2025年11月，封春亮副教授团队及其合作者在精神病学领域权威期刊《Translational Psychiatry》（SCI, IF 6.2）发表了题为“Common neural dysfunction in psychiatric disorders: Insights from a meta-analysis of resting-state fMRI studies”研究论文。该研究采用基于坐标的激活似然估计（ALE）元分析方法，系统整合了140项静息态功能磁共振成像研究，所纳入样本涵盖重度抑郁症、焦虑症、精神分裂症及注意缺陷多动障碍等多种常见精神障碍类型，揭示了精神障碍的跨诊断脑功能活动异常。荆楚理工学院王迣博士与华南师范大学已毕业硕士刘青霞为论文的共同第一作者，华南师范大学封春亮副教授及四川师范大学李厅博士为论文的共同通讯作者。华南师范大学硕士研究生郑卓仪、陈玮祺、申亚旭在研究中也承担了重要工作。
尽管抑郁症、焦虑症、精神分裂症等在临床表现上具有明显的异质性，却常共同表现出情绪调节障碍、注意力缺损及社会功能下降等相似症状。传统精神疾病分类体系多将其视为独立疾病实体进行研究与干预，然而，随着证据的积累，学界逐渐认识到这些障碍可能共享某些神经病理基础。
在这一背景下，本团队开展了一项针对静息态功能磁共振成像（fMRI）研究的跨诊断元分析，旨在识别不同精神疾病患者之间是否存在趋同的局部神经活动异常。结果显示，相较于健康对照组，精神疾病患者在多个关键脑区——包括外侧眶额皮质（IOFC）、前岛叶（AI）、尾状核（caudate）、腹外侧前额叶（vlPFC）及枕中回（MOG）——呈现出一致的局部神经活动异常（表现为升高或降低）（图1）。
图1 精神障碍患者一致的局部神经活动异常
为进一步阐释这些脑区的系统级功能组织，研究团队基于独立健康参与者数据集（n=100）进行了静息态功能连接分析与认知功能解码。结果显示，上述异常脑区并非独立作用，而是共同构成一个高度协同的跨诊断功能网络。该网络在空间分布上主要映射至额顶叶控制网络、默认模式网络、皮层下网络及视觉网络，并在功能上广泛参与认知控制、情绪调节、社会信息加工及感觉整合等核心心理过程（图2）。
图2 基于ALE元分析脑区的连接模式功能解码
本研究从大脑内在功能架构视角为精神障碍的跨诊断机制提供了实证，并与以往结构和任务态fMRI的元分析研究发现高度契合，共同构成了支持RDoC准则（将精神障碍视为核心神经行为维度上的功能失调）的多模态证据体系的关键组成部分。
原文链接：https://url.scnu.edu.cn/record/view/index.html?key=08c71a60ff0a17326e498d843a8e9bac