原发闭角型青光眼患者的脑网络拓扑结构的图论分析

2024-06-23 Sun
原发闭角型青光眼患者的脑网络拓扑结构的图论分析研究背景
青光眼是一种以视神经损害和眼压升高为特征的全球性致盲眼病（Kang and Tanna 2021）。在各种类型的青光眼中，初级闭角型青光眼（Primary Angle-Closure Glaucoma，PACG）在亚洲尤为普遍（Chan et al. 2016）。PACG的病因复杂，包括前房角狭窄、前房拥挤导致关闭（Sun et al. 2017）、脉络膜增厚（Zhou et al. 2013; 2014），以及脉络膜扩张（Kumar et al. 2008），最终导致眼压升高。环境因素如光照条件也会影响瞳孔大小，从而影响前房角。此外，视网膜神经节细胞的丧失也是青光眼的显著病理特征，相关研究表明这些细胞的损害可导致视神经和束的萎缩，进而影响外侧膝状体和视放射，最终导致视觉皮层的退行性变化（You et al. 2021; Rossiter 2015; Chen et al. 2013）。
既往关于青光眼的神经影像研究主要集中于揭示不同类型青光眼患者脑结构和功能的异常变化，例如总灰质体积的差异（Jiang et al. 2018）、局部和远离区域的功能连接异常（Fu et al. 2022）、以及频率依赖的神经活动变化（Jiang et al. 2019）。尽管这些研究在揭示青光眼的神经机制方面取得了一定进展，但关于青光眼患者脑功能网络的研究仍相对有限。
现代神经影像技术显著推动了青光眼的研究进展。其中，功能磁共振成像（Functional Magnetic Resonance Imaging，fMRI）被广泛应用于探索涉及青光眼的神经机制变化。既往研究通过fMRI观察到青光眼患者脑结构和功能的广泛改变，例如影响视觉通路的脑区（Jiang et al. 2019），以及主要影响情感的脑区（Chen et al. 2019）。
文章来源本文由Ri-Bo Chen、Xiao-Tong Li和Xin Huang撰写，Ri-Bo Chen和Xiao-Tong Li贡献相同。研究所在为江西省人民医院放射科、南昌医学院附属第一医院和江西医学院玛丽皇后学院。该论文发表于2024年，并由Springer旗下的《Brain Topography》期刊出版。
研究方法本文采用了图论（Graph Theory）分析技术，通过fMRI数据构建功能脑网络，对PACG患者的脑网络进行全局指标、节点指标、模块化和网络统计分析。
研究对象及参与者研究纳入了44例被确诊为PACG的患者和44名健康对照。这些参与者来自江西省人民医院，研究已获得伦理委员会的批准。PACG患者的纳入标准包括确认前房角狭窄、存在青光眼相关的视野缺损、没有接受过青光眼治疗、无脑外伤史、无神经和精神疾病、无MRI禁忌症。健康对照组的匹配条件为没有已知的眼病、无脑外伤史、无神经和精神疾病、无MRI禁忌症，并与PACG组在年龄、性别和教育水平上匹配。
影像数据采集与预处理所有参与者均在静息状态下闭眼进行扫描，使用3T MRI扫描仪，配备八通道头部线圈，采用梯度回波回波平面成像序列捕捉功能MRI数据的血氧水平依赖（BOLD）信号变化。数据处理使用MATLAB 2013a平台、DPABI软件和SPM12工具包，包含了DICOM到NIFTI格式转换、切片时间校正、头动校正、BOLD图像配准、标准化到MNI空间、高斯平滑、线性回归趋势去除、和带通滤波等步骤。
脑网络构建利用GRETNA软件，基于自动解剖标记（AAL）模板将脑分割为90个区域，计算每对节点BOLD时间序列的Pearson相关系数，生成每个参与者的90×90相关矩阵，并运用Fisher的r-to-z转换对相关矩阵进行规范化，以便后续组间比较。
网络分析全局指标和节点指标采用Sparsity值范围为0.05到0.50、间隔0.01的方法考察脑网络的全球和局部指标，计算网络指标在多个稀疏度水平下的曲线下面积（AUC），以揭示脑网络拓扑特征的变化。计算全局指标（如小世界性，网络效率等）和节点指标（如介数中心性，度中心性，节点效率等）。
模块化分析将90个脑区分为9个功能模块，量化模块内和模块间的连接，揭示各脑区的连接属性。模数分析表明，仅模块5（主要涉及枕叶区域）内部连接在PACG和健康对照组间有显著差异。
连接分析网络基础统计（NBS）用于量化脑网络功能连接强度的差异，采用非参数置换检验，提高统计结果的准确性。
统计分析使用SPSS 16.0比较临床变量，通过两样本t检验评估各全球网络参数和区域节点参数的组间差异，纳入年龄、性别、教育水平及头动等协变量。
验证分析为结果可靠性验证，采用AAL 116模板进行补充分析。
研究结果人口统计学和视觉测量两组在性别和年龄上无显著差异，但最佳矫正视力（BCVA）在两组间有显著差异。PACG患者在左、右眼的视觉能力均低于健康对照组。具体见表1。
全局指标结果脑网络分析中，PACG患者与健康对照组在小世界属性和网络效率属性方面无显著差异，表明两组在全脑网络连通特征上没有显著改变。
节点指标结果发现左侧上额叶中回、右侧上额叶中回和右侧枕中回的节点中心性和节点效率在PACG患者中显著增高，而右侧颞上回的节点中心性和节点效率显著下降，表明这些脑区在PACG患者中存在显著的联系变化。
模块化分析结果在模块内和模块间连接分析中，发现模块5（枕叶区域）在PACG患者中存在独特的连接模式，且模块1与模块7和模块8之间的连接强度存在显著差异，反映了特定脑区的功能连接模式改变。
NBS分析结果在功能脑网络连接方面，PACG患者的功能连接显著增强，主要涉及前额叶、枕叶和颞叶等区域。然而，某些亚皮层和颞叶区域的功能连接强度显著减弱。
结论和意义PACG患者在功能脑网络的节点指标和模块性上存有重要变化，尤其是前额、枕叶、颞叶和小脑区域。然而，分析表明，PACG患者中全脑网络的整体连通模式未发生显著改变。研究结果可以作为PACG早期诊断和鉴别的标志，并且针对中心性和节点效率高的脑区进行干预，有助于优化治疗方案。
未来的研究可以通过更大样本量和纵向研究，进一步验证和探索PACG患者脑网络功能的变化，为临床干预和治疗提供更为精准的理论基础。