孤獨癥譜系障礙兒童腦磁圖靜息態伽馬頻帶腦功能網絡探析

王晨光,周正榮,2,鐘麗娟,林楓

孤獨癥譜系障礙(autism spectrum disorder，ASD)，是根據行為表現定義的發展性神經發育障礙，患者主要表現為社會功能和溝通缺陷，以及行為重復和興趣狹窄[1-2]。ASD亞洲患病率約0.36%，有逐年增長的趨勢[3]。盡管ASD已經成為影響兒童及成人身心健康不可忽視的危險因素，但發病的機制尚不明確。多數靜息態腦網絡研究都提示患兒存在異常，尤其是伽馬頻帶[4]。樊越波等[5]研究認為大腦伽馬活動的減弱可能預示ASD患者對面孔情緒的認知能力較弱。大腦在伽馬頻帶的活動與認知功能相關，尤其在工作記憶、注意力和復雜信息處理中起到重要作用[6-7]。激活水平方面，Van等[8]發現患兒的靜息態伽馬頻帶功率顯著增高，Wang等[9]進一步提出ASD患者從低頻到高頻的“U”型曲線。相反，Sheikhani[10]和Maxwell[11]分別報道患者額葉和右側大腦半球的伽馬頻帶激活程度的降低。因此，ASD伽馬頻帶的腦功能活動仍未形成統一認識。

腦功能網絡建模與圖論分析的結合近年來發展了腦網絡研究[12-13]，同時在自閉癥研究中被廣泛使用[14]。它把腦區視為節點，腦區的激活程度視為節點的屬性，把腦區之間的同步活動或信息收發等關系視為節點間連線。由此可從局部關系和整體結構等多個角度量化分析腦功能活動的生理和病理機制。目前ASD發病機制的解釋主要基于腦內信號處理的興奮-抑制失衡理論[15]。本研究假設這種興奮-抑制失衡體現為腦功能網絡的節點激活水平失衡和連線分布失衡。因此，本研究基于腦磁圖-檢測采集自閉癥兒童的靜息態數據，在信號源水平對腦網絡節點的伽馬頻帶激活程度進行比較，并以相位轉移熵(phase transfer entropy，PTE)為網絡連線，建立腦網絡模型，探索網絡集散點-的分布模式差異，從而論證上述假設。

1 資料與方法

1.1 一般資料 納入2018～2019年于鹽城市阜寧仁愛康復醫院就診的ASD兒童樣本。標準參照既往tDCS和TMS干預ASD的報道[16-17]，且遵循小樣本研究的最大差異采樣策略[18]。①入組標準：確診ASD(符合《精神疾病診斷與統計手冊》第5版(DSM-5)標準)，入組前12個月內至少有兩次孤獨癥兒童心理教育評核修訂(第三版)(Psychoeducational Profile-Third Edition, PEP-3)評估記錄[19]；7～12歲；孤獨癥行為量表(Autism Behavior Checklist, ABC)>68分或兒童孤獨癥評估量表(Childhood Autism Rating Scale, CARS)>30分[20-22]；PEP-3合成分數中的溝通項和行為項的發展/適應程度為中度或嚴重；利手分型問卷為右利手[23]。②排除標準：注意缺陷多動障礙、言語發育遲緩或失用；②視覺和視空間障礙；聽覺障礙；精神障礙(包括但不限于抑郁、精神發育遲緩、精神類藥物使用史等)、癲癇和腦損傷等；體內有金屬等影響檢測的植入物。注意缺陷多動障礙、言語發育遲緩和失用可能與ASD存在共患[24]，因此患兒的納入要求無相關既往病史，由臨床心理、兒童發育和康復專業人員組成的小組討論決定。對照組為本地典型發育兒童，7～12歲，右利手，無神經和精神疾病史，無磁共振和腦電/MEG檢查禁忌。本研究共招募患兒和健康對照各10人。因MRI不耐受排除4名患兒，MEG信號偽影過多排除1名對照。最終納入6名患兒和9名對照。2組在性別和年齡比較均差異無統計學意義。所有受試者參與研究前均獲得法定監護人書面知情同意。見表1。

1.2 方法 ①數據采集：采用南京醫科大學附屬南京腦科醫院的CTF-275導全頭型MEG系統(加拿大VSN醫療技術公司)。受試者盡可能保持靜止，睜眼注視前方屏幕上的白底黑色十字符號，記錄受試者連續300s的MEG信號。采樣率1200Hz，帶通濾波0.03～100Hz。采集前后記錄受試者頭部位置，只采用頭動范圍不超過1cm的數據。MEG采集后，使用1.5T的磁共振成像系統(美國GE公司)采集受試者頭顱MRI數據。在鼻根和左右耳屏前放置定標用于信號溯源。②數據處理：首先用Brainsuite18a對MRI數據進行皮層提取、腦區標注和三維建模。然后用Brainstorm對MEG信號進行50Hz陷波濾波、0.3Hz高通濾波。使用信號空間投射(signal-space projection，SSP)和獨立成分分析(independent component analysis，ICA)消除掃視、眨眼和心跳等偽跡。再選取每個受試者連續100s無偽跡MEG信號，進行最終分析。信號溯源采用動態統計參數成像(dynamical statistical parametric mapping，dSPM)。將溯源數據投射到USCBrain_BrainSuite_2017的大腦標準化模板上。伽馬頻帶大腦的激活分析采用基于Welch方法的功率譜密度(power spectral density，PSD)，窗口長度4s，時間重疊50%。伽馬頻帶選擇30～59Hz。根據USCBrain圖譜將皮層分為130個腦區，作為感興趣區(regions of interest，ROIs)，得到每個受試者伽馬頻帶的130個ROIs的功率譜密度圖。將溯源后的信號進行組內平均，得到ASD組和對照組在伽馬頻帶的130個ROIs的平均信號。計算每個ROI與其他129個ROIs的normalized PTE(phase transf erentropy，相位轉移熵)作為連線值。normalized PTE是Engels[25]使用的dPTE的改良，將dPTE減去常數0.5即為normalized PTE。如果A到B的normalized PTE值大于0，信息從A指向B。如果A到B的normalized PTE值小于0，則信息從B指向A。根據連線值計算腦網絡的入度(進入該頂點的邊的數目)和出度(從該頂點發出的邊的數目)[26]。本研究采用加權算法，即頂點有向邊的加權總和。將130個ROIs劃分到3個功能系統[27]，包括：高級認知系統；內側默認模式系統；感覺等其他系統。以上腦網絡通過Pajek5.08及其插件分析和可視化。

2 結果

2.1 激活程度描述 ASD患兒大腦激活程度較對照組偏低，見圖1。圖中顯示了溯源之后的對照組(上)和ASD兒童(下)在伽馬頻帶的大腦激活狀態。(從左到右依次為左視圖、俯視圖、右視圖)

2.2 激活程度比較 與對照組比較，ASD患兒在伽馬頻帶中，只有顯著抑制的ROIs。這些腦區主要集中在雙側額葉、雙側顳葉和雙側島葉，少量分布在右側邊緣葉及右側頂葉。右側半球包括額上回前部(z=-2.266，P=0.023)，額上回后部(z=-3.014，P=0.003)，中眶額回(z=-2.773，P=0.006)，額橫回中央部(z=-3.270，P=0.001)，中央旁小葉(z=-2.667，P=0.008)，三角部前部(z=-2.562，P=0.010)，顳中回背部(z=-2.312，P=0.021)，顳極(z=-2.318，P=0.020)，腦島后部(z=-3.190，P=0.001)，扣帶回中部(z=-2.754，P=0.006)和頂上回后部(z=-3.476，P=0.001)，左側半球包括額上回前部(z=-2.803，P=0.005)，前眶額回(z=-2.567，P=0.010)，島蓋部下部(z=-2.865，P=0.004)，顳上回后部(z=-2.315，P=0.021)，腦島后部(z=-2.761，P=0.006)和腦島前部(z=-2.418，P=0.016)。見圖2，表2。

圖2 ASD兒童伽馬頻帶顯著抑制腦區(從左向右為左視圖、俯視圖、右視圖)

表2 顯著性抑制的ROIs

2.3 信息收發比較 入度較大的高度信息接收點稱為匯集點，出度較大的高度信息發放點稱為發散點。患兒組的匯集點為高級認知系統中的左側角回中部，對照組的匯集點為感覺等其他系統的右側枕中回腹部和左側舌回后部；患兒組的發散點為高級認知系統的右側前眶額回、右側島蓋部上部和感覺等其他系統的左側梭狀回前部，對照組沒有發散點。見圖3。ROIs影響大小順序見表3。

表3 伽馬頻帶腦網絡入度和出度的重要腦區

表中顯示了每種類別下加權點度值前五的核心腦區。紅色代表高級認知系統，藍色代表感覺等其他系統，綠色代表內側默認模式系統。*代表既是對照組核心腦區，又是患兒組能量顯著抑制腦區。

3 討論

心理理論(theory of mind，TOM)、中樞性統合不足理論和執行功能缺陷理論等理論在解釋ASD患者的臨床癥狀方面各有優勢[30]。興奮-抑制平衡理論(E-I balance)則從整體角度對ASD的機制和癥狀進行統一解釋[31]。該理論認為，興奮性神經元和抑制性神經元的活動，在大腦中存在空間和時間的平衡。兩種神經元能否處于平衡狀態，決定了腦功能活動是否正常。患兒的抑制性神經元，即γ-氨基丁酸(γ-aminobutyric acid，GABA)能中間神經元，存在功能缺陷。這導致抑制功能減弱，興奮-抑制失衡，表現為信息處理效率降低[15]。當患兒面臨信息負荷過載和處理能力不足時，就會出現一系列臨床癥狀。GABA能神經元的活動特征性地體現在伽馬頻帶，即伽馬頻帶激活降低表示GABA能神經元活動受抑制[32]。本研究從興奮-抑制失衡理論出發，對腦區的激活程度和腦區間的信息連接進行分析，以論證研究假設，即與正常發育兒童相比，患兒靜息態伽馬頻帶的激活水平降低和信息連接分布失衡。

本研究結果顯示患兒的大腦激活水平顯著低于對照組。Sheikhani等[10,33]分析ASD兒童靜息態腦電信號，也發現雙側前額葉和右側顳葉過度抑制的現象。本研究此外還發現雙側腦島、右側頂上回，右側扣帶回和左側顳上回存在顯著抑制。腦島作為協調大腦網絡的中樞，涉及一系列社會及非社會認知過程[34]。Nomi提出右側島葉前部的激活減弱可能與患者社會認知能力的受損相關[35]。Ogawa[36]發現ASD兒童在默讀任務中左側島葉激活的減弱，同時右側島葉前部的激活與社交困難程度顯著相關。額-頂工作記憶網絡包括前額葉皮層、運動皮質區、扣帶回、頂葉皮層等大腦皮質區，是高級認知信息記憶加工的神經基礎[37]。Barendse[38]發現ASD患兒工作記憶網絡存在信息傳輸能力降低的現象。同時，ASD兒童隨著時間的推移和認知負荷的增加，工作記憶網絡受到持續的損害[39]。本研究也發現額-頂工作記憶網絡中的右側頂上回和右側扣帶回受到顯著抑制，推測患兒的額-頂工作記憶網絡在靜息態也存在失衡。這些發現提示，患兒與社交行為相關的腦區(例如前額葉和腦島)的抑制系統活性減弱，可能導致興奮系統相對增強，造成大腦信號加工能力受損。信號加工是全腦協作的結果，因而進一步分析腦區間的信息傳遞是否也存在興奮-抑制失衡。

ASD兒童在伽馬頻帶的腦區信息流向模式與對照組不同，提示抑制性信息傳遞不均，存在局部信息過載。Alaerts等[40]發現ASD患者腦網絡的工作效率降低、完整性減少及局部負荷增加。Müller等[41]也發現ASD患者大腦社交相關網絡的整合降低及連通性減弱，而社交無關網絡存在過度連接。這種異常模式造成腦網絡專業化程度及信息處理能力降低，這可能因為過多的信息消耗了大腦資源。面對同樣的環境，患兒因不能排除無效信息而處理更多的信息。當外界信息增加或者認知任務更高級時，就會表現出社交信息處理障礙。Vogan等[42]發現在完成認知負荷較高的任務時，ASD兒童準確性顯著低于對照組，對照組隨著任務難度增加而額葉和頂葉得到更多調用，患兒則未有改變。這表明ASD兒童無法有效整合復雜信息，即認知負荷上限較低。本研究在靜息態檢測中發現患兒存在抑制性信息的腦內傳遞不均，結合患兒腦區激活程度顯著偏低，可以推測患兒在較低激活水平的基礎上，由部分腦區對全腦維持較高的抑制性信息發放。同時，患兒和對照組都存在顯著接收抑制信息的局部腦區。但患兒的高級認知系統在靜息態接收較多抑制性信息，而感覺系統相對較少。因此，我們推測患兒感覺信息系統相對增強，而高級認知系統相對減弱。這種興奮-抑制失衡可能導致任務態的信息負荷過載和信息加工障礙，從而出現認知能力減弱和社交障礙。

連線代表兩個腦區之間的信息交流，點的大小代表與該點相連的所有線的權重和。紅色代表高級認知系統，綠色代表內側默認模式系統，藍色代表感覺等其他系統

能量水平和信息連接的發現為今后研究提出新方向。能量水平和信息連接的相關性和因果性也值得進一步研究。本研究有如下不足：受試者例數較少，今后還需擴大人數，同時對年齡進行分層；對照組未采用智商匹配，主要是由于缺少同年齡段兒童伽馬頻帶大腦皮層激活水平與腦網絡預期模型，本研究將后續增加對照分組因素，進一步細化研究結果；結果局限于能配合完成MEG檢測的兒童，可能發生偏倚；年齡和體格發育等因素未進行匹配。小樣本研究的最大變異策略不要求準確匹配所有因素，而且Toscano等[43]報道 ASD兒童體重和BMI低于典型發育的同齡兒童。此外，受試者的狀態(睜眼或閉眼)、信號采集方法(EEG或MEG)、分析方法(傳感器水平或信號源水平)等因素對結果的影響有待進一步探討。

綜上所述，本實驗通過對腦磁圖信號溯源分析觀察到了ASD兒童大腦伽馬頻帶過度抑制的現象，還發現患兒伽馬頻帶腦網絡的信息接收和發放與對照組存在差異。因此，ASD患兒在靜息態下，存在激活水平和信息連接兩方面的興奮-抑制失衡。