基于語言雙流模型的卒中后失語右腦功能網絡研究

樊瑞文，李曉琳，黃幸，徐敏杰，曹云，張丹莉，常靜玲

北京中醫藥大學東直門醫院神經內科，北京市100700

左側半球損傷為主的腦卒中為失語癥最常見病因，約1/3 腦卒中患者并發卒中后失語(post stroke aphasia，PSA)[1]。部分PSA 患者語言功能可在急性期自主恢復[2]，更多需要語言康復促進語言功能恢復[3]，如言語語言治療[4]、鏡像神經元刺激[5]、非侵入性腦刺激[6]、強制療法[7]等，但療效不夠滿意[8]。明確PSA 發生發展的腦機制，有助于精準治療，提高療效。

卒中后腦血液動力學趨于穩定、腦水腫消除，伴隨腦結構、功能網絡重組，是PSA 語言功能恢復的神經結構基礎[9]。目前左側PSA 語言功能恢復的神經機制主要有兩種假說：左側病灶周圍組織替代[10]和右腦語言鏡像腦區代償[11]。其中左側鄰近保留組織的替代作用已得到充分驗證[12-14]；而促進右側鏡像語言網絡形成[15]，也可能是PSA語言功能恢復的關鍵機制。

當下經典的語言網絡模型有主管語言言語產生的DIVA 模型[16]、O-P-S 表征語言模型[17]以及雙通道語言加工模型[18]等。其中雙流模型在當下影響最為深遠，該模型以額下回為雙通路共享的重要節點腦區[19]，背側通路由額下回島蓋部、頂下小葉、顳上回后部、顳中回的前部和中部腦區等腦區組成，主管語言表達；腹側通路由額下回三角區、額下回眶部、顳葉前部(包括顳葉上、中、下回，位于顳橫回前面)等腦區構成，主管語言理解[20-21]。當前針對雙流模型的研究多集中于左半球。

本研究采用功能磁共振(functional magnetic resonance imaging，fMRI)檢測左側損傷PSA 患者右腦雙流模型鏡像區的代償性變化。

1 資料與方法

1.1 一般資料

2018 年12 月至2019 年6 月，在北京中醫藥大學東直門醫院招募腦卒中發病1～6 個月左腦半球損傷PSA 患者12 例為患者組，男性8 例，女性4 例；年齡39～62 歲，平均51 歲；母語為漢語；Edinburg 利手調查為右利手；波士頓診斷性失語癥檢查(Boston Diagnostic Aphasia Examination，BDAE) 2～4 分；小學及以上學歷；無癡呆及精神障礙史，無言語或語言發展障礙。

同時有償招募年齡、性別、受教育程度相匹配的健康人12 例為對照組，男性10 例，女性2 例；年齡48～66 歲，平均57 歲；自我報告無情感障礙史和精神藥物史。

最終患者組2 例因頭動過大未納入統計分析。兩組間性別、年齡、受教育程度無顯著性差異(P＞0.05)。見表1。

表1 兩組一般資料比較

本研究經北京中醫藥大學東直門醫院倫理審查委員會批準，被試在試驗前均簽署知情同意書。

1.2 語言功能評定

所有患者采用中國康復研究中心漢語標準失語癥檢查表(China Rehabilitation Research Center Aphasia Examination，CRRCAE)[22]進行評定。CRRCAE 共有9大項30 個項目，采用6 級評分法。9 大項包括聽、復述、說、出聲讀、閱讀理解、抄寫、描寫、聽寫和計算。按照失語癥癥狀特點，把量表分為理解能力、表達能力和其他與言語相關能力3大分項。

1.3 磁共振數據采集

采用SIEMENS Novus 3.0 T 超導磁共振儀(德國SIEMENS 公司)進行掃描，8 通道相控陣頭線圈。受試者閉目清醒安靜平躺于掃描儀內，避免頭動和任何意向性思維活動。平面回波成像序列參數：TR 2000 ms，TE 30 ms，翻 轉 角90°，視 野225×225，帶 寬2520，分辨率64×64，層數31，層厚3.5 mm，間距0.7 mm，像素3.5×3.5×3.5。連續掃描，掃描時間366 s。3D MRI 參數：TR 1900 ms，TE 2.13 m，TI 900 ms，翻轉角9°，分辨率256×256，層數176，層厚1 mm，像素1.0×1.0×1.0，掃描時間258 s。

采用DPARSF 處理軟件(http://www.restfmri.net)和SPM8 軟件包進行預處理。去掉前10 個時間點掃描數據。其余圖像進行時間層校正，頭動校正，回歸無關變量，移除平移/旋轉測量參數超過±1 mm/±1°的數據。用T1像進行配準并標準化，帶通濾波0.01～0.08 Hz。采用GRETNA 工具包構建靜息網絡。應用AAL模板中右側腦區定義網絡節點，網絡的邊則由腦區間BOLD 信號的Person 相關系數定義。采用Network Analysis 模塊進行網絡分析，得到腦網絡局部和全局參數，顯示有顯著性差異的腦區；對腦網絡指標在不同閾值下進行統計學分析。

1.4 統計學分析

2 結果

2.1 網絡連接

患者病灶分布均在左側腦半球(圖1)。

與對照組相比，患者組語言背側通路中，緣上回至額中回、三角部額下回功能連接增強，中央后回至島蓋部額下回功能連接降低(圖2)；語言腹側通路中，角回至眶部額下回功能連接增強(圖3)；腹、背側雙通路模型中，顳葉至豆狀蒼白球、角回，尾狀核至島蓋部額下回，豆狀殼核至額中回、三角部額下回功能連接增強，緣上回、顳葉至島蓋部額下回功能連接減弱(圖4)。

相關性分析顯示，三角部額下回至豆狀殼核功能連接增強與復述能力負相關(r=-0.720，P=0.029)，島蓋部額下回至尾狀核功能連接增強與說(r=-0.720，P=0.029)和復述能力(r=-0.696，P=0.037)呈負相關。

2.2 網絡分析

患者組右腦語言關鍵腦區的介數(眶部額上回、后扣帶回)、度中心性(額中回)、節點聚類系數(顳橫回)、節點局部效率(顳橫回)方面較對照組增強(P＜0.05)，節點效率(額中回、顳下回)、節點最短路徑(額中回)較對照組下降(P＜0.05)。見表2。患者組網絡的層級性、小世界屬性、同步性部分指標與對照組有顯著性差異(P＜0.05)。見表3。

3 討論

圖1 所有患者病灶疊加圖

圖2 兩組右腦背側通路fMRI功能連接差異

圖3 兩組右腦腹側通路fMRI功能連接差異

右腦在PSA 語言功能恢復過程中，存在部分網絡功能抑制的現象[23]，有人用雙腦平衡抑制學說解釋：左右大腦半球間功能相互競爭，存在交互性半球間抑制(reciprocal inter hemispheric inhibition，rIHI)[24]，右腦功能連接的減弱有利于左腦損傷周邊組織代償語言功能[25]。本研究顯示，雙流模型背側通路的中央后回至島蓋部額下回功能連接降低，而雙側半球間中央后回和額下回功能連接下降與情緒認知障礙相關[26]，可能提示PSA 語言網絡重組受情緒認知能力的影響，PSA患者除語言功能損傷外，還伴有其他認知功能下降和情感障礙[27]。腦功能網絡連接降低的區域還有腹、背側通路內的緣上回、顳葉至島蓋部額下回。在語言發展初期，雙側額-顳網絡會對母語產生反應，該部位語言網絡連接強度與初級語言發生相關[28]。PSA 患者右側額顳網絡連接減弱，符合rIHI 理論，即右腦關鍵語言節點連接抑制可促進左側相應節點功能發揮。但這兩個腦區間功能連接減弱并未與特定語言能力相關。

圖4 兩組右腦腹、背側通路fMRI功能連接差異

表2 兩組右腦功能網絡有差異的局部指標比較

表3 兩組右腦功能網絡全局指標比較

角回和額下回都是語言網絡的重要節點，其中角回是語言綜合能力整合中樞[29]，額下回被認為與句法構建相關[30]。本研究顯示，腹側通路內角回至眶部額下回功能連接增強，腹、背側雙通路模型中，顳葉至豆狀蒼白球、角回，尾狀核至島蓋部額下回，豆狀殼核至額中回、三角部額下回功能連接增強。有研究顯示[31]，皮質下核團在語言發生過程中與其他語言功能皮質連接增強，與之相符。額下回與皮質下核團的功能連接與PSA 患者語言學成績相關，提示右腦語言中樞皮質與皮質下功能連接增強是右側半球代償左腦損傷PSA語言功能的重要機制。

介數代表節點在信息傳遞中的貢獻率[32]。本研究顯示，PSA 患者額上回與后扣帶回介數上升，提示PSA 患者信息更多通過右腦語言相關皮質和邊緣系統傳遞。度中心性為一個節點與其他節點的直接連接數[33]；局部效率是網絡內部信息交換的度量，反映信息在網絡局部信息傳遞的能力[34]。語言重要腦區局部網絡指標上升，提示PSA 患者右腦對語言信息的接收、加工、儲存和提取功能提高。節點最短路徑[35]對網絡的信息傳輸起重要作用，通過最短路徑可以更快傳輸信息。PSA 患者最短路徑降低，提示信息傳遞速度增強[36]。部分右腦網絡全局指標也與健康人存在顯著性差異，提示PSA患者右腦功能網絡動態重組。

本研究中，差異節點與經典語言模型并不完全一致。可能的原因如下。①雙流模型基于歐-印語系構架的，漢語與之有很大差別，語言產生神經通路也可能存在一定差別[37]。②本組患者病程＞1個月，而PSA往往于卒中后1 周開始自然恢復[38]，故患者此時右腦網絡正處于動態重組過程中，單一時點的網絡特征不足以充分揭示右腦網絡重組在PSA 語言功能恢復中作用機制，需觀察多時點網絡特征進一步研究。

綜上所述，本研究基于經典雙流語言模型，利用靜息態fMRI 探究左腦損傷PSA 患者右腦功能網絡特征，結果顯示，PSA 患者在語言腹、背側通路中，語言相關腦區間功能連接部分增強，部分減弱，提示右腦功能網絡在卒中后發生重組。其中語言關鍵皮質-皮質下結構功能連接增強可能是右腦代償PSA 語言功能的關鍵環節。

本研究存在以下不足。樣本量較小，未來應開展較大樣本量研究，挖掘右腦代償的關鍵環節。研究直接套用西方語言模型，未能充分對所有漢語關鍵語言區進行充分挖掘。未來應構建漢語腦損傷語言模型。未來還可開展多時點觀測，觀察右腦網絡動態變化特征，為臨床語言康復提供精確靶點和新思路。