新的研究表明，隐藏在大脑中的模式可能帮助检测精神分裂症的早期迹象，这是一种严重的精神健康状况。这项研究提供了一种理解大脑工作方式的新方法，可能会为早期诊断和治疗铺平道路。
精神分裂症与大脑不同部分之间的沟通变化有关。传统上，研究人员使用如功能性磁共振成像（fMRI）等脑扫描技术来研究这些连接。然而，大多数研究集中在大脑区域之间简单、线性的关系上，这意味着更复杂的模式往往被忽视。
由心理学教授兼脑成像专家文斯·卡尔霍恩博士领导的研究团队使用了先进的技术，探索大脑连接中隐藏的非线性模式。这些模式展示了不同脑区如何以更复杂的方式互动。他们的研究结果发表在《自然心理健康》杂志上，揭示了这些非线性模式可以发现精神分裂症患者和非患者大脑之间的差异，而这些差异是传统方法无法发现的。
研究团队发现，这些被忽视的大脑模式提供了一种新的方法来理解精神分裂症如何影响大脑网络。与传统方法不同，这种方法突显了大脑功能中的微妙中断，这些中断可能是该疾病的早期迹象。卡尔霍恩博士解释说：“通过研究这些隐藏的模式，我们可以更好地理解大脑的复杂网络，并在传统方法未显示任何变化的情况下识别精神分裂症个体中的中断。”
研究团队使用了先进的统计工具来分析大脑连接。他们没有关注简单的线性模式，而是针对非线性模式——即大脑区域之间更复杂但可能包含重要线索的连接。该研究的主要作者、博士生斯宾塞·金西强调，这种方法超越了传统脑成像的限制。“通过关注非线性模式，我们发现了结构化的空间连接，这可能解释大脑网络如何运作和失常。”这一发现可能导致开发用于精神分裂症的大脑生物标志物。生物标志物是身体中可测量的信号，有助于医生诊断或监测某种疾病。确定这种生物标志物将允许更早诊断和更有针对性的治疗，从而可能改善患者的预后。
共同领导这项研究的阿明·伊拉吉博士表示：“这种创新的方法推动了神经科学的边界。它可能彻底改变我们对精神障碍、衰老甚至阿尔茨海默病等疾病的理解。”该研究得到了美国国立卫生研究院和其他项目的资助，希望将这些发现转化为实际应用。随着科学家们继续揭开大脑的秘密，这项研究为更好的心理健康护理提供了有希望的一步。
(全文结束)