唐瑞 宋雯雯 曹志堅 渠靜靜 許茂盛?
運動障礙疾病等因素可能會引起大腦結構和功能重塑。近年來較多動物實驗和影像學研究證實大腦的重塑[1-2],且這種重塑在較多疾病如帕金森病、梗死后運動障礙等疾病的進展或恢復中有重要意義。貝爾麻痹(BP)是一種單側自發性面部運動障礙疾病,發病率約11~40/10萬,臨床上約70%完全恢復,但仍有4%~5%發展為難治性面癱[3]。既往腦科學研究主要集中在通過功能磁共振成像探究局部腦區功能連接改變,作者認為大腦重塑不僅是一種局部腦區異常,同時也存在整體網絡改變。圖論是一種忽略腦區內部差異、從全腦角度研究的方法[4]。本文探討BP患者大腦皮層厚度及結構網絡屬性改變,分析運動功能異常的中樞代償機制。
1.1 一般資料 經醫院倫理委員會批準,并簽署知情同意書,本研究按照《內科疾病診斷標準》中相關標準,共招募面神經炎患者25例,男15例,女10例;年齡(36±7)歲。病程<2周。右側面癱14例、左側11例。并通過T2加權序列等排除其他疾病引起的面癱。排除標準包括有磁共振相關禁忌證、既往精神障礙疾病、近期巨大精神打擊或伴有其他重要臟器疾病者。并按照性別年齡匹配的原則,另招募健康志愿者25名。所有受試者均為右利手。
1.2 數據采集 磁共振數據通過本機構的3T超導型磁共振成像儀(德國西門子),32通道頭顱相控陣線圈采集。掃描前囑受試者清醒、睜眼、平靜呼吸,減少思維活動。掃描序列包括:(1)高分辨率結構像掃描:3D T1加權序列(T1-weighted MPRAGE),掃描參數:176個矢狀位層面,TR=1900ms,TE=2.45ms,TI=900ms, 層 厚/間 隔=1.0/0mm, 掃 描 視 野=256mm×256mm,翻轉角 =9°,矩陣=256×256。(2)常規頭顱平掃序列。
1.3 皮層厚度分析 為便于進一步結果分析,在結構數據處理前,將左側面癱患者的大腦圖像翻轉至右側;相匹配的健康志愿者也經過左右翻轉。之后的分析將基于此次翻轉,將右側稱為同側,左側為對側。FreeSurfer 軟件的處理包括首先將獲得的磁共振結構像進行頭動校正,隨后配準到Talariach空間,去除骨性結構,再對白質、灰質、腦脊液進行明確分割,去除非小腦、腦干,重建腦白質與灰質外曲面,并曲面細分大腦灰白質的外界線,進行表面吹脹、轉換至球形模板,高斯平滑(FWHM=15mm),最后測定皮層厚度。1.4 網絡構建及網絡屬性計算 通過SPM12中的CAT工具包對結構像進行預處理,包括灰白質分割、標準化,模板采用AAL,去除小腦、腦干部分,得到分離的灰質、白質、腦脊液。本研究未進行平滑處理,以避免局部連接和聚類的增加。通過GRETNA工具包,分別構建BP和HC組的結構網絡,計算整個閾值范圍的全局屬性(聚散系數Cp,最短路徑長度Lp)、網絡效率(局部效率Eloc,全局效率Eglob),以及計算每個腦區在此閾值范圍下的曲線下面積代表腦區的介數中心度bc。具體計算方法及公式參考文獻[5-6]。
1.5 統計學方法 皮層厚度用兩樣本t檢驗,且簇水平(cluster-level)行FWE校正。網絡水平屬性及網絡效率差異采用分別對不同閾值下的網絡屬性間進行兩樣本t檢驗。節點屬性采用兩樣本t檢驗,隨后進行10,000次置換檢驗驗證結果的穩定性[7],并使用FWE檢驗進行多重檢驗校正。有顯著性差異的節點與病程時間進行偏相關分析。性別、年齡被作為協變量控制。以P<0.05為差異有統計學意義。
2.1 皮層厚度改變 BP組同側軀體感覺運動區增厚(P<0.05;FWE<0.05),對側軀體感覺區增厚(P<0.05;uncorrected for FWE)。見圖 1。

圖1 A:BP組右側中央后回皮層厚度顯著減低(P<0.05;FWE<0.05);B:BP組左側中央前回、后回皮層厚度顯著減低(P<0.05;uncorrected for FWE)。
2.2 網絡水平屬性改變 在較小的閾值范圍內,BP組具有較小的 Cp(sparsity=0.19),Eglob(sparsity=0.11,0.17,0.19)和 Eloc(sparsity=0.19),較大的 Lp(sparsity=0.11,0.17,0.19)。見圖 2。

圖2 A、B、C、D分別代表Cp、Lp、Eloc、Eglob在不同閾值下的改變及在兩組間的差異。?代表該閾值下存在差異的網絡屬性。
2.3 節點介數中心度改變 與HC組比較,BP組bc升高腦區有對側中央前回、對側殼核,bc降低的腦區有對側內側眶部額上回,但節點水平結果未通過多重檢 驗(P<0.05;10,000 permutation tests;uncorrected for FWE)。
外周神經病變可以導致中樞改變,這已經得到證實。BP患者面神經炎發生后,大腦結構和功能均發生了改變,近年來較多學者通過基于體素形態學分析、局部一致性、低頻振幅和功能連接等方法先后證實BP發生后大腦結構和功能的代償機制[7-11]。
病理上,BP表現為單側面神經運動傳出通路受損而感覺傳入神經通路正常,被稱為“差異的感覺器官不匹配”,因此當大腦監測不到所發出的運動命令的反饋時,可能會產生一系列負責、調控運動腦區的重塑。本研究采用FreeSurfer軟件進一步探究BP發生后大腦局部皮層厚度的變化,并使用圖論的方法,以大腦結構像為基礎,從整體的角度來分析大腦結構在整個網絡中發生的改變。
本資料結果顯示,BP組發生雙側運動感覺區結構改變。Klingner等通過VBM分析發現在急性期BP患者對側M1區灰質密度增加,且smit發現同一部位在任務態功能成像中活動性的顯著增強;Klingner、朱一芳、劉軍平等在隨后的腦功能實驗中發現同側軀體運動感覺區的功能連接及ReHo的異常升高[9-12]。功能連接的改變與大腦結構的改變密切相關,本研究通過皮層厚度的測量進一步證實皮層結構改變在BP發生后發揮重要的代償作用。面神經核部分由雙側的運動皮層共同支配,在本研究中雙側運動感覺區均發生皮層厚度的增加,這也驗證了代償機制在雙側半球均有發生。
在本研究中,與HC組比較,BP組在較小的閾值范圍內具有較小的Cp,Eglob和Eloc,且具有較大的Lp。Cp是一種衡量局部網絡連接的指標,其反映網絡的局部效率和容錯性,較小的Cp代表較差的局部連接程度和較低的信息傳輸能力。Lp代表網絡內部的連接程度,反映遠距離腦區間信息的有效整合和快速傳遞,較短的Lp反映網絡選擇最佳路徑的能力降低。Eglob是衡量信息在整個網絡傳輸能力的指標,Eloc反映網絡在信息傳遞中對任意節點移除的容錯能力,其分別代表網絡中的長距離連接和短距離連接[13]。以上研究結果表明,當外周神經發生炎性改變時,BP組的大腦網絡理想模式遭到破壞,全局和局部傳輸信息的能力均降低,具有更高的易損性和不穩定性。這種網絡模式的破壞已經在較多疾病中得到證實。
bc代表其他節點間的最短路徑通過某一特定節點的程度,是衡量網絡中節點中心性的一個重要指標,較高的bc反映該腦區在全腦的信息傳輸中起著重要的作用。本研究中發現在BP結構網絡中,對側運動前區bc增高—這些腦區直接控制患側面神經,證實這種運動前區的正向激活在代償機制中起重要作用,這種改變與Klingner CM[12]的研究結論一致;且發現殼核中心度也升高,殼核是紋狀體的一部分,研究[14]指出,殼核通過皮層紋狀體環路及多巴胺系統調控肌肉的收縮;本中心前期研究也發現BP后紋狀體亞區的功能連接發生異常的改變。因此,可以總結出殼核的中心度的改變反映了皮層紋狀體環路在運動系統疾病發生后所起的重要作用。同時,殼核的bc與病程進展的時間呈負相關,這可能預示隨著病程的持續,大腦這種代償功能開始逐漸減弱。
作者認為對側中央前回、殼核中心度的改變,預示當大腦監測不到所發出的運動命令的反饋即運動感覺失偶聯時,大腦不僅通過調控運動皮層連通性的增高代償這種異常反饋,同時也調動其他調控、監測運動的結構如皮質-紋狀體通路實現對這種運動感覺失偶聯的代償,促進面部功能的恢復。且作為一種自限性的疾病,大腦的這種隨病程的持續代償逐漸減弱的現象,也反映患者癥狀逐漸減弱的過程。
綜上所述,BP患者面神經發生炎性改變后,大腦結構上發生皮層厚度的改變,且這種改變引起大腦結構網絡在全局與局部節點屬性的異常,可能改變了大腦網絡的理想模式,且可能與外周神經病變后引起的中樞代償機制相關。圖論的方法進一步證實前人的假設,并有助于提高對這種代償機制的認識。
[1] Sessle B J, Adachi K, Avivi-Arber L, et al. Neuroplasticity of face primary motor cortex control of orofacial movements. Arch Oral Biol, 2007, 52(4): 334-337.
[2] Jancke L. The plastic human brain. Restor Neurol Neurosci, 2009,27(5): 521-538.
[3] Eviston TJ, Croxson GR, Kennedy PG, et al. Bell’s palsy:aetiology, clinical features and multidisciplinary care. J Neurol Neurosurg Psychiatry, 2015, 86(12): 1356-1361.
[4] Bassett DS, Bullmore ET. Small-World Brain Networks Revisited.Neuroscientist, 2016.
[5] He Y, Chen ZJ, Evans AC. Small-world anatomical networks in the human brain revealed by cortical thickness from MRI. Cereb Cortex, 2007, 17(10): 2407-2419.
[6] Wang J, Wang X, Xia M, et al. GRETNA: a graph theoretical network analysis toolbox for imaging connectomics. Front Hum Neurosci, 2015, 9: 386.
[7] Nichols TE, Holmes AP. Nonparametric permutation tests for functional neuroimaging: a primer with examples. Hum Brain Mapp, 2002, 15(1): 1-25.
[8] Li C, Yang J, Sun J, et al. Brain responses to acupuncture are probably dependent on the brain functional status. Evid Based Complement Alternat Med, 2013, 2013: 175278.
[9] Klingner C M, Volk G F, Maertin A, et al. Cortical reorganization in Bell’s palsy. Restor Neurol Neurosci, 2011, 29(3): 203-214.
[10] 朱一芳, 李傳富, 徐春生, 等. 周圍性面癱患者的靜息態腦功能成像分析. 中國中西醫結合影像學雜志, 2012, 10(2): 101-104.
[11] 劉軍平, 徐春生, 盧琦, 等. 基于局部一致性算法的周圍性面癱針刺治療靜息態功能MRI研究. 磁共振成像, 2014,(6): 430-435.
[12] Klingner C M, Volk G F, Brodoehl S, et al. Time course of cortical plasticity after facial nerve palsy: a single-case study. Neurorehabil Neural Repair, 2012, 26(2): 197-203.
[13] Langer N, Pedroni A, Gianotti LR, et al. Functional brain network efficiency predicts intelligence. Hum Brain Mapp, 2012,33(6): 1393-1406.
[14] Delong MR, Alexander GE, Georgopoulos AP, et al. Role of basal ganglia in limb movements. Hum Neurobiol, 1984, 2(4):235-244.