慢性缺血性脑卒中患者全脑功能网络小世界属

慢性缺血性脑卒中患者全脑功能网络小世界属性改变

作者：黄亚青刘斌杨明张玲玲刘玉婷杨亚茹李慧君

文章来源：中华医学杂志,,96(03)

摘要1

目的

利用静息态功能磁共振(fMRI)探讨慢性缺血性脑卒中患者全脑功能网络小世界属性的特点。

2

方法

对年6月至年6月医院神经内科门诊42例慢性缺血性脑卒中患者及25例匹配的健康对照分别进行静息态fMRI扫描，构建全脑功能网络；比较两组受试者小世界属性并探讨其变化，相关参数包括：全局效率Eglobal，局部效率Elocal，最短路径长度Lp，聚类系数Cp，γ，λ，σ。

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结果

在0.1≤稀疏度≤0.2范围内，两组均符合小世界属性(σ1)。脑卒中组所在阈值点Cp及Elocal明显低于健康对照组，差异有统计学意义(P0.05)。

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结论

两组受试者的全脑功能网络虽仍具有小世界属性，但卒中患者拓扑属性已经发生改变，网络小世界性低于健康对照组，Cp及Elocal值降低，这些改变能为疾病的病理生理机制提供新视角，对于加深该类疾病的认识具有重要意义。

脑卒中的发病率、病死率及复发率均较高[1]，致残率居全球首位，发病后很多患者会遗留不同程度功能障碍，严重影响生存质量。近年来，静息态功能磁共振成像(resting－statefunctionalMRI)凭借其无创、设计简单已经成为研究卒中后脑功能情况的主要手段。本研究探讨慢性缺血性脑卒中患者小世界网络属性改变，从全局角度评估其脑功能改变。有助于获得卒中后脑网络发展的总体趋势，为今后的治疗提供信息和理论依据。对象与方法1对象

1．卒中组：

42例来自年6月至年6月医院神经内科门诊的慢性缺血性脑卒中患者，男27例、女15例，年龄50～80(62±7)岁，受教育程度6～20(10±4)年，发病平均时间(20±18)个月。纳入标准：(1)缺血性脑卒中患者，首次单侧发病；(2)梗死灶位于基底节区(前循环)；(3)右利手。

2．健康对照组：

年龄、性别、利手与实验中所选患者相匹配25例，男12例、女13例，年龄54～79(65±10)岁，受教育程度6～17(12±4)年。无严重神经系统疾病史和精神病药物服用史，无MRI检查禁忌证。卒中相关影响因素，如小血管病变、华氏变性等也进行相关统计学检验，差异均无统计学意义(均P0.05)。实验设计方案经医院伦理委员会论证并同意，所有受试者签署知情同意书。

2方法

1．多模态MRI数据采集：

扫描在医院放射科磁共振室完成。采用Siemens3.0T磁共振成像仪，用泡沫固定头部减少头部运动。扫描序列：(1)全脑3D－T1WI图像(MPRAGE)：重复时间TRms，回波时间TE2.48ms，层厚1mm，矩阵×，视野(FOV)mm×mm。(2)EPI：TRms，TE25ms。(3)FLAIR：TRms，TE94.0ms。

2．静息态fMRI数据处理：

(1)数据预处理：基于Matlab平台利用DPARSFA2.3，去除前10个时间点，时间及头动校正，配准，平滑，线性漂移及滤波。

(2)建立全脑矩阵：应用gretna软件将每位受试者配准到自动脑区解剖名称标记(automatedanantomicallabeling,AAL)[2]，计算90个脑区间BOLD信号时程Pearson相关系数。

(3)构建全脑功能网络：构建90×90FC矩阵，进行FisherRtoZ变换后变为加权无向性网络，根据阈值选定规则[3]，设置稀疏度范围为0.1≤sparsity≤0.2，步长为0.01。

(4)本研究中参数包括Cp，Lp，Elocal，Eglobal。C(i)节点聚集程度，和Elocal代表网络局部信息传输能力。，Lp为两节点之间最优路径。Eglobal与Lp衡量网络全局信息传递能力。

Watts和Strogatz[4]定义参数γ＝Cp/Crand(Cp－研究网络平均聚类系数，Crand－随机网络平均聚类系数)，参数λ＝Lp/Lrand(Lp－研究网络平均路径长度，Lrand－随机网络平均路径长度)，Humphries等[5]定义σ＝γ/λ，当γ1，λ≈1，σ1时，网络具有小世界属性。

3．统计学方法：

运用SPSS20.0软件对数据进行正态性及方差齐性检验后，在每个阈值下对各参数进行双样本t检验，观察组间统计学差异，结果以P0.05为差异有统计学意义。

结果

研究发现两组均符合γ1，λ≈1，σ1。在0.1≤sparsity≤0.2阈值范围内，发现两组Cp、Elocal、Eglobal与阈值呈正相关，Lp，γ，λ，σ呈负相关。卒中组σ值及γ值均低于健康对照组，Cp值及Elocal值明显低于健康对照组，差异有统计学意义(P0.05)(表1，图1)。

表1

卒中组和健康对照组静息态功能磁共振在稀疏度(0.1～0.2)下参数值(±s)

注：在每个阈值下进行组间双样本t检验

图1

两组小世界属性参数变化

讨论

人类大脑作为最高级的器官，每个脑区之间相互配合支持大脑的功能活动[6]。目前图论已经被广泛应用于大脑连接的描述[7]。大脑整体性可由全脑网络拓扑属性来反映，集合网络中节点则代表局部性能。

Horwitz等[8]发现，几乎所有研究中组间功能/有效连接都不同，一种功能失调会导致全局水平的边发生改变[9]，说明脑卒中后影响全脑范围内功能连接，而不仅是大脑结构改变[10]。本研究中卒中组γ1，λ≈1，σ1，提示其大脑功能网络的小世界属性与其他疾病类似[11,12]。σ值的减小提示卒中组小世界属性有所减弱。γ值的减小表明卒中组的大脑功能网络对信息的局部处理受损，防御随机攻击的能力降低。

Cp及Elocal的显著下降表明其信息整合及传递能力受损。有研究表明卒中后大脑网络会向随机网络转变[13]，与本实验研究结果一致。两组Lp及Eglobal未有明显差异，可能是由于年龄因素范围较大，增龄是脑卒中的不可干预的危险因素；另外，有研究表明女性大脑网络比男性效率更高。

小世界结构反映的是大脑网络的一种最优平衡。任何由大脑疾病所引起的异常转变都是一种非最佳理想状态的网络重组。本研究提示脑卒中患者大脑网络的转变可能是网络结构异常的一种表现。本研究的局限性在于未进行纵向随访研究，对比在进行相关治疗后患者静息态下脑功能网络的动态变化情况。本研究仅从系统水平对全脑网络进行了分析。今后需要进一步扩大样本，来验证上述结果。

中华医学杂志

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