Lower volume, more impairment: 帕金森患者认知功能障碍与基底前脑胆碱能核团灰质密度减少相关

来自弗吉尼亚大学的Matthew J Barrett等研究者在J Neurol Neurosurg Psychiatry杂志上发文：导致帕金森（Parkinson disease，PD）患者痴呆的主要原因之一是富含胆碱能神经元的基底前脑的退化，因此该研究针对Meynert基底核（胆碱能核团，Ch4）的灰质密度改变是否与PD患者早期甚至进展期的认知功能损伤相关展开研究。

方法：该研究分析被试头颅MRI及神经心理学测评得分的相关关系。被试来自帕金森病进展标记物研究项目（Parkinson’s Progression Markers Initiative，PPMI）的228新诊断为PD患者，101名健康对照以及来自当地回顾性研究的125名进展期PD患者。采用基于体素的形态学测量方法，应用MPRAGE T1序列，通过概率图谱，测量胆碱能基底前脑核团的灰质密度，并采用相关及线性回归模型分析灰质密度与认知评分的相关性。

结果：

研究共3组被试：

（1）125名进展期PD队列：当地医院拟接受神经外科手术治疗PD运动症状的患者，该组被试PD病程平均8.3年。

（2）228名新诊断为PD的患者来自PPMI项目，平均病程为0.57年。

（3）在228名PPMI项目患者中，97名患者被随访4年，作为独立一组纳入分析，该组平均病程4.6年。

在进展期PD中，Ch4核团灰质密度与MoCA评分、注意域及视空间域评分z-值相关。在PPMI的PD组中，Ch4密度与MoCA评分、线向判断、字母数字排序、符号数字模态测验呈正相关。同样的相关关系在97名4年PPMI项目的PD被试中依然存在。而健康对照中Ch4灰质密度与认知功能无显著相关。（小贴士：这三组的差别就是病程不一样，所以主要结论就是从PD早期直至进展期，Ch4核团的灰质密度始终和认知呈正相关，说明PD的Ch4核团胆碱能神经元退化是影响认知的主要因素，因为有不同时间的验证关系，所以这种相关关系对于说明CH4核团影响认知的说服力更强一点）

结论：首发早期甚至进展期PD，Ch4核团灰质密度越低，整体认知功能、注意力以及视空间功能越差。

随着PD的进展，认知功能障碍及痴呆成为其发病的主要症状。PD痴呆（PDD）显著增加患者护理负担，降低生活治疗，延长住院时间甚至增加死亡率。而导致PDD的主要原因是Meynert基底核（NBM）的胆碱能神经元退化。

NBM不能由MRI直接测量所得，有2种方法用来评估该区域体积。其一，部分研究发现无名质(位于前连合下方的腹侧苍白球，其所占区域较广泛，称为无名质)体积与PD患者认知障碍相关，无名质可通过手动划分得到，包括NBM及其他结构。其二，计算胆碱能核团Ch4灰质密度，Ch4包含NBM的胆碱能神经元，可通过基底前脑核团的概率图谱得到。近期两项PD研究发现，基线水平Ch4体积越低，5年后MoCA评分下降程度越大，发展为轻度认知障碍或痴呆的风险越大。

该研究采用概率图谱，分割T1 MPRAGE 序列结构像（T1加权磁化强度预备梯度回波序列），计算胆碱能基底前脑核团及新皮质密度，旨在探究在新发PD患者与健康被试，以及在进行神经外科手术前进展期PD中，Ch4灰质密度是否与认知功能相关。同时，为了评估该相关性是否为Ch4特异性，该研究计算胆碱能核团Ch123及新皮质与认知功能的相关关系。

方法：

该研究共有3队列：

1）术前PD队列：PD患者首次接受神经外科手术治疗帕金森病运动症状的回顾性队列，该组中将术前进行神经心理学评估及MRI的患者纳入研究。因临床所需，评估的量表在所有被试中不尽相同，因此将测评分入5个认知域：注意力（包括信息加工速度），记忆，语言，视空间及执行功能（重点）。所有测评分值进行标准化，每一个认知域内所有z值进行平均，并计算所有认知域z值的总分。多数被试进行MoCA评分作为评价总体认知功能的指标。

2）早期PD及健康对照队列：共有来自PPMI 228名PD被试及101名健康对照。其中，97名PD患者收集距基线4年后的神经影像数据，对该亚组被试也同时进行分析。PPMI是一个前瞻性、观察性的多中心研究，旨在寻找帕金森病进展的生物标记。基线为新近诊断（≤2年）的PD患者，未接受治疗且无痴呆。评估内容包括PD患者运动症状、认知及神经心理症状评估，后者包括MoCA，霍普金斯言语学习修订版（HVLT-R）评价记忆，线向判断（JLO）评价视空间功能，韦氏记忆量表第三版（WMS-III），字母数字排序（LNS），符号数字模态测验（SDMT）评价注意力及语义流畅性。所有认知评分均进行年龄标准化分。

头颅MRI：

采用基于体素的形态学测量方法处理MRPAGE T1序列数据。利用CAT12工具包联合SPM12将图像分割为灰质、白质、脑脊液，并配准至MNI空间。针对皮层下低对比度区域的分割，为了提高保真度，该研究采用Lorio等人的增强组织概率图谱。图像的变形使用SPM12的Exponentiated Lie Algebra algorithm算法，对不同形态解剖结构进行配准。为了计算灰质的绝对体积，分割后的图像乘以形变场中雅克比行列式矩阵包含的相对体素体积。

基底前脑灰质密度是根据MNI单个被试大脑的Ch4概率图谱（图1）进行测定的，该概率图谱由10个尸检大脑组织断层的三维重建而成。单侧新皮质密度是根据MNI个体空间下的哈佛-牛津概率图谱进行测量的，该概率图谱来源于对37个被试T1 MRI的分割所得。相对Ch4，Ch123及新皮质密度是通过自定义MATLAB脚本进行计算的，是将每个体素灰质密度值乘以概率图谱中该体素的权重，双侧进行相加。

图1. 基底前脑胆碱能核团1-4的概率图谱

（A）Ch4冠状位图；

（B）Ch1,2,3冠状位图；颜色bar图显示体素归属于Ch4（红色）或者Ch123（蓝色）的概率（0.001-1）;

（C and D）通过重建显示Ch4（红色）及Ch123（蓝色）在MNI空间的解剖位置。

统计分析：

年龄及局部灰质密度的组间比较采用Student’s t-test。在所有统计模型中，局部灰质密度作为预测因子，认知评分作为结局变量。显著性：双侧检验，P<0.05有统计学意义，部分地方文内标注进行Bonferroni校正。

在术前PD队列中，采用线性回归模型评估Ch4密度与MoCA量表评分的关系（控制年龄、性别）；评估Ch4，Ch123及新皮质与每一个认知域z-值的关系时，仅控制性别，因为认知域z-值已经完成年龄标准化，无需调整。采用Bonferroni 校正方法，对每个局部灰质密度分别与5项认知域的多重相关分析结果进行校正（p/5=0.01）。应用Tobit回归模型（截尾回归模型）评估局部灰质密度与时钟绘图测验（Clock Drawing score）隐含属性之间的关系，（是一种视空间功能的测量方式）。

对于PPMI队列中，所用的线性回归模型及控制变量同上，除该队列认知测评为6项，进行校正水平不同（p/6=0.008）。

结果：

3个队列被试的临床信息、神经心理学测试评分及局部灰质密度数据如表1：

术前PD队列：Ch4灰质密度与被试进行认知测评时的年龄呈负相关（r=-0.34, p=0.0001），因此作为协变量在计算局部密度与MoCA评分的关系中进行调整。该研究并未发现Ch4与受教育程度存在相关。Ch4与Ch123、新皮质的灰质密度呈中-高度相关（p < 0.0001）。

控制年龄、性别后，Ch4密度与MoCA评分呈正相关(β=14.2; 95% CI=1.5 to 27.0; p=0.03)。同样，Ch123(β=15.9; 95% CI=2.6 to 29.1; p=0.02)与新皮质(β=25.2; 95% CI=9.9 to 40.4; p=0.001)灰质密度也与MoCA评分呈正相关。

评估Ch4，Ch123与新皮质密度分别与5个认知域评分关系，采用线性回归模型，控制性别并对每个局部灰质密度与5项认知域相关分析进行校正（显著性水平p < 0.01），发现此三项局部灰质密度是注意力与视空间功能显著预测因子（p < 0.01,表2）。在Tobit回归中，Ch4、新皮质灰质密度越高，隐含属性评分越高。

表2.术前PD队列，线性回归模型计算局部灰质密度与不同认知域z-值相关性结果

PPMI队列中基线水平PD被试：首发PD患者Ch4，Ch123及新皮质灰质密度显著高于术前PD患者（p < 0.0001）（表1）。Ch4与Ch123、新皮质密度高度相关。

控制年龄、性别后，Ch4与MoCA呈显著正相关，Ch123、新皮质与MoCA并无显著相关。控制性别后，Ch4与线向判断（JLO），字母数字排序（LNS），符号数字模态测验（SDMT）呈正相关。Ch123与新皮质与符号数字模态测验（SDMT）无显著相关，余均与Ch4显著性关系相同。（显著性水平p < 0.008，表3）

PPMI队列4年PD被试：该组被试Ch4、Ch123、新皮质与MoCA呈显著正相关。除Ch123与字母数字排序（LNS）无显著相关关系外，其余具有显著性相关关系同基线（显著性水平p < 0.008，表4）。

PPMI队列中健康被试：健康被试与PPMI基线水平PD患者在Ch4，Ch123及新皮质灰质密度无显著差异。Ch4与Ch123、新皮质中度相关。控制年龄、性别后，健康被试Ch4、Ch123与新皮质与MoCA无显著相关。认知域中，仅线向判断（JLO）与新皮质密度呈正相关。（显著性水平p < 0.008，表5）

表3 PPMI首发基线PD队列，线性回归模型计算局部灰质密度与不同认知域z-值相关性结果

表4 PPMI队列距基线4年的PD被试，线性回归模型计算局部灰质密度与不同认知域z-值相关性结果

表5健康组线性回归模型计算局部灰质密度与不同认知域z-值相关性结果

结论：Ch4灰质密度在PD甚至进展期PD中，与总体认知功能障碍、注意力及视空间功能损伤相关，该研究为基底前脑胆碱能神经元退化是造成PD中认知功能损伤重要原因提供了更多证据。

来自文末的小尾巴：抓住重要脑区的影像特征，与临床的量表做相关，就能够很切实际的赢得审稿人的欢心。本文的亮点在于能够提取特殊脑区的体积值并分组讨论。这也在提示我们在自己相应的研究领域中哪些值得注意的特殊脑区，是否可以深入的挖掘出来做进一步的分析。