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近年来，大规模脑影像与多组学脑图谱的快速发展，使研究者能够从基因表达、神经递质受体/转运体、细胞类型以及线粒体功能等多个层面理解精神障碍的生物学基础。然而，一个长期存在的方法学问题是：脑影像中的功能连接关注的是“两个脑区之间如何协同”，而传统影像转录组学和分子注释方法主要关注“单个脑区具有什么分子特征”。这种从脑区节点到脑区连接之间的尺度错配，使得我们仍难以直接回答一个关键问题：究竟什么样的分子组织方式，与两个脑区之间的异常通信相对应？
在这样的背景下，华南理工大学生物医学科学与工程学院吴凯教授团队联合广州医科大学附属脑科医院吴逢春院长等，提出了一种面向脑网络连接的多组学分子注释框架—BrainNetAnno。该框架将传统以脑区节点为单位的分子映射进一步推进到脑区间连接层面，使转录组、神经递质及线粒体表型能够与功能连接处于统一的“连接空间”中。研究基于静息态功能磁共振数据构建发现队列和独立验证队列，共纳入2,895名参与者，覆盖精神分裂症（SCZ）、重性抑郁障碍（MDD）、广泛性焦虑障碍（GAD）、孤独症谱系障碍（ASD）、注意缺陷多动障碍（ADHD）及健康对照（HCs）。相关成果以“Connection-Level Multi-Omics Reveals Cerebellar-Cortical Dysconnectivity and Divergent Molecular Signatures Across Major Psychiatric Disorders”为题发表于Biological Psychiatry杂志上。华南理工大学生物医学科学与工程学院博士研究生刁云恒为第一作者，吴凯教授为通讯作者。
图1. BrainNetAnno连接层面多组学分子注释框架及研究概述
传统影像转录组学通常首先获得不同脑区的影像学改变，再将这些区域异常与Allen Human Brain Atlas等资源中的区域基因表达进行空间关联。这一策略能够回答“异常脑区与哪些分子特征有关”，但功能连接本质上描述的是两个脑区之间的协同活动关系。一个连接的形成与改变，理论上不仅取决于某个脑区自身的分子属性，还可能受到两个脑区之间分子共表达、分子耦合或分子兼容性的共同约束。
BrainNetAnno针对这一尺度错配，将分析单元从“node”进一步推进到“edge”。在转录组分析中，研究首先基于区域基因表达构建脑区间转录相似性，并校正空间距离对转录相似性的影响，随后将连接层面的转录相似性分解为单个基因对每一条脑连接的贡献；在神经递质与线粒体分析中，则通过正则化分子耦合矩阵和逐特征剔除策略估计不同受体、转运体及线粒体表型对连接层面异常的贡献。由此，宏观脑网络与微观分子信息被投射到统一的连接尺度，为直接研究“异常脑连接对应什么样的分子背景”提供了新的方法学基础。
图2. 跨诊断共享异常连接模式STACP及五类精神障碍DSCD的提取与空间关系
在建立连接层面的多组学注释框架后，研究进一步考察五类精神障碍之间哪些脑网络异常是共同的，哪些是疾病特异的。研究利用偏最小二乘回归（PLS）从SCZ、MDD、GAD、ASD、ADHD与健康对照的功能连接中提取出一个能够最大程度表征“精神障碍—健康对照”差异的潜在连接轴，并将其定义为共享跨诊断异常连接模式（shared transdiagnostic abnormal connectivity pattern，STACP）。随后，将每位患者功能连接中沿STACP方向的成分去除，并将剩余的条件性连接偏离定义为疾病特异性连接偏离（disorder-specific connectivity deviations，DSCDs）。因此，该框架将精神障碍脑网络异常分解为“跨诊断共享连接轴”与“疾病特异性残余偏离”两个层次。
一个值得关注的结果是，在去除共享异常后，各疾病并没有表现为彼此毫无关系的随机残余，而是在残余连接空间中形成了具有明确结构的几何关系。ADHD与ASD的DSCD几乎呈相反方向，余弦相似度为−0.929；MDD与SCZ同样表现出较强的负向关系，余弦相似度为−0.646；ASD与SCZ表现出一定程度的正向一致性，余弦相似度为0.317；相比之下，GAD相对于其他疾病更接近独立方向。该结果提示，精神障碍异质性可能并非由若干完全独立的网络异常构成，而可能表现为不同诊断围绕一个共同连接架构发生系统性偏离。
图3. 共享与疾病特异性脑连接异常及其临床症状关联
进一步分析发现，STACP并不是均匀分布于全脑，而是突出表现为小脑–大脑皮层功能连接异常。高贡献连接主要涉及小脑与默认模式网络（DMN）、边缘网络（LN）、视觉网络（VN）以及额顶控制网络（FPN）之间的连接。这意味着，尽管SCZ、MDD、GAD、ASD和ADHD在临床表现、起病年龄和诊断标准上存在明显差异，它们仍可能共享某种以小脑–皮层信息整合异常为特征的脑网络基础。
与此同时，各疾病的DSCD呈现出不同的网络拓扑。ADHD主要涉及DMN与视觉、额顶及腹侧注意网络之间的连接；ASD更多涉及DMN与FPN及边缘网络；GAD主要涉及边缘网络与DMN、躯体运动网络之间的连接；MDD主要涉及边缘网络–视觉网络以及小脑内部连接；SCZ则更多涉及视觉网络内部以及视觉–边缘系统连接。更重要的是，这些疾病特异性连接偏离与相应临床症状存在显著关联：ADHD的DSCD与ADHD RS-IV总分、注意缺陷和多动/冲动评分呈正相关；ASD的DSCD与ADOS总分呈正相关；GAD的DSCD与SCARED总分相关；MDD的DSCD与HAMD-17总分相关；SCZ的DSCD则与PANSS总分及阳性、阴性症状评分显著相关。相关效应量总体为|r|=0.216–0.430，更适合解释为群体水平的脑–行为关联，而非个体层面的强预测效应。
图4. STACP及不同疾病DSCD对应的连接层面转录组、细胞类型和生物学通路特征
为了进一步理解这些脑网络异常背后的生物学背景，研究将BrainNetAnno与Allen Human Brain Atlas中的转录组数据进行整合。结果显示，STACP相关基因主要富集于神经元系统、神经突起发育、肌动蛋白相关过程及蛋白降解等神经发育和细胞维持过程；在细胞类型层面，则富集于胚胎期皮层少突胶质细胞以及部分小胶质细胞相关特征。这提示五类精神障碍共享的小脑–皮层连接异常可能与神经发育、髓鞘形成、细胞骨架维持及免疫相关的基础生物学过程有关。
相比之下，不同DSCD呈现出更加差异化的转录组特征。MDD相关基因涉及GPCR信号、细胞突起组织以及化学突触传递调控，并富集于中脑GABA能和5-羟色胺能神经元；SCZ涉及神经突起发育、突触结构或活动调控；GAD更多涉及跨突触信号和突触组织；ASD涉及轴突发育、细胞突起组织以及脂质代谢；ADHD则进一步指向化学突触传递、膜电位调节及神经元系统。由此形成了一个较为清晰的层级：跨诊断共享异常更多指向基础性的网络形成与维持过程，而疾病特异性偏离则呈现出更加差异化的突触和细胞调控特征。
图5. STACP及不同疾病DSCD对应的神经递质与线粒体分子特征
这一分层关系在神经递质分析中表现得更加明显。STACP与CB1受体和5-HT1A受体仅表现为趋势水平关联，并未达到当前分析中的统计显著水平；而在控制跨诊断共享异常后，不同疾病的DSCD则呈现出明显不同的神经递质关联谱。具体而言，ASD的DSCD与μ-阿片受体（MU）、5-羟色胺转运体（SERT）和CB1受体显著相关；GAD的DSCD与MU受体显著相关；MDD的DSCD与多巴胺转运体（DAT）显著相关；SCZ的DSCD与NMDA受体显著相关；ADHD与D2受体和5-HT1B受体表现出一定关联趋势，但未达到当前分析的名义显著水平。相关多重比较均采用Benjamini–Hochberg方法进行FDR校正。
除了转录组和神经递质外，研究还进一步引入线粒体表型。结果显示，STACP与线粒体呼吸链（mitochondrial respiratory chain，MRC）显著相关（p=0.047）。考虑到神经元通信、突触传递和膜电位维持均具有较高能量需求，这一发现提示精神障碍共享的大尺度连接异常可能与连接层面的生物能量约束存在空间对应关系。与此同时，线粒体关联并未在所有疾病DSCD中普遍出现：MDD的DSCD与MRC显著相关（p=0.008），GAD的DSCD与线粒体密度（MitoD）显著相关（p=0.03），而SCZ、ASD和ADHD的DSCD未观察到显著线粒体关联。需要强调的是，这些结果反映的是脑影像与分子图谱之间的空间收敛关系，不能直接等同于患者个体存在相应的线粒体功能障碍或神经递质异常。
为了检验结果的可靠性，研究从Bootstrap重采样、置换检验、年龄分层、独立队列验证以及不同分子耦合估计方法敏感性分析等多个层面进行了系统评估。Bootstrap结果显示，STACP具有较高稳定性，平均余弦相似度达到0.976±0.007；在完全独立的442人验证队列中，发现队列与验证队列的STACP同样表现出较强一致性，余弦相似度为0.862（p<0.01）。这些结果表明，共享跨诊断连接异常并非由单次样本划分或随机组间差异所驱动。
在分子层面，结果呈现出“选择性复现”而非所有关联均完全重复。六项主要分子关联中，有五项在验证队列中保持了与发现队列相同的方向。其中，GAD-MU、ASD-SERT以及STACP-MRC在验证队列中保持方向一致并达到报告的统计学阈值；ASD-MU和MDD-MRC保持相同方向，但未达到相应统计学阈值；SCZ-NMDA则在验证队列中方向发生反转且未能复现。该结果也提示，在解释影像–分子关联时，应区分“发现样本中的显著性”与“跨队列稳定性”，并对未重复结果保持审慎。
总结
总体来看，这项研究的核心不仅是发现了新的异常脑区或单一分子标志物，而是尝试改变脑网络与分子机制之间的“映射单位”。过去，影像转录组学更多回答“这个异常脑区与哪些基因或受体有关”；BrainNetAnno则进一步追问“这条异常脑连接为什么会异常，连接两端的分子组织之间存在怎样的关系”。通过这一连接层面的多组学框架，研究发现SCZ、MDD、GAD、ASD和ADHD存在一个以小脑–大脑皮层失连接为突出特征的共享跨诊断异常轴；在控制这一共同成分后，不同精神障碍进一步沿具有明确几何结构的方向表现出疾病特异性连接偏离。
在跨尺度生物学层面，共享与特异异常呈现出一定程度的分子分工：跨诊断共享连接异常更多关联神经发育、细胞维持及线粒体呼吸链等基础过程，而疾病特异性连接偏离则更多表现出差异化的突触调控及神经递质受体/转运体关联。由此，研究建立了一个从“跨诊断共享脑网络异常”到“疾病特异性网络偏离”，再到“连接层面转录组—神经递质—线粒体表型”的跨尺度分析框架，为从区域分子注释走向连接分辨的分子精神病学提供了新的方法学路径。与此同时，论文也明确指出，当前分子注释主要来自公共脑图谱，影像与分子数据来自独立样本，相关结果属于空间关联而非因果证据；未来仍需疾病特异性多组学、纵向影像以及同一受试者的影像–分子联合数据进一步验证。
方法与代码
BrainNetAnno Documentation：https://brainnetanno.readthedocs.io/en/latest/
GitHub：https://github.com/Yunheng-Diao/BrainNetAnno
作者介绍
通讯作者简介：吴凯，华南理工大学生物医学科学与工程学院教授、博士生导师，国家重点研发计划首席科学家，广东省杰出青年基金获得者。长期聚焦精神神经疾病的脑功能网络损伤机制及其与微生态系统的交互关系，主持国家重点研发计划、国家自然科学基金及广东省重点项目等科研课题20余项，以通讯作者身份在PNAS、Advanced Science、Advanced Functional Materials、Research、Biological Psychiatry、Journal of Translational Medicine及NeuroImage等国际期刊发表论文160余篇。
第一作者简介：刁云恒，华南理工大学生物医学科学与工程学院2023级博士研究生。主要研究方向为面向异质性的精神障碍脑网络研究与跨尺度分子机制解析，以第一作者在Research、Biological Psychiatry、Translational Psychiatry、Journal of Affective Disorders等期刊发表研究论文5篇，ESI热点论文、高被引论文1篇，获发明专利1项。担任Neuroimage等期刊审稿人。
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