高發(fā)病率和疾病相關(guān)的殘疾，屬于最嚴重的精神疾病。盡管有越來越多的證據(jù)表明情緒障礙的譜系概念，并且即使近年來開發(fā)了先進的神經(jīng)影像學方法，抑郁癥的基本病理生理機制仍然知之甚少。靜息態(tài)功能磁共振（fMRI）的研究證據(jù)指出MDD中存在大尺度靜息態(tài)腦網(wǎng)絡的破壞，而不是離散的腦區(qū)損傷。與抑郁癥的神經(jīng)生物學模型相一致，許多靜息態(tài)的fMRI研究表明，MDD患者的額葉皮層功能下降，邊緣系統(tǒng)功能增加。大尺度腦網(wǎng)絡的功能異常包括額頂網(wǎng)絡和以腹側(cè)紋狀體為中心的獎賞回路的低連通性。最近的報告表明在首次發(fā)病的未服藥的MDD患者中，額葉和齒狀突起網(wǎng)絡之間的功能連接減少。此外，默認網(wǎng)絡的超連通性和杏仁核與情感顯著網(wǎng)絡的超連通性被證明是抑郁癥的特征。

一般來說，大尺度網(wǎng)絡在亞秒級的時間尺度上動態(tài)地重新自我組織以實現(xiàn)高效的運作。大尺度神經(jīng)網(wǎng)絡在時域上的快速動力學變化，無法在fMRI技術(shù)的低時間分辨率下獲得，但可以通過分析EEG微狀態(tài)的時域特征來研究。頭皮腦電圖測量大腦中神經(jīng)元活動產(chǎn)生的電位，其時間分辨率為毫秒級。分布在頭皮上的足夠數(shù)量的電極，即高密度腦電圖（highdensity-EEG，HD-EEG），可以重建代表全腦活動的頭皮電位圖。地形圖的變化反映了大腦中活動源分布和/或方向的變化。早在1987年，Lehmann等人就觀察到，在無意識靜息態(tài)的腦電圖中，頭皮電位圖的地形圖在短時間內(nèi)保持穩(wěn)定，然后迅速切換為一個新的地形圖，并再次保持穩(wěn)定。忽略地形圖的極性，這些穩(wěn)定的地形圖的持續(xù)時間約為80-120ms。Lehmann稱這些短暫的穩(wěn)定時段為EEG微狀態(tài)，并將其歸結(jié)為大尺度腦網(wǎng)絡中的同步活動周期。

最近的綜述對這些微狀態(tài)的時間特征評估提供了有關(guān)大尺度腦網(wǎng)絡動力學的信息，因為這種技術(shù)考慮了從大腦皮層的所有區(qū)域記錄的信號。由于靜息態(tài)的腦網(wǎng)絡動力學可能是疾病和治療結(jié)果的重要生物標志物，微狀態(tài)分析用于這一目的非常合適。

許多研究表明，神經(jīng)精神疾病患者的EEG微狀態(tài)發(fā)生了變化，如精神分裂癥、癡呆癥、恐慌癥、多發(fā)性硬化癥等。盡管微狀態(tài)分析在檢測全腦動力學損傷方面具有潛力，但除了三項研究提供了不一致的結(jié)果外，沒有對抑郁癥患者的微狀態(tài)進行調(diào)查。利用對抑郁癥患者靜息狀態(tài)EEG的適應性分割，兩項早期研究顯示了異常的微狀態(tài)拓撲和總體平均微狀態(tài)持續(xù)時間的減少，但每秒不同微狀態(tài)的數(shù)量沒有變化。在最近的一項研究中，使用拓撲聚合層次聚類算法（topographicalatomize-agglomeratehierarchicalclusteringalgorithm），在難治性抑郁癥（treatment-resistantdepression）中，總體微狀態(tài)持續(xù)時間異常增加，而總體微狀態(tài)每秒出現(xiàn)次數(shù)減少。

為了更好地了解抑郁癥中腦網(wǎng)絡動力學的中斷和變化，開發(fā)新的和有針對性的治療方法至關(guān)重要。例如，在治療難治性抑郁癥中的深部腦刺激。此外，反映腦網(wǎng)絡動力學中斷的微狀態(tài)特征可能會被檢測為抑郁癥的候選生物標志和治療反應的預測指標。因此，我們研究的主要目的是：探索與健康人相比，抑郁癥患者在靜息態(tài)下微狀態(tài)動力學是如何受到抑郁癥影響的。我們假設(shè)抑郁癥患者在腦電圖微狀態(tài)的時間特征方面會表現(xiàn)出與健康對照組不同的微狀態(tài)動力學，如持續(xù)時間、覆蓋范圍和發(fā)生率。我們還假設(shè)，微狀態(tài)動力學將與抑郁癥的整體臨床嚴重程度有關(guān)。

材料與方法

被試：

收集了19名抑郁癥患者（年齡：M=53.0，SD=9.8；6名女性）和19名健康對照（HC）（年齡：M=51.4，SD=9.1；6名女性）的數(shù)據(jù)。教育程度分為三個等級：1=高中以下，2=高中，3=大學，抑郁癥組M=1.9，SD=0.9，HC組M=2.2，SD=0.7。兩組在性別上沒有差異，獨立樣本t檢驗也顯示兩組之間在年齡[ p>0.05]或教育[ p>0.05]上沒有顯著差異?；颊咴隈R薩里克大學醫(yī)學院精神病學系和布爾諾大學醫(yī)院招募。

患者的診斷過程有兩個步驟，并根據(jù)兩位通過認證的精神病學家的臨床評估來確診。首先，根據(jù)《國際疾病分類》（ICD-10）的研究標準進行診斷。其次，根據(jù)《精神疾病診斷與統(tǒng)計手冊》第五版（DSM-V），通過迷你國際神經(jīng)精神訪談（M.I.N.I.）來確診。

患者通常是在住院的第一周接受檢查，即在他們住院后和治療穩(wěn)定前的最短時間。所有患者都符合以下情感障礙中至少中度抑郁的標準：雙相情感障礙（F31）、抑郁癥發(fā)作（F32）和復發(fā)性抑郁癥（F33）。

患者被排除的標準是：存在任何精神或神經(jīng)系統(tǒng)的合并癥、智商<70、存在影響大腦功能的器質(zhì)性疾病、酒精依賴或其他物質(zhì)依賴。所有患者都處于用藥狀態(tài)，且接受特定藥物的個體間差異顯著?；颊咛卣魅绫?/span>1所示。對照組被試由醫(yī)生從他們的客戶數(shù)據(jù)庫中招募。對照被試由委員會認證的精神病學家進行M.I.N.I.檢查，以確保他們以前或現(xiàn)在沒有以DSM-V為標準的精神疾病。Montgomery–?sberg抑郁評分量表(MADRS)的得分和ClinicalGlobalImpression（CGI）被用來評估被試的抑郁癥狀的嚴重程度。抑郁癥發(fā)作的次數(shù)和病程的年數(shù)被用來進一步描述抑郁癥的狀況。被試在EEG檢查前24小時的用藥情況也被記錄下來。本研究是根據(jù)布爾諾大學醫(yī)院倫理委員會的建議進行的，并得到了所有被試的書面知情同意。所有被試都按照《赫爾辛基宣言》給予了書面知情同意。該方案得到了醫(yī)院倫理委員會的批準。

表1患者特征

EEG的記錄和預處理

被試被要求盡可能地保持平靜，在一個有電屏蔽的暗室里以舒適的姿勢直坐著，保持清醒閉眼放松15分鐘。所有被試在實驗中都受到監(jiān)控，如果監(jiān)控中出現(xiàn)打瞌睡的跡象，或通過檢查EEG信號發(fā)現(xiàn)存在昏睡的跡象便停止記錄。EEG使用高密度128通道系統(tǒng)（EGISystem400; ElectricalGeodesicInc., OR, USA）記錄，采樣率為1kHz，Cz通道作為采集時的參考電極。目測判斷偽跡以選擇5分鐘的EEG數(shù)據(jù)。EEG數(shù)據(jù)在1~40Hz之間進行帶通濾波。隨后，為了去除心電和眼動所產(chǎn)生的偽跡，采用基于infomax的獨立成分分析（ICA），一到兩個通道因存在大量偽跡而被刪除。

根據(jù)成分的波形、地形圖和時間進程，只去除與心電、眼動和眨眼有關(guān)的成分。清理偽跡后的EEG數(shù)據(jù)被降采樣至125Hz，并使用三維球面樣條對先前確定的噪聲通道進行內(nèi)插，重參考使用全腦平均參考。在隨后的數(shù)據(jù)分析中，EEG數(shù)據(jù)被減少至110個通道，以消除源自頸部和面部的肌電偽跡。所有的預處理步驟均使用Cartool軟件3.70完成。

微狀態(tài)分析

微狀態(tài)分析遵循標準程序。使用k-means聚類方法來估計解釋EEG信號的最佳地形圖集，聚類程序中忽略地形圖極性。為了確定最佳的聚類數(shù)量，我們使用了一個由七個獨立的優(yōu)化標準組合而成的元標準。

為了提高信噪比，只對全局場功率(GFP)局部最大值的時間點數(shù)據(jù)進行聚類。GFP是頭皮電位場強度的指標，通過計算所有電極在某時間點的標準差來得到。聚類分析首先在個體水平上計算，然后在所有被試的整體水平（患者與對照組）上計算。

在預處理后的EEG記錄的每一時刻，計算在全局水平上確定全局水平上確定的每個地形圖與單個被試的地形圖之間的空間相關(guān)性。被試的EEG中每個連續(xù)的時間點（不僅是局部場電位的峰值）被分配給相關(guān)性最高的微狀態(tài)類別，并且忽略地形圖的極性。時間平滑參數(shù)[半窗=3，強度（BesagFactor=10）]確保低GFP的噪聲不會虛假地中斷穩(wěn)定地形圖的時段。對于每個被試，隨后計算先前確定的每個微狀態(tài)的三種時間參數(shù)：

i）發(fā)生率，表示每個微狀態(tài)類別在1s中重復出現(xiàn)的次數(shù)；

ii）覆蓋率，在一個給定微狀態(tài)類別中發(fā)生的時間和；

iii）持續(xù)時間，一個給定微狀態(tài)類別連續(xù)存在的時間，以毫秒為單位。

為了評估有代表性的微狀態(tài)地形圖對原始EEG數(shù)據(jù)的解釋程度，全局解釋方差（GEV）被計算為每個微狀態(tài)的解釋方差之和，并以GFP（全局場功率）加權(quán)。

圖1：（A）靜息態(tài)EEG 110個電極中的16個子樣本;(B)全局場電位(GFP)曲線與(A)中所示的同一時期的GFP峰值(垂直線)；(C)在(B)中所示的連續(xù)GFP峰值的電位圖，數(shù)據(jù)記錄的第一個1s時段；(D)通過對GFP峰值的地形圖進行K-Means聚類而發(fā)現(xiàn)的六個最能解釋數(shù)據(jù)的聚類圖；(E)A中所示的原始EEG信號與疊加的彩色編碼微狀態(tài)時間段。腦電圖記錄的每個時間點都標有聚類圖，如（D）所示，與即時地形圖的相關(guān)性最好。所有微狀態(tài)的段的持續(xù)時間、發(fā)生率和覆蓋率都是在這樣標記的EEG記錄上計算出來的。

統(tǒng)計分析

為了研究組間差異，對每個微狀態(tài)的時間參數(shù)應用獨立t檢驗。使用錯誤發(fā)現(xiàn)率（FDR）方法進行校正。為了評估微狀態(tài)動力學與抑郁癥嚴重程度的可能關(guān)系，我們計算了所有微狀態(tài)參數(shù)與MADRS和CGI評分及發(fā)作次數(shù)的Spearman等級相關(guān)系數(shù)。

為了評估藥物治療對微狀態(tài)動力學的可能影響，我們計算了所有微狀態(tài)參數(shù)與患者在EEG測量前24小時內(nèi)接受的藥物之間的Spearman等級相關(guān)系數(shù)。

抗抑郁藥、抗精神病藥和情緒穩(wěn)定劑的攝入量以單一的順序變量表示，考慮到藥物的數(shù)量和劑量。苯二氮卓類藥物的攝入量用苯二氮卓類藥物的等效劑量表示。所有的相關(guān)性都采用了α<0.01的顯著水平。結(jié)果的統(tǒng)計學評價由軟件包Statistica'13（1984-2018，TIBCO軟件公司，版本13.4.0.14）中的程序進行。

結(jié)果

用于確定最主要地形圖的元標準顯示，六個微狀態(tài)解釋了82.6%的全局變異。四個地形圖類似于以前文獻中報道的A、B、C和D圖,我們將這些地形圖標記為A-D；兩個地形圖類似于最近確定的靜息態(tài)微狀態(tài)地形圖標記為E和F（圖2）。

兩組在任何微狀態(tài)下的任何時間參數(shù)都沒有顯著差異。抑郁癥組與對照組沒有區(qū)別（所有t的絕對值<2.5）。FDR校正后的P值（六個微狀態(tài)類的六次比較）在患者組和對照組之間的任何微狀態(tài)的持續(xù)時間上都沒有顯著性差異狀（A：P=0.39；B：P=0.39；C：P=0.30；D：P=0.39；E：p=0.77；F：p=0.68），發(fā)生率（A：p=0.13；B：p=0.92；C：p =0.92；D：p =0.92；E：p=0.13；F：p=0.29），或覆蓋率（A：p=0.44；B：p=0.75；C：p=0.44；D：p=0.75；E：p=0.16；F：p=0.44）。Spearman等級相關(guān)的結(jié)果顯示，抑郁癥的嚴重程度與微狀態(tài)A的出現(xiàn)有正相關(guān)，但與其他微狀態(tài)的出現(xiàn)沒有關(guān)系。微狀態(tài)A的出現(xiàn)與MADRS評分顯著相關(guān)（r=0.70，p<0.01；圖3），但與CGI評分（r=0.40）、病程（r=0.06）或發(fā)作次數(shù)（r=0.08）無關(guān)。抑郁癥的嚴重程度與微狀態(tài)A的持續(xù)時間或覆蓋范圍之間沒有顯著的關(guān)聯(lián)（所有r的絕對值<0.55）。Spearman等級相關(guān)的結(jié)果顯示，用藥情況與微狀態(tài)E的出現(xiàn)有顯著的正相關(guān)，但與其他微狀態(tài)的出現(xiàn)沒有關(guān)系。微狀態(tài)E的發(fā)生率與抗抑郁藥、抗精神病藥和情緒穩(wěn)定劑的攝入量顯著相關(guān)（r=0.65，p<0.01；圖4），但與苯二氮卓類藥物的攝入量無關(guān)（r=0.20）。藥物治療狀況與微狀態(tài)E的持續(xù)時間或覆蓋率之間沒有顯著的關(guān)聯(lián)（所有r的絕對值<0.45）

圖2.被試間在全局水平上確定的六種微狀態(tài)

圖3.微狀態(tài)A的發(fā)生率與MADRS得分之間的相關(guān)性

圖4.微狀態(tài)E的發(fā)生率與抗抑郁藥、抗精神病藥和情緒穩(wěn)定劑的攝入之間的相關(guān)性。

用藥量表：1，一種藥物的亞治療劑量；2，一種藥物的治療劑量；3，聯(lián)合使用一種藥物的治療劑量；4，聯(lián)合使用一種以上藥物的治療劑量。

討論

本文將靜息態(tài)大尺度腦網(wǎng)絡活動動力學以功能性EEG大腦微狀態(tài)的形式描繪出來。我們證明了微狀態(tài)的時間動力學對中度至重度抑郁癥患者的抑郁癥狀嚴重程度的個體間差異很敏感。特別是，我們表明，抑郁癥狀的嚴重程度與微狀態(tài)A的較高發(fā)生率相關(guān)。這一發(fā)現(xiàn)表明，基于微狀態(tài)分析的神經(jīng)標志物可能代表了理解抑郁癥神經(jīng)生物學的一種未開發(fā)的資源。由于EEG動力學中不存在組間差異，因此我們不知道微狀態(tài)A的較高發(fā)生率是否是抑郁癥狀的復雜表現(xiàn)，或者它是否反映了一個潛在的風險因素。這里顯示的與癥狀有關(guān)的微狀態(tài)的個體間差異需要進一步研究，以測試其在客觀抑郁癥評估中的效用。本研究是計劃對布爾諾大學醫(yī)院招募的抑郁癥患者進行的縱向研究系列中的第一個，這將有助于進一步研究微狀態(tài)參數(shù)作為藥物治療和神經(jīng)刺激方法（包括電休克療法）治療反應的可能預測因素。

只有三項研究考察了抑郁癥患者的微狀態(tài)持續(xù)時間和/或發(fā)生率。最早的研究顯示，抑郁癥組的持續(xù)時間低于對照組。在隨后的研究中，與健康對照組相比，年輕或年長的抑郁癥患者在發(fā)生率方面都沒有發(fā)現(xiàn)組間差異。與這些早期的研究結(jié)果相反，最近證明，與健康人相比，耐藥的抑郁癥患者的微狀態(tài)持續(xù)時間更長，發(fā)生率更低。作者認為，微狀態(tài)持續(xù)時間的延長和發(fā)生率的降低，可能反映了對抗抑郁癥治療有抵抗力的病人以前服用的神經(jīng)營養(yǎng)藥物對全腦動力學的調(diào)節(jié)作用。在目前的研究中，我們發(fā)現(xiàn)抑郁癥患者的微狀態(tài)A發(fā)生率增加的影響只與癥狀嚴重程度有關(guān)，而與組間差異無關(guān)。盡管研究中使用了不同的分析方法，但這一發(fā)現(xiàn)與之前報道的癲癇磁刺激和電休克治療后微狀態(tài)發(fā)生率的降低是一致的，實際上這可能代表了成功治療后發(fā)生率的正?；?。

然而，不同的方法可能會導致目前和以前的三項研究在微狀態(tài)持續(xù)時間方面有不一致發(fā)現(xiàn)。方法上的差異包括所檢查的頻帶不同，應用的聚類算法不同，用于擬合EEG的地形圖數(shù)量不同。

不同的研究結(jié)果也可能反映了抑郁癥的病理生理學異質(zhì)性。與目前的樣本類似，Strik等人的研究中的實驗組包括符合單相或雙相情緒障礙或癔癥標準的抑郁癥患者。另外兩項研究都集中在單極性抑郁癥，最近的一項研究甚至只限于治療耐藥的抑郁癥。關(guān)于符合抑郁癥標準的患者的癥狀變化，目前只基于臨床訪談和診斷問卷，這種發(fā)現(xiàn)的異質(zhì)性是可預期的。在目前的研究中，微狀態(tài)A的地形圖與先前參考文獻中描述的微狀態(tài)A的地形非常相似。靜息態(tài)的fMRI實驗表明此微狀態(tài)與聽覺腦網(wǎng)絡有關(guān)，涉及與語音處理有關(guān)的雙側(cè)顳上回和顳中回。

以往的溯源研究表明這種微狀態(tài)主要源于為左側(cè)顳葉和左側(cè)腦島。此外，最近有報道稱，內(nèi)側(cè)前額葉皮層和枕部的左側(cè)活動是這種微狀態(tài)的基礎(chǔ)。功能性神經(jīng)影像學研究的元分析表明，首次發(fā)病且未服藥的MDD患者的靜息態(tài)功能改變在額葉-邊緣系統(tǒng)，包括背外側(cè)前額皮層和殼核，以及默認模式網(wǎng)絡，即楔前葉和上、中顳回。存在多個fMRI研究報告了MDD患者顳上顳回的活動改變，這種改變被認為是在首次發(fā)病且未服藥的MDD患者負面情緒和認知異常處理的原因。因此，我們發(fā)現(xiàn)和顳葉活動有關(guān)的微狀態(tài)A的發(fā)生與抑郁癥狀呈正相關(guān)，與這些研究是一致的。

已有研究表明，苯二氮卓和抗精神病藥物可能會調(diào)節(jié)微狀態(tài)動力學。因此，我們觀察了藥物對微狀態(tài)E的影響。這種微狀態(tài)的地形結(jié)構(gòu)與新報道的微狀態(tài)之一非常相似，其被確定為由背側(cè)前扣帶皮層、上額和中額回以及島葉產(chǎn)生。由丘腦、額葉/前島和前扣帶皮層組成的扣帶-前島網(wǎng)絡（CON）被認為在維持警覺性或在維持知覺準備狀態(tài)方面具有核心作用。有人認為CON在抑郁癥的病理生理機制中起著重要作用，在首次發(fā)作的未服藥的MDD患者中觀察到其功能連接被破壞。由于在我們的研究中只是粗略地定義了藥物治療的狀態(tài)，所以觀察到的藥物評分和微狀態(tài)E發(fā)生率之間的相關(guān)性是否與作用于CON的結(jié)構(gòu)活動的藥理作用有關(guān)尚且存疑。

在目前的研究中，我們使用靜息態(tài)條件，而不是采用認知任務。抑郁癥不僅影響情緒和認知的心理操作，而且還影響動機過程。因此，患者和健康對照組之間的任務表現(xiàn)差異可能與不同的動機水平有關(guān)，而不是與信息處理本身有關(guān)，使用靜息態(tài)有可能避免一些與任務有關(guān)的混淆，并使無創(chuàng)神經(jīng)影像技術(shù)的應用成為測量基線大腦活動的有力工具。此外，如果本研究提出的結(jié)果導致開發(fā)一種新的抑郁癥診斷工具，基于評估靜息態(tài)的頭皮EEG工具十分易于使用，且只需要患者最簡單的配合。值得注意的是，我們的數(shù)據(jù)可能有局限性。首先，我們的樣本存在混合診斷。因此，觀察到的微狀態(tài)A的發(fā)生率與抑郁癥狀之間的關(guān)系應被視為一種狀態(tài)，而不是抑郁癥的特質(zhì)標志。其次，由于樣本量少，藥物治療的差異性大，因此不可能通過比較接受某種特定藥物的患者和不接受這種藥物的患者來研究藥物治療對微狀態(tài)參數(shù)的任何潛在影響。為了總結(jié)各種藥物作用，我們使用了一個序數(shù)變量，這只是對藥物使用情況的粗略測量。因此，應謹慎看待我們觀察到的微狀態(tài)E發(fā)生率與藥物之間的關(guān)系。

結(jié)論

這里提出的研究提供了對抑郁癥患者靜息狀態(tài)的全局大腦動力學的見解。在靜息狀態(tài)大尺度腦動力學中發(fā)現(xiàn)的抑郁癥狀相關(guān)變化提示了微狀態(tài)分析方法在客觀抑郁評估中的效用。另一方面，在個人層面使用這種分析可能具有挑戰(zhàn)性。在個體水平上測試觀察到的微狀態(tài)變化作為疾病和/或治療反應的可能生物標志物是未來抑郁癥患者研究的下一步。

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