一、实验室简介

脑疾病功能影像长治市重点实验室依托长治医学院及附属和平医院建设，聚焦抑郁症、原发性失眠、全氟化合物蓄积及阿尔茨海默病等重大脑部精神疾病的功能影像组学与代谢组学研究。实验室结合头颅MRI功能成像、影像数据采集与分析，联合医学院基础技能实验室、药学综合实验室和生物医学工程实验室，揭示脑精神疾病发病的分子机制，构建早期诊断的多组学模型，探寻潜在药物靶点及新型干预手段。实验室配套有脑功能影像分析服务器，小动物麻醉机、代谢用的离心机、电子天平、低温冰箱等实验设备。拥有西门子、飞利浦高端MRI、PETCT，常规开展脑功能扫描和研究，拥有waters超高效液相色谱串联质谱仪等先进的科研设备，能够满足代谢组学相关检查和分析。依托脑疾病功能影像重点实验室，团队获批山西省科技厅面上项目1项、山西省卫生厅“四个一批”重点科技攻关项目1项。以及团队近年在World Psychiatry等期刊发表SCI论文20余篇，最高影响因子达52.2分，并主编或参编国家规划教材4部。

二、实验室团队组成

科研团队现有团队现有研究人员36人，其中具有博士学位22人，硕士学位以上占比100%，高级职称教师占比70%，其中山西省学术技术带头人1人，山西省“百人计划”特聘教授1人，山西省“三晋英才”拔尖骨干人才3人，青年优秀人才8人。

三、实验室目前在研方向

1.基于多模态脑功能影像和代谢组学对青少年抑郁症早期诊断预测模型的研究。基于多模态磁共振成像技术（DTI、静息态fMRI、结构MRI），整合白质纤维追踪、动态/静态功能网络连接、皮层形态相似性网络等特征，构建青少年抑郁症早期诊断的脑影像预测模型。通过高通量代谢组学检测技术，筛选与青少年抑郁症显著相关的代谢标志物群，建立基于代谢特征的早期诊断预测模型。采用多源数据融合算法，整合脑影像组学特征与代谢组学生物标志物，构建具有更高敏感性和特异性的早期诊断模型，为临床提供客观的辅助诊断工具和疗效评估指标。

2.基于多模态磁共振脑功能连接组和代谢组方法探究西兰花改善成人体内全氟化合物蓄积的研究。针对PFOS对人体的危害及十字花科的作用，本研究以健康成年人为对象，应用rs-fMRI技术、代谢组学方法多模态观察分析PFOS脑功能的改变以及西兰花对PFOS的清除能力，揭示通过肝-脑轴增强体内解毒水平的分子机制。通过两组脑功能连接组和多氟化合物组（血清+尿液）关联分析，以及复查后的脑功能连接组和多氟化合物组改变，综合探讨西兰花改善脑功能以及POFS体内蓄积的能力，揭示西兰花通过肝-脑轴增强体内解毒水平的分子机制。

3.原发性失眠针灸治疗的静息态脑功能研究。本研究收集原发性失眠患者接受中医针灸治疗前后的影像（静息态磁共振脑功能成像）数据以及年龄、性别、受教育程度与PI组相匹配的健康成人对照组的影像数据，通过将静息态脑功能连接低频振幅（Amplitude of low frequency fluctuations, ALFF）、分数低频振幅（Fractional amplitude of low frequency fluctuation, fALFF）、局部一致性（Regional homogeneity, ReHo）和尿液代谢组学分析相结合的研究方法，探讨针灸治疗原发性失眠的有效性以及针灸治疗原发性失眠的客观神经生理标记物，从磁共振脑功能连接水平和尿液代谢组水平探索针灸治疗原发性失眠症的潜在神经生理机制。通过脑功能连接组和血清代谢组关联分析，揭示代谢紊乱引起脑功能连接异常，进而探索中医针灸治疗原发性失眠的分子特征。

4.阿尔茨海默病的早期诊断与机制研究。聚焦于阿尔茨海默病特别是MCI期的早期识别与发病机制探索，整合神经影像、基因组学和分子结构信息，推动精准诊断技术的发展。将开发基于3D ResNet与VIVIT架构的多模态诊断模型，以捕捉rs-fMRI时空动态特征并提升模型可解释性。同时，利用MIND工具分析皮层结构指标（GMV、TH、SA、SD、MC），构建基于皮层相似性的网络模型，揭示异常连接脑区与遗传因子及神经受体间的潜在关联，从遗传学与分子水平探讨AD的发病机制。

5.静息态功能磁共振成像分析自闭症谱系障碍患者大脑网络连接异常的研究。本研究旨在通过rs-fMRI分析ASD患者的大脑网络连接异常，探讨其与临床症状的关系。本研究将招募ASD患者及健康对照组，进行静息态fMRI扫描。通过对比分析两组在大脑功能网络连接上的差异，重点研究默认模式网络（DMN）和中央执行网络（CEN）等与社交认知和情绪调节相关的网络。研究将结合功能连接分析和图论分析方法，探索ASD患者的大脑网络拓扑结构及其连接性变化，并考察这些异常与社交障碍等临床表现的关联。预计该研究能够揭示ASD的神经影像学标志物，深入理解大脑网络连接异常的神经机制，为ASD的早期诊断和个性化干预提供科学依据。

6.基于定量磁化率成像（QSM）的阿尔茨海默症脑铁代谢异常机制研究。本研究拟利用QSM技术，系统分析阿尔茨海默症（AD）患者脑内铁代谢异常的空间分布特征及其与疾病进展的关联。通过招募临床确诊的AD患者及健康对照，结合多模态MRI、脑脊液生物标志物及神经心理学评估，探究QSM信号与β-淀粉样蛋白沉积、tau蛋白病理的相关性。明确QSM在AD早期诊断中的敏感性和特异性；揭示脑铁代谢失衡在AD病理机制中的作用；建立基于QSM的AD影像评估模型，为AD的精准诊疗提供新方法。