华工吴凯/广医吴逢春团队发布BIGHI脑-肠道健康计划

研究背景

重性精神疾病是全球重要公共卫生挑战，长期影响认知功能、社会适应能力和生活质量。其病理机制高度复杂，涉及神经环路异常、脑网络重塑及外周系统参与。多学科研究表明，MGBA在精神疾病跨系统调控中发挥关键作用，但现有研究多局限于单层级或单时间点，缺乏多模态整合与纵向设计，难以解析生物系统间的动态交互及疾病进程规律，限制了机制研究与精准转化。

研究进展

重性精神疾病高发且缺乏明确生物标志物，给疾病早期诊断与精准干预带来挑战。华南理工大学吴凯教授与广州医科大学附属脑科医院吴逢春副院长团队，依托BIGHI队列建设期间积累的前期研究基础，多项分析提示MGBA失调可能构成多类精神疾病的跨诊断核心机制。基于这一假设，BIGHI队列对不同诊断群体进行了多维数据收集，整合脑电（EEG）、脑影像（MRI）、肠道微生物组及多组学分析，在各生物层级提供互补证据，揭示相关异常的多组学特征及其与临床症状的关联，为构建精神疾病多层级生物学机制的整体框架提供关键依据。

作为反映大脑瞬时神经活动的关键技术手段，EEG以其毫秒级时间分辨率，为解析精神障碍中的神经动力学异常提供了独特窗口。基于EEG信号，团队通过微状态分析、频谱特征分解、非周期成分建模以及功能网络指标评估，系统刻画了精神分裂症（SZ）与抑郁症（MDD）在脑动态组织与信息整合过程中的异常模式。研究结果表明，脑电动力学指标不仅能够稳定反映疾病相关的神经功能改变，还与症状严重程度、认知表现、自杀意念及治疗反应等临床特征显著关联。此外，结合机器学习分析，EEG特征在疾病分类与亚型识别中表现出较高的判别能力，支持其作为精神障碍功能表型及潜在神经电生理标志物的重要价值。

相较于EEG所反映的瞬时神经活动，MRI为解析精神障碍在空间结构与网络组织层面的改变提供了关键视角。本研究基于结构MRI与静息态功能MRI数据，进一步整合功能连接、动态有效连接及结构–功能耦合等多维指标，从多尺度层面对精神障碍相关的脑网络异常进行系统刻画。结果显示，SZ、MDD和双向情感障碍（BD）在多个关键脑区及大尺度功能网络中均表现出显著的结构–功能重组特征，并在不同程度上影响情绪调控、认知控制及信息整合等核心神经功能。进一步分析表明，这些脑网络异常与症状维度、认知功能损害以及疾病进展阶段之间存在稳定关联。

除中枢神经系统异常外，越来越多证据表明外周生理系统亦参与精神障碍发生，其中肠道微生态因其在代谢、免疫及神经信号调控中的关键作用，成为理解疾病系统性机制的重要切入点。团队基于宏基因组数据对精神分裂症患者肠道微生态结构进行了系统解析，发现群落组成、物种多样性及代谢通路功能均显著偏移，且这些变化与症状严重程度、认知下降及氧化应激指标（如SOD、Hcy）稳定相关。多组学整合与机器学习分析进一步提示，肠道微生物组不仅反映疾病相关外周特征，还可能通过代谢与免疫信号网络调控脑功能，在精神障碍病理过程中发挥跨系统作用。

为进一步理解精神障碍复杂的生物学异质性，本研究在MGBA框架下开展多模态数据整合分析，系统融合脑影像、肠道微生物组及临床表型信息。通过构建脑–肠关联网络，并结合中介分析与多组学图神经网络模型，解析肠道微生态变化与脑区活动及脑网络组织之间的潜在调控关系，揭示其对精神症状及认知功能的影响路径。整体而言，该跨系统、多层级的整合分析框架为理解精神障碍的多维生物学机制提供了新的研究范式，并为精准分型与个体化干预策略奠定了方法学基础。

未来展望

未来，依托BIGHI队列的多模态数据，研究将有望深入解析精神疾病中脑-肠轴的动态耦合机制，揭示跨系统生物标志物和病理特征，推动早期识别、精准分型与个体化干预，并为新型治疗靶点的开发和临床转化提供重要支撑。

原文链接：https://spj.science.org/doi/10.34133/research.1142