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2025-05-22 10:24:49
2025-05-24
近日，華南理工大學(xué)生物醫(yī)學(xué)科學(xué)與工程學(xué)院吳凱教授團(tuán)隊(duì)與廣州醫(yī)科大學(xué)附屬腦醫(yī)院吳逢春主任團(tuán)隊(duì)合作，在精神分裂癥生物衰老機(jī)制研究領(lǐng)域取得重大突破。2025年5月，研究成果以"Biological age prediction in schizophrenia using brain MRI, gut microbiome and blood data"為題發(fā)表于《Brain Research Bulletin》。該研究首次構(gòu)建了基于腦影像-腸道菌群-血液多模態(tài)生物學(xué)特征的生物年齡預(yù)測(cè)模型，揭示精神分裂癥患者存在顯著加速衰老特征，并證實(shí)生物年齡差距（BAG）可作為評(píng)估認(rèn)知衰退和癥狀嚴(yán)重度的新型生物標(biāo)志物。
精神分裂癥作為嚴(yán)重影響認(rèn)知功能的重性精神疾病，患者常伴隨加速衰老現(xiàn)象。課題組突破傳統(tǒng)單模態(tài)研究局限，創(chuàng)新性整合140名健康對(duì)照和43名患者的腦MRI（結(jié)構(gòu)磁共振成像、功能磁共振成像、彌散張量成像）、腸道菌群及血液生化多模態(tài)生物學(xué)特征，開發(fā)了基于XGBoost算法的多模態(tài)生物年齡預(yù)測(cè)模型。研究顯示，融合多模態(tài)生物學(xué)特征的模型預(yù)測(cè)精度（MAE=2.41年）顯著優(yōu)于單一腦影像模型，并揭示了前額葉、顳葉及穹窿等腦區(qū)結(jié)構(gòu)特征對(duì)生物年齡預(yù)測(cè)的關(guān)鍵貢獻(xiàn)。
表1. 不同回歸模型的預(yù)測(cè)性能
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Features |
Feature selection |
Regression |
MAE (years) |
Coefficient of determination |
RMSE (years) |
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MRI, microbiome and blood |
- |
MLR |
5.24 |
0.40 |
6.27 |
|
LASSO |
MLR |
3.44 |
0.72 |
3.91 |
|
|
- |
Ridge |
5.12 |
0.40 |
6.26 |
|
|
LASSO |
Ridge |
2.80 |
0.76 |
3.40 |
|
|
- |
SVR |
5.06 |
0.43 |
6.18 |
|
|
LASSO |
SVR |
2.76 |
0.80 |
3.46 |
|
|
- |
RFR |
7.10 |
0.34 |
8.89 |
|
|
LASSO |
RFR |
5.58 |
0.41 |
6.94 |
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- |
Xgboost |
4.58 |
0.51 |
5.79 |
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LASSO |
Xgboost |
2.41 |
0.85 |
3.00 |
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圖1.最優(yōu)模型的預(yù)測(cè)散點(diǎn)圖及CA/BA的差異。
圖2.大腦區(qū)域圖。
研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)精神分裂癥患者的BAG較健康對(duì)照組顯著增加（p<0.001），且該差距在年輕組和老年組均持續(xù)存在。通過LASSO-CV篩選出的77個(gè)核心特征顯示：前額葉灰質(zhì)體積減少、穹窿白質(zhì)完整性下降等腦結(jié)構(gòu)改變，伴Faecalibacterium菌屬耗竭、中性粒細(xì)胞/淋巴細(xì)胞比率異常等腸-血系統(tǒng)指標(biāo)變化，共同構(gòu)成加速衰老的生物特征網(wǎng)絡(luò)。更重要的是，BAG與MATRICS認(rèn)知評(píng)分呈顯著負(fù)相關(guān)，與PANSS癥狀總評(píng)分呈正相關(guān)。
圖3.BAG與MCCB和PANSS各領(lǐng)域得分的相關(guān)性。
這項(xiàng)研究首次將多模態(tài)生物學(xué)特征與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，構(gòu)建了生物年齡預(yù)測(cè)衰老時(shí)鐘。生物年齡差距不僅量化了患者的生理衰老進(jìn)程，更為臨床評(píng)估認(rèn)知損害和癥狀進(jìn)展提供了客觀量化指標(biāo)。該發(fā)現(xiàn)為開發(fā)靶向衰老通路的干預(yù)策略、實(shí)現(xiàn)精神分裂癥個(gè)體化診療提供了新思路。
華南理工大學(xué)生物醫(yī)學(xué)科學(xué)與工程學(xué)院吳凱教授與廣州醫(yī)科大學(xué)附屬腦科醫(yī)院吳逢春主任為論文共同通訊作者，華南理工大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院韓睿為第一作者。本研究得到了國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（2023YFC2414500，2023YFC2414504）、國家自然科學(xué)基金（81971585，72174082，82271953，82301688）及廣東省自然科學(xué)基金杰出青年基金（2021B1515020064）等項(xiàng)目的資助。
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論文信息: Han, R., Wang, W., Liao, J., Peng, R., Liang, L., Li, W., ... & Wu, K. (2025). Biological age prediction in schizophrenia using brain MRI, gut microbiome and blood data. Brain Research Bulletin, 111363. |
近年來，吳凱教授和吳逢春主任團(tuán)隊(duì)聚焦于腦重大疾?。ň穹至寻Y、抑郁癥、雙相情感障礙等）的腦結(jié)構(gòu)及功能、腸道菌群的損傷機(jī)制以及智能輔助診斷領(lǐng)域已展開一系列研究工作。相關(guān)研究發(fā)表在Research、NeuroImage、Journal of Translational Medicine、Schizophrenia Research、Journal of Psychiatric Research等國際學(xué)術(shù)期刊上。
課題組前期相關(guān)論文：
[1]Zhu B, Liang L, Huang Y, et al. Exploring the relationship between the gut microbiota and cognitive function in schizophrenia patients with distinct weights[J]. Schizophrenia Research, 2025, 280: 103-113. doi:10.1186/s12967-025-06503-5
[2]Wang Y, Feng S, Huang Y, et al. Revealing multiple biological subtypes of schizophrenia through a data-driven approach[J]. Journal of Translational Medicine, 2025, 23(1): 505.
doi:10.1186/s12967-025-06503-5
[3]Liu C, Li H, Feng S, et al. Alterations in structural and functional magnetic resonance imaging associated with cognitive function in patients with treatment-naïve first-episode major depressive disorder[J]. Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry, 2025, 139: 111367.
doi:10.1016/j.pnpbp.2025.111367
[4]Guo M, Zhang H, Huang Y, et al. Transcriptional patterns of nodal entropy abnormalities in major depressive disorder patie
nts with and without suicidal ideation. Research. doi:10.34133/research.0659.
[5]Peng R, Wang W, Liang L, et al. The brain-gut microbiota network （BGMN） is correlated with symptom severity and neurocognition in patients with schizophrenia. Neuroimage. 2025;308:121052. doi:10.1016/j.neuroimage.2025.121052.
[6]Li J, Xiong D, Gao C, et al. Individualized Spectral Features in First-episode and Drug-naïve Major Depressive Disorder: Insights from Periodic and Aperiodic EEG Analysis[J]. Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging, 2025. doi:10.1016/j.schres.2025.04.017
