集智俱乐部 08-18
自然·通讯:抑郁的大脑,可能困在一条“高成本循环”里
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导语

抑郁症是否意味着大脑 " 换挡失灵 "?一项发表于 Nature Communications 的研究结合 7T 静息态功能磁共振、弥散成像与网络控制理论发现,抑郁症患者的大脑并非停留在某个固定状态,而是更频繁、却更短暂地进入特定脑状态,并偏向在两种状态之间反复往返,较少采用结构上更容易实现的转换路线。这种异常的状态转移 " 困陷 " 与快感缺失及抑郁严重程度相关,为理解抑郁症的认知僵化和动态脑机制提供了新的计算视角。

关键词:抑郁症(Depression)、 状态转移(state-transition)、吸引子(attractor)、网络控制理论(network control theory)、不对称性(asymmetry)

周骁俊丨作者

赵思怡丨审校

论文题目:Spatiotemporal asymmetries on brain energy landscape uncover system entrapment related to depression severity

论文链接:https://www.nature.com/articles/s41467-026-71961-4

发表时间:2026 年 4 月 23 日

论文来源:Nature Communications

抑郁是否意味着大脑 " 换挡失灵 "

视觉、注意、情绪、自我思考及行动准备等多个网络的不断重新组合,使全脑在若干反复出现的活动模式之间来回切换。这些模式可以被理解为大脑的不同 " 挡位 "。健康的大脑不仅要进入合适的挡位,还要能够根据内外环境及时切换。

重度抑郁障碍患者常出现快感缺失、反复消极思考以及注意和情绪难以转换等症状。这些表现提示,抑郁可能不只是某些脑区的活动异常,还可能与大脑在不同状态之间 " 换挡失灵 " 有关。过去的影像研究确实发现,抑郁症患者的默认模式网络(DMN)、显著性网络(SN)和额顶控制网络(FPN)存在异常。然而,多数研究关注的是一段时间内的平均连接强度,难以解释大脑状态如何随时间变化;同时,功能活动的异常转换是否受到白质结构的促进或限制,仍不清楚。这正是现有研究的关键缺口。

图 1. 全文思路:rs-fMRI → 每帧一个被试的 85 脑区活动向量 → k-medoids 聚成 4 类(四种状态及真实状态序列)。分类后状态 + 每个人的白质结构网络 → 网络控制理论 → 最小控制能量

为回答这一问题,研究团队比较了 38 名重度抑郁障碍患者和 38 名健康对照者的 7T 静息态功能磁共振数据,并结合部分参与者的弥散成像数据。他们首先识别出全脑反复出现的四种活动状态,分析大脑进入、停留和离开每种状态的规律;随后利用网络控制理论,估算不同状态转移所需的 " 控制能量 ",从而考察抑郁症患者的大脑是否更容易被困在某些状态之间,以及这种异常转换与抑郁严重程度、快感缺失和反刍思维有何关系。

反刍(rumination):指大脑像坏掉的录像带一样,不受控制地反复回想和咀嚼过去的痛苦经历、负面情绪或失败细节。它看似在解决问题或自我反省,实际上却毫无建设性,只会让人陷入情绪的漩涡,越想越累。

四种反复出现的脑状态,状态 3 格外异常

通过上图提到的流程,研究者利用 k-medoids (k- 中心点)聚类方法在高维空间中聚成了 4 类点云,然后重新映射回到全脑活动模式并与八个经典静息态网络进行对比,使这些原本抽象的高维活动模式获得了可理解的功能轮廓,见图 2:

状态 1:视觉网络和背侧注意网络较活跃,偏向外界感知和注意。

状态 2:额顶控制网络和默认模式网络较活跃,涉及认知控制和内部思考。

状态 3:腹侧注意、躯体运动及皮层下系统较活跃,而默认模式网络和额顶网络活动较低。

状态 4:边缘系统、默认模式和视觉网络共同参与,包含情绪与内部加工成分。

图 2. 对 4 个分类状态进一步映射到 8 个静息态网络画成雷达图:红色 / 蓝色表示高于基线的正激活部分 / 低于基线的负激活部分;余弦相似度越高延展得越远。

四种状态中,真正表现出显著组间差异的是状态 3。图 3 显示,抑郁症患者每次进入状态 3 后,连续停留的时间比健康人更短;但在整个扫描期间,他们处于状态 3 的时间比例反而更高。看似矛盾的结果意味着,患者并非长期停留在状态 3,而是在不断进入、迅速离开,随后又再次返回。进一步分析证实,抑郁症患者进入和离开状态 3 的概率都更高。状态 3 出现得越频繁,总体抑郁和快感缺失(抑郁症临床指标。使用量表测得分数,然后和脑状态指标做回归分析)越严重;而单次停留时间越短,快感缺失也越明显。因此,状态 3 的问题并不是单纯 " 活动过强或过弱 ",而是它在抑郁患者中变得更加频繁,却更难稳定维持。

图 3. 抑郁症和对照组间各状态统计对比。

抑郁改变的,不是切换本身,而是切换路线

既然抑郁患者频繁进出状态 3,他们究竟在状态 3 与哪些状态之间往返?图 4 进一步比较了四种状态之间的具体转换路线。结果显示健康人更频繁地在状态 1 和状态 4 之间双向切换,也就是在偏向外部视觉—注意的状态与包含情绪和内部加工的状态之间转换。抑郁症患者则较少使用这条路线,反而更频繁地在状态 2 和状态 3 之间往返——即在默认模式、额顶控制网络活动较高与较低的两种相反配置之间反复摆动。

图 4. a ) . 状态转移路线总览:健康组多进行状态 1 和 4 之间的转换;抑郁组多进行状态 2 和 3 的转换。b ) . 各状态转移概率分布。c ) . 选择组间差异较大的状态 4 →状态 1,比较这条路线转移概率与六种临床症状评分(总体抑郁、抑郁相关反刍、苦思型反刍、焦虑唤醒、快感缺失、一般心理痛苦)。

其中,状态 4 转向状态 1 的概率越低,患者的总体抑郁、焦虑、快感缺失、一般心理痛苦和消极反刍越严重。这说明抑郁并非让大脑完全停止切换,而是改变了它偏好的转换方向:通向外部注意的路线使用得更少,状态 2 与状态 3 之间的往返则更加频繁。

从状态转移到理论能量景观

既然健康组和癫痫患者组偏好的状态转移路线不同,但一条经常出现的路线,未必是白质结构最容易实现的路线。为判断这些路线 " 好不好走 ",研究者引入网络控制理论(network control theory):根据每个人的白质结构,计算大脑从一个状态转向另一个状态时需要加入多少额外控制信号。控制能量越低,说明结构越支持这次转换;越高,则表示需要克服更多结构限制。

x 是全脑激活模式、A 是白质结构矩阵、B 是控制位置矩阵、u 是施加到各脑区的理论控制信号(模型优化求出来的未知量)。所以这里的能量是数学模型中的控制成本,并非真实的代谢消耗。

图 5. e ) . 全被试四种状态平均进入和退出能量分布。状态 1、2 退出能量高于进入能量,状态 3、4 则相反。f ) . 根据这种方向性差异构建的理论能量景观;该图是概念化表达,并非从数据中重建的连续地形。

在健康人中,状态 4 →状态 1 越频繁,所需控制能量越低,表明这条路线受到白质结构支持;在抑郁组中,状态 3 →状态 2 越频繁,控制能量反而越高,说明实际转换频率与结构支持程度并不一致。进一步比较发现,状态 1、2 进入相对容易、离开较难,被研究者称为 " 汇样状态 ";状态 3、4 进入较难、离开较容易,则被称为 " 源样状态 "。结合抑郁患者更频繁的状态 2 ↔ 3 转换,研究者提出大脑可能被困在源样状态 3 与汇样状态 2 构成的循环中。不过,该分析只能发现频率与模型成本的异常关系,不能解释大脑为何形成这条路线,或状态 2 为何再次返回状态 3。

结语:从状态转移异常,到有待验证的 " 困陷 " 假说

这项研究发现,抑郁大脑并非静止在某个单一状态,而是更频繁地进出状态 3,并偏向在状态 2 和 3 之间往返;与外部注意相关、且更受结构支持的状态 4 → 1 路线则较少出现。由此,研究者提出了 " 系统困陷 " 的计算解释。

但这项研究尚未直接证明真实的能量景观或吸引子循环:连续地形主要是示意图,线性网络控制模型也不能解释为何选择高成本路线、为何从状态 2 返回状态 3;换用其他状态划分、动力学假设或计算方法,结果也可能改变。此外,样本量较小,核心模型关系仍缺少独立数据和实际扰动实验的验证。因此," 系统困陷 " 更适合作为假说,而非已经确定的抑郁机制。

尽管如此,这项工作将功能状态、白质结构和临床症状放进了同一计算框架,为未来建立更完整的动力学数理模型提供了有价值的起点。后续研究可引入非线性动力学、模型比较和纵向干预数据,检验状态循环如何形成、维持,以及能否通过治疗被改变。

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