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1.引言

临床高危（CHR）阶段是指精神病发作前的先兆期，其特征为非精神分裂症个体出现衰减性、短暂性或间歇性精神病性症状以及功能下降。约20%的CHR个体在2年内进展为全面精神病，3年随访时这一比例达36%。识别CHR的可靠生物标志物可为更好地理解从高风险向明确疾病的演变轨迹提供窗口，并通过在症状恶化前进行早期干预来降低向精神病转化的比率。

眼球运动功能障碍是精神分裂症的常见症状，多项研究强调精神分裂症患者及其亲属均存在眼动异常。常见发现包括：平滑追随眼动任务中增益降低、位置差异增大、扫视更频繁；注视稳定任务中扫视频度增加、扫描路径延长；反向眼动任务中准确性降低、潜伏期延长。这些特征能准确区分患者与健康对照，提示其作为疾病生物标志物的潜力。尽管如此，关于CHR的眼动研究仍十分有限。一项研究发现，CHR在反向眼动任务中的错误率介于健康对照与精神分裂症之间，提示眼动功能障碍可能在疾病早期已显现。

动物研究表明，大脑皮层在控制平滑追随眼动中起关键作用。恒河猴研究发现，中颞区（MT）和内侧上颞区（MST）受损时平滑追随眼动受损。此外，额叶眼动区（FEF）对产生平滑追随眼动至关重要，电刺激该区域可诱发自发性追随。额叶眼动区损伤可破坏平滑追踪，该区域还调节增益并预测物体运动。然而，精神分裂症眼动异常的确切神经病理机制仍不明确。

近年来，静息态功能磁共振成像（rsfMRI）已成为揭示精神分裂症和CHR区域活动及功能改变的非侵入性工具。CHR的研究结果常报告其改变介于精神分裂症与健康对照之间。局部一致性（ReHo）是一种有前景的神经影像指标，通过计算相邻体素时间序列的相似性来评估特定脑区神经元活动的局部同步性。与传统的fMRI指标相比，局部一致性通过最小化时空噪声和离群值的干扰，具有较高的重测信度。既往研究显示，精神分裂症患者在额上回、额中回及顶下小叶局部一致性增高，而在扣带回、颞上回、梭状回及楔前叶局部一致性降低。然而，这些结果因抗精神病药物和病程等混杂因素而不一致。迄今为止，鲜有研究利用局部一致性比较首发精神分裂症（FSZ）与CHR的自发脑活动并建立其与眼动的关联。

此外，精神分裂症是一种高度遗传性疾病，近期全基因组关联研究（GWAS）报道了287个与该病相关的不同基因组位点。然而，这些基因与疾病表型之间的生物学后果及因果关系尚未完全阐明。转录组-神经影像空间关联分析整合基因组数据与神经影像发现，为将遗传变异与特定脑异常相联系提供了有前景的方法。利用全脑基因表达数据库（如人类脑图谱，AHBA），已有大量研究识别出与多种精神疾病脑结构和功能异常相关的基因。既往研究已揭示精神分裂症皮层解剖变异和小脑功能连接的遗传机制。

此研究结合多种眼动追踪任务和局部一致性分析，评估首发精神分裂症与CHR的眼动功能障碍与脑活动改变之间的关系。此研究使用机器学习算法识别两组间的关键差异。此外，应用转录组-神经影像分析识别与异常局部一致性模式相关的基因，并利用人类脑图谱数据库探索其功能特征。假设：（1）精神分裂症患者在多种眼动任务中表现出广泛异常，而某些眼动异常在CHR个体中已显现；（2）这些眼动异常与额叶和颞叶区域的脑功能活动异常相关；（3）这些功能活动与特定的基因表达谱相关。

2.材料与方法

2.1受试者与临床评估

27名未服药的首次发病精神分裂症门诊患者于中南大学湘雅二医院入组。所有患者由两名资深精神科医生根据《精神障碍诊断与统计手册》第五版（DSM-5）标准独立诊断，均为首次发病且病程小于3年。采用阳性和阴性症状量表（PANSS）评估精神分裂症患者的不同症状，包括阳性症状、阴性症状和一般精神症状。采用MATRICS共识认知成套测验（MCCB）评估认知功能，包括加工速度、工作记忆、注意、执行功能和问题解决能力等多个认知维度，各维度得分越高表示功能表现越好。

25名CHR个体从医院门诊招募。采用前驱期综合征结构式访谈（SIPS）定义CHR标准，包括短暂间歇性精神病性综合征（BIPS）、衰减阳性综合征（APS）和遗传风险与功能下降综合征（GRD）。SIPS共19个条目，包含四个症状群：阳性症状、阴性症状、瓦解症状和一般症状。28名健康对照从社区招募，排除一级亲属有精神病病史者。所有参与者均为汉族、右利手，年龄在16至45岁之间。

所有参与者的排除标准包括：（1）符合DSM-5诊断标准的其他精神病、既往精神疾病史、正在用药；（2）既往神经系统疾病、过去6个月内使用过成瘾物质、头部外伤或颅脑损伤史；（3）斜视、色盲、视野缺损、裸眼/矫正视力<1.0或其他严重视力障碍；（4）妊娠或哺乳；（5）MRI扫描后发现脑结构异常；（6）MRI检查禁忌症。

此研究经中南大学湘雅二医院医学科研伦理委员会审查批准。所有参与者均签署知情同意书，此研究严格遵守伦理研究原则。

2.2眼动任务

使用EyeLink 1000眼动追踪仪记录眼动。采用纸板开孔试验确定优势眼，通过25mm相机镜头追踪优势眼。刺激呈现在24英寸屏幕上，分辨率为1920×1080像素，刷新率144Hz。受试者距离屏幕70cm，头部置于下颌/前额托架上以减少头动。每个任务开始前使用9点校准模式，任务过程中自动进行漂移校正。每个任务前向受试者朗读统一指导语，若任务过程中出现较大头动则需重新采集。

2.3影像采集

采用西门子3.0 T MRI扫描仪，使用平面回波成像（EPI）序列采集静息态功能成像数据。指导受试者仰卧、闭眼、保持清醒。使用泡沫垫和软耳塞减少扫描噪音和头动。成像参数如下：TR/TE = 2000ms/30ms，翻转角=90°，视野=220mm×220mm，矩阵64×64，层厚4mm，39层，200个时间点。

2.4数据处理与局部一致性分析

此研究使用DPABI软件进行神经影像数据预处理。首先，丢弃前10个时间点以获得更稳定的信号。随后，进行时间层校正和头动校正。最大平移>2mm和/或最大旋转>2°的受试者被排除。然后，将校正后的数据空间标准化至MNI空间，并重采样至3×3×3mm³体素大小以提高信噪比。将Friston-24头动参数、白质和脑脊液信号作为协变量回归。最后，对数据进行带通滤波（0.01至0.08Hz）和线性去趋势，以减少高频生理噪声干扰。

局部一致性分析在体素水平进行，通过计算每个体素及其周围26个相邻体素的肯德尔和谐系数（KCC）来测量时间序列的相似性。每个体素的局部一致性值减去全脑平均局部一致性值后除以标准差。最后使用4mm半高全宽（FWHM）各向同性高斯核进行平滑，并进行Fisher Z变换。

2.5统计分析

采用方差分析（ANOVA）比较三组间年龄、受教育年限和量表评分的差异，使用SPSS 26进行。卡方检验用于比较性别分布，显著性水平设为p<0.05。对不符合正态分布的眼动数据采用Kruskal-Wallis检验，事后t检验使用Bonferroni校正，显著性水平设为q<0.05。三组局部一致性值进行方差分析，采用Bonferroni校正（q<0.05）并辅以高斯随机场理论（GRF）校正（体素p<0.001，簇p<0.01）。性别、年龄和头动参数作为协变量。

采用Spearman相关分析评估三组中异常眼动或局部一致性值与临床症状和认知功能评分之间的关系，Bonferroni校正q<0.05。

2.6分类分析

此研究选取组间存在显著差异的眼动参数进行分类分析。为降低计算复杂度并减少过拟合风险，应用了多种广泛使用的特征选择技术，包括逻辑回归（LR）、最小绝对收缩和选择算子（LASSO）、随机森林（RF）和支持向量机-递归特征消除（SVM-RFE）。特征选择使用R软件（版本4.3.2）进行。

支持向量机（SVM）是一种强大的分类算法，擅长处理高维数据，通过寻找最优超平面将数据点分为不同类别。然后应用支持向量机基于上述特征选择方法筛选出的眼动特征和差异局部一致性值分别构建分类器，旨在识别区分组间最相关的特征。

2.7脑基因表达数据处理与空间相关分析

脑基因表达数据来自人类脑图谱（AHBA）数据集，包括超过20000个基因，由58692个探针在6名健康成年捐献者的3702个不同脑组织样本中检测。所有数据使用“Abagen”工具箱（版本0.1.4）处理。丢弃2个不含基因的区域后，最终获得121×6864（区域×基因）的基因表达矩阵。

然后以Brainnetome 246图谱的MNI坐标为中心，定义半径为3mm的球体，计算该球体内局部一致性差异图上体素的平均局部一致性值，以探索与基因表达谱的空间关联。偏最小二乘（PLS）回归是一种统计方法，通过提取最大化两组变量间协方差的潜在成分来建模两组变量之间的关系。此研究中，平均局部一致性值为响应变量，基因表达为预测变量。PLS1识别出解释局部一致性最大方差的基因组合。采用自助法（5000次迭代）评估每个基因的贡献，经Benjamini-Hochberg校正（FDR-BH）后选择显著基因。

2.8基因富集分析

对显著的PLS1基因进行基因富集分析，以探究其与首发精神分裂症和CHR异常功能改变的关系。通过基因本体（GO）富集分析确定基因相关的生物学功能和相互作用，包括分子功能（MF）、细胞组分（CC）和生物过程（BP）三个本体。使用京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路和疾病本体（DO）富集分别识别基因相关的信号通路和疾病类别。上述富集分析均使用R软件中的“ClusterProfiler”包进行。此外，为识别首发精神分裂症和CHR中可能被破坏的候选细胞群、组织分布和时空特异性表达，此研究利用“TissueEnrich”R包进行组织特异性表达分析（TSEA），并通过在线网站进行时间特异性和细胞类型特异性表达分析（CSEA）。多重比较结果显著性设为FDR-BH q值<0.05。

2.9蛋白质-蛋白质相互作用分析

蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）分析用于理解局部一致性相关基因之间的相互作用及其形成的生物网络，使用STRING数据库（版本12.0）。最小相互作用评分设为最高置信度0.9。采用介数中心性方法，通过计算节点到所有其他节点的最短路径数来识别最重要的枢纽基因。

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3.结果

3.1人口学与临床特征

表1展示了三组的人口学和临床特征。CHR组的年龄低于首发精神分裂症组和健康对照组（p<0.05）。CHR组与另外两组在受教育年限上存在显著差异（p<0.001）。阳性和阴性症状量表及SIPS评分与首发精神分裂症和CHR的疾病特征一致。表2显示了三组在MATRICS共识认知成套测验中的显著组间差异。与健康对照组相比，首发精神分裂症组在加工速度、言语学习和视觉学习方面存在显著损害（p<0.05），CHR组表现为中间型损害。CHR组的注意/警觉性显著高于首发精神分裂症组和健康对照组（均p<0.01）。首发精神分裂症组与健康对照组在推理和问题解决能力上存在显著差异（p=0.033），而工作记忆在各组间无差异（p=0.922）。这些发现表明，认知缺陷在首发精神分裂症中最显著，CHR个体在特定领域表现为中间型损害。

表1受试者人口统计学特征与临床特征。

表2三组间认知功能差异（原始分数）（均值±标准差）。

3.2眼动组间差异

在自由浏览任务中，首发精神分裂症组与健康对照组相比，扫视频度、幅度、扫描路径、平均速度和峰值速度显著降低。CHR组与健康对照组相比，扫视频度和扫描路径显著降低。在平滑追随眼动任务中，首发精神分裂症组在HS4X任务中与CHR组相比表现出显著更长的扫视频度和更高的峰值速度，与健康对照组相比也表现出更长的扫视频度。在Lissajous范式中，首发精神分裂症组在LS2、LS4和LS2B任务中与CHR组相比扫视频度和峰值速度增加，在LS4和LS2B任务中扫视幅度增加；与健康对照组相比，在LS2、LS4和LS2B任务中扫视频度和幅度增加，在LS2和LS2B任务中峰值速度增加。在注视稳定任务中，首发精神分裂症组在简单模式下扫视次数和扫描路径增加，在干扰模式下注视次数、扫视频度、扫视次数、幅度、峰值速度和扫描路径均较健康对照组增加。CHR组在简单模式下扫描路径增加，在干扰模式下扫视频度和峰值速度较健康对照组增加（均q<0.05）。总体而言，首发精神分裂症组在所有任务中均与健康对照组存在显著差异，而CHR组的差异主要出现在自由浏览和注视稳定任务中，首发精神分裂症组与健康对照组之间存在中度差异。

3.3局部一致性分析组间差异

与CHR组相比，首发精神分裂症组在右侧眶额上回（OFG）和左侧颞下回（ITG）局部一致性降低，在右侧中扣带回（MCC）局部一致性增高。与健康对照组相比，首发精神分裂症组在右侧颞上极（STP）和中扣带回局部一致性增高；CHR组在左侧颞中回（MTG）和颞上回（STG）局部一致性增高。这些发现表明三组在这些特定脑区的神经元活动模式存在显著差异。所有差异经高斯随机场理论校正（体素p<0.001，簇p<0.01）（图1，表3）。

图1 FSZ 组、CHR组与HC组间ReHo指标的差异。

表3三组间ReHo值存在显著差异。

3.4相关分析结果

CHR组中，SIPS阳性评分与LS4任务的扫视幅度、平均速度和峰值速度呈负相关，SIPS一般评分与峰值速度呈负相关（均q<0.05）。此外，在首发精神分裂症组中，PANSS一般评分与自由浏览任务的平均速度及干扰模式注视稳定任务的平均速度呈正相关，PANSS阳性评分与干扰模式注视稳定任务的平均速度呈正相关（均q<0.05）。

纳入所有受试者时，注视稳定任务与MATRICS共识认知成套测验评分呈负相关，特别是注意、视觉学习和加工速度（均q<0.05）。分亚组分析时，CHR组中干扰模式注视稳定任务的扫视幅度和平均速度与注意呈显著负相关，健康对照组中干扰模式注视稳定任务的扫视幅度与工作记忆呈显著负相关（均q<0.05）。

CHR组中，左侧颞上回局部一致性与HS4X任务的注视次数和扫视次数呈正相关，首发精神分裂症组中右侧中扣带回局部一致性与LS4任务的平均速度呈正相关。但经Bonferroni校正后仅左侧颞上回与HS4X任务扫视次数的相关性仍显著（q<0.05）。这些结果提示特定脑区的神经元活动模式与不同眼动行为之间存在潜在联系。

3.5分类分析

平滑追随眼动任务在区分首发精神分裂症与CHR方面有效，但准确率中等。自由浏览和注视稳定任务在区分CHR与健康对照组方面效果更佳，准确率达86%。结合自由浏览、注视稳定和平滑追随眼动任务的特征，区分首发精神分裂症与健康对照组的准确率高达94%。

此外，结合右侧中扣带回、眶额上回和左侧颞下回的局部一致性值作为特征，区分首发精神分裂症与CHR的准确率达92.3%；结合右侧颞上极和中扣带回的局部一致性值区分首发精神分裂症与健康对照组的准确率为90.0%；结合左侧颞中回和颞上回的局部一致性值区分CHR与健康对照组的准确率为88.7%。

3.6与局部一致性值相关的基因

经FDR-BH校正（q<0.05）后，首发精神分裂症组中有1639个基因（732个PLS1+和907个PLS1-）与局部一致性改变显著相关，CHR组中有1127个基因（736个PLS1+和391个PLS1-）显著相关。CHR组有123个PLS1+基因和112个PLS1-基因与首发精神分裂症组重叠。空间自相关检验显示，经5000次置换后与随机分布有显著差异（p<0.001）。

3.7基因富集与特异性表达分析

首发精神分裂症和CHR的基因具有部分相同的富集类别，涉及突触的结构和功能以及信号通路（如钙信号通路、催产素信号通路）。

组织特异性表达分析显示，所有PLS1基因在 cerebral cortex显著富集，尤其是CHR组的PLS1+基因（图2A）。细胞类型特异性表达分析表明，CHR组的PLS1基因和首发精神分裂症组的PLS1-基因在多种免疫细胞和神经元中特异性表达（例如星形胶质细胞、Glt25d2神经元、Ntsr+神经元）（图2B）。时间特异性分析显示，这些显著基因在几乎所有的发育阶段均有表达，不同脑区在不同时期具有各自的基因表达谱特征（图2C）。

图2 FSZ 与CHR个体中ReHo相关基因的特异性表达。

3.8蛋白质-蛋白质相互作用网络分析

首发精神分裂症组的PLS1基因可构建包含614条边的PPI网络（p<0.001），最重要的基因为CTNNB1、DVL2、GNAQ和CACNA1C。类似地，CHR组的PLS1基因可构建包含489条边的PPI网络（p<0.001），最重要的基因为CAMK2A、PPP1CC、FOXO1和YWHAG（图3）。

图3对 FSZ 和CHR个体中与ReHo相关的显著基因进行PPI分析。

4.讨论

此研究的主要发现支持假设，即三组之间存在异常眼动和局部一致性改变。首发精神分裂症在自由浏览、平滑追随眼动和注视稳定任务中表现出不同程度的异常，其中部分异常在CHR中也观察到。CHR的注视稳定任务表现与注意评分相关。三组在眶额回、颞回和扣带回发现异常局部一致性改变，且这些改变与特定的眼动特征相关。转录组-神经影像分析识别出首发精神分裂症和CHR中与局部一致性相关的基因，这些基因富集于多种生物学功能和通路。基于这些眼动和局部一致性特征，使用支持向量机成功区分了三组，提示这些改变可能作为潜在的生物标志物。然而，鉴于样本量较小和CHR的特殊性，这些发现应在更大样本量和更多样化的人群中进一步验证。

5.局限性

此研究存在几点局限性。首先，样本量较小可能影响研究结果的可重复性和可靠性。其次，此研究的横断面设计限制了捕捉CHR个体向精神病纵向转化的能力。此外，CHR组包含转化为精神病和未转化的个体，两者之间可能存在两种独立的脑功能模式，因此对CHR的研究结果应谨慎解读。第三，神经影像和基因表达数据来自不同受试者，可能导致因个体差异而遗漏基因。因此，应用50%的DS阈值以获得更保守的基因以最小化偏倚。最后，虽然人类脑图谱数据集为研究基因与神经影像之间的关系提供了极好的资源，但由于供体脑的稀缺性，该基因表达信息仅来自6名个体。未来研究应基于个体基因及其对应的脑影像特征进行。

6.结论

此研究识别出首发精神分裂症和CHR中独特的眼动模式及其相关的局部一致性改变，提示这些差异作为早期生物标志物的潜力。此外，此研究建立了局部一致性与基因表达谱之间的空间相关性，揭示了首发精神分裂症和CHR人群脑功能背后的遗传机制。