静息态功能磁共振成像观察帕金森病患者局部一致性的动态变化

陆瑶，李琰，杨文蕊，杨黎，张洪英，徐耀，吴晶涛*

帕金森病(Parkinson's disease，PD)是一种以运动 障碍为主要核心症状并伴有精神认知障碍的神经退行性疾病[1]。磁共振脑功能血氧水平依赖(blood oxygen level-dependent，BOLD)成像是少数的非侵入性检测研究大脑神经元活动的方法之一，可以发现PD患者局部脑区低频振幅[2](amplitude of low-frequency fluctuation，ALFF)、局部一致性[3](regional homogeneity，ReHo)，以及功能连接[4-5]异常。先前研究表明PD患者基底神经节和辅助运动区之间的功能连接减低是导致PD患者运动障碍的重要原因[6]。而纹状体结构的改变往往与PD患者认知功能下降有关[7]。PD患者的认知功能损害主要表现在视空间、注意力、执行功能方面[8-9]，但这些临床表现诊断并无特异性。因此寻找合适的辅助手段对于实现PD的早期诊断以及临床干预有着重大的意义。然而，传统的脑部静息态功能磁共振成像(resting-state functional magenetic resonance imaging，rs-fMRI)研究是假设BOLD信号在整个扫描期间是稳定的，忽略了大脑自发活动随时间的动态变化特征[10]。基于滑动时间窗[11-12]的动态局部一致性(dynamic regional homogeneity,dReHo)分析能够更好地探究大脑神经活动的动态变化。基于以往的文献回顾，dReHo动态分析对于检测癫痫[13]、系统性红斑狼疮[14]等脑相关疾病以及抑郁、行为障碍[15-16]等精神疾病的脑改变表现出较高的敏感度。因此，本研究采用rs-fMRI技术，通过计算dReHo指标来探究PD患者局部大脑活动的异常动态特征，为研究PD潜在的脑机制提供新思路。

1 材料与方法

1.1 临床资料

本研究前瞻性纳入2018年8月至2021年8月间于苏北人民医院就诊的PD患者32例，纳入标准：(1)病例均符合国际运动障碍学会2015年制定的PD的临床诊断标准[17]；(2)均为右利手；(3)无疾病相关手术、外伤史；(4)所有PD患者磁共振检查前停止服用相关治疗药物至少12 h，以减少药物对脑活动的影响；(5)已采用PD统一评分量表(Unified Parkinson's disease Rating Scale，UPDRS)的第Ⅲ部分、简易精神状态检查量表(Mini-Mental State Examination，MMSE)和蒙特利尔认知评估量表(Montreal Cognitive Assessment，MoCA)对患者的运动和认知功能进行评估。排除标准：(1)伴有严重认知或运动障碍无法配合检查的患者；(2)严重脑梗死、脑萎缩无法完成脑空间结构标准化配准的患者；(3)对左旋多巴治疗无效果；(4)存在影响步态的其他疾病，如视觉障碍、运动系统疾病等；(5)存在其他严重精神障碍或心理疾病的患者。招募年龄、性别相匹配33 名健康对照(healthy controls, HC)作为对照组，纳入标准：(1)被试神志清楚，无神经系统疾病和精神病史；(2)头颅MRI 平扫未见明显异常信号。本研究经苏北人民医院伦理委员会批准(批准文号:J-2014066)，受试者均签署了书面知情同意书。

1.2 MRI数据采集

扫描设备采用美国GE公司Discovery MR750 3.0 T (Milwaukee，USA) MRI，配套8通道头颅线圈，首先行常规头颅MRI 平扫检查有无器质性病变，然后进行3D-T1WI 和静息态BOLD 扫描。rs-fMRI 影像扫描参数如下：(1)梯度回波单次激发序列：TR 2000 ms，TE 30 ms，视野240 mm×240 mm，矩阵64×64，翻转角90°，层厚3.5 mm，层数33，时间点240，无层间距；(2)矢状位3D-T1WI序列：TR 8.2 ms，TE 3.2 ms，翻转角12°，矩阵256×256，层厚1 mm，层数=176，无层间距。

1.3 数据预处理

首先检查每个被试的脑影像质量，排除影像质量较差的被试，采用基于MATLAB R2018a的TDA (DPABI_V4.1_190725_TDA_Surf)和SPM12 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm)工具包对扫描后的数据进行预处理其具体过程如下：(1)去除被试前10 个时间点的图像数据，以保证扫描信号达到平衡，同时对剩下的230 个时间点进行时间层矫正和头动矫正；(2)对头动位移大于2 mm 或者旋转大于2°的被试进行排除(3)将个体T1WI 图像配准到平均功能图像上并对图像进行分割，分成灰质、白质和脑脊液；(4)基于步骤(3)得到的空间变化信息，将功能图像配准到蒙特利尔神经学研究所(Montreal Neurological Institute MNI)空间；(5)利用回归方法去除噪声，包括线性漂移、Friston24 参数模型头动效应、白质及脑脊液信号；(6)使用0.01～0.08 Hz 的频段进行滤波从而减少低频漂移和高频噪声对图像的干扰。

1.4 dReHo指标的计算

利用基于MATLAB 的TDA 工具包通过滑动时间窗的方法对dReHo指标进行计算。窗宽和步长是影响其算法的关键因素，两者均以TR表示。窗宽太短会引入虚假波动的风险，导致后续的指标计算不太稳健；窗宽太长难以捕捉其动态性。在本研究中采用中等长度窗宽为32个TR，步长为1个TR，在每个时间窗下对全脑体素的ReHo 指标进行计算，共得到199 个ReHo 脑图[10]。接着计算各时间窗下各体素ReHo 值的变异系数(coefficient of variation，CV)，然后对CV 图进行标准化和高斯空间平滑处理(FWHM=6 mm)提高信噪比，最后为每个被试得到一组dReHo图。

1.5 统计学分析

首先，采用SPSS 26.0软件对被试的一般资料及相关临床量表资料进行统计学分析，计数资料以频数表示，两组间的定性资料采用χ2检验，对于定量资料采用正态性检验(Kolmogorov-Smirnov 检验)和方差齐性检验,正态分布的资料采用±s表示，非正态分布的资料采用M (P25，P75)表示。

接着采用Restplus 工具包(http://www.restfmri.net)对dReHo进行统计学处理，运用双样本t检验分析数据，以年龄及性别作为协变量，得到PD患者和HC组之间的dReHo 差异脑区，采用错误发现率(false discovery rate，FDR)方法进行多重检验校正(P＜0.05,FDR 校正)。最后在标准模板上显示结果，参照AAL 分区来记录相关差异的脑区及其对应的MNI 坐标、体素大小以及t值。

在MATLAB R2018a 中应用DPABI (Data Processing＆ Analysis for Brain Imaging)软件提取差异脑区的dReHo 值，采用GraphPad Prism 7 软件的Pearson 相关分析分别检验PD 组与HC 组之间差异脑区的dReHo值与MMSE 评分、MoCA 评分以及UPDRS-Ⅲ评分的相关性，P＜0.05表示差异或相关性具有统计学意义。

最后，采用受试者工作特征(Receiver operating characteristic, ROC)曲线分别评估相关差异脑区dReHo指标对PD患者的诊断效能。此外，为了进一步评估不同差异脑区dReHo 指标的联合诊断价值，采用二元Logistic回归建立联合预测模型，通过ROC曲线评估联合预测模型对于诊断PD的预测价值。

2 结果

2.1 临床资料分析

本研究最终纳入了32名PD患者和33例健康对照者。所有被试的人口学统计及临床资料分析见表1。两组性别上差异无统计学意义(χ2=2.747，P=0.097)；两组在年龄上差异无统计学意义(t=1.035，P=0.306)。

表1 最终纳入研究被试的人口学及临床特征Tab.1 Demographic and clinical data

2.2 组间统计分析

PD组及HC组双样本t检验结果显示局部大脑活动在基底节、舌回区域差异具有统计学意义(FDR 校正，P＜0.05)。与HC组相比，PD组左侧尾状核、右侧壳核、双侧舌回dReHo值降低(FDR校正，P＜0.05) (表2、图1)。

图1 PD 组与HC 组相比dReHo存在显著组间差异的脑区。注：PD：帕金森病；HC：健康对照；dReHo：动态局部一致性。Fig. 1 Brain regions with significant intergroup differences in dReHo between the PD group and HC group. Note: PD: Parkinson's disease; HC:healthy controls;dReHo:dynamic regional homogeneity.

表2 PD组与HC组相比具有显著dReHo差异的脑区Tab.2 Brin regions with significant differences in dynamic ReHo between groups

2.3 PD 患者异常活动脑区dReHo 值和量表评分的相关性分析

经Pearson 相关分析显示,PD 组左侧尾状核及右侧壳核dReHo 与MMSE 评分呈正相关(r值分别为0.374、0.379，P值分别为0.04、0.03) (图2)。PD 组左侧尾状核、右侧壳核及左侧舌回dReHo与UPDRS-Ⅲ评分呈负相关(r值分别为-0.446、-0.369、-0.419，P值分别为0.01、0.04、0.02) (图3)。PD 组异常脑区的dReHo值与MoCA评分均无相关性。

图2 PD 组差异脑区dReHo 值和MMSE 评分的相关性分析。2A：PD 组左侧尾状核dReHo 值与MMSE 评分呈正相关；2B：PD 组右侧壳核dReHo 值与MMSE 评分呈正相关。注：PD：帕金森病；dReHo：动态局部一致性；MMSE：简易精神状态评价量表。Fig. 2 Correlation analysis between dReHo values and the MMSE score in the PD group. 2A:The dReHo variability in left caudate in the PD group was positively correlated with the MMSE score; 2B:The dReHo variability of right putamen in the PD group was positively correlated with the MMSE score. Note: PD: Parkinson's disease; dReHo: dynamic regional homogeneity;MMSE：Mini-Mental State Examination.

图3 PD 组差异脑区dReHo 值和UPDRS-Ⅲ评分的相关性分析。3A：PD组左侧尾状核dReHo 值与UPDRS-Ⅲ评分呈负相关；3B：PD 组右侧壳核dReHo 值与UPDRS-Ⅲ评分呈负相关；3C：PD 组左侧舌回dReHo 值与UPDRS-Ⅲ评分呈负相关。注：PD：帕金森病；dReHo：动态局部一致性；UPDRS：帕金森病统一评分量表。Fig. 3 Correlation analysis between dReHo values and the UPDRS-Ⅲscore in the PD group. 3A:The dReHo variability in left caudate in the PD group was negatively correlated with the UPDRS-Ⅲscore; 3B: The dReHo variability of right putamen in the PD group was negatively correlated with the UPDRS-Ⅲscore; 3C: The dReHo variability of left lingual in the PD group was negatively correlated with the UPDRS-Ⅲscore.Note:PD:Parkinson's disease;dReHo:dynamic regional homogeneity;UPDRS:Unified Parkinson's disease Rating Scale.

2.4 ROC曲线分析

如上所示，临床评分与部分脑区dReHo 之间存在显著相关性，推测这些脑区的dReHo 变异性可用于区分PD患者和HC。为了验证这种可能性，提取了差异脑区的dReHo值进行ROC曲线分析。结果显示，左侧尾状核、右侧壳核及左侧舌回的曲线下面积分别为0.864、0.812和0.823 (图4)。进一步的诊断分析表明，其敏感度分别为81.8%、63.6%和72.7%，特异度分别为90.6%、87.5%和90.6%。而多指标形成的联合预测因子曲线下面积为0.883，敏感度和特异度分别为81.8%和93.8%。这表明这些脑区的dReHo 指标对于PD 患者均存在较高的诊断效能，且多指标联合诊断效能优于单个指标，可以更好地从个体水平上区别PD患者和HC。

图4 左侧尾状核、右侧壳核、左侧舌回动态局部一致性(dReHo)指标及多指标联合诊断在区分帕金森病患者和健康对照中的诊断效能。Fig.4 The diagnostic performance of altered dReHo in left caudate,right putamen, left lingual and combined index in distinguishing Parkinson's disease patients from healthy subjects. dReHo: dynamic regional homogeneity; CAU.L: left caudate; PUT.R: right putamen; LING.L: left lingual;LOGREGR_Pred1:the combination of the above three indices.

3 讨论

本研究通过基于滑动窗口的动态算法对PD患者的脑活动进行dReHo分析，结果显示PD患者的壳核、尾状核以及舌回相关脑区的dReHo值较HC组减低，并且与部分临床量表评分存在一定的相关性。PD患者左侧尾状核及右侧壳核dReHo值与MMSE评分呈正相关，左侧尾状核、右侧壳核及左侧舌回dReHo值与UPDRS-Ⅲ评分呈负相关。此外，ROC曲线分析证实异常脑区的dReHo指标以及多指标联合诊断对PD患者均存在较高的诊断效能。动态区域指标不仅为探索PD患者大脑神经活动在时间和空间上的变化情况提供了新的视角和方法，而且对于PD的临床辅助诊断也具有一定的价值。

3.1 PD患者dReHo异常脑区研究结果分析

本研究结果表明PD 患者双侧舌回dReHo 值较HC组降低，并且与评估患者运动功能的量表评分呈负相关。舌回、楔叶、距状回属于初级视觉皮层[18-19]，与外周的枕叶皮质共同参与视觉信息的整合和处理。Hu 等[20]研究认为，PD 患者表现出的容易迷路、看不懂地图等空间对比敏感度降低和空间定向障碍等认知障碍可能是由于距状沟周围初级视觉皮层和颞叶视觉记忆皮层的损伤导致的。PD 患者出现视觉网络[21-22]的异常，对空间信息的分析和整合能力受损，进而影响大脑对步态的调控，导致PD 患者出现不同程度的运动障碍或步态不稳，严重者甚至会出现冻结步态。所以本研究结果支持以往的研究结果。此外，我们还发现尾状核、壳核等基底节神经核团也出现dReHo 的改变，并且与MMSE 评分呈正相关，与UPDRS-Ⅲ评分呈负相关。PD 的基本病生机制是纹状体黑质致密带的多巴胺能神经元变性丢失，造成基底节中直接通路[23-24]的抑制性活动减弱、间接通路的兴奋性活动增强，进而出现运动皮质功能的反馈抑制作用过强，由此导致运动功能障碍。根据经典的皮层-纹状体回路，壳核主要参与了运动相关功能环路。而在PD 患者发病时，壳核更是基底节部位多巴胺减少[25]最为严重的核团。而苍白球、尾状核存在边缘叶、前额叶、顶枕颞叶大量的纤维投射，参与情绪、认知[26-27]的调节。左侧尾状核、右侧壳核dReHo 显著减低，说明基底节区神经元自发活动一致性下降，提示这些核团功能受到了影响，由此推测dReHo 可作为检测基底节区功能改变的手段之一。

3.2 动态区域指标对PD患者的诊断价值

通过ROC曲线来分别评估单个差异脑区dReHo指标的诊断效能，其敏感度和特异度相对较高，表明动态区域指标dReHo有助于从个体水平上区别PD患者和HC。Zhang 等[11]通过对PD 患者行局部脑功能动态分析发现与HC 相比，PD 患者左楔前叶动态低频振幅(dynamic amplitude of low-frequency fluctuation,dALFF)变异性明显增高，且与病程呈正相关；同时，研究人员采用支持向量机进行分类验证发现dALFF作为新的生物学标志物有助于更好地识别PD患者。另有部分学者[28]针对PD早期阶段且认知功能正常的患者分别行dALFF和静态ALFF分析发现两者得到的PD患者异常活动脑区部分重叠，右侧辅助运动区和左侧中央后回的dALFF变异性与疾病严重程度呈负相关，并且动态特征的分类准确性高于静态特征。该研究结果强调了动态特征在PD早期病理生理机制的研究中的互补作用以及对疾病诊断和预测的潜在贡献。此外，将多个指标通过建立Logistic回归模型形成的联合预测因子进行ROC曲线分析，其分类效果优于单个指标。仅仅依靠单一指标，分类准确度有限，因此建立多指标联合诊断模型对于PD患者的辅助诊断具有重大意义。

3.3 局限性

本研究的局限性如下：第一，由于被试样本量较小，今后将继续进一步扩大样本量；第二，在MRI扫描期间没有监测到心脏和呼吸周期的生理噪声，这些可能对大脑活动的变化产生一定的影响；第三，虽然所有患者在检查前已停止服用左旋多巴12 h 以上，但不能绝对消除对神经的潜在影响。

总之，本研究通过dReHo分析发现PD患者基底节神经核团及舌回等局部脑区功能异常；另外通过相关性分析发现差异脑区dReHo 值与PD 患者运动及认知功能障碍密切相关。在ROC曲线分析中，无论是单个脑区的dReHo 指标还是多指标联合均对PD 患者显示出较高的诊断效能。这将进一步为PD病理生理机制的研究及临床诊断从影像学角度提供新的依据。

作者利益冲突声明：全部作者均声明无利益冲突。