精神疾病中的大型连接组成像数据

精神疾病是一项紧迫的公共卫生挑战，对全球数百万人的健康构成重大威胁。其病因难以捉摸，根源在于遗传、环境和神经因素的复杂相互作用，需要创新的研究方法。在过去二十年中，多模态神经成像技术的重大进展为非侵入性地绘制区域脑形态和活动开辟了新途径。这些进展大大提高了我们检查不同脑区之间结构和功能连接的能力。连接组学研究提供了脑内连接的全面映射，包括脑的结构接线图及其动态功能相互作用。连接组学研究为精神疾病的病理生理学提供了重要见解，并为其诊断和治疗效果评估提供了潜在的生物标记。

必须认识到连接组学和神经影像大数据协同作用的变革性影响，这将开启神经科学研究的新时代，有望彻底改变我们对精神疾病的理解。海量数据集、复杂的计算算法和尖端多变量成像工具的整合使研究人员能够以前所未有的深度深入研究大脑功能和功能障碍的复杂性。神经科学家、数据科学家和临床医生之间的这种合作带来了开创性的举措。收集的大量数据与创新的分析方法相结合，正在重塑我们对精神疾病的理解，并提供曾经被认为无法实现的见解。

本综述全面总结了精神疾病连接组学和神经影像大数据的最新进展。它重点介绍了几个多站点神经影像数据集，这些数据集对各种精神疾病的突破性发现具有巨大潜力，介绍了多中心和多维数据分析的创新方法——特别是基于连接组的荟萃分析和多变量分析方法——证明了这些方法在综合多站点数据结果和探索与人口统计学、症状学、行为和认知指标以及遗传数据的关联方面的关键价值，并讨论了该领域将影响精神病学研究未来轨迹的新兴问题和挑战。

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