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二精神疾病的多模态磁共振成像研究（第8页）

另一项基于任务的研究也发现了通过全基因组关联分析发现的疾病风险位点对于神经连接的影响。

另一个例子是

MIR137

，

MIR137

是在较大样本的基于GWAS数据的Mega分析中发现的与精神分裂症最为相关的易感基因，然而其关联的神经机制还不清楚。

在中国汉族人群中的研究发现，

MIR137

风险位点显著影响海马-背外侧前额叶的静息状态功能连接，并且这条功能连接对个体工作记忆的调节能力显著依赖个体

MIR137

基因型的不同而不同。

基于功能核磁共振影像的任务态的、静息态的功能连接，基于弥散张量成像的解剖连接，和一些在精神疾病中出现功能紊乱的脑网络，都可以被用来作为研究特定精神疾病风险基因的影响的可能的内表型。

尤其是在解释GWAS新发现的精神疾病风险基因的神经机制方面有着较大优势，已取得了良好进展。

以上简要总结和回顾了精神疾病影像遗传学研究的主要进展。

还有些其他的相关研究没有列举，例如，Potkin等人首次通过影像遗传学的方法，将任务状态下特定脑区BOLD信号的强度作为定量表型，在全基因组范围内筛选精神分裂症相关的新基因；还有基于多基因风险分数的影像遗传学研究近期也越来越受到研究者的关注。

越来越多的研究证据支持精神疾病风险基因调控疾病相关的脑结构、脑功能或脑网络，但是精神疾病风险基因与脑结构、脑功能或脑网络之间仍然存在很大的距离，尤其是精神疾病风险基因中的特定变异位点如何影响特定基因的表达和基因功能的研究仍然有限。

因此，需要更坚实的生物学证据帮助我们阐明精神疾病风险基因对脑结构或功能的遗传机制，并为精神疾病的诊断和治疗提供更好地策略。

例如，经过10年对

DISC1

基因的研究，动物模型等实验证据支持

DISC1

基因在早期神经发育和突触调节过程中起重要作用。

DISC1

的这些生物学实验结果可能帮助我们更好地理解基因变异、神经机制以及精神病学表型之间的关联。

DISC1

转基因小鼠模型的脑网络研究，可能为研究该基因如何影响神经发育和脑网络提供证据支持。

目前绝大多数的影像遗传学研究只发现了一些特定的脑结构、连接或脑网络受精神分裂症风险基因的调节，因此系统地研究精神疾病相关脑网络或全脑网络神经连接的遗传影响是未来研究的另一个重要方向。

如何有效地将全基因组数据与脑网络组数据进行有效融合的方法学研究也是推动精神疾病影像遗传学研究取得重大进展的关键。

尽管目前有个别相关研究，并没有取得实质性进展。

此外，重要影像遗传学发现如何在独立大样本中的重复验证，或者如何挖掘多个单研究发现进行重新统计也都是未来需要解决的问题。

（刘冰阎浩）

五、总结与展望

精神疾病的神经影像学研究表明，所有精神疾病都表现不同程度的结构和功能异常，特别是脑网络的异常。

遗憾的是，虽然精神疾病的神经影像研究取得了重要进展，目前还没有任何神经影像研究成果能用于精神疾病的临床诊断，为了突破这一瓶颈，许多问题急需进一步研究，精神疾病的特定神经环路异常改变及其遗传和分子机制是未来取得突破的关键。

精神疾病的神经影像学研究的重大突破需要多学科的交叉研究，未来最具前景的领域包括发展各种新的神经成像技术，绘制更精细的脑图谱（如脑网络组图谱），建立规范和统一的精神疾病的大样本脑影像和生物样本库并在此基础上发现疾病特异性的脑网络异常表征及生物标志，建立更接近人类的精神疾病模型（如非人灵长类模型）等。

（蒋田仔）