利用靜息態功能磁共振成像探討抑郁癥患者注意力網絡動態連接的整體變化

劉莎，張訓，黃癸卯，杜碧茵，陳俊浩，成小芳，鄒文錦*

抑郁癥(major depressive disorder，MDD)是以持續情緒低落為主要表現的常見情緒疾病，注意力障礙是其重要的疾病表型之一[1]。MDD患者注意力障礙常出現在發病早期，甚至可早于情緒癥狀的發生[2]，因此常常被忽視而錯過了早期診斷和治療的最佳時機[3]。MDD患者的注意力障礙主要表現為對負性情緒信息的偏倚性處理，即注意力難以從過度關注的負面信息中轉移出來，從而導致負性情緒癥狀的發生和進行性加重[4-5]，并且與疾病復發率高度相關[6]。

盡管已有較多證據支持注意力障礙在MDD 病理機制中的重要作用[4-5]，神經影像學研究也已對MDD患者注意力相關的腦功能表現有一定的剖析[7-8]，但實際上大腦對注意力功能的調控具有很強的動態波動特點，即需要短時間內切換與其他網絡間聯系以實現其自上而下，即從高級皮層到低級皮層的多級別控制[9-10]。因此目前基于靜態腦連接或任務態下自身激活情況的研究方法難以體現MDD 患者注意力網絡本身[11-12]及其與其他功能網絡(如情緒調節網絡)協同性的動態關系[13-14]。動態功能連接是一種新興的研究技術，它把靜息態功能分割為以30～60 s為單位的多個時間段，然后通過滑動窗顯示腦功能在各個連續時間段的動態網絡連接屬性，可更好地反映腦功能連接隨時間變化的特點[9,15]。

本研究首次通過動態功能連接技術，從時間維度觀察MDD 患者注意力網絡內部腦功能連接的動態變化以尋找注意力相關的神經影像學特點，為臨床及時發現MDD 患者注意力變化提供客觀性參考。基于MDD患者注意力障礙可早于情緒癥狀的發生[4-5]，本研究將有利于為臨床早期診斷和制訂治療策略提供有效幫助。

1 材料與方法

1.1 研究對象

本研究為病例—對照設計的觀察性研究，納入MDD組與健康對照組(healthy controls,HC)進行對比，分組標準為是否滿足MDD診斷標準。MDD組為2018年4月至2020年3月在廣州醫科大學附屬腦科醫院門診就診及廣告招募的患者。納入標準：(1)符合美國精神障礙診斷與統計手冊第四版(Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders-Ⅳ，DSM-Ⅳ)關于MDD的診斷標準；(2)符合MDD患者漢密爾頓抑郁量表17項(Hamilton Depression Rating Scale for Depression-17 items，HAMD-17)評分≥17分；(3)年齡18～65歲；(4)右利手；(5)無認知障礙。排除標準：(1)其他器質性疾病或藥物導致的繼發性MDD；(2)近六個月內接受過電休克治療；(3)酒精或藥物依賴；(4)有自殺和自傷風險者；(5)磁共振掃描禁忌證；(6)有神經系統疾病病史。共納入受試者73名，其中男21例，女52例，年齡范圍21～52歲，中位數年齡29歲。

HC 組來源于廣州醫科大學附屬腦科醫院職工、學生及廣告招募。納入標準同MDD 組(3)～(5)條，排除標準與MDD 組相同。共納入71 名被試，其中男17 例，女54 例，年齡范圍20～61 歲，中位數年齡30 歲。本研究經由廣州醫科大學附屬腦科醫院醫學倫理委員會批準與監督(倫理編號2018014)，所有受試者或其監護人均簽署知情同意書。

1.2 儀器與成像方法

本研究使用Philips Achieva 3.0 T X-series磁共振采集圖像，配備8 通道標準頭部線圈(原機自帶)。掃描前囑咐被試靜息平臥、閉眼，保持清醒；避免做主動思維活動；用海綿墊固定減少被試頭動，佩戴耳塞以減少噪音影響；掃描操作由同1名經驗豐富的影像技師完成。

靜息態功能磁共振成像(resting state-functional magnetic resonance imaging，rs-fMRI)掃描采用快速場平面回波序列，參數如下：重復時間2000 ms，回波時間30 ms，翻轉角90°，視野240 mm×240 mm，體素3.4 mm×3.4 mm×3.4 mm，層厚 4 mm，層數 33 層，層間距0.6 mm，共240個時間容積圖像。高分辨率三維結構像使用空間快速梯度回波序列，參數如下：重復時間8.2 ms，回波時間3.8 ms，翻轉角7°，FOV 256 mm×256 mm，體素1.0 mm×1.0 mm×1.0 mm，層厚1 mm，層數188層，層間距0 mm。

1.3 圖像預處理

使用DPABI (http://rfmri.org/dpabi)軟件基于SPM8 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm)軟件包對影像圖像數據進行預處理[16]。首先剔除功能數據前10個時間點圖像以消除掃描開始時不穩定因素的影響，而后進行時間層校正、圖像配準和頭動校正(經線性變換后剔除頭動位移大于1.5 mm 或轉動大于1.5°的受試者圖像)；采用DARTEL工具包進行圖像空間標準化，將每個被試原始空間的3D-T1WI圖像變換到標準蒙特利爾神經學研究所模板，隨后將生成的變換矩陣配準到功能圖像；對空間標準化之后的rs-fMRI 圖像以4 mm 的半高全寬(full width at half maximum，FWHM)進行高斯核函數平滑；然后進行去線性漂移及濾波，去除線性趨勢及頻率范圍在0.01～0.08 Hz 以外的信號；最后回歸處理6 個頭動參數、白質與腦脊液平均信號等8 個協變量，以消除其影響。

1.4 構建注意力網絡

注意力網絡是基于Kim 等[15]對注意力相關腦區的Meta分析所得到的坐標點作為節點進行構建。取相關坐標作為中心點制作半徑5 mm的球形作為注意力網絡的節點，共定義18個節點，具體節點坐標及所在腦區見表1。

表1 注意力網絡節點與坐標Tab.1 The nodes and coordinates of attention network

1.5 注意力動態網絡的計算

動態網絡連接的計算是基于Zhang等[17]的研究，首先將血氧飽和水平依賴(blood oxygen level dependent，BOLD)時間序列平均分成長度為l的n個時間窗，用每個時間窗(第i個)的時間序列計算其網絡連接矩陣(Fi)。對于任一個感興趣區k，定義其在時間窗i內的連接信息為Fi,k。每個節點k的時間變異性Vk計算如公式(1)所示。

其中i,j=1,2,3,…,n；i≠j。

此外，時間序列進行了l-1 次分割以確保變異性值不依賴于時間窗的分割數，并每次從第s時間點(s=1,2,…,l)開始分別計算Vk值，計算所有Vk的平均值作為最終Vk值，l的取值為l=10,11,12,…,20 (圖1)。

圖1 注意力網絡連接時間變異性計算方法示意圖。1A：定義注意力網絡18 個節點；1B：把血氧依賴水平時間序列平均分割成n 個時間窗；1C：計算每個時間窗的網絡時間變異性并構建矩陣，通過滑動窗顯示時間變異性的動態關系。Fig. 1 Schematic diagram of the calculation of temporal variability for attention network. 1A: Define 18 nodes for attention network; 1B: Equally segment the blood oxygen level dependent(BOLD)time series to n time-windows;1C:Calculate the temporal variability and construct matrix for every time-windows,and show the dynamic relationship of temporal variability with sliding window.

1.6 統計學分析

本研究采用SPSS 16.0 進行統計學分析，MDD 患者與HC兩組之間年齡、受教育程度、HAMD及漢密爾頓焦慮量表(Hamilton Anxiety Scale，HAMA)得分的差別采用Mann-WhitneyU-test 進行評估(因樣本不符合正態分布)，性別采用卡方檢驗進行評估；兩組注意力網絡動態連接屬性差別的比較采用repeated ANOVA 檢驗，同時將年齡、性別、受教育程度和頭動作為協變量以剔除其影響，P＜0.05 認為差異具有統計學意義。MDD 患者注意力網絡各節點動態連接與對照組比較采用Bonferroni 校正，P＜0.0028(0.05/18)認為差異具有統計學意義。采用偏相關分析計算MDD患者注意力網絡動態屬性與HAMD、HAMA的相關性，將年齡、性別、受教育程度和頭動作為協變量以剔除其影響，P＜0.05認為差異具有統計學意義。

2 結果

2.1 人口學資料和臨床心理測評結果分析

MDD患者與HC組在年齡(P=0.231)、性別(P=0.573)、受教育程度(P=0.122)之間差異無統計學意義。兩組HAMD (P＜0.001)和HAMA (P＜0.001)評分差異具有統計學意義，詳見表2。

表2 被試者的人口學資料及神經心理學量表評分Tab.2 Demographic and psychological data of participants

2.2 MDD患者注意力網絡動態功能連接變化

基于rs-fMRI 對每一位被試成功建立了腦注意力網絡并計算其時間變異性(圖1)。重復測量分析將年齡、性別、受教育程度、頭動作為協變量。結果顯示注意力網絡動態連接組間差異具有統計學意義，即注意力網絡總體時間變異性存在異常升高的情況(F=5.596，P=0.019，圖2)，MDD 組與HC 組所有節點時間變異性值分別為0.71±0.03、0.70±0.03。ROI 的多重比較結果示，注意力網絡各節點的時間變異性在MDD和HC組之間差異無統計學意義。

圖2 抑郁癥組與健康對照組注意力網絡功能連接時間變異性的組間比較。較健康對照組，抑郁癥組總體上表現出時間變異性的升高。Fig. 2 Comparison of temporal variability of attention network between patients with major depressive disorder (MDD) and healthy controls (HC).MDD group generally shows increased temporal variability of attention network as compared with HC group.

2.3 MDD 患者注意力網絡動態連接與疾病嚴重程度的相關性

MDD 患者的注意力網絡平均時間變異性明顯升高，因此本研究進一步將其與HAMD及HAMA評分進行相關性分析。與HAMD相關性r=-0.025，P=0.845 (圖3)；與HAMA 評分相關性r=-0.055，P=0.654；相關性均無統計學意義。

圖3 抑郁癥患者注意力網絡連接時間變異性與漢密爾頓評分(HAMD)的相關分析。Fig. 3 Correlation between temporal variability of attention network and score of Hamilton Depression Rating Scale for Depression (HAMD) in patients with major depressive disorder.

3 討論

本研究通過靜息態動態功能連接分析方法，發現MDD 患者注意力網絡總體的時間變異性較健康對照顯著升高，驗證了MDD個體在注意力網絡的動態屬性上存在異常的假設，為探討MDD注意力障礙的神經病理機制提供了的客觀參考。

3.1 MDD組注意力網絡總體時間變異性變化

既往研究認為腦網絡動態連接與相應腦區激活程度及功能連接度呈負相關關系，即當功能腦區之間為了保持高效的信息傳遞，就會保持較高的BOLD活動及與之相匹配的高功能連接狀態[10,18]，而當傳遞信息較弱時，這些腦區之間的動態連接則會維持在一個較低的波動水平，此種負相關關系被視作大腦網絡組織的平衡模式，借此促進腦網絡構架的穩定性[7,15]。本研究所發現MDD 患者注意力網絡的平均時間變異性的升高，表明MDD患者注意力網絡此平衡被打破，其注意力網絡組織結構受到了破壞，繼而反映了注意力網絡對其他網絡的top-down 控制能力削弱[19]。既往靜息態腦功能研究曾報道MDD 患者注意力網絡的靜態連接顯著降低[13,20]，任務態功能磁共振研究及腦電研究則表明，MDD 患者處理情感信息時，部分注意力相關腦區出現了異常活動并且與患者較長時間專注于負性情緒的現象相關[8,17,21]。因此，本研究所發現的注意力網絡時間變異性的異常增大可能是MDD 患者對負性情感信息處理存在偏倚性的異常腦功能體現，并可進一步誘發或加重抑郁情緒及相關的行為異常，從而形成MDD進行性加重的神經基礎[22]。此外，既往的研究報道MDD 患者情感網絡節點(如杏仁體)的動態連接存在局部性異常變化[23-24]，但本研究卻并無發現MDD 患者注意力網絡各節點局部的動態連接與健康對照存在差異，可能說明MDD患者的注意力網絡功能改變是整體水平上發生的改變，而非某一功能節點的局域性變化[25]。

3.2 MDD 組注意力網絡的平均時間變異性與抑郁、焦慮量表評分的關系

本研究未發現注意力網絡的平均時間變異性與HAMD 及HAMA 評分存在相關性，可能提示注意力網絡的動態屬性變化并非與MDD患者的抑郁、焦慮等臨床癥狀之間存在直接的線性關系，這一結果與之前研究發現一致[26-27]。換言之，MDD 患者注意力網絡動態連接的改變不能認為是造成MDD 患者情感處理問題的直接原因，但有可能是患者產生認知功能障礙的機制之一[28]或作為前者的代償機制[29]。值得注意的是，節點屬性分析往往涉及重復測量導致的多次統計，存在一定的偶然性和假陽性，而總體的網絡測度則往往較穩定[30]。因此，結合本文中整體動態連接異常的陽性發現以及節點屬性的陰性發現，則更有理由相信該結果具有可重復性。

3.3 本研究的局限性

本研究仍有局限之處：首先，樣本量相對較小，且缺乏驗證數據；其次，行為學方面，本研究只針對患者MDD癥狀進行評估，后續研究中仍需引入注意力相關測定來進一步探究注意力功能缺陷與網絡變化的具體關聯模式；最后，本研究未納入隨訪研究，來觀察抗抑郁治療后注意力網絡異常是否得以糾正或改善，因此有待后續研究進一步挖掘。

綜上所述，本研究揭示了MDD患者存在注意力網絡整體水平上的動態功能異常，但并未發現存在網絡內節點局部動態連接變化，提示MDD患者的注意力障礙可能是源于網絡外因素，而非源于網絡內局部所致的功能異常，為解釋MDD患者注意力功能障礙的神經病理機制提供了一定的參考意義。在以后的研究中將擴大樣本量，進一步探討注意力網絡與其他功能網絡之間的關系，并結合結構網絡或其他狀態的影像資料進一步闡釋MDD的病理機制。

作者利益沖突聲明：全體作者均聲明無利益沖突。