项目名称: 儿童期创伤与抑郁症发生的易感性和保护性神经网络机制研究

项目编号: No.81501176

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2016

项目学科: 医药、卫生

项目作者: 王利锋

作者单位: 中南大学

项目金额: 17.5万元

中文摘要: 抑郁症是最常见的精神障碍,其疾病负担在全世界致残疾病中位居第一。抑郁症的病因目前尚不清楚,其异质性是抑郁症病理机制研究中的瓶颈问题。而对具有特定表型特征和生物学特征的抑郁症亚型进行研究则能有效地减少其异质性,增加研究结果的稳定性和可靠性。儿童期创伤是抑郁症最主要的危险因素,儿童期创伤相关抑郁症具有独特的临床表型和神经生物学特征,是抑郁症的重要亚型,但儿童期创伤与抑郁症发生的病理机制尚不清楚。本研究在前期研究基础上,拟通过多模态磁共振成像技术从系统水平上来构建脑结构和功能网络,并采用基于图论的分析方法进行对脑网络定量分析,探讨儿童期创伤与抑郁症发生的脑网络机制,特别是个体对儿童期创伤差异性反应的神经网络机制,即经历儿童期创伤与抑郁症发生的易感性脑网络改变和保护性脑网络改变,并分析这些脑网络特征与儿童期创伤相关抑郁症临床特征的关系,从而探讨抑郁症的发生机制,寻找抑郁症的神经生物学标记。

中文关键词: 抑郁症;发病机制;脑网络

英文摘要: Major depressive disorder is one of the most common mental disorders with high rates of recurrence and disability. Despite the prevalence of depression and its considerable impact, knowledge about its pathophysiology is rudimentary. Moreover, the heterogeneous nature of depression lends substantially to the inconsistence of the published findings. Hence, it is imperative for researchers to explore the neurobiological bases for subtypes of depression. Childhood trauma is the strongest risk factors for developing major depression, and it is suggested that childhood trauma associated depression represents a clinically and biologically distinct subtype. Yet the neural underpinnings associated with childhood maltreatment in major depressive disorder remain poorly understood. Accordingly, we seek to investigate the characteristic structural and functional network changes that underlying the association between childhood trauma and major depressive disorder by using multi-model magnetic resonance imaging and a novel and solid imaging analysis technique-graph theory based approach. Importantly, we aim to study the modes of neural network that mediate the susceptibility and resiliency to major depressive disorder following childhood trauma. This would provide an understanding of how the brain mediates healthy recovery from childhood trauma, which would inform new insight to the diagnosis, prevention and therapy of childhood trauma-related depression and also provide viable neural processing targets for the individual treatment of depression.

英文关键词: Major Depressive Disorder;Pathogenesis;Brain network

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

神经网络的基础数学
专知会员服务
201+阅读 · 2022年1月23日
专知会员服务
56+阅读 · 2021年9月22日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年7月26日
专知会员服务
41+阅读 · 2021年6月2日
【WWW2021】基于图神经网络的社交好友排序
专知会员服务
48+阅读 · 2021年2月3日
稀缺资源语言神经网络机器翻译研究综述
专知会员服务
26+阅读 · 2020年12月2日
【KDD2020】自适应多通道图卷积神经网络
专知会员服务
119+阅读 · 2020年7月9日
专知会员服务
27+阅读 · 2020年3月6日
Little brain, Big deal: 自动化所团队发现人类小脑功能异质背后的遗传学证据
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Simplicial Attention Networks
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月14日
Simplifying Graph Convolutional Networks
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月19日
Arxiv
23+阅读 · 2018年10月1日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
神经网络的基础数学
专知会员服务
201+阅读 · 2022年1月23日
专知会员服务
56+阅读 · 2021年9月22日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年7月26日
专知会员服务
41+阅读 · 2021年6月2日
【WWW2021】基于图神经网络的社交好友排序
专知会员服务
48+阅读 · 2021年2月3日
稀缺资源语言神经网络机器翻译研究综述
专知会员服务
26+阅读 · 2020年12月2日
【KDD2020】自适应多通道图卷积神经网络
专知会员服务
119+阅读 · 2020年7月9日
专知会员服务
27+阅读 · 2020年3月6日
微信扫码咨询专知VIP会员