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双相情感障碍（BD）具有显著的遗传性，遗传度约为70%，主要影响年轻人群。青少年的BD临床诊断具有挑战性，50%-70%的患者会在21岁之前出现情绪症状，这是干预的重要时期，但是由于症状较为轻微或者不完全（症状较为轻微或者不完全），难以准确判断、及时诊断。
BD诊断通常采用单模态磁共振成像（MRI），但是遗传易感性和环境影响存在复杂相互作用，单一成像难以全面捕捉疾病风险。
因此，来自广州医科大学附属脑科医院林康广和上海交通大学医学院王杰团队将行为评估和多模态MRI相结合，以期改善青少年BD诊断。
研究团队开发了三种诊断模型，分别为基于行为属性的临床诊断模型、基于MRI的模型和集成两个数据集的综合模型。分析结果显示，综合模型的预测准确率达到0.833，显著高于临床模型的0.75和MRI模型的0.65。
研究发表在《生物精神病学》杂志上。
研究构建模型的主要数据集来自前驱期双相情感障碍识别和早期干预（REI-PBD）倡议，招募309名受试者，包括BD患者、BD患者后代且表现亚阈值状态（OBDs）、BD患者后代但目前没有表现出任何精神疾病症状（OBDns）、BD患者后代但不符合BD诊断标准（nOBDs）和健康对照（HC）。使用多种临床量表评估焦虑、抑郁、狂躁等精神症状，家庭遗传研究访谈验证家族史。
外部验证数据集来自南京医科大学附属脑科医院，包括BD患者和HC参与者。
模型数据集参与者临床特征
模型数据集中，5组参与者的年龄、教育水平、性别分布相似，精神症状以及父母精神病史方面存在较大差异。
临床诊断模型基于16个行为特征，来自HAM-D、HAM-A、YMRS等精神行为评估量表，模型的训练准确度为0.78，预测准确度为0.75，5组参与者的曲线下面积分别为BD组0.76、HC组0.97、nOBDs组0.91、OBDns组1和OBDs组0.98。
MRI模型基于6006个大脑形态特征和功能连接的图形特征，训练准确度为0.63，预测准确度为0.65，曲线下面积分别为BD组0.93、HC组0.9、nOBDs组0.8、OBDns组0.99和OBDs组0.8，略低于临床诊断模型。
临床诊断和MRI模型性能比较
综合模型包括所有行为特征和MRI成像特征，模型的峰值准确度到0.827，预测准确度为0.833，对各组的分类准确度均较高，其中OBDns准确度达到100%，各组曲线下面积分别为BD组0.9、HC组0.98、nOBDs0.93、OBDns组1和OBDs组0.98。
综合模型性能分析
使用外部数据集对综合模型进行独立验证，模型区分BD和HC参与者的准确度为89.19%，敏感性和特异性分别达到92.5%和86.29%，ROC曲线下面积达到0.95。
总的来说，研究证明了行为评估和多模态MRI相结合可以有效提高对BD患者的识别能力，标志着青少年BD诊断领域的重大进步，有助于完善早期检测和干预策略，重塑临床实践中的BD诊断和管理。
参考文献：
Wu J, Lin K, Lu W, et al. Enhancing Early Diagnosis of Bipolar Disorder in Adolescents through Multimodal Neuroimaging[J]. Biological Psychiatry, 2024.
本文作者｜王雪宁