染色体22q11缺失是最常见的微小缺失综合征。发病率为1/2000至1/4000。它可引起一系列的临床障碍。最新的研究表明，染色体22q11缺失患者有精神行为异常者高达60％。从目前已有的研究来看，该疾病的表型异质性高，引起的临床症状极为复杂。同时，精神类疾病（如精神分裂症）的病理学研究仍旧面临诸多困难，由于病因复杂，难以找到稳定的靶向治疗标的，同时该类疾病在发展过程中其对大脑结构或功能的影响或者说该类患病病人的大脑是如何发生改变的，尤其是在已有研究中被大量关注的海马区域的变化是如何发生的，我们目前还不清楚。
从22q11缺失综合征在精神分裂症患病的高发风险方面来看，该类病人的精神疾病发展过程给我们观察海马体积在精神病症状发展中的改变提供了一个独特的窗口。来自日内瓦大学医学院的研究人员在《Molecular Psychiatry》杂志发文，对22q11缺失综合征患者在青春期后期的阳性精神疾病症状与海马体积的不同发育轨迹之间的关系进行了探究。
研究者指出，海马体积过小是一种常见的精神病症状。然而，纵向的海马发育研究，以及对其与精神病症状之间关系的研究比较缺乏。22q11.2 缺失综合征（22q11DS）在精神分裂症高风险个体的前瞻性研究中已经被证明是一个显著的模型。
研究人员对140名22q11DS 患者（其中 53 人患有中度至重度精神病症状）和 135 名6至35岁的正常人进行重复的MRI数据采集，其中每个被试最多采集5个时间点。使用 FreeSurfer 6和FIRST-FSL软件进行海马亚区分析。并对海马和亚区体积进行组间比较。
与对照组相比，研究发现除 CA2/3以外，22q11DS患者的所有亚区体积均显著降低。在患者的海马发育过程中没有发现异常轨迹。在表现出精神病症状的 22q11DS 患者和没有精神病的患者比较时，发现在青春期晚期由CA1到其他亚区的体积减小。
本次研究结果还表明，22q11DS患者的海马体积始终比较小。此外，还证明了患有22q11DS并患有精神疾病症状的患者，在青少年时期海马体积将进一步减少。尽管精神疾病症状患者的CA2/3区域会受到影响， 22q11DS 患者（无精神疾病）的CA2/3相对于HC组是唯一没有减少的区域；这表明它的体积减小只与阳性精神疾病症状的出现有关。
研究背景：
海马体在学习、记忆检索和想象中起着至关重要的作用。除了与记忆有关，核磁共振成像(MRI)和尸检研究表明，精神分裂症患者的特征是海马较小。事实上，包括首发精神病患者(FEP)和精神疾病高/超高风险(UHR) 被试在内的所有的精神疾病患者中都发现了较低的海马体积。然而，有研究表明，精神疾病高风险患者的整个海马体积显著减少并没有明确的证据。
到目前为止，许多研究报道了不同的海马亚区(CA1、CA2/3、CA4、齿状回和海马下托)对临床高危精神疾病患者的影响。一些研究目的在于解释精神疾病与海马体积减少之间的关系，对海马的功能解剖给予极大关注。事实上，每个海马亚区都有不同的锥体神经元密度、不同的突触结构和不同的皮质区域连接模式。值得注意的是，齿状回、CA3和CA1是负责编码情景记忆的一部分，而海马下托延长了这种信息传递到新皮层的持久性。尽管对于哪个亚区是造成精神疾病演变的核心还没有达成共识，但CA3和CA1很可能参与其中。
有一种理论认为，CA3区过度活动对精神疾病症状的发生起着重要作用。另一方面，CA1是UHR和FEP患者最早受到影响的脑区。一项研究证明，UHR病人左侧 CA1 脑区的脑血容量（CBV）增加预示着其萎缩和精神疾病的发展。同样，在氯胺酮诱导的精神分裂症小鼠模型中，CA1表现出最高的CBV，同时细胞外液里面的谷氨酸浓度增加。
因此，海马活动的增强和随后的兴奋性中毒可能在体积萎缩过程中起作用。最后，另一个研究推测 CA1 和 CA3 在精神疾病的发展中可能扮演不同的角色。总的来说，在临床有精神疾病风险的患者中，特定亚区的体积在横向和纵向上均有下降。如精神疾病患者的兄弟姐妹等有遗传风险的被试也表现出海马异常，并且海马体积被证明是高度可遗传的。因此，海马体积较低被认为是一种假定的精神疾病表型。
尽管已有广泛的对精神疾病的临床高危期相关研究，但仍然缺乏对其前期的研究。22q11.2 缺失综合症（22q11DS）是由于 22 号染色体长臂大约 1.5-3Mb 碱基片段缺失导致的一种神经发育障碍；被认为极具遗传风险的一种精神疾病。但是，目前对22q11DS患者在发育过程中海马体积与健康被试的差异在哪里（发生在什么时候）还尚未清楚。Eg：更具体的说，海马体积已减少的患者，是在儿童时期就已缩小还是在青少年大脑成熟的后期才发生缩小。
基于以上背景，作者确立了本次研究的目的：
（1）纵向研究 22q11DS 患者在较大的时间跨度内的海马发育轨迹。
（2）分析海马发育与阳性精神疾病症状之间的关系。
研究方法选择：
为了研究在基线时海马体更小或体积进一步减小是否是22q11DS患者出现精神病症状所特有的现象而选择了纵向研究方法。即：使用 FreeSurferv6.0 （皮层厚度分析及海马亚区自动分割的必备技能，请点击：第八届磁共振脑影像结构班（南京））描绘海马亚区的自动分割；FIRST-FSL（FSL软件中对皮下组织分割的工具，感兴趣请点击：第十届磁共振弥散张量成像数据处理班）对海马亚区进行补充分析，得到沿着前后轴的海马形状信息。
根据前人的研究，作者假设了通过这些技术可以检测到 22q11DS 患者和健康对照组之间存在差异。根据 UHR 患者报告中的发现，进一步提出 22q11DS 患者中度到重度精神疾病症状时在关键亚区（如 CA1 和 CA3）的体积会减少。目的在于：了解 22q11DS患者海马发育的时间，其意义在于可以在高危人群中辅助预测精神疾病症状的出现。
具体研究
（1）被试选择
本研究招募了 140 名被诊断出 22q11DS 的患者和135个健康对照者（HC）。所有被试的年龄在 6~35 岁之间，并且两个组别的年龄、性别匹配。每个被试的时间点在 1 个到 5 个不等（详见表1），以及每个被试平均被评估了 2.14 个时间点。表 2 列出了根据 DSM-IV 标准和 22q11DS患者当前使用精神药物情况的第一轴向障碍的存在情况。
表一所有被试的采集信息及人口学资料和统计
表二 22q11DS患者的临床信息
（2）精神疾病评估
22q11ds 患者较一般人群更容易出现阈下精神疾病症状；因此，他们是探索潜在神经生物学的一个引人注目的模型。
通过对精神疾病风险综合征结构性访谈（定式访谈，SIPS），在每个时间点评估中度至重度精神病症状的存在。22q11ds 患者被划分为有精神疾病阳性症状的患者，其对应的评分等级至少为 3或更高。这一强度阈值已被证明是最敏感的检测前驱期风险综合征。精神病的阴性症状（至少一个阴性 SIPS 分量表中得分为 3 分或更高）被单独考虑，以便澄清阳性和阴性症状对海马发育的相对贡献。
因 33 例患者年龄小无法完成SIPS，使得病人组减少到 107 例。其中 72例患者出现阴性症状，52 例患者出现阳性症状；并且13 例患者被诊断为精神分裂症和 2 例患者诊断为分裂情感障碍。具体来说，15 名患者在一个或多个时间点的一个或多个阳性分量表得分为 6 。本研究中，将所有有患有中度至重度阳性精神疾病症状的患者称为22q11ds psy+ 患者。
（3）MRI 采集
由于时间跨度较大，扫描采用了三种不同的扫描仪: 前 151 次扫描使用 Philips Intera 1.5T 扫描仪，后 294 次扫描使用 Siemens Trio 3T 扫描仪，剩余 138 次扫描使用 Siemens Prisma 3T 扫描仪。并且，在所有的统计分析中将扫描仪模型作为协变量。T1 加权图像是在日内瓦的生物医学成像中心(CIBM)用常用的3D结构像成像序列获得的。
1.5 T 扫描仪参数为：TR = 35 ms、 TE = 6 ms，翻转角= 45°，矩阵大小= 256×192，FOV= 24 cm2，层厚= 1.5 mm, 层数为 124 。
2 种 3T 扫描仪的参数为： TR = 2500 ms、TE = 3 ms、翻转角= 8°、采集矩阵大小= 256×256、FOV= 23.5 cm、层厚= 3.2 mm、层数为192。
（4）具体方法与步骤
对 T1 加权图像使用 freesurfer 5.3.0 版本进行全自动图像处理，包括颅骨剥离、归一化、皮层表面重建和皮层下脑区分割。
海马分割：使用 freesurfer 6.0 版本（该版本较之前版本有自动分割方面的更新）的自动分割技术进行海马区分割。该版本与以前的版本相比，提供了更高的分辨率和更多的结构分割，包括海马区域（CA1、CA2/3、CA4及其分子层(ML)）、齿状回颗粒细胞层(GC-DG)、海马尾部和海马裂。
基于研究目的，作者分析了整个海马体积以及CA1、CA2/3、CA4、GC-DG、ML、海马尾部和下托这7个相关亚区。图 1 是一例患者和健康对照者（HC）的 freesurfer 分割示意图。
图1 一例患者和健康对照者（HC）的FreeSurfer 分割示意图
由于使用 FreeSurfer
v5.3 对数据进行预处理，使用 v6.0 对海马亚区进行分割，所以通过组内相关系数分析验证了 FreeSurfer 不同版本间的使用可靠性(见附录表5)。
附录表 5 FreeSurfer 不同版本间的使用可靠性验证
为了解 22q11DS 患者与 HC 患者之间的差异是否沿前后轴有特定的分布，首先使用 FSL 软件进行了形态分析。该技术基于强度分布和顶点分析建模，在共同的三维空间为每个被试提供一个海马体的表面网格。然后，为 22q11DS 患者和HC组所有海马网络创建一个平均掩模（mask)。
对所有图像都进行了视觉图像质量检查，排除掉分割质量差的。具体来说就是，仔细检查每个被试的海马掩模（mask)是否对齐，海马体是否有缺失，掩膜的偏移是否超出海马边界。然后，根据 ENIGMA 协议提供的质量控制程序证实没有海马亚区和海马外区的标记错误。
最终，FreeSurfer 分割过程中剔除了 2 次 22q11DS 患者的扫描；FIRST-FSL 分析排除了 5次扫描(3名患者和2名对照组)。
（5）统计分析
考虑到参与者的时间点数量是可变的，以及时间间隔和年龄分布是不恒定的(补充图supplementary fig.1)，使用回归混合模型分析 FreeSurfer 的纵向数据。用 MATLAB R2017a的nlmefit 函数，将人群参数(年龄和诊断)设为固定效应，将被试因素建模为随机效应。由于每组数据都需要满足正态分布，因此统计分析方法对其进行了评估。总颅内体积、性别、扫描模型和抗精神病药物作为协变量。
补充材料图1 被试的采集时间间隔和年龄分布
考虑到被试内和被试间的影响，通过将随机斜率模型（包括常数模型、线性模型、二次模型或三次模型，每个模型对应于年龄和海马体积之间的不同关系）拟合到数据中估计发育轨迹。然后，利用贝叶斯信息准则选择最合适的模型阶数，得到完整的二次模型如下:
其中，Y 是海马体积； i、j是被试和扫描次数；β是拟合参数；g是组协变量；a是协变量年龄；u 是正态分布随机效应ε是正态分布误差项。采用全模型与下列简化模型的对数似然比检验
