近期，华南理工大学生物医学科学与工程学院吴凯教授团队在国际学术期刊Research发表了以“Transcriptionalpatterns of nodal entropy abnormalities in major depressive disorder patientswith and without suicidal ideation”为题的论文。华南理工大学为论文的第一署名单位，华南理工大学生物医学科学与工程学院吴凯教授和广州医科大学附属脑科医院吴逢春教授为该论文的共同通讯作者，华南理工大学生物医学科学与工程学院2024级生物医学工程专业博士研究生郭旻昕为该论文的第一作者。

重度抑郁障碍（majordepressive disorder，MDD）是一种严重的精神疾病，其特征是患病率高、复发率高、自杀率高。自杀意念（Suicidal ideation,SI）被认为是MDD患者自杀行为的高风险因素。超过一半的MDD患者经历过SI，此外，在自杀未遂的患者中，大约95%的患者报告在尝试自杀行为前经历过SI。最近，边中心网络的分析方法已经应用于神经精神疾病的研究中。

基于此，该研究纳入了90名首发未用药MDDSI患者、60名首发未用药MDDNSI患者和98名健康对照，收集了所有被试的静息态功能磁共振成像数据。该研究使用边中心网络的分析方法来构建功能性脑网络并计算每个脑区的节点熵。其次，基于节点熵采用SVM算法实现了MDDSI患者和MDDNSI患者的分类。最后，基于艾伦人脑图谱分析了MDDSI患者和MDDNSI患者节点熵的差异与基因表达之间的关系。

图1.研究技术路线图

研究发现，与MDDNSI组相比，MDDSI组的全局熵显著升高，MDDSI组在背侧注意力网络（dorsal attention network，DAN）中的子网熵显著降低，在默认模式网络（default mode network，DMN）中的子网熵显著升高。此外，MCCB量表的视觉学习分数与MDDSI组的DAN子网熵呈负相关。

研究结果表明，MDDSI组的DAN和DMN的全局熵和子网熵与MDDNSI组相比存在显著差异。此外，与自杀意念相关节点熵的变化与生物过程有关，例如细胞信号传导和相互作用，以及免疫和炎症反应。这项研究的结果提高了对MDD患者自杀意念出现的理解。节点熵的明显异常可能介导MDD患者自杀意念的进展，并且可以作为辅助诊断的可靠生物标志物，尤其是在伴或不伴自杀意念的患者中。（通讯员/吴凯教授课题组）