个体脑功能图谱在脑认知与神经影像学的应用研究

发布时间：2020-07-28 08:48

【摘要】：人脑功能网络存在巨大个体差异,准确获取个体水平的大脑功能信息,是成功利用影像数据来研究大脑的神经生物学机制的一个先决条件。静息态功能核磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)能够定量分析各个脑区之间的功能连接,在神经科学研究中得到广泛应用和重视。但是,目前的大多数研究均是基于群组水平的分析,低估了影像研究中的个体差异,使得这些实验结果更多的是反映脑功能网络在人群中的总体趋势,限制了临床上个性化治疗的指导意义。根据每位受试者的个体化脑影像特征研究其脑功能活动,揭示疾病患者大脑的异常脑区,是功能影像技术得到广泛的临床应用,并真正成为精准医学的决定因素。但是,个体水平的影像研究才刚刚起步,并没有解决从个体水平上认识大脑认知活动这一难题。针对上述问题,本论文首先研究了脑连接网络拓扑属性与大脑体积、左右利手的关系,探测了大脑体积以及利手在个体间变异性的重要性。其次,绘制了个体水平上的脑功能图谱,识别了个体间功能一致的脑区,为在个体水平上进行脑功能分析提供了一项重要的功能定位新技术。最后,通过不同精神疾病的研究,开创了基于个体功能图谱的脑连接分析方法,为探究精神疾病的异常功能位点提供了有效的影像学标记。本论文的工作主要包含以下3个部分:(1)左右利手的脑结构以及功能网络拓扑的影像分析人脑是一个高效能整合信息的复杂网络,而大脑体积是塑造神经系统的重要因素并解释了个体间行为和认知的变异性。我们检测了功能连接网络的效能与大脑体积大小的关系,并基于结构连接网络分析了大脑左/右半球偏侧化受利手的影响。我们发现大脑体积越小其局部效能越高,大脑体积越大其全局效能越高,表明大脑体积变化的同时会调整局部和全局效能从而达到高效地传输信息。另一方面,右利手的“小世界”属性显著的不对称,而左利手则相对对称,并且左利手在语言网络存在非典型的连接情况,其中颞上回起着非常重要的作用。我们的发现从大尺度脑网络的角度有助于理解与利手以及优势半球相关的大脑结构基础,同时说明大脑体积以及利手是个体间变异性的影响因素。(2)基于个体分割的功能一致性脑区的功能影像分析组水平分割得到的脑区提高了信噪比,但是严重损害了个体间的功能差异。为了能够更准确地进行组水平分析,在进行组分析之前就应该在个体水平上建立功能脑区的对应信息。我们提出了一种个体水平的具有高敏感的脑功能定位技术,去捕捉个体的大脑功能活动状态。我们基于人脑连接组项目(human connectome project,HCP)的正常人的功能影像数据,准确地建立了个体之间的功能同源性脑区。我们发现,这些个性化的功能区在大小,位置和功能连接强度方面表现出显著的个体间变异性,并且功能连接的个体间变异性主要受脑区位置的变异的影响。其次,利用静息态的个体功能分区提高了任务态激活的统计效能。最后,相较于从群组水平的脑功能图谱获得的功能连接,这些个体水平上的功能同源的区域能够捕捉受试者的个体特质,并能更好地预测流体智力(fluid intelligence,gF)。重要的是,个体功能定位能更丰富地描述大脑功能区,不仅个体的功能连接,个体功能区的大小和位置也都能表征个体特质。这些结果表明,利用个体水平定位的功能区对受试者进行功能配准,对研究静息态功能连接,任务态激活以及大脑认知行为都有极为关键的改善作用。考虑人脑个体差异,是个性化医疗的一个重要基础和前提,而这正是当前大多数基于组水平的脑功能“模板”分区的研究忽略的。因此,个体化精准定位技术提取个体本身的连接/网络的影像学特征,敏感地评估受试者大脑认知-影像学特征关系,为静息态fMRI提供了潜在的临床应用价值。(3)个体特异性的功能连接能识别精神疾病的症状与类别精神分裂症(schizophrenia,SZ)、分裂情感障碍(schizoaffective disorder,SZA)以及双向情感障碍(bipolar disorder with psychosis,BP)等非器质性病变的精神疾病,其大脑异常更多的表现在功能信息的连接异常和局部结构信息的微弱变化。在对个体的脑功能网络准确定位的基础上,我们将个体水平的分割方法应用到SZ/SZA以及BP患者的静息态影像数据上,得到每个受试者的脑功能图谱。利用功能区之间的功能连接作为影像学特征,构建回归预测模型去识别与临床症状相关的影像学特征。我们发现,利用个体水平的功能连接能稳定地识别到与患者阳性(PANSS positive)、阴性(PANSS negative)以及躁狂(Mania)等核心临床症状相关的特异性功能连接。重要的是,使用常规的定义功能区的方法即基于群组水平的“模板”脑区之间的功能连接并不能预测患者症状的严重程度。我们的结果揭示了基于个性化功能脑区的影像特征能敏感地识别到与特定症状以及特定精神疾病有关的连接。目前为止,还没有针对精神疾病患者的个体水平上的功能连接异常的研究,此工作填补了这一空白,并为系统地理解精神分裂症以及双向情感障碍的病理生理机制提供了新的启示。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R741
【图文】：

功能磁共振成像,连接组,人脑,大脑

第一章绪论著性激活的脑区被认为是与大脑当前执行任务的活动有关的功能区。这样不仅可以确定从事特定任务的脑区，理解特定脑区的功能，还可以探索大脑在相同任务以及不同任务下协同合作的功能网络，从而更好地理解大脑在不同认知以及行为活动下的工作机制。目前，认知神经科学家采用 fMRI 技术进行了一系列诸如感觉运动、听觉、视觉、语言、情绪与记忆任务等大脑核心而基础的功能研究，并取得了重要的进展（见图 1-1）。这些研究对理解个体间实验过程的神经生物学基础、验证基于结构以及静息态功能分析结果都具有重大意义。但是，任务态功能磁共振由于任务设计范式以及被试完成效率的不同，导致任务的相关激活脑区在个体间差异非常大，并且通常采集的任务态数据不够长（几分钟），故任务态功能磁共振离稳定可靠的功能定位还有一定的距离。

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电子科技大学博士学位论文动、生理噪声、机械噪声、技术噪声等信号的综合反映。但是，更多研究态的这种自发的低频振荡信号是大脑静息状态下固有的各种认知过程的能对大脑将要运作的模式进行筛选[8]。随着脑影像技术的发展，越来越多脑网络（restingstate network, RSN）被定义[9]，即这些脑网络是空间模式度分布并且 BOLD 信号高度相关的功能区的集合（图 1-2）。它们被认为经元群体的内在能量需求，这些神经元群体为了完成常见的功能目的而[10]。重要的是，大量研究已经发现这些静息态功能网络的改变与受试者为差异[6]，疾病状态[11-13]以及药物控制有关[14, 15]。因此，RSN 是研究人脑认知功能活动的关键功能网络，为大脑的区域化了可参考的生物学指标，使得研究者以及临床工作者可以更全面的对大进行刻画，促进人们对大脑神经活动机理的深入理解，从而有助于脑疾病治疗。RSN 也由于其多功能、分布式、反映大脑动态活动模式[16]、重复势成为神经科学、精神疾病领域的一种重要研究手段。

功能图,个体水平,功能图,多巴胺

图 1-5 基于个体水平的全脑功能图谱。（a）两例受试者的脑区峰值密度图；（b）一个脑区在 2 例受试者的分布；（c）两例受试者的 18 个网络分布1.5 精神分裂症的磁共振研究精神分裂症（schizophrenia, SZ）是一组病因未明的反复发作的精神障碍综合疾病。临床上主要表现为偏执的妄想、幻觉，以及伴有感知、情感、注意、记忆和执行控制等多方面的障碍，以精神活动的不协调或脱离现实为特征。目前认为多巴胺系统功能异常假说是精神分裂症主要的神经机制[41, 42]。多巴胺在精神分裂症中发挥作用的早期证据表明，多巴胺功能亢进与精神疾病的发生或者导致缓解患者的症状恶化有关[43, 44]。具体表现为多巴胺合成增加[45, 46]、多巴胺的释放增加[47]、多巴胺受体 D2 水平升高[48]，从而可能导致患者产生急性的幻觉、妄想等精神病症状。多巴胺在精神分裂症中的病理作用被称为“引发精神分裂症之火的风-Dopamine is the wind of the psychotic fire”[49]。随后，提出了另一个精神分裂症病理学的主要理论：谷氨酸系统功能异常假说[50]。大脑中的兴奋性神经[51]

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