文章图片
文章图片
本文由brainnews脑科学世界团队原创编译 ， 转载请联系授权 。
帕金森病（PD）是一种高度异质性的疾病 ， 分为两个亚组：震颤显性表型和非震颤显性表型 。
先前的研究通过使用静态功能连接分析报告了两种PD表型之间的异常变化 。 动态功能连接（dFC）是通过测量大脑区域之间功能连接的强度或时空分布随时间的变化来研究随时间变化的大脑通信 ， 它提供了异常动态大脑交流的新观点 ， 可以捕捉由疾病病理生理学引起的FC变化 。 包括PD在内的多种疾病的临床研究表明 ， dFC具有潜在的生物标志物效用和临床相关性 。
然而 ， 两种PD表型之间脑网络的动态特性尚不清楚 。 因此 ， 来自北京大学深圳医院的研究团队揭示了两种PD 表型之间的动态功能网络连接(dFNC) ， 重点关注dFNC的时间特性和网络效率的可变性 。
研究结果
表1为受试者人口统计学和临床特征 ， 分为PDTD、PDNTD 和control组 ， PDTD患者至少有一个肢体的MDS-UPDRS-III静息震颤评分大于2分 ， 并且有震颤病史 。
PDNTD患者的MDS-UPDRS-III静息震颤评分为零 ， 没有震颤病史 。 HC（健康）受试者在人口统计学上与PD 患者相当 。
表1受试者特征
内部连接网络、状态及连接强度
根据解剖学和假定的功能特性 ， ICs（独立组件）分为以下网络：基底神经节(BG)、默认模式网络(DMN)、背侧躯体运动网络(dSMN)、腹侧躯体运动网络(vSMN)、左额顶叶网络(lFPN)和右额顶网络(rFPN) 。
dFNC矩阵有四种重复状态 ， 四种状态的聚类质心及其各自的出现频率和百分比如图1所示.与HC相比 ， 两个PD组在状态II中的dSMN和lFPN之间以及在状态III中的dSMN和rFPN之间都显示出更高的FNC强度 。
相对于HC ， 在PDNTD患者中观察到两种异常FNC强度 ， 包括在状态II中减少的BG-1FPN连接和在状态III 中更强的rFPN-1FPN连接 。 同样 ， 在PDTD和PDNTD患者之间也发现了两个FNC差异 。
图1各个状态的聚类
dFNC特性与临床特征的关系
如图2所示 ， dFNC特性与 PD组的震颤症状严重程度显着相关 ， 其中FDR校正用于多重比较 。 具体而言 ， I状态的停留时间与静止性震颤呈正相关 ， 表明在更稀疏的网络间连接中花费的时间百分比更高 ， 这与较差的震颤性能相关 。
此外 ， 状态IV下BG和vSMN之间的FNC强度与震颤总分呈正相关 ， 震颤总分包括静止性震颤、姿势性震颤和运动性震颤 ， 这表明状态IV中BG-vSMN耦合的FNC强度越大 ， 患者的震颤表现越差 。
图2BG和vSMN的连接
讨论
在该研究中 ， 作者结合FNC的时间特性和网络拓扑组织的可变性 ， 从动力学的角度研究了两种PD亚型中脑功能网络的异常 。
主要研究结果如下：
相对于PDNTD患者 ， PDTD患者在I状态停留时间较多 ， 表现为稀疏连接 ， I状态停留时间与静息性震颤评分呈正相关；PDTD患者和PDNTD患者在包含BG、vSMN、dSMN、l_FPN和rFPN的网络之间表现出改变的dFNC强度 。 同时 ， 状态IV的BG和vSMN之间的dFNC与总震颤评分呈显着正相关；与对照组相比 ， PDNTD患者在全球网络效率方面表现出更高的变异性 。
【fnc战队|帕金森病亚型脑功能网络的改变】总的来说 ， PDTD患者稀疏连接状态的平均停留时间增加 ， PDTD和PDNTD患者之间的动态功能网络连接强度有变化 ， PDNTD患者整体效率的更高变异性 ， 并且可以依此区分PD表型 。
但是该研究存在一定的局限性 。
首先 ， 用于评估dFC异常的样本量相对较小 ， 在未来的研究中应该扩大受试者基数 。
其次 ， 该研究没有涉及到可能参与协助帕金森氏震颤发生的小脑 ， 虽然该研究的主要目的是研究大脑在帕金森震颤中的关键作用 ， 但考虑小脑的因素更方便在未来的研究中观察整体影响 。
第三 ， PD患者在不用药的情况下很难控制头部运动 ， 头部运动可能会给dFC的结果带来干扰 。 为了尽量减少头部运动的影响 ， 作者去除了三个头部运动超过3mm平移运动或3度旋转的受试者 ， 并使用头部运动校正算法来调整图像 ， 所以该研究中三组之间的平均帧位移值没有差异 。
第四 ， 该研究无法阐明PD表型与大脑dFNC 变化之间的因果关系 。 后续研究需要进一步的研究来探索PD表型与dFNC之间的“因果关系” ， 以便为帕金森患者亚型及相关动态变化提供理论基础 。
