煙草依賴程度與大腦獎賞網絡的相關性研究

譚巧文 王曉林 劉彤云 魏亞琳 彭琳 郭宗君

(青島大學附屬醫院，山東 青島 266003 1 老年醫學科； 2 國際醫院籌備辦公室)

現研究表明，物質成癮與大腦獎賞網絡密切相關[1-4]，但不同成癮狀態引起的獎賞網絡變化并不相同[5-6]。目前認為伏隔核是獎賞網絡的核心，整合來自大腦皮質和邊緣結構的信息，啟動與獎勵有關的行為[7]。新發展的靜息態功能磁共振(rs-MRI)中的功能連接(FC)技術可以用伏隔核作為感興趣區(ROI)構建獎賞網絡[8]，并揭示獎賞網絡內部解剖結構之間、個體行為與大腦網絡之間以及疾病特征與行為表征之間關系[9-11]。煙草依賴者經過漫長的吸煙過程，整個獎賞網絡是否已經發生了改變，煙草依賴程度(FTND)是否與獎賞網絡有關，相關研究報道較少。本研究應用基于FC的rs-MRI技術，探討煙草依賴者獎賞網絡是否會發生改變，以及獎賞網絡和FTND分值的相關性，為煙草依賴的神經發生機制的解釋提供影像學依據。

1 資料和方法

1.1 一般資料

招募2019年7月—2020年2月于我院保健科和體檢中心查體的男性煙草依賴者28例(吸煙組)，同時招募同時間段的性別、年齡、受教育程度與吸煙組相匹配的從未吸煙者27例作為對照組。所有受試者的納入標準為：①無MRI檢查禁忌證，并接受MRI檢查者；②常規MRI檢查未發現腦結構異常(占位、梗死或缺血灶等)者；③無心、肺、肝、腎、腦等嚴重疾病，無認知障礙，且IQ得分90分以上者；④簡易精神評定量表MMSE>27分，漢密爾頓焦慮、抑郁量表排除焦慮、抑郁情緒者；⑤漢族者。排除標準：①依從性差,磁共振掃描中頭動平移>1.5 mm或轉動>1.5°或掃描過程中入睡者；②受試者或其一級家屬患有精神類疾病史者；③無其他物質行為的依賴成癮史者。煙草依賴的判斷標準為：①每日吸煙數量10～35支，吸煙時間20～40年，或過去1年戒煙未超過3個月；②符合美國精神障礙診斷統計手冊第4版(DSM—Ⅳ)關于物質依賴的診斷標準[12]。

所有受試者的認知和臨床評估均由經過培訓的老年醫學科的醫師一次性完成。評估指標包括IQ、簡易精神評定量表(MMSE)、漢密爾頓焦慮量表(HAMA)、漢密爾頓抑郁量表24項(HAMD)以及尼古丁依賴水平評估。其中煙草依賴水平評估的依據為尼古丁依賴檢測量表(FTND)[13]，總分值介于0～10分，分值越高表示依賴程度越大。吸煙組平均年齡(64.11±4.92)歲，平均受教育時間(14.68±3.45)年，平均IQ(96.05±2.27)分，平均MMSE為(29.32±0.82)分，平均HAMA為(3.11±1.59)分，平均HAMD為(3.05±1.93)分；對照組平均年齡(62.32±5.42)，平均受教育時間(15.00±4.36)年，平均IQ(94.73±2.62)分，平均MMSE為(29.42±0.77)分，平均HAMA為(3.26±1.76)分，平均HAMD為(3.05±1.58)分。兩組受試者的上述指標比較差異無顯著性(P>0.05)。本研究經青島大學醫學院倫理委員會批準，所有受試者均簽署知情同意書。

1.2 方法

1.2.1腦部rs-fMRI掃描檢查 應用德國西門子有限公司生產的GE3.0 T HDX超導型全身磁共振成像系統進行rs-fMRI數據采集，三維磁化進行大腦3D-T1結構磁共振掃描，具體掃描參數TE2.3 ms，預備時間450 ms，FA 15°，FOV=23×23，層厚1.0 mm，間距0 mm，矩陣230×230，NEX 1.0，掃描層物178層。rs-fMRI單次激發，梯度回波平面序列(EPI)掃描T2加權像，參數TE/TR 30/2 000 ms，層厚4.0 mm，層間距0 mm，矩陣64×64，FA 90°，FOV 23×23，NEX 1.0，掃描層數45層，掃描時間310 s。

1.2.2靜息態圖像預處理及大腦雙側獎賞網絡FC強度獲取 采集的rs-fMRI數據在Mtalab 2010b平臺上采用dparsf 2.1軟件包進行圖像預處理和獎賞網絡FC強度獲取。圖像預處理包括時間校正、空間標準化、平滑、濾波，參數設置分別為：掃描層數為45層，采樣率為3 mm×3 mm×3 mm，配準后數據采用4 mm×4 mm×4 mm半高全寬(FWHM)平滑核進行平滑處理；以頻率為0.01～0.08 Hz的帶通濾波去掉線性漂移。大腦雙側獎賞網絡FC強度獲取：選取雙側紋狀體伏隔核為ROI，其MNI坐標為(±12，8，-8)，半徑為6 mm。去除協變量后，將全腦每個體素與該ROI進行相關分析，獲得每個體素與該ROI的FC圖，即獎賞網絡圖，同時也獲得了獎賞網絡FC強度值，即為r值，為使r值呈正態分布，采用Fisher轉換將r值轉換為z值，使之滿足正態分布。

1.2.3大腦雙側獎賞網絡FC強度分析 應用rest 1.6軟件，以全腦作為掩模，分別對吸煙組與對照組進行單樣本t檢驗，提取兩組大腦雙側獎賞網絡FC強度(取P<0.001，經Alphasim校正，cluster≥6 voxels)，用神經影像腦功能連接可視化軟件BrainNet Viewer構建獎賞網絡[14]。應用rest 1.6軟件包，以全腦作為掩模，對兩組的大腦雙側獎賞網絡FC強度進行兩樣本t檢驗，比較兩組大腦雙側獎賞網絡FC強度差異(取P<0.01，經Alphasim校正，Cluster≥19 voxels)。

1.3 統計學分析

采用SPSS 17.0軟件進行統計學處理，計量資料以均數±標準差表示，兩組間比較采用兩樣本均數t檢驗，應用rest 1.6軟件包對吸煙組大腦雙側獎賞網絡FC強度與FTND分值進行相關分析。以P<0.05為有統計學意義。

2 結 果

2.1 兩組受試者大腦雙側獎賞網絡圖

大腦雙側獎賞網絡模式分別包括正相關獎賞網絡和負相關獎賞網絡，兩組受試者分別用rest軟件經過單樣本t檢驗，通過BrainNet Viewer軟件呈現出了獎賞網絡圖(圖1)，圖中紅色節點代表吸煙組腦區，線條代表吸煙組各個腦區與伏隔核(黃色)的FC，綠色節點代表對照組腦區，線條代表對照組各個腦區與伏隔核的FC。各個節點大小由z值設定，越大表示激活強度越高。獎賞網絡的可視化分析顯示，兩組受試者的獎賞網絡腦區有變化，其中對照組負相關獎賞網絡的腦區主要有小腦后葉、前額葉和顳葉系統，吸煙組負相關獎賞網絡的腦區包括邊緣系統、顳葉、枕葉(P<0.001)。見圖1A、B；對照組正相關獎賞網絡包括的腦區主要有丘腦、紋狀體系統和邊緣系統，包括右海馬旁回、右梭狀回和右側尾狀核、左側殼核，吸煙組正相關獎賞網絡的腦區主要有額葉、島葉、邊緣系統(P<0.001)。見圖1C、D。

A、B為兩組受試者的右側和左側負相關獎賞網絡分析圖，C、D為兩組受試者的右側和左側正相關獎賞網絡分析圖 圖1 兩組受試者獎賞網絡的可視化分析圖

2.2 兩組受試者大腦雙側獎賞網絡FC強度比較

吸煙組與對照組比較，右側獎賞網絡FC強度增高的腦區有左側額上回，降低的腦區有右側后扣帶回、右側中央前回(t=-3.85～4.26，P<0.01)，見表1；左側獎賞網絡FC強度增高的腦區有右側顳葉、左側額上回；降低的腦區有右側梭狀回、右側枕中回、右側小腦前葉、左側島腦(t=-4.93～5.01，P<0.01)。見表2。

表1 吸煙組較對照組大腦右側獎賞網絡FC強度增高和降低的腦區

表2 吸煙組較對照組大腦左側獎賞網絡FC強度增高和降低的腦區

2.3 吸煙組大腦雙側獎賞網絡FC強度與FTND分值的相關性

吸煙組右側獎賞網絡FC強度和FTND分值顯著正相關的腦區為右側海馬旁回，負相關的腦區為右側小腦后葉、左側腦顳中回、左側腦額下回，見表3；左側獎賞網絡FC強度和FTND分值顯著正相關的腦區有右側小腦后葉、右側枕中回、右側枕舌回以及右側島腦，負相關腦區有左側顳中回(P<0.01)。見表4。

表4 吸煙組大腦左側獎賞網絡FC強度與FTND分值相關性分析

3 討 論

rs-MRI技術可用于測量受試者在休息時的血氧水平依賴性反應(BOLD)情況，該技術包括多種測量方法，FC強度測量法可以計算出ROI與大腦中所有其他體素之間BOLD時間序列的相關系數，反映大腦網絡內部解剖結構之間的聯系，應用rest軟件將FC強度與行為、疾病等數據進行分析，可以將個體行為、疾病與腦網絡聯系起來，為行為與疾病特征的研究提供神經影像學基礎。

正常情況下大腦雙側獎賞網絡模式包括正、負相關獎賞網絡。本研究顯示正常的獎賞網絡模式為，正相關獎賞網絡腦區主要有丘腦、紋狀體系統和邊緣系統；而負相關獎賞網絡腦區主要有小腦后葉、前額葉和顳葉系統。這與之前的研究一致[15-17]。而吸煙組獎賞網絡模式與對照組相比顯著減弱的腦區主要有右側后扣帶回、右側梭狀回和左側島腦。后側扣帶回主要負責進行事物的自我主觀價值評估和對預期回報的評估，也就是估計預期結果[18]，島葉皮質儲存這些預期結果的評估并整合自身內部情感等感受性信息[19]，最后將價值信息整合到伏隔核，共同調節前額葉皮質對行為的選擇[20]。所以這些腦區與伏隔核FC減弱，提示成癮者可能需要更高的獎勵刺激才能實現內心的預期。這與先前的研究結果一致[21-22]。同樣，吸煙組獎賞網絡增強的腦區主要在額上回，位于Brodmann(BA)分區6和分區8，屬于輔助運動區，這可能與成癮的強化學習有關。以上結果提示了煙草依賴者的長期慢性吸煙行為，已經導致獎賞網絡發生變化。

通過任務態MRI方法已經證實煙草依賴者的神經功能網絡發生了變化，但仍不能顯示出其與行為學的相關性。rs-fMRI與任務態MRI不同，其不僅能構建腦神經網絡連接模式，揭示神經網絡內各個腦區時間上的功能同步性，還能分析特定神經網絡的FC強度與特定行為狀態的關系。島腦是處理自身情感期望的區域，海馬旁回具有獎賞線索存儲記憶的功能，本研究通過rest軟件對獎賞網絡FC強度與FTND分值的相關分析結果顯示，吸煙組獎賞網絡與FTND分值呈正相關的腦區主要包括海馬旁回、右側島腦。這一結果提示，這些腦區與伏隔核的FC關聯越強，FTND分值越高，說明吸煙者對吸煙的自我內心預期和渴望越強，與VOLKOW等[23]對成癮模型的研究結果一致，即成癮者的情感和記憶回路對藥物和藥物線索的敏感性增強。有研究表明，腹內側前額葉(mPFC)負責編碼行為結果的偶然性和行為價值以指導行為[24-25]。對嚙齒類動物的研究也發現，損毀mPFC能使大鼠對獲得獎賞概率的變化不敏感[26]。本研究結果發現，煙草依賴者獎賞網絡與FTND分值的負相關腦區在左側顳中回以及左側額下回，位于BA9，屬于mPFC,提示mPFC與伏隔核FC越弱，煙草依賴者的依賴程度越高，說明其對吸煙行為的自我指導能力越弱。本研究中還發現，吸煙組枕葉、小腦與伏隔核的FC與FTND分值呈正相關，但與對照組比較，他們的FC值降低，這可能與煙草的主要成分尼古丁對腦功能的損傷有關[27-28]。

本研究也存在一定的局限性，首先，僅采用了獎賞網絡研究成癮者的獎勵機制，很可能沒有完全反映吸煙者全腦各個神經功能網絡對獎勵機制的影響，如果基于全腦所有神經功能網絡去探討成癮的獎勵機制，可能會更有意義。其次，本研究只是橫斷面研究，若結合隨訪研究，可能會有更多的發現。

綜上所述，本研究認為經過長期慢性吸煙，煙草依賴者的獎賞網絡已經發生了變化，而且這種變化的神經網絡模式與煙草依賴程度有關。