Cerebral Cortex:有向脑连接识别帕金森病中广泛存在的功能网络异常

帕金森病(PD)是一种以大规模脑功能网络拓扑异常为特征的神经退行性疾病，通常通过脑区域间激活信号的无向相关性来分析。这种方法假设大脑区域同时激活，尽管先前的证据表明，大脑激活伴随着因果关系，信号通常在一个区域产生，然后传播到其他区域。为了解决这一局限性，我们开发了一种新的方法来评估帕金森病参与者和健康对照组的全脑有向功能连接，使用反对称延迟相关性，更好地捕捉这种潜在的因果关系。我们的结果表明，通过功能性磁共振成像数据计算的全脑有向连接，与无有向方法相比，识别了PD参与者与对照组在功能网络方面的广泛差异。这些差异的特征是全局效率的提高、聚类和可传递性与较低的模块化相结合。此外，楔前叶、丘脑和小脑的有向连接模式与PD患者的运动、执行和记忆缺陷有关。总之，这些发现表明，与标准方法相比，有向脑连接对PD中发生的功能网络差异更敏感，为脑连接分析和开发跟踪PD进展的新标志物提供了新的机会。

1.简介

帕金森病(PD)是一种复杂的神经退行性疾病，以多种运动和非运动症状为特征，如记忆、执行、视觉空间或嗅觉缺陷。这些不同症状的出现表明，PD中发生的大脑变化不能直接与单个大脑区域的功能障碍有关，而是与许多区域或大脑网络之间功能连接的广泛变化有关。

功能连通性可以通过功能性磁共振成像(MRI)来测量，这是一种检测血氧水平依赖信号变化的非侵入性技术，被认为反映了潜在的神经元大脑活动。在帕金森病患者中，多项研究表明，由于这些功能连接的完整性丧失，运动和非运动症状可能会出现。特别是基底节区丘脑皮层网络的功能连接异常与帕金森病的运动症状有关，而默认模式、背侧注意、额顶叶、显著性和联想视觉网络已被证明与这些参与者的认知缺陷有关。

在过去的几年里，一些研究使用功能性MRI来评估脑功能连接组，这是一种总结了大脑中完整的成对功能连接的全脑网络。这个网络由一组节点(或大脑区域)组成，通过边连接，代表功能连接的强度。然后，通过计算几个全局和局部测量值，可以使用图论分析该连接网络，这些测量值反映大脑区域是否通过短网络路径有效连接(全局效率)，或者是否很好地集成到其邻域(聚类)或社区(模块化)。这些分析显示了整个大脑或PD参与者的特定网络内的全局效率、局部效率和聚类系数的显著变化。前额叶和辅助运动区以及纹状体和丘脑的节点网络拓扑的变化也在帕金森病被报道，有时与临床测量有关。

尽管这些研究对评估PD中的网络变化很有用，但这些研究都是基于这样的假设:大脑不同区域的活动是同时发生的，因此可以通过它们之间激活信号的同时无向相关性来捕捉。因此，它们不传递有关大脑区域之间相互作用方向性的信息，这一点很重要，因为越来越多的研究表明，PD患者的有向大脑活动模式会发生改变。使用动态因果模型，结构方程建模，心理生理相互作用，或格兰杰因果关系的方法对这些有向模式进行了评估。由于复杂性和由这些方法所需计算时间长,他们的应用程序目前限于评估大脑连接的几个地区之间或功能性核磁共振数据的分析获得了在一个特定的任务,通常依赖于先验假设的大脑区域应该被测试。此外，最近也有人提出了几个关于有向全脑连接评估的概括。然而，这些方法仍然受到计算效率和可识别性的限制。此外，它们在研究功能网络以评估神经退行性疾病的功能变化方面的应用还没有得到系统的评估。

在此，我们提出了一种直观且计算简单的方法来评估基于反对称滞后相关性的静息状态全脑有向功能网络。首先，我们通过计算所有大脑区域对之间的滞后相关性，得到每个参与者的滞后相关性邻接矩阵。然后，导出反对称相关作为滞后相关邻接矩阵的反对称部分。我们证明，与标准的无向方法构建的功能网络相比，这些功能网络的拓扑结构对PD相关的病理变化更敏感。

2.方法简述

激活信号通常在大脑的一个区域产生，然后传播到其他区域，这导致了大脑各个区域激活的因果性和滞后性。这种时间滞后也会出现，例如，由于大脑区域的空间分布和它们之间有限的传输速度。因此，捕捉存储在这个复杂的时间滞后框架中的信息对于实现功能连接性的连贯表征是必要的。在这项工作中，我们通过使用滞后的皮尔逊相关性计算大脑区域之间的有向功能连接来获得额外的信息。在这种方法中，如果一个大脑区域的激活时间序列与第二个大脑区域的激活模式的时间移版本具有相似的性质，则认为该大脑区域与其他大脑区域具有直接的相互作用。此外，与间接连接的大脑区域相比，相互连接更紧密的大脑区域被激活的延迟要短得多。基于大脑的准同步活动主要发生在通过直接路径连接的节点之间的假设，我们可以将大脑区域之间激活模式的不同滞后解释为它们之间拓扑连接距离的指标。例如，小时间滞后的连接网络表示直接连接的大脑区域，而较大的时间滞后则表示通过不同长度的间接连接连接的大脑区域网络。因此，为了探索不同拓扑连接尺度下的大脑功能激活模式，我们评估了多个时间滞后的有向功能连接(方法:滞后相关性)。

图1展示了我们用来计算一组大脑区域的功能连接网络及其激活时间序列的不同方法(图1a)。通过滞后相关邻接法计算出的这五个脑区连接矩阵和对应的网络如图1b所示:滞后相关法评估两个脑区在两个方向上的有向连接;滞后邻接矩阵中的一对元素(即(i,j)和(j, i))提供了大脑区域i和大脑区域j之间直接关系的估计，反之亦然。由于这是一种基于相关性的测量方法，它并不试图评估两个大脑区域之间的有效连接。相反，我们用它来量化两个区域之间的有向功能连接，方向取决于时间优先级(即，早期区域是源，晚期区域是连接的终点)。

与其他任何方阵一样，滞后相关邻接矩阵可以唯一地表示为对称和反对称矩阵的和。具体来说，反对称矩阵捕捉功能网络的方向性，识别大脑区域对之间的相关有向连接(图1c)。我们称这种方法为反对称相关(方法:反对称相关和对称相关)。

为了强调有向网络检测PD控制和参与者之间拓扑变化的有效性，我们将我们的方法与两种无向网络方法进行了比较。在第一种方法中，功能连通度的评估为从滞后相关邻接矩阵中提取的对称矩阵(图1d)，其中两个区域之间的无向连接是对应的两个有向连接权值的和(方法:反对称和对称相关)。其次，我们还将我们的方法与量化功能连接的传统方法进行了比较，传统方法通过计算激活时间序列之间的零滞后Pearson s相关系数(图1e)来估计两个区域之间的连接强度(方法:零滞后相关)。虽然在滞后0计算对称相关时这两种方法是相同的，在较小的滞后时显示出非常高的相关性(补充图1)，但两种方法之间的相关性随着时间滞后的增加而降低。这表明，对称相关捕捉了无向连接的不同尺度作为时间滞后的函数，从而提供了一个适当的框架来比较有向和无向方法在不同时间滞后下的行为。由于零滞后相关不能有效地捕获这些不同的连通性尺度，两种方法之间的一致性在高时间滞后时下降。

我们测试了所有四种方法检测95名帕金森病患者拓扑变化的能力，并将其与15名对照者进行了比较，这些对照者使用了帕金森进展标记项目的功能MRI数据(方法:参与者)。有关这项研究的最新信息，请访问www.ppmi-info.org。邻接矩阵中的节点对应于从Craddock图谱中获得的200个大脑区域，而边则根据上述4种方法计算，为每个参与者产生4个不同的加权邻接矩阵。对于每个邻接矩阵，我们计算一个二进制矩阵，其中相关系数高于某个阈值被认为是1否则是0。由于有多种其他阈值方法，目前对于应该使用哪种网络密度没有共识，我们在反对称相关网络的网络密度(D)的完全可用范围(Dmin = 1%到Dmax = 50%，在1%的步骤中)进行阈值分割，并在该范围内比较网络拓扑。此外，我们还将我们的结果与另一种加权分析方法的结果进行了比较，在这种方法中，网络二值化后保留了单个边的权值。负相关系数和自联系均设为零，从所有分析中排除。

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图1 不同的方法计算功能网络

3.结果

3.1 平均群体网络在不同的时间延迟下表现出不同的行为

我们通过平均加权的、参与者特定的邻接矩阵来计算不同时间延迟下的群代表邻接矩阵。图2显示了滞后(图2a)、反对称(图2b)和对称(图2c)相关的连接权的直方图，它们是不同时间滞后的函数。图2显示，与健康对照组相比，PD参与者的有向连接强度总体上有所下降。此外，在PD参与者中，我们观察到，所有分析的连通性强度分布都随着时间滞后的增加而变窄。这一观察结果表明，随着时间延迟的增加，更多节点具有相似的功能连接强度。因此，较大的时间滞后不适合分析群间拓扑差异，因为它们不能捕捉网络中方向流的任何变化，将我们的分析限制在较小的时间滞后范围1-7。在不同时间延迟下，对所有参与者特定邻接矩阵的网络直径的评估进一步支持了这些结果(补充图2)。

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图2 不同时间延迟的连接强度分布

3.2 在全局网络拓扑中组之间的差异

为了评估这些方法检测PD患者和对照组之间的全局网络变化的能力，我们计算了全局效率、局部效率、聚类系数、传递性和模块化(图3，从左到右列)。反对称相关法显示PD参与者和对照组在网络测量方面存在广泛的显著差异;这意味着差异包含在滞后相关矩阵的反对称部分。这些差异包括:与控制组相比，在较高的网络密度下，PD参与者的聚类系数和传递性增加(聚类系数:16-50%;传递性:20-50%)。全球和局部效率也显示出PD参与者和对照组之间的差异，在大多数网络密度中PD参与者的效率都有所提高(全球效率:2-50%;本地效率:6-50%)。最后，我们还发现，与对照组相比，PD参与者的模块性显著下降，只出现在更高的网络密度(21-50%)。相反，无向和滞后相关方法在PD参与者和对照组之间没有显示任何全球网络测量的显著差异。图3总结了时间延迟1的结果;滞后2-7的相应结果见补充图3-8。用反对称相关法在不同时间延迟下计算出的密度函数对应的测量图如补充图9和10所示。他们在对照组和PD参与者身上都显示出相似的模式，并且在密度范围内表现出单调的变化，表明上述差异反映的是网络拓扑结构的变化，而不是两组中反对称连接数量的潜在不匹配或整体功能连接强度的变化。

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图3 控制和PD参与者在全球网络测量中的差异。

3.3 节点网络拓扑中分组之间的差异

此外，使用反对称相关方法，我们还发现与对照组相比，PD参与者的几个大脑区域的有向连接发生了变化(图4，另见补充图11-16和补充表1)。我们发现PD患者楔前叶、梭状回和海马旁回的整体效率显著提高(延迟7)，舌侧回的整体效率显著提高(延迟1)。此外,我们发现额眶回和小脑(滞后1)和额上回(滞后5)的出-全局效率的增加。最后,在PD的参与者我们还发现丘脑(滞后4和5)的整体连通性和楔前叶(滞后3)的出流连通性减少。其他三种分析方法不能识别任何显著的组间差异的节点测量，甚至在校正多重比较之前。

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图4 控制组和PD参与者在节点网络测量中的差异

3.4 帕金森病患者与临床指标的相关性分析

所有的全球网络测量与所有滞后的UPDRS-III运动评分和执行评分(字母-数字测序测试)显著相关。此外，聚类和及物性也与滞后1时的执行分数(SDMT)相关，而整体效率与滞后5时的记忆(Hopkins verbal learning test)相关。整体和局部效率、聚类和传递性与视觉空间分数(Benton的线方向判断测试)在滞后7时相关。在对不同密度与对照组的多次比较进行调整后(FDR, q = 0.05)，最佳结果在《补充材料》(补充图17-21和补充表2-18)中总结。

3.5 多巴胺能药物对功能网络拓扑结构的影响

为了评估左旋多巴当量剂量对功能网络组织的影响，我们比较了接受药物治疗的参与者和未接受药物治疗的参与者的网络(两个亚组的详细信息见补充表19)。我们没有发现这些组之间的全球网络拓扑结构有任何差异。关于节点的拓扑结构，在滞后1时，服用药物的参与者楔前叶和枕上回的整体外效率显著提高，在滞后2和3时丘脑的整体内效率和程度显著提高(图5)。值得注意的是，这些结果与主要分析的结果没有重叠。

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图5 服用药物和未服用药物的PD患者在节点网络测量上的差异。

3.6 轻度认知障碍对功能网络拓扑结构的影响

由于先前的证据表明,PD-MCI参与者与认知正常受试者相比显示更广泛网络变化,我们执行一个额外的分析来比较这两组(两个子组参与者特征补充表20所示)。只在小脑发现了一个显著的差异，与认知正常的参与者相比，轻度认知障碍患者的小脑在滞后3时显著下降。

3.7 替代阈值方法揭示了全球和节点网络测量中相似的组间差异

我们还评估了使用另一种阈值法在PD组和对照组的比较中是否可以获得类似的结果。在该方法中，我们将每个参与者有向网络在密度范围内的1-50%进行二值化，并保留每个边的权值。关于全球网络拓扑，加权分析确认了我们之前的结果，发现PD参与者在不同密度范围和不同时间延迟下的全球和局部效率、聚类和传递性显著增加(补充图22和23)。关于节点测量，我们发现，与我们之前的分析一致的所有区域在相同的时间延迟下显示出相似的显著增加或减少。然而，在多重比较控制后，只有一部分仍然显著(FDR, q = 0.05)，如补充图24 -29所示。其他三种分析方法未发现组间有显著差异。

3.8 有向功能连接的替代方法不显示PD参与者和对照组之间的差异

我们还使用格兰杰因果关系方法计算了全脑有向功能网络，评估了全球和区域拓扑结构的组间差异。格兰杰因果关系是另一种方法，它被用来估计大脑区域和网络中低有向信息之间的因果关系，基于时间滞后。这些分析没有显示不同模型参数的整体测量值在组间有显著差异(补充图30和31)。同样，在任何密度下，组间没有发现显著的节点差异。

4.讨论

在这项研究中，我们提出了一种新的方法来分析使用存储在大脑区域激活之间的时间滞后的信息的有向功能连接。据我们所知，目前还没有方法可以评估整个大脑的有向功能连接，并研究在多个时间延迟下相应的拓扑变化。我们的反对称相关方法就是为了解决这一差距而开发的，表明全脑有向连接可以通过检测广泛的功能改变来表征PD患者的连接体，而这些改变是传统的零标记方法或有向连接替代方法无法识别的。此外，我们发现，反对称相关法确定的变化在不同的阈值方法下仍然显著，并与PD参与者的运动、执行和记忆缺陷有关，这表明它们具有临床意义。总之，我们的研究结果表明，脑激活信号的方向性流包含了其他方法无法捕捉到的独家信息，有可能作为PD功能网络变化的新标记。

功能连接描述了大脑区域之间激活模式的统计依赖性，并与行为和认知功能密切相关。这种统计相关性可以使用来自图论的度量来量化，图论通常认为，如果两个区域的激活信号之间的皮尔逊相关性很强，那么两个区域之间就连接起来。然而，这种方法的局限性在于，它只能捕捉大脑区域之间线性的、同时的、无方向的依赖关系。有证据表明，大脑活动是在多个时间功能模式下组织起来的。因此，大脑区域之间的关系并不总是线性的，它们的激活信号之间往往存在延迟，这导致了有向激活模式，其中一些区域是激活源，而其他区域是激活目的地。这种滞后组织具有高度可重复性，它可以在一些疾病中改变，如自闭症、癫痫、精神分裂症或嗜睡症。因此，捕捉存储在这些时间延迟或滞后中的信息对于获得更准确的大脑功能连接特征至关重要。虽然这些滞后模式的动态变化已经使用超快磁共振进行了检查，但从功能性MRI扫描中得到的功能连接的滞后结构主要是通过插值整个扫描过程中最大相关性的单个时间滞后来评估。与这种方法相反，我们的反对称相关方法评估了多个时间延迟的全脑功能连接。这可以为不同大脑区域之间的通信路径提供新的见解，并允许评估来自不同时间滞后的路径，这些路径可以在存在神经退行性病变时发生变化。

参考文献：Directed Brain Connectivity Identifies Widespread Functional Network Abnormalities in Parkinson’s Disease