郭毅，曾思琳，黃瑩

在神經科的臨床工作中，許多醫(yī)師不乏見到這樣一群患者：他們常以軀體不適為主訴，如頭暈頭痛、睡眠障礙等；他們或許郁郁寡歡、緊張焦慮，卻否認自己的不良情緒；他們痛苦的背后常有生活事件的打擊或合并有慢性疾病，甚至影響了生活工作能力。這一類患者有過很多診斷標簽：神經衰弱、神經官能癥、軀體化障礙、抑郁癥、焦慮癥等。至今，國內外仍然在探索如何更高效地識別神經科中的精神障礙，以提高對這類患者的診治效果。在認識精神障礙的過程中，量表是臨床上常用的篩查與評估手段，更是科研工作中對精神情感及認知功能的量化工具；而如何更加深入地了解神經精神疾病的發(fā)病機制及開發(fā)更有效的干預手段，腦網絡是目前及今后熱門的研究方向。

1 量表

目前，精神障礙的診斷尚缺乏客觀檢查手段，其診斷主要依賴于精神?？莆钫剻z查。而對于綜合醫(yī)院醫(yī)師來說，由于缺乏精神專科知識及簡單可靠的篩查及診斷手段，精神障礙常常被忽略及漏診。這不僅給患者帶來痛苦，也為醫(yī)師的診治帶來困難。在篩查評估精神障礙的方法中，精神科量表是一個重要的手段。作為標準化測量和量化工具，量表在臨床應用中能幫助醫(yī)師識別患者并評估其疾病嚴重程度，同時一些自評量表的應用還能幫助患者認識到自身心理疾病的狀況，以更好地配合治療。綜合醫(yī)院中常見的有癥狀自評量表（symptom check-list 90，SCL-90）、焦慮自評量表（selfrating anxiety scale，SAS）/抑郁自評量表（self-rating depression scale，SDS）、漢密爾頓焦慮量表（Hamilton anxiety scale，HAMA）/漢密爾頓抑郁量表（Hamilton depression scale，HAMD）、9項患者健康問卷（patient health questionnaire-9，PHQ-9）、廣泛性焦慮量表（the seven-item generalized anxiety disorder，GAD-7），以及綜合性醫(yī)院焦慮抑郁量表（hospital anxiety and depression scale，HAD）等。已有大量文獻證實這些量表在各種受測人群包括社區(qū)人群、綜合醫(yī)院患者人群及精神病?？漆t(yī)院患者人群中均具有良好的信度及效度[1-5]。

雖然國外精神科量表的引進在一定程度上提高了中國心理疾病的診治率，但量表在我國綜合醫(yī)院里的實施率仍然遠遠落后于國外水平。導致現有的精神科量表在綜合醫(yī)院應用率低的原因主要有以下方面：①量表條目偏向于精神情感方面。許多經典的精神科量表（如HAMA/HAMD）包含大量負面精神情感問題，如詢問患者有無自殺傾向、患者是否感到絕望等，這不符合中國人群傳統(tǒng)觀念及性格特點，同時由于社會大眾群體對心理疾病的認識不足及對心理疾病患者的偏見歧視[6]，患者往往會因顧慮或感到羞恥而否認和隱瞞自己的不良情緒。②缺乏軀體癥狀項目。大多數就診于綜合醫(yī)院的神經癥患者以軀體癥狀為主訴，否認心理情緒與軀體癥狀的相關性，經臨床觀察，雖然有部分患者存在故意隱瞞負面情緒，但是的確有部分患者以非器質性的軀體癥狀更為突出，如常見的腸易激綜合征、心臟神經官能癥等，用現有量表測定這類患者群體往往會顯現出陰性結果，讓臨床醫(yī)師進入軀體疾病診斷的誤區(qū)。③缺乏負性事件的記載，容易忽略患者發(fā)病背后隱藏的社會心理因素。雖然隨著量表的發(fā)展，已存在較多專門的心理情感量表、軀體癥狀量表及生活事件量表，但患者的心理軀體情況往往并不能通過單一的量表測定來較全面地反映出來，而過多的量表聯(lián)合應用在綜合醫(yī)院里則過于復雜及煩瑣，不僅要求患者的配合，更要求醫(yī)師具備一定的實施能力，這在門診量極大的中國綜合醫(yī)院中可行度極低。因此，開發(fā)適合綜合醫(yī)院的簡單可行的精神障礙篩查量表具有重要的臨床實用意義。

2 腦網絡

人腦是一個復雜的網絡，不同的功能區(qū)域相互作用、相互協(xié)調，共同構成一個網絡來發(fā)揮作用。腦連接組學（connectomics）是將腦內神經細胞結構模式抽象成一個高度復雜的腦網絡。這一概念的提出，使科學界對神經系統(tǒng)疾病的理解發(fā)生了巨大轉變。在這一理論背景的影響下，許多中樞神經系統(tǒng)病變可以理解為腦網絡疾病，因為大量的神經解剖學、神經生理學及臨床神經病學的研究都可證明：無論是在微觀尺度（神經細胞水平）還是在宏觀尺度（腦區(qū)水平）上，大腦都是一個復雜的網絡系統(tǒng)[7]。

近年來通過圖論的研究方法證實人腦具有多種重要的網絡屬性，如“小世界”、模塊化、無標度屬性等[8]。特別是“小世界”屬性，兼具如較小的平均最短距離和較大的聚類系數[9]，是功能整合和功能分化的平衡、整體協(xié)作和局部集中有機統(tǒng)一的工作模式[10-11]。大腦結構網絡上腦電動力學過程的同步化將大腦在廣泛的時空尺度上連接形成了動態(tài)的復雜功能網絡，從而使人腦網絡的研究從大腦結構網絡擴展到了大腦功能網絡。因此腦網絡可分為結構網絡和功能網絡。結構網絡由神經元之間的解剖性連接構成，主要是通過確定性或概率性纖維跟蹤技術確定的網絡節(jié)點之間的白質纖維連接情況。功能網絡是指網絡各節(jié)點之間通過皮爾森相關、偏相關、同步似然性等方法得到的統(tǒng)計性連接關系。

對于腦網絡屬性及其在神經精神疾病中的研究已取得了豐碩的成果，大量的腦電圖（electroencephalogram，EEG）[12]、腦磁圖（magnetoencephalography，MEG）[13]、fMRI[14]、彌散張量成像（diffusion tensor image，DTI）[15]的研究表明，人腦是一個具有“小世界”屬性的復雜網絡，這種高效的“小世界”拓撲結構不但隨著年齡和狀態(tài)的改變會發(fā)生變化，更為有意義的是其與認知功能[16]、癲癇[17]、精神分裂癥[18]、抑郁癥[19]等神經精神疾病病理變化有一定的相關性。腦網絡為腦科學和腦疾病研究的新領域，未來圍繞腦網絡組圖譜將會涌現出許多新的研究方向。例如，腦網絡每個亞區(qū)的功能確定需要認知科學、心理學和腦影像學等學科的聯(lián)合研究，將會成為這些學科的共同科學前沿；利用腦網絡研究不同的腦疾病大腦網絡的改變以及網絡間的相互作用，繪制神經精神疾病的腦網絡組圖譜的異常模式，以便發(fā)現腦疾病早期診斷和療效評價的生物標志物；利用腦網絡可進行神經外科手術導航、病灶定位和腦功能保護；此外，腦網絡組研究也會引發(fā)新技術和新設備的研發(fā)。

3 挑戰(zhàn)與展望

神經精神學科的蓬勃發(fā)展無法離開量表的應用及腦網絡相關研究。量表雖常被詬病無法擺脫主觀誤差，但其作為臨床篩查工具及科研量化工具的作用在目前以及以后相當長的時間仍然是無可替代；而腦網絡作為方興未艾的前沿學科，目前仍然缺少向臨床應用的轉化，但其無疑將會成為腦科學和腦疾病研究的利器，將成為解剖學、神經科學、認知科學、神經心理學、神經病學、精神病和信息科學等學科的共同科學前沿，為腦科學和腦疾病及類腦計算和智能技術的研究帶來革命性變化。