一项发表于《自然-神经科学》（Nature Neuroscience）的最新研究指出，针对自闭症及其他神经精神疾病的个体结构性磁共振成像（MRI）研究，未能识别出可重复的脑部特征。这项分析发现，在独立研究中，自闭症、抑郁症和双相情感障碍患者的脑部扫描很少显示出皮层厚度或灰质体积的持续性差异。这一发现强烈暗示，这些结构性测量指标不太可能为这些疾病提供可靠的生物标志物，因此需要采取不同的研究方法。

莫纳什大学心理学教授、该研究的首席研究员Alex Fornito表示：“这些发现无疑是一个警钟。我们一直以来都假设，只要我们进行足够多的此类研究，最终噪音就会被消除，我们将就特定疾病的脑部变化达成共识。但我们的研究结果表明，如果继续沿用现有模式，这种情况将不会发生。”

长期以来，结构性MRI研究一直产生相互矛盾的结果。例如，一些研究发现自闭症患者特定脑区的皮层厚度大于非患者，而另一些研究则报告了相反的结果。此前，尚不清楚这些差异是反映了研究设计和分析方法的不同，还是这些疾病的结构性脑部特征本身就不存在。

为解决这一关键问题，Fornito及其同事分析了数千名神经精神疾病患者（包括抑郁症、精神分裂症、分裂情感障碍、自闭症和双相情感障碍）以及阿尔茨海默病患者的MRI扫描数据。他们使用相同的分析流程计算了所有数据集的皮层厚度或灰质体积，然后比较了独立研究中心之间脑部变化的重现性。

研究结果显示，与阿尔茨海默病表现出稳健且可重复的脑部特征不同，神经精神疾病在不同研究中最初显示出很少的一致性。研究发现，即使考虑了人口统计学和技术因素，包括年龄、性别和扫描仪差异，也未能解释这种不一致性。

哈佛医学院精神病学副教授Joshua Roffman（未参与此研究）评论道：“我们需要通过承认MRI及其他神经影像技术能告诉我们的信息是有限的，来调整我们的预期。例如，皮层厚度的测量——本研究中描述的主要影像学标志物之一——即使在理想条件下，也伴随着固有的测量误差。”

悉尼大学公共卫生副教授Louise Mewton（未参与此工作）指出，神经精神疾病的诊断被认为对应着独特的脑部变化。但“在这项研究和许多其他研究中，我们并未看到离散的精神障碍类别的证据。”Fornito补充说，这种差异可能反映了精神分裂症诊断所使用的更严格标准。例如，精神分裂症的诊断要求症状模式持续六个月。相比之下，自闭症、双相情感障碍和抑郁症的诊断适用于临床表现范围更广的人群。

研究人员指出，替代的分类框架，例如根据特质谱系对人群进行分类的精神病理学分层分类法（HiTOP）模型，可能有助于研究人员发现更可靠的结构性生物标志物。莫纳什大学研究员、该研究的另一位研究员Trang Cao表示，使用这种方式表征的队列重复分析，可能会揭示更一致的脑部特征。

然而，墨尔本大学精神病学和神经科学副教授Maria Di Biase（未参与此研究）认为，仅凭影像学本身不太可能提供所有答案。她指出，结构性MRI“不太可能作为独立的诊断工具，而是在与遗传学、分子生物学和纵向临床数据整合时，才能提供最有价值的信息。”

大型合作项目已经朝着这个方向发展。例如，ENIGMA联盟汇集了来自43个国家的脑部影像数据，并将其与遗传学和表观遗传学信息相结合，以识别在小型研究中无法检测到的细微生物学特征。Fornito表示，这种方法“将真正帮助我们区分哪些脑部变化是稳健的，哪些则不是。”

接下来，该团队计划使用更大的非模拟数据集重复分析，以确定随着样本量的增加，可重复性是否会提高。Cao还表示，他们计划不再仅仅关注皮层厚度和灰质体积等区域性测量，还将调查全脑解剖模式，以期发现这些模式是否能提供神经精神疾病的可重复特征。