13、图论在药物成瘾研究中的应用及干预策略

图论在药物成瘾研究中的应用及干预策略

图论在药物成瘾研究中的基础

图论为研究人类大脑的拓扑组织提供了独特视角。大脑网络可表示为具有 N 个节点和 K 条边的图，节点通常代表解剖学上定义的大脑区域，边表示这些区域之间的功能交互，如图 1 所示。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(大脑区域1):::process -->|功能交互| B(大脑区域2):::process
    A -->|功能交互| C(大脑区域3):::process
    B -->|功能交互| C

图 1：大脑网络的图表示

图可根据边是否有方向或强度，分为有向或无向、无权（二进制）或加权（连续）。大多数药物成瘾研究采用无向、无权图，将相关矩阵阈值化并转换为邻接矩阵，以表示哪些节点相连。图论提供了一系列描述网络拓扑的度量，可测量微妙的药物效应，并量化药物引起的网络组织变化，为物质使用障碍（SUDs）患者的行为提供生物学解释。

常用的拓扑度量分为三类：
1. 小世界与效率 ：
- 最短路径长度 ：通过平均连接每对可能节点的最小连接数来计算。
- 全局效率 ：网络中平均最短路径长度的倒数，衡量网络并行信息传输和整合的能力。
- 聚类系数 ：介于 0 和 1 之