基于体素的形态学分析健康成人大脑退化规律

罗乐凯，程敬亮，任翠萍，王彩鸿，陈晨，高鑫

郑州大学第一附属医院磁共振科，河南郑州 450000；

脑结构变化是人类认知能力发育的物质基础和前提条件。然而，目前科学界对于大脑灰质、白质结构随年龄的动态发育过程尚未明确。通常脑体积减小反映神经退行性改变，大脑功能改变常伴随大脑相关区域的萎缩[1]。正常老化过程中脑萎缩逐渐发生，确定其变化的时间、空间模式有助于明确老化的潜在机制。基于体素的形态学分析（voxel-based morphometry，VBM）是一种基于体素水平对脑结构成分进行分割处理的技术，可定量获取大脑灰质、白质体积[2]。本研究应用VBM技术分析健康成人脑灰质、白质体积和脑脊液含量随年龄的变化特点，从而进一步探索大脑退化的规律。

1 资料与方法

1.1 研究对象 2016年10月—2017年6月于郑州大学第一附属医院磁共振科招募124例健康成年右利手志愿者，年龄18～70岁，按年龄分为5组：18～30岁组，31～40岁组、41～50岁组、51～60岁组、61～70岁组。所有志愿者均接受头颅 MRI检查及认知功能测评。认知功能测评在在多维心理网络平台（http://www.dweipsy.com/lattice/）上进行。纳入标准：①无任何明显神经、精神系统疾病症状及体征；②无颅脑手术及外伤史，无高血压、糖尿病、心脏病等慢性病史；③无酗酒、吸烟成瘾及药物、毒品依赖等；④无MRI检查禁忌证；⑤常规头颅 MRI扫描未见明显阳性病灶；或有少量白质高信号，为局灶性病变或轻度融合性病变[3]；或变性灶微小、数量≤5个，且分布不集中；⑥受检者每项认知功能测定评分均≥4分。所有受检者均知情同意。各年龄组受检者性别及年龄分布见表1。

表1 纳入研究的124例志愿者的基本资料

1.2 数据采集 采用西门子Prisma 3.0T MR扫描仪，标准64通道头颅线圈。所有受检者均行常规轴位T2 FLAIR序列扫描及矢状位 3DT1结构像扫描。利用mp2rage脉冲序列获取全脑高分辨率矢状位三维结构T1WI图像，扫描参数：视野256 mm×240 mm，矩阵256×240，TR 5000 ms，TE 2.88 ms，层厚1.20 mm，层数176、翻转角0°。

1.3 图像处理及数据分析 采用 DPABI软件将DICOM格式的数据转换为NIFTI格式[4]。使用SPM 8软件对数据进行预处理，具体步骤为，①灰白质分割：将高分辨率解剖图像分割为灰质、白质和脑脊液，然后在李代数微分同胚配准算法（DARTEL）内运算获得每位受试者的灰质、白质及脑脊液图像；②配准及空间标准化：运用DARTEL工具箱进行刚性变换，将所有图像的平均作为初始模板，进行12次迭代过程，最后将图像配准到标准空间；③空间平滑：利用三维高斯核卷积运算进行空间平滑处理，半高全宽（full width at half maximum，FWHM）值为8 mm×8 mm×8 mm。

1.4 统计学方法 使用SPM 8软件，对不同年龄组受检者的灰质、白质和脑脊液进行单因素方差分析，提取有显著差异的脑区，进行事后检验。方差分析和事后检验均将性别作为协变量进行回归，多重比较校正均采用体素水平的FWE（family wise error）校正，团块大小＞100体素。使用SPSS 21.0软件进行相关分析和回归分析。将空间标准化后的灰质体积、白质体积、脑脊液容量、全脑容量与年龄进行相关分析和回归分析。为排除患者脑容量大小对结果的影响，计算校正后的灰质、白质及脑脊液体积千分比（normalized regional volume ratio，NRVR）[5]。以灰质体积为例，NRVR（‰）=灰质体积（cm3）/全脑体积（cm3）×1000‰，并将其与年龄进行相关性分析与回归分析。根据先验文献，脑白质体积与年龄呈非线性相关，显示为倒“U”形曲线，将白质体积千分比与年龄进行线性化处理后，进行相关分析[6]。P＜0.05表示差异有统计学意义。

2 结果

2.1 灰质体积萎缩区域的时序性分析 对5个年龄组进行单因素方差分析，将性别作为协变量去除。5个年龄组间所有差异脑区分布的参数统计图见图1，可见全脑有广泛的灰质体积减低区域。

图1 5个年龄组灰质体积差异的方差分析参数分布。图中红色及黄色脑区为5个年龄组间灰质体积存在明显差异的脑区，主要包括双侧额叶、顶叶、颞叶、岛叶、扣带回、楔前叶、左侧小脑半球部分脑区

与31～40岁组比较，18～30岁组灰质体积下降的区域主要包括前扣带回和后扣带回；与41～50岁组比较，31～40岁组灰质体积下降的区域主要包括左侧颞叶和右侧额下回；与51～60岁组比较，41～50岁组无灰质体积明显下降的区域；与61～70岁组比较，51～60岁组灰质体积下降的区域主要包括右侧颞叶、右侧顶叶和左侧颞叶；与41～50岁组比较，18～30岁组灰质体积下降的区域主要包括左侧颞叶、左侧岛叶、左侧额下回、右侧额叶、右侧颞叶、右侧岛叶、边缘叶、前扣带回、中扣带回、右侧胼胝下回、左侧丘脑；与51～60岁组比较，31～40岁组灰质体积下降的区域主要包括双侧额叶；与61～70岁组比较，41～50岁组灰质体积下降的区域主要包括双侧额叶、左侧颞叶、左侧岛叶、左侧楔前叶；与51～60岁组比较，18～30岁组灰质体积下降的区域主要包括双侧额叶、双侧颞叶、双侧岛叶、扣带回、双侧楔前叶；与61～70岁组比较，31～40岁组灰质体积下降的区域主要包括扣带回、双侧颞叶；与61～70岁组比较，18～30岁组灰质体积下降的区域主要包括双侧额叶、双侧颞叶、双侧岛叶、扣带回、双侧楔前叶、左侧小脑半球。见表2。

表2 随年龄变化灰质体积减低的部分脑区的坐标

2.2 全脑灰质、白质及脑脊液体积与年龄的相关分析及回归分析 全脑容量与年龄无显著相关性。全脑灰质体积与年龄呈负相关（r=-0.558，P=0.000）；全脑白质体积与年龄有负相关趋势，但无统计学意义（r=-0.174，P=0.053）；脑脊液含量与年龄呈正相关（r=0.285，P=0.001）。全脑灰质体积、白质体积和脑脊液含量与年龄的回归分析拟合曲线见图2。全脑灰质体积、白质体积、脑脊液含量千分比与年龄相关分析和回归分析结果显示，脑灰质体积千分比与年龄呈负相关（r=-0.674，P=0.000）；脑白质体积千分比与年龄呈显著非线性相关，显示为倒“U”形曲线（线性化后的相关系数r=-0.361，P=0.000）；脑脊液含量千分比与年龄呈正相关（r=0.580，P=0.000），回归分析拟合曲线见图3。

图2 全脑灰质、白质及脑脊液体积随年龄的变化趋势。A为全脑灰质体积随年龄的变化；B为全脑白质体积随年龄的变化；C为脑脊液含量随年龄的变化

图3 全脑灰质、白质及脑脊液体积千分比随年龄的变化趋势。A为全脑灰质体积千分比随年龄的变化关系；B为全脑白质体积千分比随年龄的变化关系；C为脑脊液含量千分比随年龄的变化关系

2.3 健康成人全脑灰质体积、白质体积和脑脊液含量的千分比分析 健康成人全脑灰质体积、白质体积和脑脊液含量的千分比见表3。全脑容量中，灰质体积占比例最大，白质体积次之，脑脊液含量占比例最低，差异均有统计学意义（P=0.000）。

表3 健康成人全脑灰质体积、白质体积和脑脊液含量的千分比（±s，‰）

表3 健康成人全脑灰质体积、白质体积和脑脊液含量的千分比（±s，‰）

灰质体积千分比 453±22 474±17 457±12 443±19 443±15 435±18脑脊液含量千分比 178±23 164±16 172±13 178±23 182±18 206±21

3 讨论

3.1 健康成人脑灰质体积萎缩的时序性 5个年龄组间任意两组比较发现，灰质体积下降最早发生于前扣带回和后扣带回。随着年龄组时间跨度的增大，灰质体积有差异的脑区逐渐增多。随着年龄的增长，萎缩的范围逐渐扩展双侧额叶，再扩展至双侧颞叶、顶叶、岛叶、楔前叶。双侧枕叶的大部分脑区未出现明显萎缩。研究结果支持“先进后出”的假说，即先成熟的脑区最后老化[7]。枕叶是最先髓鞘化完成的区域。本研究纳入18～70岁正常成人样本中并未观察到枕叶出现明显萎缩。额叶、颞叶等脑区的年龄相关性改变大于枕叶，可能导致枕叶萎缩更加难以检测[8]。额叶是最后髓鞘化完成的区域，因而在老化过程中最易受损。本研究中发现额叶较早出现萎缩，仅次于扣带回。

3.2 健康成人脑灰质、白质及脑脊液体积随年龄的变化趋势 全脑灰质体积与年龄呈负相关，与Fotenos等[9]的研究结果相似。从幼年到儿童晚期全脑灰质体积增加13%，此时灰质体积达最大值；然后灰质体积以每年减少约5%的速度下降[10]。另一项研究表明，从20～80岁成年人灰质体积呈线性下降[11]。成年人随年龄增长，灰质体积下降是一个正常的发育过程。灰质体积快速发育后，突触发育缓慢，脑代谢指标和神经生理指标下降[12]。尸检结果显示，灰质体积的减少可能是由于大神经元体积缩小，而非神经元数量减少[13]。

本研究结果显示，全脑白质体积随年龄呈抛物线形改变，在45岁左右达到峰值，在40～50岁之间全脑白质体积相对稳定，50岁以后全脑白质体积呈快速下降趋势，与刘海静等[6]的研究结果类似。基于尸检的研究发现，与年龄相关的脑白质结构改变主要与神经元萎缩以及小直径伴随纤维的损失有关，而非由于轴突减少[13]。与年龄相关的改变会引起神经纤维的丧失及神经传导率的变化，进而引起脑白质体积萎缩，这可能与老年人认知功能减退有关。

脑脊液含量随年龄呈线性增加趋势。成年人颅内腔的容积几乎不再随年龄而变化，但脑体积随年龄的增加而减少，脑脊液体积随之增加。成年人脑脊液体积约占颅内腔的14%，老年约增加至25%[14]。

3.3 本研究的局限性 本研究尚存在一些不足之处：①缺乏纵向研究，个体之间的差异可能会影响结论的准确性；②未分析性别对脑结构的影响，仅将性别作为协变量去除；③未将结构改变与神经心理学数据进行相关分析。在后续研究中将进一步探讨脑结构之间的性别差异，分析认知功能与脑结构改变之间的关系。如条件允许可通过设计纵向研究以准确揭示年龄对正常脑结构的影响。