在精神病学中临床自我评价工具和功能性MRI的增量跨学科交叉验证之前的展望:10年后

简介

精神病学的有效性和验证问题(2013、2014和2015)。

在过去十年，精神科诊断和疾病分类学的有效性被认为是争议的主要来源(1- - - - - -4)．精神病学分类学结构的关键方法是基于对其传统起源的认识论关注，而大多数其他医学学科通常在分子、病理生理学和成像生物标志物的基础上三角化诊断结构，共同产生强有力的标准，以维持在分类学水平的诊断(5)．神经科学和神经生物学在提供这种相对独立于临床观察的疾病指纹方面的持续失败，被视为现有分类系统的可能局限性之一(6)．很明显，无论1989年以来修订了多少次，这些分类学系统都是高度不一致的(7)．功能性MRI领域的复制危机进一步补充了这一点，无论是在正常人群还是患者样本上。此外，作为一个主要的警告，它被认为是在两个不同的知识领域中出现的不同评估方法的单一学科结构。换句话说，研究研究要么通过严格的功能性MRI实验任务进行，要么通过单独的心理测量评估评分量表(8)．然而，这两组方法本质上是不同的，被所谓的解释差距分开。他们属于两个独立的学科和法理系统，从一个到另一个的翻译资源有限。将它们统一到同一个工具包的尝试很少，这将在下一节中讨论。

特质(状态独立)测量:TCI-r的个案研究

状态独立(特质)测量在精神病理学中广泛存在，特别是在定义和内在表型机制的研究中。它们很方便，只要建立了构建测量的测试-再测试稳定性，并且通常在神经影像学研究的独立时间段进行。这些维度的各种相关性已被报道，例如，fMRI和磁共振波谱(MRS)的伤害回避和自我定向(9- - - - - -11)．然而，在功能性MRI中使用的视觉刺激不是来自库存本身，而是代表为成像数据采集而设计的可视化，据称与所讨论的特征结构间接相关。

状态依赖测量:什么是临床相关的?

尽管在构建内表型方面取得了进展，但精神病学中的大多数临床条件是依赖于状态的，有许多与当日动态有关的混淆，特别是情感性障碍(3.)．这一因素也被认为是功能性神经影像学的普遍关注。静息状态下的血流动力学响应函数也受BOLD信号在一天中的波动影响(见Vaisvilaite et al.)。12)查阅更多资料。在与任务相关的衡量标准中，这无疑是一个潜在的警告。因此，一个被低估的挑战是更好地同步状态相关测试与功能MRI数据采集(13)．然而，整个领域似乎忽视了状态依赖测试，因为在fMRI范式中更难以适应和解释，并提供重测稳定性以确保可靠的复制。

增量的有效性

另一个未解决的问题是心理测量学研究的增量有效性(2)．在精神卫生学科中，人们对有效性的传统定义提出了许多概念性的担忧(14)．增量有效性通常通过两种方式实现。增加量表项目的数量或将李克特量表从5度增加到7度都是内部相关的例子。然而，只要报告的相关性是在同一学科领域内测量的，在这里，心理测量学领域。

解决增量有效性的另一种方法是通过添加外部相互关联的测试，这些测试不断探索来自其他学科领域的独立指标(例如功能神经成像或社会学测量)，这些指标集中在给定的心理测量结构上。另一方面，神经影像学研究倾向于以假设驱动的方式建立有效性;这表明先天的关于牵连感兴趣的脑功能区域(ROI)(模块，网络)及其调制的假设作为变量输入到模型中，在实验条件下进行测试。或多或少的自然刺激(接近日常环境需求和临床评估方法)和环境因素被忽略，以赋予实验设置的控制权。这种实验控制限制了所实现的fMRI任务的有效性，并产生去语境化的刚性数据，在特定实验环境之外的可复制性和可泛化性较差。这是暂时来说的“递减”有效性的原型——与递增相反——它提供了“无菌”的结果，将研究结果转化为临床实践的可能性有限。

当代神经影像学和精神病理学的目标都是在各自的学科领域内增加有效性，并估计任何潜在的交叉验证措施因果．

翻译效度和功能磁共振成像

翻译效度(或跨学科效度)被定义为一种可能的增量效度方法，结合同时的临床状态依赖测量和功能MRI数据采集(3.，15)．它的设计假设同时使用这两种方法可以产生一个同步性和一致性增强的数据集(4)．转化验证旨在通过在fMRI的实验设置中实施临床验证的心理测量工具，然后将其转化回临床应用，来“弥合”解释差距。这是提供精神病学的元语言所必需的，它可以结合并超越精神病学所涉及的不同学科语言(3.)．以下各节概述了支持这一概念的不同团体的贡献。

2010-2020年该领域进展

健康人群认知测试研究:瑞文测试

渐进矩阵，Raven的非语言智力测试，是2001年首次用于功能性核磁共振成像的心理测量工具之一(16)．更准确地说，选择的渐进矩阵已被改编为刺激，以在推理过程中产生背外侧前额叶皮层的激活。没有明确的目的来验证Raven的fMRI测试，作者通过暗示发现了特定的神经相关性，这些神经相关性支撑了Raven矩阵的关系复杂性(2-关系vs. 1-关系)问题。不幸的是，样本量太小(总共10个受试者)，无法从该研究中得出任何强有力的推论。进一步研究(17)也报道了使用Raven's测试从发育的角度评估后外侧前额叶皮层在关系加工中的参与。

在正常人群和特定疾病应用中的其他认知测试研究

一个成功的临床相关测试适应功能磁共振成像的背景是节奏听觉序列相加测试的应用，最初在正常样本，然后在神经障碍患者的样本(18)．测试最初设置为听觉刺激，然后适应视觉功能MRI范式。激活包括左侧前额皮质、双侧扣带回、左侧顶下小叶等(健康对照组)，以及缓解性多发性硬化症和一定程度认知衰退患者的左侧边缘上回(19，20.)．此外，Forn和他的同事还实施了广泛使用的符号-数字-模式测试(SDMT)，额叶和顶叶区域都参与了表现(21)．同样的测试对临床实践有许多意义，特别是在评估神经退行性疾病和多发性硬化症的认知缺陷(22)．斯登伯格记忆测验(23)也与功能性MRI设置兼容。

情感测试研究:罗夏测验和复杂的社会情感测试

在情感测试(又称投射法)中，临床和专家评估中最常用的一种是罗夏墨迹测试。它也适用于功能性核磁共振范式(24- - - - - -26)，其更明确的目标是揭示心理测试反应背后的BOLD信号。在视觉处理和背侧注意网络系统之外，还报告了各种任务特定区域，这些区域显然是非任务特定的。有趣的是，边缘系统的皮层下区域也有涉及。与中性图片相比，主题统觉测试的图片自2006年以来也被用于功能性核磁共振，特别是在人格障碍的研究中(27)．

荣格的单词联想测验研究

自2013年以来出现了许多有趣的研究，试图确定卡尔·古斯塔夫·荣格单词联想测试背后的功能MRI模式。在2018年Escalimilla及其同事的研究中(28)后，作者将随后与WAT的两次会议录成视频。他们通过评估语言和非语言行为，并将某些反应标为相关或表示无意识关联，在个人层面上确定了触发复杂因素的词语。然后，在fMRI测试期间，同样的单词出现在活动块中，与来自同一单词集的所谓中性块交替出现。作者将群体独立成分分析应用于功能磁共振成像工具箱，并确定了与“复杂”单词相关的两个脑回路。它们分别被命名为“记忆、身体和行动”(电路1)和“记忆、情感、语言和意义”(电路2)，在处理复杂的触发词时被激活。作者采用了主要的探索性方法，没有对感兴趣区域(ROIs)进行具体的初步假设来为他们的分析设定边界。事实上，通过这种方式，他们遵循并成功地复制了Petckovsky对WAT的早期研究。29，30.)．

我们的贡献，2017-2022

抑郁量表

我们的小组研究了与同时给药抑郁量表相关的血氧水平依赖(BOLD)信号。31，32)．量表的选择是出于各种临床和实验原因。临床论据是，它以一种清晰、简洁和浓缩的形式捕捉了抑郁自我报告的症状，而不是妄想狂综合征，这是临床实践中最常见的两种临床状态。实验的基本原理是，这些项目的认知负荷相对较低(例如，与贝克抑郁症量表相比)，因此更可能对应于抑郁症的“现象学核心”，而不是它的一个维度，即认知障碍。量表上的项目分为四个块，并与诊断性中性项目块交替，从而构成了兴趣量表。这些药物分别给两组患者服用:重度抑郁患者和健康对照组。直接比较的结果显示，在家庭误差校正后，额中回存在显著的残余激活簇。这一结果可能表明，在自我评价方面，抑郁得分高与大脑激活的特定模式相对应，这也与同一区域休息时的连接功能失调有关(32，33)．

Paranoid-depression规模(PD-S)

为了进一步概括其他常见精神病理疾病的核心抑郁症状，我们扩展了范式，包括von Zerssen (34- - - - - -36)．量表的选择是基于上文所述的类似假设。然后对两组患者进行功能性核磁共振检查:抑郁症组和精神分裂症组。结果显示楔前叶和角回区域有显著的残余激活，这被认为与诊断相关(37)．这些激活被认为是在默认模式网络中，这意味着在精神分裂症中，该系统基本上存在异常激活(32，33，38)．因此，我们尝试将临床自评量表和功能MRI这两种方法进行整合，以期实现两种方法的跨学科效度递增。

多元分析(MLM)PD-S;结构和静息态功能MRI

下一步，我们有一种机器学习方法来研究不同尺度上项目反应背后的大脑特征(34- - - - - -36)．在同一数据集中，用多元线性方法(MLM)发现了量表上项目反应背后的全脑特征，被确定为“临床负荷”。偏执和中性项目的积极负荷和抑郁项目的消极负荷与大脑特征相关，能够预测临床诊断高达93%(曲线下面积)。

iap和传销

在我们小组的其他研究中，我们已经确定了患者在处理国际情感图像系统(IAPS)中的积极图像与中性图像时，右侧颞中回的任务特异性激活模式(39，40)．采用传质神经网络识别脑信号，能较好地预测疾病的诊断。从某种角度来看，IAPS可以被认为是投射性测试的代理任务，例如TAT，它能够评估精神障碍的情感(41)．

Stroop n-back检验

我们小组最近研究了抑郁症Stroop n-back颜色和文字测试(SCWT)的功能MRI基础(42)．它旨在通过测量被试在处理一致和不一致的颜色词刺激时的表现来捕捉注意力的基本组成部分。注意力缺陷是抑郁症常见的精神病理特征之一。在抑郁症患者与对照组的直接比较中，有报道称，当任务的复杂性在颜色和文字条件下增加时，患者的舌状回和梭状回会失活。

为了总结我们在2008-2022年的发现，我们在功能神经成像的背景下实施了三组主要的临床评估工具:自我评估量表，投射测试的代理，和认知评估测试。每一种心理测量工具都产生了不同的激活或大脑信号，这在图1．

反过来，这些脑激活和连接异常的模式可能支持两种调查方法之间各自的翻译交叉验证程序:临床评估和功能MRI，如所述图2．

讨论

从翻译交叉验证的角度来看，有许多重要的因素需要考虑。

首先要考虑的是非特定的积极任务(努力模式)网络的参与(43)．

2015年，Kenneth Hugdahl假设大脑中存在一个任务-非特异性努力模式网络，该网络呈额颞顶叶分布，包括额下回和中回、颞下回、补充运动区和顶叶下小叶。然而，后来，哈格达尔指出，这种外部模式网络是由任务的性质调节的，即投入的认知努力的程度(44- - - - - -46)．这一假设被进一步扩展以分析在不同精神状况下不同认知努力水平下EMN的动态下调和默认模式网络特定区域(如楔前叶)的动态上调。正如前面章节所描述的，作者没有评论情感和社会情感任务，如罗夏墨迹测验和TAT。因此，他们的结论仅限于相关的认知任务/测试，并纳入功能磁共振成像范式。在这方面，我们关于抑郁量表的结果可能表明了努力模式网络在上调方面的任务特异性调制。这种上调可以很好地解释为抑郁症患者在这项任务上投入了更多的努力。对于偏执型量表，我们的结果可能反映了默认模式网络在与显著性网络相互作用的更复杂系统中的任务特异性上调，实际上，导致异常或近端显著性，这可以解释精神分裂症患者的大多数阳性症状(32，33)．在这两种测量方法中，报告的影响可以解释为诊断测试特定的激活或调制效应。

第二个考虑来自埃利奥特等人的批判性论文(47常见fMRI任务的重测可靠性较差。在该元分析中，预定义的感兴趣区域(ROIs)基于先天的假设，被认为是一个潜在的警告，它可能决定严格的结果，但具有较差的可复制性和有限的泛化性。从这项荟萃分析中可以明显看出，精神障碍的机制中涉及的不是特定的局部化，而是分布式网络交互。因此，全脑疾病信号作为roi报告的替代方法被认为是未来的发展方向。（47)．我们在研究中采用了全脑报告的方法。

第三个考虑，也与同一篇文章一致，是从纯粹的“实验性”转向更多自然主义的具有既定心理测量效用的刺激和测试(47)．目前，它的使用是专门为实验控制“刺激”而设计的，这与现实生活和临床环境和背景相去甚远。他们没有提供任何超越实验设置的见解或解释。因此，很难将其转化为临床应用。相反，我们建议在跨学科验证的明确愿望下，在功能磁共振成像研究中采用更强大的心理测量工具。从这个角度来看，临床自我评价工具被假定为诊断任务特异性全脑功能MRI指纹/临床状况(状态，综合征)生物学特征的近端测量，其中两种方法相互交叉验证。

事实上，心理测试和功能磁共振成像是一种嘈杂的测量方法，无法大规模量化，个体间和个体内存在广泛的差异。没有共同定义的“黄金标准”，也没有关于如何在两者恰好不一致的情况下决定哪一种度量更有效、更可实现的方向。凭直觉，人们可能会认为脑成像测量更“客观”，因此更可靠，但它们与假定为“主观”的心理评分量表一样有偏见。因此，只有两种测度的交集或一致，才能被视为其收敛效度的可能证据。

此外，社会残疾和生活质量结果测量可能被认为是临床评价外部验证的可能方法。

建议采用混合设计，将临床相关量表的特征和为测量脑信号中有意义的反应而定制的任务与从不同角度重复的综合征现象学核心相关的心理量表项目结合起来，以增强BOLD信号。这种方法类似于介入医学血管造影中使用造影剂增强图像。在下一个层次上，多尺度变量，包括其他几个变量，例如，分子途径测量，应该被整合起来，以构建精神病学中的规范性网络(36)．

结论及未来发展方向

我们的研究可能已经确定了常见的诊断特定于任务的在功能磁共振成像水平的激活和网络调制方面的分母。然而，这些共同点需要进一步调查，以确定它们是否意味着疾病或综合征特定的特征(特征)，这在一天结束时，提出了一个关于当前传统精神病学分类标准的贫穷的问题(6)．在这项研究中，我们提出了一种基于我们的探索发现的新的翻译验证算法。

该算法包括五个步骤，详细描述在图3第一种是根据测验的心理测量特征进行测验的预选;这表明该工具需要在其通过评估临床现实中的相关状态或特征来区分群体的能力方面是有效的。下一步是使用标准化的数字软件(例如E: Prime)使测试项目适应功能MRI范式。这一阶段的关键是构建重复诊断刺激的对比块，这可能会产生足够强的BOLD第三信号;这一步包括探索与健康对照组全脑神经激活的诊断项目反应(量表)的相关性，与具有某种诊断的患者人群进行比较。最后一步是调查两个或多个诊断类别之间的差异。

如果我们能够将足够数量的测试从心理测量学转化为功能性MRI，这可能会为更可靠的诊断、预后和神经精神疾病的管理提供一个潜在的强大工具包，特别是如果纳入更广泛的normothetic网络，如前所述。进一步的测试-再测试独立交叉验证需要遵循这些探索性发现。

数据可用性声明

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作者的贡献

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利益冲突

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参考文献