Mol psychiatry | 颠覆传统认知！自闭症与精神分裂症的大脑，其实挺对称|健康人|功能障碍|孤独症|对称性|常模|精神分裂症|脑功能|自闭症

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基本信息：

Title:Individualized cortical thickness asymmetry in autism spectrum disorder and schizophrenia

发表时间：2025.11.23

Journal:Molecular psychiatry

影响因子：10.1

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研究背景

人类大脑的左右半球在结构和功能上存在天然的不对称性，这种侧化通常被认为是脑功能高效组织的基础，例如语言功能主要由左脑主导。长期以来，科学界普遍认为孤独症谱系障碍（ASD）和精神分裂症（SZ）患者存在大脑不对称性的发育异常，这可能与其核心的语言及社会认知缺陷有关。然而，以往的研究多基于“病例-对照”的组间平均值差异进行分析，这种方法虽然能发现统计学上的群体差异，却忽略了患者个体间巨大的异质性。换句话说，群体平均水平的微小差异，是否意味着每一个患者的大脑都真的存在显著的异常？为了回答这一问题，这项发表于 Molecular Psychiatry 的最新研究采用了“常模模型（Normative Modeling）”方法，利用近5000名健康受试者构建了大脑皮层厚度不对称性的标准生长曲线，旨在探究ASD和SZ患者在个体层面上是否真的存在偏离常轨的不对称性模式。

核心发现

研究团队利用包含多个公开数据集的庞大样本，通过构建健康人群的常模，计算了每位患者大脑皮层厚度不对称指数的个体偏差（Z-score）。结果出乎意料：在个体层面上，绝大多数ASD和SZ患者的皮层厚度不对称性并没有偏离正常范围，其分布与健康对照组高度重叠。仅在精神分裂症组中，研究者发现上颞叶皮层（语言网络的一部分）存在极微弱的异常信号，表现为部分患者在该区域的左偏侧化程度高于常模中位数，但即便如此，这种组间差异的效应量依然很小。多变量分析进一步证实，基于皮层厚度不对称性的数据无法有效区分患者与健康人。

Fig. 1 Characterizing regional-level deviance in the Asymmetry Index (AI).

Fig 1展示了研究的核心方法论，即如何将大脑划分为160个区域，并基于健康大数据的训练集建立常模，从而生成每位受试者的“偏差地图”。

Fig. 2 The distributions of the normative modeling based z-scores for the whole brain AI in HCtest and each condition.

Fig 2描绘了全脑不对称性Z分数的分布曲线，可以清晰地看到，ASD组、SZ组与健康对照组的曲线几乎完全重合，意味着从全脑尺度看，患者群体并没有表现出明显的特异性偏差。

Fig. 3 Distribution of the number of regions with infra- or supra-normal deviance per individual.

Fig 3则统计了每个个体拥有“极值区域（显著偏离常模的脑区）”的数量分布，结果显示大部分患者的异常脑区数量与健康人无异，并未出现病理性的广泛异常积聚。

临床意义与启示

这项研究对当前寻找精神疾病神经影像学生物标记物的热潮提出了冷静的思考。虽然既往研究在群体层面报告了大脑不对称性的改变，但本研究证明，这种改变在个体层面的诊断价值非常有限（预测准确率仅约60%，接近随机水平）。这意味着，“皮层厚度不对称性”可能并不适合作为ASD或SZ的独立诊断指标。对于临床和科研而言，这一阴性结果提示我们，精神疾病的脑结构改变可能比预想的更为复杂和微微，或者这种异常并不体现在“皮层厚度”这一单一指标上，未来的研究可能需要转向更精细的形态学指标（如皮层表面积、形状谱分析）或更关注脑网络连接层面的异常，而非单纯执着于左右半球的厚度差异。

省流总结

这项大规模研究利用个体化常模模型分析发现，孤独症和精神分裂症患者的大脑皮层厚度不对称性在个体层面上与健康人几乎没有区别。尽管精神分裂症患者在语言相关脑区表现出微弱的异常趋势，但总体而言，皮层厚度不对称性无法有效区分患者与健康人。这一结果挑战了其作为精神疾病生物标记物的潜力，提示我们需要寻找更具特异性的神经生物学指标。