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本页是借助人工智能编写的土耳其语摘要，介绍在第26届世界精神病学大会上报告的研究。研究归报告作者所有；引用时请查阅原始来源。

基底神经节个体化结构协变网络及功能网络中与功能失调性冲动相关的改变：来自跨诊断样本的证据

Alterations in individualized structural covariance network and functional network of the basal ganglia associated with dysfunctional impulsivity: evidence from a transdiagnostic sample

以壳核和尾状核为中心的基底神经节网络与运动、额中部及额顶网络之间的结构和功能连接异常可预测功能失调性冲动。

本研究旨在从大尺度脑网络的视角探讨冲动性这一与多种神经精神障碍风险相关的神经认知内表型，并考察基底神经节相关的个体化结构协变网络（Individualized Structural Covariance Network，IDSCN）及功能性脑网络与功能失调性冲动的关系。研究共纳入261名参与者（平均年龄33.29 ± 9.29岁；健康对照组n = 122；患者组n = 139），患者组的诊断包括注意缺陷多动障碍、双相障碍和精神分裂症。基于Shen 268脑图谱构建基底神经节IDSCN及功能性脑网络后，采用支持向量机递归特征消除（Support Vector Machine Recursive Feature Elimination，SVM-RFE）模型识别与功能失调性冲动相关的网络。包含116条边的IDSCN成功预测了功能失调性冲动（RMSE = 0.34，p < 0.001），网络间连接主要分布于基底神经节、运动及额中部网络之间，其中59条边涉及壳核和尾状核。同样，包含126条边的功能网络也预测了冲动性（RMSE = 0.24，p < 0.001），其连接主要分布于基底神经节、运动、额中部及额顶网络之间，其中29条边源于壳核和尾状核。使用这59条IDSCN边和29条功能连接进行SVM分类时，区分高冲动性与低冲动性组的准确率分别为73.08%和88.46%。作者认为，以壳核和尾状核为中心的基底神经节网络与额顶及运动网络之间异常的结构和功能连接，可能是功能失调性冲动的核心神经生物学基础。

全部 WCP 2026 摘要