Mol Psychiatry | 多疾病研究證實：“說話方式”直接映射大腦白質與灰質結構損傷

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基本信息：

Title:Linking speech patterns to brain structure in affective and psychotic disorders: an integrative natural language processing approach

發表時間：2025.11.20

Journal:Molecular psychiatry

影響因子：10.1

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研究背景

語言不僅是溝通的工具，更是思維的窗口，在抑郁癥、雙相情感障礙和精神分裂癥等嚴重精神疾病中，語言障礙往往是核心癥狀之一。然而，傳統的臨床評估通常依賴醫生的主觀判斷，難以捕捉到微小的語言異常，也難以在大規模人群中進行量化推廣。雖然過去的研究已經注意到語言紊亂與腦結構改變有關，但大多數研究僅局限于單一疾病診斷，未能跨越不同的精神疾病類別去尋找共性的神經生物學機制。這項發表于 Molecular Psychiatry 的最新研究，利用自然語言處理（NLP）技術結合多模態磁共振成像，在包含情感障礙和精神障礙的跨診斷大樣本中，深入探索了“由于什么樣的大腦結構，導致了我們怎樣的說話方式”這一科學問題。

核心發現

研究團隊招募了包括重度抑郁癥、雙相情感障礙、精神分裂癥譜系障礙患者及健康對照組在內的372名參與者，通過圖片描述任務采集了自然語言數據，并利用因子分析提取出三個核心語言維度：句法復雜性、詞匯多樣性與流暢度、以及狹窄的主題聚焦。研究發現，這些通過 NLP 提取的語言特征并非隨機波動，而是與大腦的灰質體積和白質纖維束完整性存在顯著關聯。具體而言，句法越簡單、詞匯越貧乏，往往對應著額顳葉白質纖維束完整性的下降；而語言主題越狹窄，則與右側后島葉灰質體積減少有關。

Fig. 1 Negative Correlation between NLP Speech Factor Narrow Thematic Focus and Gray Matter Volume (N = 303).

Fig 1展示了“狹窄主題聚焦”這一語言特征與腦灰質體積的關聯。結果顯示，當受試者的語言內容傾向于重復、自我指涉或局限于狹窄主題時，其右側后島葉（藍色區域）的灰質體積顯著減少，該區域與自我意識和語言處理密切相關。

Fig. 2 Negative Association between NLP-Derived Speech Factors and White Matter Structure.

Fig 2A揭示了“句法復雜性”與大腦白質微結構的聯系。分析發現，句法復雜程度較低（即句子結構簡單）與左側丘腦前輻射和鉤束（圖示藍色纖維束）的各向異性分數（FA）降低有關，這兩條通路是連接額葉與顳葉、負責高級認知與記憶整合的關鍵橋梁。Fig 2B則進一步展示了“詞匯多樣性與流暢度”的神經基礎。詞匯貧乏和不流暢的表達，不僅涉及上述纖維束，還廣泛關聯到下縱束和上縱束的結構完整性受損，表明豐富的語言表達依賴于大腦廣泛且健全的白質網絡連接。

臨床意義與啟示

這項研究不僅驗證了自動化語言分析在精神病學中的應用潛力，更揭示了語言障礙背后的跨診斷神經機制。研究表明，無論患者具體的診斷標簽是什么，特定的語言模式（如句法簡化或主題狹窄）都穩定地反映了特定的腦結構異常。這意味著，NLP衍生的語言指標有望成為一種客觀、可擴展的生物標記物，輔助醫生識別那些傳統量表難以捕捉的細微認知損傷。此外，發現語言特征與特定白質纖維束和島葉結構的強關聯，為理解精神疾病中“語言-思維-大腦”的復雜互動提供了新的解剖學證據，提示未來或許可以通過監測語言變化來間接評估大腦結構的健康狀況。

省流總結

這項針對372名參與者的跨診斷研究，利用自然語言處理技術（NLP）量化了自然語言特征，并首次在大樣本中證實了這些特征與大腦結構之間存在穩固的對應關系。簡而言之，你說話句子的復雜程度和詞匯的豐富度，直接反映了你大腦額顳葉白質網絡的連接質量，而說話內容的狹窄程度則映射了島葉灰質的體積變化。這一發現為利用NLP語音分析作為精神疾病的客觀生物標記物提供了堅實的神經科學依據。

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分享人：天天

審核：PsyBrain 腦心前沿編輯部