广东医学科技奖参加项目公示

广东医学科技奖参加项目公示

现公示由我院参加的第三届广东医学科技奖候选项目“重大精神疾病亚临床-临床期多模态磁共振表征关键技术的创建及应用”。如有异议，请书面实名向学院办公室反映（联系人：王眉，联系电话：39380988，邮箱：75181744@qq.com）。

医学院

2021-7-9  

公示内容

1.推荐奖种

医学科学技术奖 二等奖

1. 项目名称

   重大精神疾病亚临床-临床期多模态磁共振表征关键技术的创建及应用

    

2. 推荐单位

   广州市第一人民医院

    

   4.推荐意见

   精神疾病具有发病率高、复发率高、致残率高等特点，严重影响患者的生活质量,给患者家庭和社会造成了巨大的经济和心理负担。然而，目前精神疾病的诊断和鉴别诊断主要依赖临床表现，缺少客观生物学依据，容易误诊和漏诊；另外如何在亚临床期发现精神疾病高风险人群并进行早期干预对于阻断疾病进展具有重要意义。

   本项目以临床需求为导向，创新性地采用医工结合的研究模式，基于脑多模态磁共振成像技术，结合脑网络分析方法，建立脑影像数据分析质量控制体系，自主开发多个脑影像数据分析和结果显示的可视化平台，率先报道了常见精神疾病（精神分裂症、双相情感障碍、重型抑郁症）的亚临床及临床期特征性的影像生物学标志物，并报道了重要精神疾病脑网络改变的共性和个性特征。

   本项目的创新发现对于重大精神疾病的神经机制、亚临床-临床期诊断和鉴别诊断、及预后评估具有重要价值。相关神经机制的阐述对进一步指导临床个体化治疗，减少患者经济负担和提高预后有重要意义。项目成果推广到全国数十家医院，该项目获得国家发明专利4项，软件著作权1项，发表高水平SCI论文70篇，其中影响因子大于5分的有25篇，包括Schizophr Bull，Neuroimage等行业顶级期刊，部分文章引用超过1200余次，自主开发的脑网络分析平台被国内外学者广泛使用，相关研究成果得到国内外的高度认可。

   我单位认真审核项目填报各项内容，确保材料真实有效，经公示无异议，同意推荐其申报第三届广东医学科技奖。

    

   5.项目简介

   精神疾病严重影响患者的认知功能和心理健康，给患者带来极大痛苦。给家庭和社会造成沉重的经济和心理负担。然而，精神疾病目前的临床诊疗仍然面临诸多问题，如疾病诊断和治疗评估主要依赖临床症状，迫切需要客观可靠的生物标记物指导精神疾病的临床诊疗。近年来，多模态磁共振成像等脑成像前沿技术快速发展，能够非侵入性地检测活体人脑结构和功能活动特征，为研究精神疾病的脑功能和结构异常提供了重要手段。如何更早阶段发现精神疾病的风险人群，开发出用于疾病诊断的影像生物标记物和技术体系对于精神疾病的诊治和防控具有重要意义。

   本项目以临床需求为导向，创新性地采用医工结合的研究模式，基于多模态磁共振成像技术，结合脑网络分析技术，建立了数据分析质量控制体系，自主开发多个数据分析和结果显示的可视化平台，率先报道了常见精神疾病的亚临床及临床阶段特征性的影像生物学标志物，发现了重要精神疾病脑网络改变的共性和个性特征。主要科学发现和创新点如下：

   （一）在精神疾病脑成像数据采集和数据分析方面：本项目开发了脑成像过程中的交互通讯设备；建立了多中心脑影像数据结果重复性质控体系；基于Matlab语言，创新性自主开发了系列用于脑网络分析的交互式软件平台（GRETNA、PAGANI、BrainNet Viewer），实现了脑网络分析质量标准化和分析流程的自动化，目前该系列软件已经被国内及国际学者广泛使用，相关论文被他引超过1200次。大大促进了精神神经疾病脑成像研究的普及和发展，使得中国的脑成像研究在国际上处于较高的学术地位。

   （二）在重大精神疾病早发现、早诊断方面：本项目率先通过对亚临床分裂型特质和亚临床抑郁人群进行多模态磁共振脑影像研究，在国际上较早报道基于磁共振功能和结构成像分类亚临床精神疾病的影像学标志物和诊断体系。提出杏仁核的功能连接改变可作为鉴别精神分裂症高风险人群的特异性影像标志物；皮层下功能连接减低，皮层功能连接增高是亚临床抑郁的脑功能连接模式。

   （三）在重大精神疾病的神经机制及临床诊断和鉴别诊断方面：本项目组采用多模态磁共振成像方法，采用复杂脑网络分析技术，从灰质结构、静息态功能成像、任务态功能成像等多维度对精神疾病进行系列研究。开发出具有较高诊断效能的特征性生物标记物；率先发现常见重大精神疾病在脑网络层面的共性和差别，提出精神分裂症、双相抑郁、重性抑郁症的共性为短程连通性降低和中/远程连通性增加，呈渐变发展趋势，但各自在累及部位上存在差异。

   本项目多项研究在国际上为首次开展或者首次报道，部分结果居于国际先进水平。共获授权专利4项，软著1项，国外公开发表论文70篇，均被SCI收录，包括Schizophr Bull，Neuroimage等行业顶级期刊，部分文章引用超过1200次，自主开发的脑网络分析平台被国内外学者广泛使用，相关研究成果得到国内外的高度认可。

    

   6.客观评价

   （一）学术评价

   （1）国际学术评价

   1）项目第一完成人担任多家国际杂志的审稿人工作，并多次参加国际专业会议并在会上进行口头报告。

   2）项目第二完成人夏明睿应国际杂志《CNS neuroscience & therapeutics》邀请撰写“Imaging connectomics in depression”的社论，对重型抑郁症脑网络研究现状进行点评。

   （2）国内学术评价

   1）项目第一完成人于2019 年获评为“广东省杰出青年医学人才”， 该人才项目是广东省卫计委为贯彻广东省委省政府关于“建设健康广东、打造卫生强省”的战略决策，培养和遴选一批能引领医学学科发展的青年学科带头人和专家，旨在为加快建设健康广东、打造卫生强省提供坚强人才支持。该奖项是广东省卫生健康委评出的。

   2）项目第一完成人于2021年被评为广州市高层次卫生人才（广州市医学重点人才），该项目旨在支持在医学领域已取得突出成绩的中青年学者，促进医学科学技术人才的快速成长，培养一批学术领域卓越的学科带头人。

   3）项目第一完成人在国内多个学术团体担任重要职务，主要包括：中华放射学会神经学组委员，中国康复医学会阿尔茨海默病与认知障碍康复专业委员会常务委员，中国老年医学学会放射学分会委员，中国研究型医院学会医学影像与人工智能专业委员会委员，广东省转化医学会医学影像学分会主任委员，广东省抗癌协会影像委员会副主任委员，广东省医学会放射学分会委员兼神经学组组长，广东省医院协会医学影像管理专业委员会副主任委员，广州市医学影像质量控制中心常务副主任，广州市医学会放射学分会副主任委员，广州市医师协会放射医师分会副主任委员等，学术地位和水平得到国内行业的肯定。

   4）项目第一完成人多次在中华医学会放射学分会学术会议上进行本项目研究相关内容的口头报告。

   （二）论文被引用情况

   1）本项目自主开发的脑网络分析和结果显示软件平台被哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学、剑桥大学、斯坦福大学、麻省理工大学、北京大学、清华大学、中科院等600余个国内外脑科学研究实验室采用，相关软件在NITRC网站的下载量达到20000余次。其中介绍BrainNet Viewer软件文献(Xia et al. 2013)被引用超过1200次，为ESI前1%高被引论文，包括发表在Nat Rev Neurosci、Trends Cogn Sci、Neuron、PNAS、Brain、Mol Psychiatry、Biol Psychiatry等国际顶尖杂志上的工作。

   2）美国国家心理健康研究所 (NIMH)重点科研项目评审专家委员主席Todd Lencz教授在Biol Psychiatry杂志（IF：6.204；2019 ，85:966-976）引述了本项目在亚临床抑郁脑基底节节区连接性减低的观点。瑞士苏黎世大学精神病学系Janis Brakowski教授在Journal of psychiatric research杂志（IF：4.793；2017；92:147-159）引用本项目相关观点，评价该研究成果将fALFF技术与基于种子的功能连通性分析相结合，将亚临床抑郁症与MDD相关的神经底物联系起来。首尔国立大学医学院精神病学与行为学教研室Bung-Nyun Kim教授在Neuro-Psychopharmacology & biological psychiatry杂志（IF：5.060；2018；86:193-202）评价本项目的研究成果，使用静息状态功能磁共振成像(rs-fMRI)测量自发脑活动，揭示了有关脑功能及其改变的重要信息。

   3）关于抑郁症脑活动改变的研究成果，被美国圣路易斯儿童医院Joan L. Luby教授在Biol Psychiatry杂志（IF：6.204；2019, 10:863-871）和上发表的论著引用。

   （三）验收结果

   本项目任务来源之一的国家自然科学基金青年项目：基于多模态磁共振影像的人脑复杂网络关键通路研究（81401479）和国家自然科学基金青年项目（7.8.1）：抑郁症患者及一级亲属奖励与惩罚处理神经机制研究（7.8.2），已分别于2017 年和2018 年顺利结题，并由国家自然科学基金委员会医学科学部和信息科学部审核完毕，准予结题。项目来源之一的广东省科技计划项目：卒中后抑郁患者脑默认网络功能连接性的Rs-fMRI研究（2013B021800063），已于2014年按期结题（7.8.3）。

   （四）查新报告

   广州市科技查新咨询中心在2021年6 月28 日针对该项目出具的科技查新报告结论显示：在国内检索范围内，除委托方同源报道外，未见有与“重大精神疾病亚临床-临床期多模态磁共振表征关键技术的创建及应用”查新点相同技术特点的文献报道。证明了该研究的新颖性。

    

   7.推广应用情况

   本项目研究成果已在国内外通过多种形式进行推广。本项目20篇代表性论著中，国外公开发表19 篇，均被SCI 收录， 19篇国外发表论著共被引用1510次，他引1406 次；其中最高被引次数为1220 次，他引1167次。

   项目主要申请人多次受邀在国际、国内学术大会作精神疾病多模态磁共振研究主题的相关专题报告，项目第二完成人夏明睿应国际杂志《CNS neuroscience & therapeutics》邀请撰写“Imaging connectomics in depression”的社论文章，对重型抑郁症脑网络研究现状进行点评。项目主要完成人魏新华、夏明睿担任多家国际期刊杂志相关精神疾病脑连接文章的审稿专家工作。

   本项目的研究成果已在国内多家知名三甲医院如福建医科大学附属协和医院、贵州医科大学附属医院推广应用，收到良好的经济和社会效益。

    

3. 知识产权证明目录

9.代表性论文目录

[1] Xia M, Womer FY, Chang M, Zhu Y, Zhou Q, Edmiston EK, Jiang X, Wei S, Duan J, Xu K, Tang Y, He Y, Wang F*. Shared and Distinct Functional Architectures of Brain Networks Across Psychiatric Disorders. Schizophr Bull 2019, 45(2): 450-463.

[2] Xia M*, Wang J, He Y*. BrainNet Viewer: a network visualization tool for human brain connectomics. PLoS One 2013, 8(7): e68910.

[3]Wang Y*, Li Z, Liu WH, Wei XH, Jiang XQ, Lui SSY, Ho-Wai So S, Cheung EFC, Debbane M, Chan RCK. Negative Schizotypy and Altered Functional Connectivity During Facial Emotion Processing. Schizophr Bull 2018, 44(suppl_2): S491-s500.

[4]Liu WH, Wang LZ, Shang HR, Shen Y, Li Z, Cheung EF, Chan RC*. The influence of anhedonia on feedback negativity in major depressive disorder. Neuropsychologia 2014, 53: 213-220.

[5]Xia M, He Y*. Functional connectomics from a big data perspective. Neuroimage 2017, 160: 152-167.

[6] Wang X, Lin Q, Xia M*, He Y* (2018) Differentially categorized structural brain hubs are involved in different microstructural, functional, and cognitive characteristics and contribute to individual identification. Hum Brain Mapp 39(4):1647-1663.

[7] Gao C, Wenhua L, Liu Y, Ruan X, Chen X, Liu L, Yu S, Chan RC, Wei X*, Jiang X*. Decreased Subcortical and Increased Cortical Degree Centrality in a Nonclinical College Student Sample with Subclinical Depressive Symptoms: A Resting-State fMRI Study. Front Hum Neurosci 2016, 10: 617.

[8] Liu WH, Roiser JP, Wang LZ, Zhu YH, Huang J, Neumann DL, Shum DHK, Cheung EFC, Chan RC*. Anhedonia is associated with blunted reward sensitivity in first-degree relatives of patients with major depression. J Affect Disord 2016, 190: 640-648.（4.448，20）

[9] Wei Y, Liao X, Yan C, He Y, Xia M* (2017) Identifying topological motif patterns of human brain functional networks. Hum Brain Mapp 38(5):2734-50.

[10] Liu J, Xia M*, Dai Z, Wang X, Liao X, Bi Y, He Y (2017) Intrinsic Brain Hub Connectivity Underlies Individual Differences in Spatial Working Memory. Cereb Cortex 27(12):5496-508.

[11] Sha Z#, Xia M#, Lin Q, Cao M, Tang Y, Xu K, Song H, Wang Z, Wang Fei, Fox, P, Evans A, He Y* (2018) Meta-Connectomic Analysis Reveals Commonly Disrupted Functional Architectures in Network Modules and Connectors across Brain Disorders. Cereb Cortex 28(12):4179-94.

[12] Xia MR, Si TM, He Y*. Imaging connectomics in depression. CNS Neurosci Ther 2018, 24(11): 991-993.

[13] Liu WH*, Valton V, Wang LZ, Zhu YH, Roiser JP. Association between habenula dysfunction and motivational symptoms in unmedicated major depressive disorder. Social cognitive and affective neuroscience 2017, 12(9): 1520-1533.

[14] Wei X#, Shen H#, Ren J, Li X, Xu X, Yang R, Lai L, Chen L, Hu J, Liu W*, Jiang X*. Altered resting-state connectivity in college students with nonclinical depressive symptoms. PLoS One 2014, 9(12): e114603.

[15] Wang Y, Liu WH, Li Z, Wei XH, Jiang XQ, Neumann DL, Shum DH, Cheung EF, Chan RC*. Dimensional schizotypy and social cognition: an fMRI imaging study. Frontiers in behavioral neuroscience 2015, 9: 133.

[16] Wei XH, Ren JL, Liu WH, Yang RM, Xu XD, Liu J, Guo YM, Yu SD, Lai LS, Xie YQ, Jiang XQ*. Increased interhemispheric functional connectivity in college students with non-clinical depressive symptoms in resting state. Neuroscience letters 2015, 589: 67-72.

[17] Wei X#, Shen H#, Ren J, Liu W, Yang R, Liu J, Wu H, Xu X, Lai L, Hu J, Pan X, Jiang X*. Alteration of spontaneous neuronal activity in young adults with non-clinical depressive symptoms. Psychiatry research 2015, 233(1): 36-42.

[18] Wang Y#, Deng Y#, Fung G, Liu WH, Wei XH, Jiang XQ, Lui SS, Cheung EF, Chan RC*. Distinct structural neural patterns of trait physical and social anhedonia: evidence from cortical thickness, subcortical volumes and inter-regional correlations. Psychiatry research 2014, 224(3): 184-191.

[19] Du H#, Xia M#, Zhao K#, Liao X, Yang H, Wang Y*, He Y* (2018) PAGANI Toolkit: A Parallel Graph-Theoretical Analysis Package for Brain Network Big Data. Hum Brain Mapp 39(5):1869-85.

[20] 夏明睿, 贺永* (2016) 多模态脑磁共振成像计算方法在抑郁症研究中的应用进展. 中华精神科杂志 49:255-260.（9）

10.完成人情况

魏新华，1，主任医师，放射科主任，广州市第一人民医院，广州市第一人民医院，作为项目第一完成人，负责项目整体设计、数据分析、质量控制、成果推广等。重点负责亚临床抑郁症和精神分裂特质人群神经机制及脑网络生物标志物的研究（科技创新2），并在国内外通过学术交流、项目合作等形式进行推广与应用。是代表性论文7通讯作者，代表性论文14、16、17的第一作者，代表性论文3、15、18的共同作者。

夏明睿，2，副教授，无，北京师范大学，北京师范大学，作为项目第二完成人，主要贡献在脑成像数据分析方法及质量控制，精神疾病机制研究（科技创新1,3），在技术优化、图像后处理和数据分析等方面提供重要支持。支撑材料：软件著作权1，代表性论文2、9、10通讯作者，代表性论文1、2、5、12、20的第一作者，代表性论文11、19的共同第一作者。

谢耀钦，3，副主任，副主任，中国科学院深圳先进技术研究院，中国科学院深圳先进技术研究院，作为项目第三完成人，主要贡献为在图像采集、磁共振技术优化方面（科技创新1），在图像数据采集和质量控制方面提供重要支持。支撑材料：专利2、3的第一发明人。

刘文华，4，副教授，无，广州医科大学，广州医科大学，作为本项目主要完成人之一，主要贡献为在抑郁症评价和机制研究方面（科技创新3），在研究设计、心理评价、数据分析等方面提供重要支持。支撑材料：代表论文4、8、13第一作者。

辛学刚，5，教授，医学院副院长，华南理工大学，华南理工大学，作为本项目主要完成人之一，主要贡献为在图像数据采集和图像质量优化方面（科技创新1），在图像采集、质量控制等方面提供重要支持。支撑材料：专利4、5第一发明人。

王毅，6，副研究员，无，中国科学院心理研究所，中国科学院心理研究所，作为本项目主要完成人之一，主要贡献为在亚临床分裂型特质人群的神经机制研究方面（科技创新2），在研究设计、数据分析、论文撰写等方面提供重要支持。支撑材料：代表论文3、15、18的第一作者。

阮秀杭，7，医师，无，广州市第一人民医院，广州市第一人民医院，作为本项目主要完成人之一，主要贡献为在被试招募、数据收集、分析等方面，重点参与亚临床抑郁被试的数据采集、材料整理、论文部分写作等（科技创新2）。支撑材料：代表论文7共同作者。

王招秀，8，主治医师，无，广州市第一人民医院，广州市第一人民医院，作为项目主要完成人之一，主要贡献为在前期文献调研、病例收集、资料整理、数据分析等。

张璐璐，9，主任医师，精神心理科主任，广州市第一人民医院，广州市第一人民医院，作为本项目主要完成人之一，主要贡献为在病例入组、临床评价、数据分析等方面。

黎玉婷，10，医师，无，广州市第一人民医院，广州市第一人民医院，作为本项目主要完成人之一，主要贡献为在文献调研、被试招募、数据收集和资料整理、数据分析和部分论文书写工作等方面。

李锷，11，医师，无，广州市第一人民医院，广州市第一人民医院，作为本项目主要完成人之一，主要贡献为在被试招募、影像数据收集、统计分析等。

11.完成单位情况

广州市第一人民医院，1，作为本项目主要完成单位，全面保障和支持本项目相关课题顺利实施；积极培养和引进人才，大力支持设备和场地建设；积极开展与国内外多个科研实力雄厚的学术、科研团队研究合作，促进相关科研成果在国内外快速推广应用。主要体现在：（1）为本项目中的被试入组和数据采集等提供保障；（2）率先对亚临床抑郁症人群脑网络生物标志物进行了系列研究，从不同角度发现了基于静息态脑功能成像的亚临床抑郁人群的客观影像评价指标（科技创新3）。（3）积极开展相关成果的推广和应用。相关的研究成果已发表在国际权威SCI期刊上发表，被多名国际权威专家引用和评论，并在国内外多家大型医院进行推广应用，产生了良好的社会效益。是代表性论文7通讯作者，代表性论文14、16、17的第一作者，代表性论文3、15、18的共同作者单位。

北京师范大学，2，创新性自主开发了易于推广的系列用于脑网络分析的交互式软件，以直观、友好的方式分析、计算和呈现脑网络结果，实现了脑网络分析质量标准化和分析流程的自动化（科技创新1）；针对重大精神疾病的临床诊断和鉴别诊断难题，建立起基于脑网络分析体系，开发出具有较高诊断效能的特征性生物标志物；发现常见重大精神疾病在脑网络层面的共性和差别（科技创新3）。是代表性论文2、9、10通讯作者，代表性论文2、5、12、20的第一作者单位。

中国科学院深圳先进技术研究院，3，中国科学院深圳先进研究院在本项目中的主要贡献体现在: 针对精神疾病磁共振脑成像数据采集过程中的质量控制问题，自主开发了成像过程中的被试信息交互设备（科技创新1）。是专利的2、3第一发明人单位。

广州医科大学，4，对临床及亚临床抑郁症脑网络生物标志物进行了系列研究，从不同角度发现了多模态磁共振的客观影像评价指标（科技创新2、3）。

华南理工大学，5，华南理工大学对本项目的主要贡献是：在磁共振设备调试、参数设计、数据采集、质量控制和优化等方面做了大量的工作。

中国科学院心理研究所，6，本项目的主要完成单位，为本项目的开展提供技术和人员支持；主导了亚临床精神分裂特质人群的神经机制脑影像研究（科技创新2）；是论文3、15、18的第一作者和通讯作者单位。