抑郁为何伴随睡眠差？复旦教授带国际团队揭示两者间秘密
抑郁症与睡眠为何总是“相伴相生”？
近日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院院长冯建峰教授领衔国际合作团队，首次在脑神经机制层面为这一问题给出答案。
其研究结果显示，无论是睡眠质量差人群或是抑郁打分较高人群，其外侧眶额皮层、楔叶及背侧前额叶皮层的脑神经环路，都会呈现同步性增强。
这一研究首次发现了抑郁症与睡眠问题的共病病理机制，有望为改善大众尤其是抑郁症患者睡眠质量问题，甚至治疗抑郁症，带来革命性突破。
美国当地时间7月25日10时（北京时间7月26日1时），团队相关论文以《人脑功能连接调制抑郁问题与睡眠质量关系的机制》（“Functional connectivities in the brain that mediate the association between depressive problems and sleep quality”）为题，发表于精神疾病顶级杂志《美国医学会杂志·精神病学卷》（JAMA Psychiatry）。
抑郁症患者与睡眠差人群共同点：特定脑区间连接增强
抑郁症与睡眠问题总是“相伴相生”。
当今社会，由于工作时间长，夜生活多及依赖电子产品等原因，约三分之一人群都存在睡眠质量较差、睡眠时间不足等问题。而临床上，70%的抑郁症患者有睡眠问题，而有睡眠问题的群体患抑郁症或焦虑症的风险，亦显著高于睡眠正常群体。
“事实上，两者间的紧密关系早在一百多年前就被发现了。但前人对两者关系背后的脑机制还不清楚。”研究团队成员、复旦大学类脑智能科学与技术研究院青年研究员程炜说，团队的研究出发点，其实是个早已“知其然”的老问题。
为了进一步走向“其所以然”，当下流行的脑功能影像数据，成为了团队研究的着手处。
通过整合国际两大脑影像数据库——美国人脑连接组计划（HCP）及英国生物银行（UK Biobank），分析近万名被试者影像，团队找到了关键所在。
团队发现，睡眠质量较差人群的外侧眶额皮层（负面情绪相关的脑功能区），楔叶（自我相关的脑功能区）以及背侧前额叶皮层（短时记忆相关的脑功能区）等脑区间的信号同步性（功能连接）显著升高；同时，这些神经环路在具有较高抑郁症打分的人群中，也呈现显著升高的模式。正是这些同步性的增强，调制着抑郁与睡眠间的关系。
对此，冯建峰表示，这些脑区间的连接增强，可能使得这组人群长期处于某些负面情绪中，进而导致睡眠质量下降。
刺激特定脑区，或将同时改善抑郁与睡眠
上述团队的研究发现，或将改变数千万甚至上亿人的生活状态。
据世界卫生组织的最新数据统计，全球有超过3亿名抑郁症患者，其中中国就有5400万名。抑郁症已被世界卫生组织列为致残的首要因素之一。
在此现实情境下，该项研究之于公共健康的意义显得尤为重要。找到同时与抑郁和睡眠问题相关联的脑神经环路，意味着将在临床层面，为针对这两种心理问题的治疗提供新的靶点脑区——通过对这些脑区进行特定的刺激，或将同时改善抑郁症状和睡眠问题。
“在2010年左右，我们就已开展相关研究。”据冯建峰介绍，其研究团队联合国内外多所高校和医院，聚合了神经科医生、神经生物学家、数学家以及心理学家等各领域人才，国际成员数接近三分之一，在多年的抑郁症“寻根”过程中已取得了一系列重要成果，屡次发表于领域内顶级期刊《美国医学会杂志·精神病学卷》（JAMA Psychiatry），《分子精神病学》（Molecular Psychiatry），《脑》（Brain），《大脑皮质》（Cerebral Cortex）等。
其中，团队2016年发表于《脑》（Brain）杂志的精准定位抑郁症脑功能异常区域相关成果，已成功应用于临床研究，取得初步成效。
对于团队研究定位的异常脑区外侧眶额皮层，加拿大多伦多大学医学院进行了刺激治疗，经过一个月的疗程，临床显示能够改善首发抑郁症患者约46%的临床症状，对于难治性抑郁症也能改善近33%的症状。
“我们的研究发现，与抑郁症显著关联的区域大脑眶额皮层中，涉及奖赏以及非奖赏功能的脑区呈现相反的异常模式，这提示我们，抑郁症可能的病因是大脑中“正（奖励）”和“负（惩罚）”神经调控的失衡。目前，我们也正在与国内多家医院合作，紧锣密鼓地推进更进一步的临床试验。”程炜如是透露。
将大数据分析抑郁症、自闭症、阿兹海默症等
近两年来，针对抑郁症与睡眠问题关系开展的研究越来越多。已有论文指出，睡眠问题与精神疾病有许多共同关联的基因。结合冯建峰团队此次在脑神经机制层面的探索，一条从基因、脑到行为的完整科学证据链正逐步浮现。从微观到宏观，有关抑郁症与睡眠问题为何经常共病的病理机制，正在其帮助下得到更为全面、充分的阐释。
冯建峰表示，目前，团队已基本整合了包括英国生物银行（UK Biobank）、美国人脑连接组计划（HCP）和青少年脑认知发育研究（ABCD），及欧洲遗传影像数据库（IMAGEN）等在内的多家国内外现有基因影像数据，并已联合多家医院着手采集诸如抑郁症、精神分裂症、阿兹海默症、自闭症以及脑卒中等常见精神疾病的大规模基因影像行为全维度数据。团队希望能够利用全维度、多中心的生物大数据，发展一系列新型智能算法，“寻根”脑重大疾病，发现更多临床治疗的可能。