客观鉴别抑郁与焦虑：探讨fNIRS脑血流动力学指标的临床应用潜力

研究背景

重度抑郁障碍（MDD）与广泛性焦虑障碍（GAD）共病率极高，且症状及造成的认知损害高度重叠。而目前的临床诊断主要依赖主观报告和量表评估，极易导致误诊，这凸显了对客观神经生物标志物的迫切需求。

功能性近红外光谱（fNIRS）作为一种无创、便携的神经成像技术，能客观捕捉认知任务诱发的脑血流动力学响应。本研究旨在利用fNIRS直接可解释的血流指标（积分值和重心值），评估其在鉴别诊断MDD、GAD及其共病中的客观潜力。

研究方法

研究设计：研究共招募了157名受试者，包括49名抑郁症（MDD）、33名广泛性焦虑（GAD）、35名共病患者（CMG）以及40名健康对照（HC）。

fNIRS采集方案：

使用 52 通道fNIRS系统，探头覆盖前额叶皮层（PFC）和双侧颞叶皮层（TC）。

受试者在接受脑血氧监测时完成标准化的言语流畅性任务（VFT）。

核心指标提取：研究避免了复杂的机器学习算法，直接计算两个极具临床应用价值的定量指标：

积分值（Integral value）：氧合血红蛋白浓度曲线下的总面积，反映任务期间脑血流动力学响应的整体激活强度。

重心值（Centroid value）：氧合血红蛋白信号曲线下面积达到总面积50%时所对应的时间点，反映脑血流动力学响应的时间动态与延迟特征。

临床与认知评估：使用汉密尔顿抑郁/焦虑量表（HAMD/HAMA）评估症状严重程度，并使用连线测试（TMT）、数字符号替换测试（DSST）及动物流畅性测试（AFT）评估认知功能。

研究结果

大脑激活（积分值）差异：组间比较显示，GAD组的前额叶和双侧颞叶积分值，与MDD组及共病组均存在显著的统计学差异。

客观诊断价值（ROC分析）：结合前额叶-颞叶积分值的联合模型展现出了良好的辅助诊断价值

区分 GAD 与 共病 的曲线下面积（AUC）达 0.76。（下图右）

区分 GAD 与 MDD 的曲线下面积（AUC）达 0.71。（下图左）

与认知功能的特异性关联：相关性分析揭示了大脑激活与认知表现间的疾病特异性关联

GAD组：双侧颞叶积分值与动物流畅性测试（AFT）得分呈显著负相关。

CMG组：双侧颞叶重心值与数字符号替换测试（DSST）得分呈负相关。

健康人群（HC）：前额叶积分值和双侧颞叶重心值与 DSST 得分呈显著正相关。

讨论

临床诊断价值的突破： 

本研究首次利用fNIRS提取直观的积分值与重心值，有效鉴别了GAD、MDD及共病（联合模型AUC达0.71-0.76）。这些指标无需依赖复杂算法，能在标准临床工作站直接计算，极大提升了该技术在临床的转化落地能力。

揭示疾病特异性机制：

额颞叶激活差异直观印证了不同的神经机制：MDD患者前额叶激活较低，符合其精神运动迟缓的抑郁特征；而GAD患者的额颞叶高激活则是一种“过度代偿”，反映了焦虑导致的神经网络运转极度低效。

总结

fNIRS作为无创工具展现出了鉴别诊断GAD、MDD及共病的潜力。认知表现与脑血流动力学变化呈现出的“疾病特异性模式”，提示了这三种精神疾病背后截然不同的神经机制。这进一步支持了fNIRS作为客观神经功能标志物，在精神专科鉴别诊断中的应用价值。

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参考文献：Wang, S., Liu, Y., Yu, R., Peng, Y., & Guo, W. (2026). fNIRS in differential diagnosis and cognitive correlates of generalized anxiety disorder vs major depressive disorder and comorbidity. Journal of Affective Disorders, 395, 120689. https://doi.org/10.1016/j.jad.2025.120689