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基于多模态MRI阿尔茨海默症脑结构与功能网络耦合研究

【摘要】:阿尔茨海默症(Alzheimer’s Disease,AD)是一种神经退行性疾病,临床特征为渐进性记忆障碍和认知功能丧失,探索其病理机制,发现其生物标志有助于降低AD对社会、患者和家庭带来的影响。由于AD是一种弥散性脑疾病,脑网络的方法被逐渐应用于AD研究中。常用的脑网络分析基于结构连接网络(Structural Connectivity,SC)或功能连接网络(Functional Connectivity,FC)。大量的研究独立使用弥散张量成像(Diffusion-Tensor Imaging,DTI)构建SC或者功能磁共振成像(Functional Magnetic Resonance Imaging,f MRI)构建FC,研究结果均发现AD脑网络存在连接异常,其功能连接网络或结构连接网络的拓扑属性的发生变化。但是,功能网络连接受到潜在的结构连接的限制,不能独立二者的联系。结构功能耦合分析方法将SC与FC进行关联分析,从结构拓扑的角度描述大脑的功能动力学,比任何单个成像方式的方法更灵敏地检测出细微的大脑变化。本文提出2种SC与FC关联分析的方法,从不同角度对AD及对照组脑网络的结构与功能网络进行了研究。主要研究内容如下:(1)寻找脑网络的Rich-club组织,进行Rich-club组织的SC-FC耦合研究,揭示SC-FC耦合、Rich-club组织与AD患者认知降低之间的关系。脑网络中的重要节点间的连接影响着整个网络,这些重要节点间的连接称为Rich-club组织。本研究首先寻找AD患者脑网络的Rich-club节点,将网络节点划分为Rich-club节点和非Rich-club节点,将网络的边划分为三种连接,即:Rich-club连接(Rich-club节点之间的连接)、Feeder连接(Rich-club与非Rich-club节点之间的连接)、Local连接(非Rich-club节点之间的连接)。在此基础上进一步进行了Rich-club组织与网络拓扑属性关联分析以及基于Rich-club组织的SC-FC耦合研究。结果表明:AD患者的整体结构连接水平降低,AD患者的SC-FC耦合增加,说明AD患者大脑网络的层次结构可能被破坏,导致整合信息传输网络异常和功能网络重组,揭示了SC-FC耦合的变化与Rich-club组织之间的关系。(2)从模块结构和节点的角度出发,进行模块结构和节点的SC-FC耦合研究。脑网络中同一模块中的节点彼此紧密相连,而不同模块中的节点则稀疏相连。对不同模块的SC-FC耦合的研究有助于进一步增强对与AD相关的神经生理机制的理解。同理基于节点的SC-FC耦合研究可以更精准的找到AD疾病所影响的相关脑区。本研究首先划分AD患者脑网络的模块结构,将网络的边划分为不同的模块内连接和模块间连接。在此基础上进行了基于模块结构的SC-FC耦合研究。之后进行了基于节点的SC-FC耦合研究。结果表明:AD患者的一些的模块内连接及模块间连接的SC-FC耦合显著升高,但是并不是患者脑网络所有连接的SC-FC耦合都呈现上升趋势。基于节点连接的SC-FC耦合结果中,显著异常的节点分布在前额叶以及顶叶。结果表明AD可能会打破大脑网络的层次结构,导致信息传输网络整合和功能网络重组的异常。(3)从动态网络的角度出发,进行随着时间推移的动态SC-FC耦合的研究,揭示SC-FC耦合在疾病影响下随时间的动态变化。研究人员普遍认为即使是静息态的FC在随时间的变化也是动态的,而其底层SC则相对静止。FC在静止状态下不同时间出现的不同网络状态显示出与SC不同的对应水平。随着时间推移的动态SC-FC耦合的研究将非常值得探索。本研究首先使用滑动时间窗的方法构建动态功能网络,然后与静态结构网络进行耦合,分别基于全局网络、Rich-club组织和模块组织三种网络水平对动态SC-FC耦合进行研究。结果表明:在动态耦合研究中,即使在静止状态下,功能网络连接随时间的变化而存在变化。因此出现的不同网络状态的功能网络显示出与结构连接网络不同的对应水平。文章根据基于AAL脑图谱与BN脑图谱,分别探讨了在阿尔茨海默症中基于全网、Rich-club组织、模块组织以及节点的脑结构功能网络关联研究。之后从动态网络的角度出发,进行随着时间推移的动态SC-FC耦合的研究。总之,目前的发现增强了对AD相关的神经生理机制的理解,促进了对临床表现动态变化的机械理解,有助于寻找可以高灵敏度检测微妙的大脑连接破坏的潜在生物标志物。

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