专栏首页思影科技BRAIN:基于致病性颅脑病灶的颈肌张力障碍的网络定位

BRAIN:基于致病性颅脑病灶的颈肌张力障碍的网络定位

请点击上面“思影科技”四个字,选择关注作者,思影科技专注于脑影像数据处理,涵盖(fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动)等,希望专业的内容可以给关注者带来帮助,欢迎留言讨论,也欢迎参加思影科技的其他课程。(文末点击浏览)

颈肌张力障碍是一种以头颈持续、不自主活动为特征的神经系统疾病。多数颈肌张力障碍是特发性,无明显病因,部分是获得性,继发于局灶性颅脑病灶。后者具有研究价值,因为其建立了神经解剖学与其所导致的症状之间的关联,有助于深入了解致颈肌张力障碍的脑区及潜在治疗靶点。然而多个不同脑区的病灶均可引起颈肌张力障碍,其定位并不明确。来自哈佛大学医学院及麻省总医院研究者Daniel T. Corp,Juho Joutsa等人利用健康被试的静息态fMRI的大样本数据对其进行研究,发表于Brain

方法:该研究采用一种“病灶网络映射(lesion network mapping)”技术(最近,该分析方法引起了很多研究者的关注,发表了不少高分文章,该技术在基于病灶的脑网络分析中应用前景大

该技术基于来自健康队列的大样本连接组学数据(静息态fMRI, n=1000),分析引起该病的病灶是否可以映射至一个共同的网络。并验证所得网络在特发性颈肌张力障碍患者(n=39)较与之匹配的健康对照(n=37)是否发生异常。

结果:通过系统文献检索确定25例继发于颅脑病灶的颈肌张力障碍,病灶分散于小脑、脑干及基底节区,这些异源性病灶均属于单一功能脑连接网络的一部分。与引起其他神经症状的病灶相比,小脑正向连接与躯体感觉皮质的负向连接特异于颈肌张力障碍。通过连接这两个脑区可确定一个脑网络,该网络包含引起颈肌张力障碍的异源性病灶。且在特发性肌张力障碍患者中,小脑及躯体感觉皮层也表现出连接异常。最后,通过病灶网络映射技术发现,治疗颈肌张力障碍最有效的深部脑刺激部位同样也连接小脑及躯体感觉皮层。

结论:该研究结果有助于理解颈肌张力障碍的神经解剖学基础,证实获得性与特发性颈肌张力障碍存在一定的趋同性,同时确定治疗的网络干预靶点。

研究背景:

颈肌张力障碍是一种以持续、不自主的颈部肌肉收缩为特征的慢性神经系统疾病,是一种最常见的局灶性肌张力障碍。传统上颈肌张力障碍被归因于基底节区神经功能异常,然而其他脑区也存在异常,包括:小脑、前额叶、中脑、运动皮层、躯体感觉皮层。提示颈肌张力障碍由多个不同脑区功能障碍导致的网路异常。而该网络的关键节点尚未被识别,且这些脑区是致病性、代偿性、或偶然性关联尚不清楚。

由局灶性颅脑病灶产生的与特发性颈肌张力障碍相似症状的病例具有研究价值,因其建立损伤脑区与症状之间的因果联系。然而,这些脑区分散于多个部位,且症状的产生不仅来源于病灶本身,也有可能源于与病灶相连的远端脑区的影响,被称之为神经机能联系失能(diaschisis)。这些因素造成单纯根据局部脑损伤来定位颈肌张力障碍症状的复杂性。

该研究组开发了一种称之为“病灶网络映射(lesion network mapping)”技术,可将位于不同脑区的病灶联系至一个共同的网络。该技术不仅关注病灶位置,其通过正常规范的静息态fMRI功能连接,确定连接该病灶脑区所组成的脑网络。该技术有助于深入了解多种神经精神症状的定位,包括运动障碍,且帮助确定脑刺激治疗的潜在靶点。基于此,该研究通过分析继发于局灶性颅脑病变的颈肌张力障碍的神经解剖学异常是否同样存在于无颅脑病灶但具有相似症状的患者,进行超越以往的病灶网络定位研究。

研究方法与结果:

(一)被试

继发于颅脑局灶性病灶的颈肌张力障碍病例来源于对Pubmed的系统文献检索(关键词:颈肌张力障碍、斜颈、病变、梗塞、肿瘤、MRI 及CT)。纳入标准包括:神经系统检查明确记录颈肌张力障碍由脑实质病灶引起;具有足可在标准脑图谱定位的清晰图像。

结果:共得到符合纳入标准的文献25篇,其病灶分布如下图:

图1. 引起颈肌张力障碍的病灶分布

病灶位于一系列不同的脑区,包括:小脑(n=11),脑干(n=9),基底节区(n=8),丘脑(n=1),枕叶(n=1)。

(二)网络定位

2.1病灶网络映射:

(1)应用FSLview将文献中的病灶手动追踪至标准脑图谱(2 x 2 x 2mm MNI152 brain);该方法仅得到3D病灶的2D切面,但已证实所得到连接图谱与之并无差别;

(2)每个病灶的rs-fcMRI图谱采用标准基于种子点方法得到,利用规范采集的1000例健康青壮年被试数据,提取病灶内平均BOLD信号的时间序列,计算其与全脑体素的相关性。所得相关矩阵进行Fisher z 转换,被用来计算每个病灶连接 t值图。

(3)每个病灶的fc图阈值t设为±7(对应全脑FWE校正P <10-6),双侧(功能连接与否,正向及负向各有不同的生理意义),最后将与25个病灶存在连接的体素进行叠加。

(4)除此之外,排除25个病例中存在共济失调或辩矩不良(n=11),脑肿瘤(n=6), 轻度偏瘫(n=9), 其他肌张力障碍(n=6),不是由缺血性卒中导致的病灶(n=15),分别进行病灶的网络映射,以排除其他原因对结果的影响。

流程如图2:

图2.病灶网络映射技术

结果:

所有25个病灶均与小脑蚓部、齿状核、小脑皮质、及中脑存在正向连接,超过90%病灶与丘脑、苍白球正向连接(图3A)。所有25个病灶与右侧躯体感觉皮层存在负向连接,超过90%病灶与双侧躯体感觉皮层并轻微延伸至运动皮层存在负向连接(图3A)。排除共济失调、辨距不良、头部震颤、偏瘫等病例后结果未改变。

图3. 颈肌张力障碍的病灶网络图

(A).连接颈肌张力障碍病灶超过90%或23/25的脑区,正向连接(橙/黄)、负向连接(蓝/绿);从左到右:丘脑(z=10)、苍白球(z=-2)、中脑(z=-13)、小脑(z=-32)以及躯体感觉皮层(投射至脑表);

(B). 对引起颈肌张力障碍病灶敏感且特异的脑区,其与致颈肌张力障碍病灶的功能连接较对照组存在显著差异(正向/负向)

2.2特异性分析:

为验证结果是否特异于颈肌张力障碍,该研究组将其与2个未引起颈肌张力障碍的病灶数据集作为“对照组”进行比较。第一个为135例并无共同的神经精神症状的“非特异性”数据,其病灶分布遍布全脑;第二个为“运动障碍”数据集,73例引起运动障碍病灶,包括:扑翼样震颤、冻结步态、偏侧舞蹈-偏身投掷。

比较方法采用:

(1)Liebermeister test,基于体素的病灶-症状映射(voxel-based lesion-symptom mapping,VLSM);

(2)双样本t 检验(SPM)。两种统计学方法均可识别与致颈肌张力障碍病灶较与对照病灶连接显著增加或减少的体素。不同之处在于:Liebermeister test以二进制方式(即是二值化的脑连接)对体素进行检验(功能连接与否),在病变的分析中更为常用,而t检验考虑了连接强度,在功能影像中更为常用。由于Liebermeister test用于二元图像分析,对于正向连接与负向连接分开进行组间差异比较。

多重比较校正针对t检验及Liebermeister 检验分别采用基于全脑体素FWE校正及FDR校正。校正后P<0.05被认为具有显著性。特异性分析被限定在颈肌张力障碍病灶网络图的体素内[即连接超过90%的病灶(至少23/25)的脑区,如图3所示]。

结果:

补充材料图1.特异性分析检验;(A&B)较对照组1(即非特异性对照组),(C&D)较对照组2(即运动障碍对照组)功能连接存在显著差异的区域;A&C为Liebermeister检验,B&D为t检验。在每个检验中,中脑z=-13,小脑z=-32。

2.3感兴趣区:

为了确定某个脑区,其与致颈肌张力障碍病灶的功能连接对该病敏感且特异,该研究组对以上结果图进行关联分析。感兴趣区由与超过90%的病灶存在功能连接的体素组成,且该功能连接在上述4次特异性分析中存在显著性(2个对照组x 2种统计检验)。由于通过4次校正的感觉运动皮层的团块很小(14个体素),因此将通过3次校正的体素组成感兴趣区。

将所得到的两个感兴趣(小脑与躯体感觉皮层)进行以下3项分析:

(1)采用线性模型分析(Logistic 回归),分析病灶与感兴趣区的功能连接是否是颈肌张力障碍独立或冗余的预测因子,因变量为颈肌张力障碍病灶与对照病灶二元变量;因为选择感兴趣区的方法仅得到该感兴趣单独可作为预测因子,而非独立。

(2)使用上述感兴趣作为种子点得到一个网络图谱,图谱包括与小脑感兴趣区正相关的所有体素以及与躯体感觉皮层负相关的所有体素,阈值为t≥±7,基于体素的FWE校正P<10-6。为了便于说明,致颈肌张力障碍的病灶同时叠加于该图谱。

(3)将所得到的图谱用于进一步分析这些区域是否在特发性肌张力障碍中存在异常。研究采用基于SPM12的Anatomy toolbox工具包,使用小脑、运动皮层、躯体感觉皮层图谱。

结果:

所得到小脑、躯体感觉皮层感兴趣区如图3B。小脑以蚓部 Vermit_Ⅸ(MNI坐标 1 -54 -34 mm)为中心,躯体感觉皮层或Brodmann’s 1区(MNI坐标,右侧45 24 60 mm;左侧45 28 59 mm)。补充材料图4及图5将特异性感兴趣区小脑、躯体感兴趣区分别叠加于小脑及运动皮层与躯体感觉皮层模板。

Logistic回归结果:小脑感兴趣区功能连接是颈肌张力障碍的强独立预测因子(P=0.002),而躯体感觉皮层感兴趣功能连接未达到统计显著性水平(P=0.051)。

将所有与小脑感兴趣区正向连接及与躯体皮层感兴趣区负向连接的具有统计学显著性的体素所组成的图谱叠加于病灶,共同构成网络连接图谱,如图4。

补充材料图4. 颈肌张力障碍特异性小脑感兴趣(红色)叠加于小脑模板。

补充材料图5. 特异性颈肌张力障碍躯体感觉皮层感兴趣(蓝色)叠加于运动皮层及躯体感觉皮层模板。

图4. 病灶作为共同网络连接图谱的一部分,蓝色为与小脑感兴趣区正向连接的体素及与躯体感觉皮层感兴趣区负向连接的体素,红色为病灶。

(三)特发性肌张力障碍的相关性研究

将上述所得到的小脑及躯体感觉感兴趣区作为种子点,比较39例特发性肌张力障碍及37名对照功能连接模式的差异。预处理方法除常规预处理流程外,添加基于主成分分析方法,确定背景噪声的主成分从而进行人工降噪步骤(FSL的Roma-ICA)。

应用FSL进行非参数置换检验,TFCE校正。由于病例组运动往往较多,将两个头动变量作为协变量。显著性水平FEW校正,P<0.05。提取所有显著性团块的z值,用以说明连接方向。作者还采用双样本t检验比较了组间的头动差异。

为了评估结果特异性,采用引起其他神经症状的19个病灶(分别来自8篇文献,覆盖11中不同症状),通过上述获得肌张力障碍的方法得到对照组感兴趣区。以小脑及躯体感觉皮层感兴趣区中心为坐标,制作5mm小球。对于每一个感兴趣区,重复上述置换检验,分析特发性肌张力障碍与健康对照之间连接差异。针对每个感兴趣区会得到一个T值图,为了量化这些连接异常的总体大小,该研究计算了全脑体素的绝对平均T值。将19个对照组感兴趣的平均绝对T值与两个颈肌张力障碍感兴趣(小脑及躯体感觉皮层)进行比较,采用双边,单样本t检验,零假设为对照组感兴趣区与任一颈肌张力障碍感兴趣无差异。

结果:

小脑感兴趣区种子点与外侧感觉皮层及岛盖存在连接异常(图5A)。躯体感觉皮层感兴趣区种子点与基底节、丘脑、前扣带、枕叶皮层、感觉运动皮层功能连接存在异常(图5B)。

特异性结果:较19个引起其他神经系统症状的病灶得到的感兴趣区,颈肌张力障碍的两个感兴趣在特发性肌张力障碍中存在显著的连接异常。其绝对t值见补充材料表4,如下。两个头动指标的大小无显著统计学差异。

图5. 特发性颈肌张力障碍的相关性。与小脑感兴趣(A,红色)与躯体感觉皮层感兴趣区(B,蓝色)异常功能连接。HC(健康对照),CD(特发性颈肌张力障碍)

补充材料表4. 计算基于19个对照组感兴趣种子点及2个颈肌张力障碍感兴趣种子点功能连接,比较特发性颈肌张力障碍与健康对照的差异。最右侧为每一个种子点至全脑其他体素的绝对平均t值(特发性颈肌张力障碍与健康对照比较)。

如果您对脑功能成像感兴趣,可点击以下文字,详细了解:也可以添加微信siyingyxf进行咨询 :

第二十四届磁共振脑影像基础班(重庆)

第九届脑影像机器学习班(重庆)

第十三届磁共振脑网络数据处理班(南京)

第二十七届磁共振脑影像基础班(南京)

(四)深部电刺激(DBS)的相关性研究

近期一项研究发现苍白球附近体素团块与DBS治疗肌张力障碍的临床反应显著相关,该研究分析了来自105例肌张力障碍患者(53例颈肌张力障碍,52例全身性或节段性肌张力障碍)DBS的电极放置位置及刺激部位。依据痉挛性斜颈评定量表(TWSTRS)或Burke-Fahn-Marsden肌张力障碍评定量表,观察症状的改善情况,将病人分成对DBS反应“好”或“差”两组。对于所有肌张力障碍患者,根据P<0.01确定与临床反应良好显著相关的体素,对颈肌张力障碍患者P<0.05。该研究同时可以得到与临床反应差的相关体素(P<0.01)。

本研究接着使用1000例健康被试的静息态功能连接数据,分析临床反应良好的体素是否与上述颈肌张力障碍感兴趣区存在功能连接,且该连接在所有肌张力障碍被试中是否显著高于临床反应差的体素团块。

最后,本研究进行基于体素的偏相关分析,得到与临床反应良好体素团块存在显著连接的体素,并控制与临床反应差的团块的功能连接。z转换后,相关系数的显著性差异采用双边、单样本t检验。临床反应“好”与“差”团块与上述颈肌张力障碍感兴趣区之间的功能连接的组间差异采用双边配对t检验。与小脑及躯体感觉皮层感兴趣区相关以及与全脑体素的相关采用前述的病灶分析方法进行计算。

结果:

颈肌张力障碍及肌张力障碍患者小脑感兴趣与DBS临床反应良好的刺激位点存在显著正向连接(P<0.001),且较临床反应差组相比,连接更紧密(P<0.02)。躯体感觉皮层感兴趣与DBS治疗最佳位点存在显著负向连接(P<0.001),且较临床反应差组相比,负向连接更紧密(P<0.001)。结果如图6.

图6. DBS相关性研究。

(A)引起颈肌张力障碍病灶与小脑正向连接与躯体感觉皮层负向连接;

(B)与颈肌张力障碍、(C)肌张力障碍患者临床治疗反应良好的DBS位点苍白球内侧部,与躯体感觉皮层负向连接及与小脑正向连接;

(D)控制临床反应差相关体素后,依然表现出相似的连接模式。

总结:

该研究值得注意的几点发现:

(1)引起颈肌张力障碍的病灶虽然存在于不同脑区,但均为一个单一大脑连接网络的一部分;

(2)该网络是通过与小脑的正向连接及与躯体感觉皮层的负向连接确定的,该连接模式较其他对照病灶是特异于致颈肌张力障碍病灶的。

(3)该网络在特发性肌张力障碍中存在异常,且肌张力障碍DBS治疗改善的位点的连接模式匹配。研究表明,一个共享的神经解剖网络可能是颈肌张力障碍症状的独立病因。

如需原文及补充材料请加微信:siyingyxf 或者18983979082获取,如对思影课程感兴趣也可加此微信号咨询。

本文分享自微信公众号 - 思影科技(siyingkeji),作者:杨晓飞

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-12-06

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

  • ANESTHESIOLOGY脑电研究 :全麻手术患者的大脑动态连接

    皮层功能连接对于研究意识和麻醉非常重要,但是手术和麻醉过程中的功能连接模式是未知的。本研究假设手术麻醉会破坏连接模式。

    用户1279583
  • Neurology:早期、未用药帕金森病存在特异的白质连接

    神经影像研究认为PD(帕金森症)是一种网络失连接综合征,并可通过网络神经科学方法进行研究。网络神经科学将大脑从结构与功能上看作大尺度神经网络。该方法假设脑区之间...

    用户1279583
  • Nature Reviews Neuroscience:脑网络组织的经济性

    大脑是昂贵的,相对于身体大小而言,大脑会产生高昂的物质和代谢成本,而脑网络可以通过改变组织形式来减少这些成本。但是,脑网络连接组也有很高的拓扑效率、鲁...

    用户1279583
  • win10下vagrant+centos7 rails虚拟开发机配置流程

    此文写于2017.8.21 在写本文前,笔者已经尝试了多种其他的替代方法,例如wmware虚拟机安装kylin。然而发现总是还有各种问题。经大佬指点安装了vi...

    HansBug
  • Swoole 4.1.0 支持 PHP 原生 Redis 、 PDO 、 MySQLi 协程化

    从 4.1.0 版本开始支持了对 PHP 原生 Redis 、 PDO 、 MySQLi 协程化的支持。

    猿哥
  • QQ空间:2016考生行为数据大揭秘

    2016年全国高考正式拉开大幕,4月~6月也被称为学子“备考季”,是中高考、期末大考的集中时段。一大波考卷迎面来袭,今年考生的鸭梨是什么?新生代又会以怎样的方式...

    腾讯大讲堂
  • QQ空间:2016考生行为数据大揭秘

    今日起,2016年全国高考正式拉开大幕,4月~6月也被称为学子“备考季”,是中高考、期末大考的集中时段。一大波考卷迎面来袭,今年考生的鸭梨是什么?新生代又会以怎...

    腾讯大数据
  • linux安装redis

    进入usr/local文件夹 cd usr/local 先创建一个redis文件夹 mkdir redis 下载redis wget http://downlo...

    dalaoyang
  • 2500W数据量SQL优化过程

    当Oracle数据库拿到SQL语句时,其会根据查询优化器分析该语句,并根据分析结果生成查询执行计划。也就是说,数据库是执行的查询计划,而不是Sql语句。

    用户5166556
  • Redis高可用方案之DNS篇

    例如,存在一套redis主从(主从节点在不同的主机上),应用程序通过主库的ip进行读写操作。 但是,主库一旦出现故障,虽然有从库,且从库提升为主库,但是应用程...

    July

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券