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该研究的主要作者包括Derek C. Monroe、Robert S. Blumenfeld、David B. Keator、Ana Solodkin和Steven L. Small。研究团队来自多个机构,包括加州大学欧文分校的神经病学系、加州州立理工大学的心理学系、加州大学欧文分校的精神病学与人类行为系、加州大学欧文分校的解剖学与神经生物学系,以及德克萨斯大学达拉斯分校的行为与脑科学学院。该研究于2020年12月发表在《NeuroImage》期刊上。
该研究的主要科学领域是神经科学,特别是与轻度脑损伤(mild traumatic brain injury, mTBI)相关的功能性脑网络变化。研究背景指出,重复性头部撞击(repetitive head impacts)是团队运动运动员神经功能障碍的风险因素,尤其是在没有明显症状的情况下,急性损伤的生理基础尚未完全阐明。研究发现,轻度脑损伤后,中枢自主神经网络(central autonomic network, CAN)的功能性连接(functional connectivity)可能受到干扰,进而影响认知控制(cognitive control)。因此,研究旨在探讨头部撞击暴露与CAN功能性连接变化之间的关系,并进一步分析这些变化与认知控制之间的关系。
研究流程包括以下几个主要步骤:
研究对象与数据收集
研究纳入了30名NCAA一级男子运动员,其中18名为足球运动员,12名为对照组(包括4名越野跑运动员和8名高尔夫球手)。足球运动员在赛季期间由训练人员记录头部撞击次数。所有参与者在赛季前后分别进行了静息态功能性磁共振成像(resting-state fMRI, rs-fMRI)扫描和认知控制行为测试(dot probe expectancy task, DPX)。
头部撞击记录
训练人员在训练和比赛中实时记录每位足球运动员的头部撞击次数。研究团队通过记录表统计每位运动员的头部撞击次数,确保数据的准确性。
功能性磁共振成像(fMRI)扫描
所有参与者在赛季前后进行了rs-fMRI扫描,使用3T Philips Achieva MRI扫描仪进行。扫描包括T1加权结构像和T2加权功能像。功能像通过32通道头线圈采集,参数包括回波时间(TE)= 29 ms,重复时间(TR)= 2000 ms,矩阵大小= 64 × 64,切片数= 51,翻转角= 71°。
认知控制行为测试(DPX)
DPX任务用于评估运动员的持续注意力和目标维持能力。任务包括四个区块,每个区块包含40个试验,试验间隔为4000 ms。任务中,参与者需要在特定条件下对目标刺激做出反应。通过计算主动行为指数(proactive behavior index, PBI)和反应准确性(d-prime)来评估认知控制模式。
数据分析
使用CONN功能性连接工具箱和SPM12进行图像预处理和功能性连接分析。功能像经过对齐、归一化、平滑和带通滤波处理。功能性连接通过偏相关分析(partial correlation)估计,并使用图形套索(graphical lasso)方法进行稀疏逆协方差矩阵推断。数据分析还包括网络统计(network-based statistic, NBS)和偏最小二乘(partial least squares, PLS)相关分析,以评估头部撞击暴露与CAN功能性连接变化之间的关系。
头部撞击暴露与CAN功能性连接变化
研究发现,头部撞击暴露与CAN核心子网络的功能性连接增加显著相关。具体而言,左脑岛(left insula)、左丘脑下部(left hypothalamus)和左杏仁核(left amygdala)在子网络中的整合度最高,表明这些区域的功能性连接变化与头部撞击暴露最为相关。
认知控制模式的变化
PLS分析显示,CAN子网络的功能性连接模式与赛季后主动行为指数(PBI)的下降显著相关,表明头部撞击暴露导致运动员从主动认知控制(proactive control)向反应性认知控制(reactive control)转变。
该研究表明,头部撞击暴露与CAN功能性连接的广泛增加相关,并且这种变化与认知控制模式的转变有关。研究结果为理解重复性头部撞击对脑功能的影响提供了新的见解,并强调了监测运动员脑健康的重要性。研究还建议未来研究应结合自主神经系统功能的多维度测量,以更全面地评估脑损伤的影响。
重要发现
研究首次揭示了头部撞击暴露与CAN功能性连接变化之间的关系,并发现这种变化与认知控制模式的转变相关。
方法创新
研究采用了多模态数据分析方法,包括rs-fMRI、DPX任务和网络统计分析,为研究脑损伤提供了新的技术手段。
研究对象的特殊性
研究聚焦于足球运动员的头部撞击暴露,为运动相关脑损伤的研究提供了新的视角。
研究还讨论了头部撞击暴露对自主神经系统功能的潜在影响,并建议未来研究应结合更多生理指标(如心率变异性、脑血流动力学等)以进一步验证研究结果。此外,研究还提出了开发基于自主神经系统功能的脑健康监测方法的可能性,为运动员的健康管理提供了新的思路。