精神疾病的高共病现象是当前精神医学面临的核心挑战之一。以分类诊断为中心的传统研究范式，难以解释不同精神障碍之间广泛存在的症状重叠与发展转化规律。近年来提出的分层精神病理学（如HiTOP）虽在临床症状的行为共病理论上取得进展（如行为共病因子P因子的提出），但其神经生物学基础长期缺乏系统性证明及刻画，尤其是在纵向发展维度。而与之相对的，从多维度神经生物信息学出发的研究范式（以美国NIH的RDoC系统为代表）则因为缺乏结构化的神经病理模型支撑，显著缺乏对于不同症状普遍关联这一精神疾病核心挑战的系统性解释。为此，当前的精神疾病研究急需将临床行为模型和神经生物机制在理论层面上进行整合。

        近日，北京大学中国药物依赖性研究所贾天野教授研究团队联合清华大学、复旦大学等国内外多家科研机构在Nature Mental Health杂志发表题为《外化与内化行为共病的层级神经认知模型》“Hierarchical Neurocognitive Model of Externalizing and Internalizing Comorbidity”的最新研究。研究团队依托覆盖青春期至成年早期的十年纵向神经影像-行为-遗传队列，结合多任务功能磁共振成像与连接组预测建模方法，首次在大脑神经网络层面识别出两类跨疾病的分层神经因子：一类对应外化型症状（如冲动、攻击和成瘾行为），表现为与冲动控制和习惯系统相关的脑网络过度耦合；另一类对应内化型症状（如焦虑、抑郁和回避行为），则表现为与目标导向和情绪调节相关的脑网络功能的低耦合。

        在此基础上，研究进一步整合了课题组此前发现的代表执行控制功能受损的一般性神经共病NP因子(Nature Medicine,2023)，提出了一个从执行控制到下游冲动调节和动机驱动的分层神经认知模型。该模型系统性的阐释了不同精神症状如何在一个统一的层级神经控制框架下，沿不同的功能通路可汇流形成稳定的共病模式。该研究不仅在群体样本中获得稳定结果，还在多项独立临床与人群队列（包括注意缺陷多动障碍、孤独症系障碍、抑郁障碍、物质使用障碍等）中得到验证，显示出良好的跨年龄、跨疾病泛化能力。同时，分层神经因子在行为特征和多基因风险层面呈现出高度特异性的关联，为精神疾病的风险分层与精准干预提供了新的神经生物学靶点。

图 研究内容概述

        该研究从大脑认知神经发育的角度，填补了分层精神病理理论在神经层面的关键空白，进而系统性的推进了精神病理学从“症状分类”向“机制分层”的转变。研究成果为理解不同精神疾病的发生发展以及患者的个体差异提供了统一的理论研究框架，也为发展精神疾病基于认知神经机制的精准诊疗策略构建了重要的未来蓝图。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s44220-025-00577-2

谢超教授为论文第一作者，贾天野教授为通讯作者。该研究得到国家自然科学基金委优秀青年科学家项目（B类）的支持。