研究项目

探索我们实验室在情绪障碍和自杀预防领域的前沿研究。

自然刺激场景下抑郁与自杀风险的神经计算机制研究

传统神经影像研究多依赖简化、去情境化的实验范式，难以刻画抑郁与自杀相关心理状态在真实生活中的动态变化。研究采用自然刺激范式，如真实社交互动、情绪诱发视频与复杂环境输入，结合计算神经科学方法，系统研究大脑在真实世界情境中对情绪、威胁与自我相关信息的编码与加工机制。

本方向重点关注：

①抑郁与自杀风险个体在自然刺激条件下的神经表征差异及其计算加工特征

②情绪价值、社会线索与自杀相关内容的神经编码模式

③神经表征的个体化偏倚及其与自杀风险水平的对应关系

该研究方向旨在弥合实验室任务与真实世界心理体验之间的鸿沟，突破传统组间比较范式，构建个体化、可解释的神经计算表征模型，为理解真实情境中的抑郁与自杀风险提供神经基础。

资金支持：

国家自然科学基金青年科学基金项目；中国人民解放军陆军科技创新人才优先扶持计划项目；陆军军医大学红医人才计划项目

抑郁障碍与自杀行为并非仅由大脑内部的情绪或认知异常所驱动，而是嵌入于心脏、胃肠道与大脑构成的多器官调控网络之中。研究以内感受为理论核心，系统研究心–脑–胃多器官同步及其在抑郁与自杀风险形成中的跨层作用机制。

本方向重点关注：

①心脏自主神经信号、胃肠道内感受信号与大脑情绪、决策网络之间的动态耦合模式

②内感受觉察与内感受预测误差在自杀冲动与行为失控中的作用

③多器官信号失调如何通过情绪调节失败、冲动控制受损及威胁感知偏置，累积并放大自杀风险

在机制研究基础上，实验室进一步探索以多器官调控为靶点的神经调控干预路径，包括非侵入式中枢神经刺激与外周神经调控方法，评估其对内感受加工、情绪稳定性及自杀风险的调节作用，推动从机制解析向可干预通路的转化。

资金支持：

国家自然科学基金面上项目，国家自然科学基金青年学生基础研究项目（博士研究生）

实验室正在建设一个高密度、纵向、多模态的高密度7T–生态瞬时评估（EMA）研究项目，系统刻画抑郁障碍与双相障碍中自杀风险的动态演变过程。该项目强调超高分辨率神经成像 × 高时间密度行为采样 × 高生态效度 × 跨层整合的研究范式。

本方向重点整合：

①7T 超高场磁共振成像：精细描绘与情绪调节、自杀冲动相关的神经环路、皮层层级结构及功能连接

②生态瞬时评估：在真实生活情境中高频采集情绪状态、自杀意念、冲动体验与行为变化

③分子与生物学指标：聚焦炎症、代谢及神经调控相关通路

④数字表型数据：对行为、生理与环境信息进行连续追踪

通过多时间尺度的纵向整合，本项目旨在构建临床—分子—神经—数字表型的动态模型，识别自杀风险的关键转折点与早期预警信号，为个体化风险分层与精准干预提供科学依据。

资金支持：

国家自然科学基金青年基金项目，北京自然科学基金项目

语音与语言是抑郁与自杀风险中最具生态效度和时间敏感性的行为表征，能够在自然交流情境中动态反映个体的情绪状态、认知加工方式与社会互动特征。研究以语音、语言特征与神经信号之间的对应关系为研究核心，系统探索抑郁与自杀相关行为表征背后的神经机制。

本方向重点关注：

①抑郁与自杀风险相关的语音特征、语言内容与表达方式的系统刻画

②语音与语言变化在脑网络与神经环路层面的对应模式

③不同心理状态（如情绪低落、自杀意念增强、冲动性升高）下行为信号与神经活动之间的耦合特征

人工智能技术用于辅助处理高维、复杂的语音、语言与神经数据。本方向旨在通过多模态整合，深化对抑郁与自杀风险行为表征神经基础的理解，并为可扩展的风险监测与临床评估提供科学支撑。

资金支持：

北京自然科学基金项目，清华大学卫健学院-新加坡国立大学公共卫生学院联合科研基金项目