精神分裂症是一种高致残率的精神障碍。在疾病正式发作前，绝大多数患者会经历一段漫长的临床高风险（Clinical High Risk, CHR）阶段。处于该阶段的群体具有高度的异质性，其认知功能、临床症状及疾病转化风险在个体间存在显著差异。这种高度的异质性长期以来阻碍了对精神分裂症底层病理机制的深入理解，也限制了早期识别与精准干预的实施。尽管以往研究尝试将该群体划分为更为同质的亚群，但这些分型方案大多依赖于认知或临床症状表型，难以有效捕捉和刻画底层的神经生理异质性。

近日，西南大学心理学部、认知与人格教育部重点实验室董德波副教授团队在精神分裂症研究国际权威期刊Schizophrenia Bulletin（中科院SCI医学大类1区Top期刊）发表了题为“Identifying Neurophysiological Subtypes in Clinical High Risk for Psychosis Using Functional Connectome Profiling”的研究论文。通过结合半监督机器学习算法与全脑功能连接组特征，对CHR群体的神经生理异质性进行了系统解析。

研究结果揭示了两亚型划分的最优方案。通过对两亚型的功能连接强度进行比较，发现了两亚型表现出截然不同的异常模式。具体而言，亚型1表现出全脑功能连接的广泛增强，而亚型2则呈现出广泛的功能连接减弱。这种差异在感觉运动网络（SMN）和凸显网络（SN）中尤为显著（图1）。进一步对两亚型的临床症状和认知功能进行对比分析显示：亚型2在持续性注意力和言语记忆方面表现出选择性的认知受损，而亚型1的认知功能则相对保留（图2）。

图1 相对于健康对照，两亚型的FCS改变模式

图2 两亚型的临床和认知特征。CAARMS：精神病高风险状态综合评估；NSI-PR：精神病风险阴性症状量表；SPLLT：宾夕法尼亚简式词表学习测验；SPCPTNL：宾夕法尼亚简式持续操作测验（数字版）

为进一步检验两亚型划分方案的稳健性，该研究在不同的功能连接强度阈值以及不同站点下分别重复了亚型划分流程。随后，计算了在特定站点、替代功能连接强度阈值下得到的 FCS 异常图谱与原始差异图谱之间的空间相关性。结果表明，无论是在不同站点还是在不同阈值参数下，两亚型的划分方案都表现出了高度的一致性，证实了该分型模型的稳定与可靠（图3）。

图3 两亚型划分方案在不同站点、阈值下的稳健性

总之，该研究表明在临床高危阶段，大脑功能网络组织的两种截然不同的异常模式就已经存在，并伴随着可分离的认知特征。这种分离支持了临床高危人群中存在认知异质性的观点，并可能反映了不同的神经发育及风险轨迹。鉴于认知的预后相关性，这种基于生物学基础的分层方案，可能有助于识别具有不同易感性特征的 CHR 个体，并为制定更具针对性的早期干预策略提供依据。

该论文第一作者为心理学部2024级硕士研究生侯国梁，董德波副教授为通讯作者。心理学部2022级本科生凤嘉钰与汪玉林教授共同参与本研究。本研究得到了国家自然科学基金（32300861、82202247）以及重庆自然科学基金（CSTB2023NSCQ-MSX0896）的资助。

原文链接：https://doi.org/10.1093/schbul/sbag134

论文信息：Hou, G., Feng, J., Wang, Y., & Dong, D. (2026). Identifying neurophysiological subtypes in clinical high risk for psychosis using functional connectome profiling. Schizophrenia Bulletin, 52(6).