孔源性视网膜脱离患者的白质微结构异常与脑网络拓扑重构：一项弥散张量成像研究

这篇研究通过弥散张量成像（DTI）结合图论分析，首次系统揭示了孔源性视网膜脱离（RRD）患者白质微结构损伤（TBSS分析显示胼胝体和放射冠异常）及全脑网络拓扑属性改变（小世界属性降低而全局效率升高）。支持向量机（SVM）分类显示节点中心度（DC）具有最佳鉴别效能（AUC=0.9125），为RRD的中枢神经系统重塑机制提供了新的影像学生物标志物。

　　

Highlight

本研究首次采用多模态神经影像技术揭示孔源性视网膜脱离（RRD）引发的"脑-眼"跨系统损伤模式，为理解外周视觉损伤导致的中枢神经系统重塑提供了重要证据。

主要发现

• 白质网络拓扑结构紊乱：小世界属性（small-worldness）显著降低（γ=1.15→0.92，P<0.01），全局效率（global efficiency）异常升高（0.42→0.51）

• 关键脑区节点功能失调：前额叶-颞叶-枕叶形成"损伤三角区"，节点中心度（degree centrality）下降最显著（FDR校正P<0.05）

• 微观结构损伤热点：胼胝体压部（FA值降低23%）和放射冠（MD值升高18%）呈现"双极损伤模式"

• 机器学习验证：基于节点中心度（DC）的SVM模型展现优异鉴别力（准确率89.7%，灵敏度91.2%）

Discussion

这项突破性研究揭示了RRD患者存在"三级损伤级联反应"：1）初级视觉通路白质完整性破坏；2）高级联合皮层网络整合异常；3）默认模式网络（DMN）与背侧注意系统（DAN）功能解耦。特别值得注意的是，节点中心度（DC）作为网络枢纽性指标，其改变程度与患者视野缺损范围呈显著负相关（r=-0.63，P=0.008），提示该指标可能成为评估疾病严重度的客观影像学标志物。

Limitations

研究存在三方面局限：1）样本量较小导致统计效力不足（事后检验power=0.575）；2）缺乏纵向随访数据；3）未控制视网膜脱离象限的偏侧性影响。未来需开展多中心研究验证这些发现。

Conclusion

本研究绘制了RRD患者白质损伤的"全脑图谱"，证实节点中心度（DC）是最敏感的鉴别指标。这些发现不仅拓展了对RRD神经机制的认识，更为开发新型神经保护策略提供了潜在靶点。