精神分裂症（SZ）被归类为一种慢性、严重、高遗传度的大脑疾病全电配资。其症状包括阳性症状、阴性症状以及认知功能受损相关症状。
SZ的根本原因可见于皮层下和皮层层面的大脑病理改变。来自遗传学、药理学和死后研究的众多报告支持多巴胺调节障碍是SZ根本原因这一假说。多巴胺的最大增幅出现在与额叶皮层区域相连的纹状体区域，而多巴胺释放的增加与精神病性症状的严重程度以及SZ前驱期症状的严重程度呈正相关。
在大脑皮层层面，异常主要发现于神经网络的功能。根据现有知识，背侧注意网络（DAN）和额顶网络（FPN）的活动与对外部刺激的注意力分配有关。相反，默认模式网络（DMN）的活动则与对内部表征的注意力调节相关，从而决定了正常的清醒过程。
当前的研究重点在于识别SZ更细微和稳定的特征，例如表型、内表型以及无需人类临床观察的可评估异常。为此，寻找和使用可从血液、脑脊液或尿液等易得体液中测量的生物标志物似乎是合理的。
在本综述中，作者从SZ障碍的诊断、预后评估或治疗反应的角度，介绍了生物标志物的可用性和可能使用方面的最新技术水平。
方法
使用PubMed和Embase，特定关键词，初检8256篇，经过滤、去重、排除神经影像学研究和无法获取全文后，最终纳入107篇文献进行分析。
结果
1、与神经递质及其受体相关的生物标志物
精神分裂症的神经生物学基础涉及多个神经递质系统的失调。多巴胺系统的异常表现为纹状体区域多巴胺合成和释放显著增加，且增加程度与精神病性症状的严重程度呈正相关。谷氨酸系统的研究发现患者大脑中D-丝氨酸水平显著降低，xCT胱氨酸-谷氨酸转运体的mRNA表达下降，这可能通过影响NMDA受体功能而导致症状产生。
近年研究还发现，胆碱能系统的异常与阴性症状和认知障碍密切相关，使用乙酰胆碱酯酶抑制剂可改善这些症状。血清素系统的功能紊乱也得到证实，其代谢产物5-羟色胺酸的浓度变化可能成为潜在生物标志物。
2、属于生长因子类的生物标志物
脑源性神经营养因子（BDNF）在神经发生、突触形成和神经可塑性中发挥核心作用。研究表明，首发精神病患者经过治疗后，血浆BDNF水平的升高与精神病症状的改善相关。然而，不同研究结果存在差异，提示BDNF作为生物标志物仍需进一步验证。
p75神经营养因子受体（p75NTR）的研究显示，其胞外域浓度在疾病不同阶段呈现动态变化，可能反映了疾病进展中的神经退行性过程。特别是在前驱期患者中观察到的浓度变化，为早期干预提供了可能靶点。
3、作为SZ潜在生物标志物的基因
基因组学研究已识别超过200个精神分裂症风险基因位点。GRIN2A基因编码NMDA受体的GluN2A亚基，其功能丧失性突变会显著增加患病风险。GRIA3基因编码AMPA受体的GluA3亚基，该基因表达降低与谷氨酸能信号传导减弱直接相关。
此外，ZNF804A基因在皮质神经元发育中起关键作用，特别是在多巴胺能和GABA能神经元中高度表达。NRN1基因与BDNF、CACNA1C基因的相互作用共同影响大脑皮层体积和症状严重程度。
4、新型蛋白质生物标志物全电配资
近年来发现的多个蛋白质生物标志物为理解疾病机制提供了新视角：
磷脂酶A2：血浆iPLA2水平在患者中显著升高，且与皮肤发红反应相关
Klotho蛋白：通过减少神经元氧化应激和促进少突胶质细胞成熟发挥作用
S100B蛋白：作为星形胶质细胞活化的标志物，其浓度升高提示血脑屏障通透性改变
神经元特异性烯醇化酶（NSE）：在慢性患者中水平降低，可能反映进行性神经损伤
5. 人工智能辅助诊断的新方法
机器学习算法在精神分裂症诊断中展现出巨大潜力：
手写特征分析：通过识别特定的书写特征，诊断准确率达96%
脑电图分析：静息态EEG结合深度学习技术，诊断准确率最高达99.84%
面部形态特征：利用颅骨高度、口宽等解剖学特征建立预测模型
早期精神病识别：逻辑回归模型在识别形式思维障碍方面表现优异。
6. 儿童青少年患者的特异性表现
未成年患者的研究显示出独特的生物学特征：
炎症标志物：中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）、肿瘤坏死因子（TNF-α）、C反应蛋白（CRP）和白介素-6（IL-6）水平升高
神经营养因子：BDNF水平降低与阳性和阴性症状量表总分呈负相关
遗传标志物：CSMD1基因表达下调可能成为早期诊断指标。
参考文献
Sierakowska A, et al. Biomarkers in Schizophrenia: Current Approaches and New Developments-A Literature Review. Behav Neurol. 2025 Oct 15;2025:2991323. doi: 10.1155/bn/2991323.
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