纤维连接密度揭示皮质下卒中后行为执行障碍的神经奥秘

【字体: 时间:2025年04月22日 来源:Brain Research Bulletin 3.5

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  皮质下卒中常引发行为执行障碍,但其神经机制不明。研究人员采用纤维连接密度(FiCD)映射技术,对 64 例患者研究发现,右顶叶上回 FiCD 与认知执行功能相关,且与皮质厚度负相关。该研究为理解相关机制提供新视角。

  在医学领域,皮质下卒中是一种常见且棘手的病症,它如同隐藏在大脑中的 “定时炸弹”,给患者带来诸多困扰。超过 85% 的卒中都属于皮质下卒中,其中执行功能障碍是其突出特征。执行功能就像是大脑的 “指挥官”,负责管理目标导向的行为,帮助人们适应各种复杂情况。但皮质下卒中后,这一 “指挥官” 却常常 “失灵”。
以往研究虽对执行功能障碍有所关注,但大多聚焦于认知方面,对行为执行症状(behavioral dysexecutive symptoms)的研究相对较少。这些行为执行症状表现多样,包括活动减少或过度、抑制能力下降、刻板行为等,严重影响患者的独立生活和人际关系。而且,这些症状不仅常见,还可能长期存在,给患者的生活质量带来极大挑战。

目前,研究大脑结构连接的方法存在诸多局限。比如基于图论的研究严重依赖预先定义的分区方案,难以准确反映个体差异;基于纤维束的空间统计分析(tract - based spatial statistics,TBSS)虽能进行全脑白质连接分析,但无法将白质与相应皮层联系起来。在这样的背景下,研究人员迫切需要一种新的方法来深入探究皮质下卒中后行为执行症状的神经机制,这不仅有助于揭示大脑的奥秘,更能为制定精准有效的康复策略提供关键依据。

为了解开这些谜团,广东医科大学附属东莞第一医院和香港中文大学等机构的研究人员开展了一项意义重大的研究。他们运用纤维连接密度(fiber connectivity density,FiCD)映射技术,对 64 例首次发生皮质下缺血性卒中的患者进行了深入研究。最终发现,右顶叶上回的 FiCD 与认知执行功能密切相关,并且与该区域的皮质厚度(cortical thickness,CT)呈负相关。这一发现就像是在黑暗中点亮了一盏明灯,为理解皮质下卒中后行为执行障碍的神经机制提供了全新的视角,对未来的临床治疗和康复具有重要的指导意义。该研究成果发表在《Brain Research Bulletin》上。

研究人员在此次研究中运用了多种关键技术方法。首先,通过招募符合特定标准的患者构建样本队列,这些患者均来自威尔士王子医院的卒中单元。然后,使用 3 特斯拉 MRI 扫描仪获取患者的扩散张量成像(DTI)和常规解剖扫描数据,包括三维 T1 加权成像(3D - T1WI)等。接着,利用 Freesurfer 和 FMRIB 软件库(FSL)等工具对 MRI 数据进行预处理。最后,基于一系列内部算法进行 FiCD 映射分析,并通过神经心理学评估量表对患者的行为执行症状和认知功能进行评估。

研究结果


  1. 研究样本特征:研究共纳入 64 例患者,平均年龄 64.6±9.0 岁 ,女性占 32.8%。患者的国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分显示为轻至中度卒中。行为执行问卷(Dysexecutive Questionnaire,DEX)评分表明患者存在一定程度的行为执行症状,而认知执行功能评估显示患者的认知执行功能相对保留。
  2. 纤维连接密度:FiCD 映射图显示,高 FiCD 主要分布在额叶、顶叶等多个区域。顶点分析发现,左右顶叶上回的 FiCD 与 DEX - EC 子评分呈负相关。进一步分析表明,顶叶上回的 FiCD 与认知执行功能测试结果密切相关,如与颜色追踪测试(Color Trails Test,CTT)的 CTT1 完成时间以及类别言语流畅性测试(Category Verbal Fluency Test,CVFT)的表现相关。同时,右顶叶上回的 FiCD 与该区域的 CT 呈负相关。
  3. 空间对应关系:评估发现,皮质区域 FiCD 值降低与皮质下卒中病变分布存在空间一致性,这表明纤维束成像受卒中影响的偏差较小。

研究结论与讨论


该研究利用 FiCD 映射技术,揭示了皮质下卒中患者残留皮质连接与行为执行障碍之间的关系。右顶叶上回在其中发挥了重要作用,它不仅与行为执行功能相关,还参与了认知执行功能,并且其残留皮质连接与皮质厚度呈负相关。

然而,研究也存在一些局限性。例如,缺乏健康对照组,难以对比患者和健康人的差异;纤维追踪算法和皮质单元(CUs)数量可能影响 FiCD 值;CU 选择可能存在部分容积效应;DEX 和 MRI 评估时间存在差异;认知执行功能测试完成率较低等。尽管如此,该研究为后续进一步探索皮质下卒中后行为执行障碍的神经机制奠定了坚实基础。未来研究可针对这些局限性进行改进,如纳入健康对照组、优化算法和参数选择、利用人工智能技术减少部分容积效应等,有望更深入地揭示大脑的奥秘,为皮质下卒中患者的康复带来新的希望。

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