基于图论分析的酒精依赖患者脑网络拓扑结构研究.pdf
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1、内蒙古医学杂志InnerMongoliaMedJ2023年第55卷第7 期DOI:10.16096/J.cnki.nmgyxzz.2023.55.07.001769基于图论分析的酒精依赖患者脑网络拓扑结构研究?曹景超,喻大华1,薛婷2(1.内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头0 140 10;2.内蒙古科技大学理学院,内蒙古包头0 140 10)摘要目的利用静息态功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,f M RI)和图论分析方法,探究酒精依赖患者网络拓扑结构的变化。方法采集12 例健康对照者和13例酒精依赖患者的静息态功能磁共振图像数据并
2、对数据进行预处理操作和构建脑网络。通过图论分析方法获得大脑网络的拓扑属性,使用非参数置换检验比较两组网络属性曲线下面积的变化,将有差异的网络属性与酒精依赖量表(alco-hol dependence scale,ADS)进行 Spearman 相关性分析。结果 两组在全局属性中差异无统计学意义。与健康对照者相比,酒精依赖患者在右侧枕下回、梭状回、左侧角回脑区的节点效率明显下降。此外,酒精依赖患者右侧海马旁回脑区的节点聚类系数明显降低,而在左侧楔叶、左侧枕下回、右侧中央后回、左侧顶上回脑区聚类系数显著增强。结论酒精依赖患者大脑网络拓扑结构已经发生改变。节点属性的增强与减弱,间接反映了大脑局部网络
3、的异常性。【关键词酒精依赖;图论分析;功能磁共振成像;功能连接【中图分类号】R445.2文献标识码】A【文章编号】10 0 4-0 951(2 0 2 3)0 7-0 7 6 9-0 3Research on the Topological Structure of Brain Network inPatiets with Alcohol Dependence Based on Graph Theory AnalysisCAO Jingchao,YU Dahua,XUE Ting?024(1.School of Information Engineering,Inner Mongolia Un
4、iversityof Science and Technology,Baotou 014010 China;2.School of Science,Inner MongoliaUniversity of Science and Technology,Baotou 014010 China)Abstract Objective To explore the changes in network topology of alcohol dependent patients using resting-state functional magnetic resonance imaging and g
5、raph theory analysis.Methods Resting state fMRI data of 12 healthycontrols and 13 alcohol dependent patients were collected.Preprocessed operations were performed on the data and brainnetworks were constructed.Graph theory analysis was applyed to obtain the topological properties of the brain networ
6、ks.The non-parametric permutation test was used to compare the changes in the area under the network property curvesbetween the two groups.Spearman correlation analysis was conducted between the differential network attributes and thealcohol dependence scale(ADS).Results There was no significant dif
7、ference between the two groups in global proper-ties.Compared with healthy controls,the nodal efficiency in the right inferior occipital gyrus,fusiform gyrus,and leftangular gyrus was significantly decreased in patients.In addition,the clustering coeficient of node in the right parahip-pocampal gyru
8、s was significantly reduced,while it was significantly enhanced in the left inferior occipital gyrus,rightpostcentral gyrus,and left superior parietal gyrus.Conclusion The network topology of the brain has changed in alcoholdependent patients.The enhancement and reduction of nodal properties indirec
9、tly reflect the abnormality of local networksin the brain.*基金项目 内蒙古自治区自然科学基金项目(编号:2 0 2 0 MS08059)通信作者 E-mail:770KeywordsJalcohol dependence;graph theory analysis;functional magnetic resonance imaging;functionalconnectivity酒精依赖(alcohol dependence,AD)也被称为酒精中毒或酗酒,是一种慢性疾病,通常由长期过量饮酒所导致,属于酒精使用障碍1,2 。随着时间
10、的推移,酒精依赖会对身体和心理健康造成严重的危害,如肝病、心血管疾病、神经系统问题、情绪和行为问题等,导致患者大脑结构和功能损伤,出现认知功能障碍3,41。酒精依赖不仅影响身体和心理健康,还对家庭和社会产生负面影响。随着功能磁共振成像技术的发展,这一技术已经被用于多种疾病的研究,例如帕金森病、自闭症、强迫症等。图论分析是一种研究大脑网络拓扑结构异常有效的方法,它将脑区当作节点,脑区之间的功能连接看作边,以分析大脑网络拓扑属性的异常变化5.6 1。近年来,图论分析应用于多个研究领域,但关于酒精依赖这一成瘾性疾病的图论分析研究相对较少。因此,本文以功能磁共振成像技术为基础,通过图论分析来研究酒精依
11、赖患者大脑网络拓扑结构的变化,以期发现酒精依赖对脑网络结构的影响,从而深入探究这一疾病的发病机制,为其干预和治疗提供一定的影像学依据。1资料与方法1.1一般资料本次研究纳入的酒精依赖患者主要来自内蒙古科技大学包头医学院第一附属医院。同时纳入性别、年龄与患者相匹配的健康志愿者作为对照组。纳入标准:(1)满足美国精神疾病诊断与统计手册(第四版)(DSM-IV)对酒精依赖的诊断标准;(2)无其他精神疾病;(3)无其他物质依赖。排除标准:(1)患有幽闭恐惧症;(2)存在MRI扫描禁忌证;(3)有其他物质依赖或滥用史;(4)存在精神疾病。最终有12 例健康志愿者(HC组)和13例酒精依赖患者(AD组)纳
12、入研究中。所有研究对象在试验开始前都详细了解了试验步骤,并签署书面知情同意书。本次研究获得医院伦理委员会的批准。1.2数据采集所有被试静息态fMRI数据是由飞利浦3.0 T核磁扫描仪获取的。回波平面成像序列扫描参数:TR=2000ms;TE=30ms;翻转角=90;切片厚度=5mm;视场=2 40 2 40;数据矩阵=6464;厚度=5mm;层数=35;总层数=18 6。使用泡沫垫固定被试头部,并佩戴耳塞。在试验开始前告知受试者不能睡觉,尽量保持不动。1.3数据预处理使用DPABI软件对fMRI数据进行预处理7 丢弃前10 个时间点;进行时间层校正和头动校正;空间标准化;使用6 mm半高全宽的
13、内蒙古医学杂志InnerMongoliaMedJ2023年第55卷第7 期高斯核进行平滑;去除线性趋势;回归掉白质、脑脊液信号;使用0.0 10.0 8 Hz的滤波器进行滤波。1.4功能网络构建和图论分析使用GRETNA软件构建脑网络8 ,根据自动解剖标记(automatedanatomical labeling,A A L)模板将全脑划分为9 0 个脑区,将这些脑区所有体素的时间序列平均作为该脑区的时间序列,计算9 0 个脑区之间的皮尔逊相关系数,并进行FishersZ变换,得到脑网络相关系数矩阵。对经过Z变换的相关矩阵进行二值化。稀疏度的范围设置为0.0 50.40,间隔为0.0 1,分别
14、计算两组在该范围内的网络拓扑属性(全局属性和节点属性)。全局属性:聚类系数(C)、全局网络效率(Eg)和局部网络效率(Eloc)、特征路径长度(L)、小世界属性参数(o)。节点属性:节点效率(N)和节点聚类系数(NC,)。计算每个属性的曲线下面积(areaunder the curve,AUC)。1.5统计学方法使用SPSS27.0软件对人口统计学资料进行统计分析。通过双样本t检验比较两组年龄差异。然后使用非参数置换检验(10 0 0 0次)比较两组之间网络拓扑属性(AUC)的差异,并将有差异的脑区使用BrainNetViewer进行可视化9。将有差异的大脑网络拓扑属性与ADS进行Spearm
15、an相关性分析,P0.05)。全局属性组间比较见表2。2.3节点属性分析使用非参数置换检验比较两组被试稀疏度范围内的节点属性,结果发现,与HC组相比,AD组在枕下回、梭状回、角回节点效率明显下降(P0.05)。将节点属性有显著差异的脑区进行可视化处理。见图1。ANG.LSPGL1O6-6CUN注:红色表示节点属性增强,蓝色表示节点属性减弱。球体积的大小表示脑区差异性的大小。ANG:角回;IOG:枕下回;PHG:海马旁回;CUN:楔叶;FFG:梭状回;SPG:顶上回;PoCG:中央后回。L:左;R:右。图1酒精依赖患者与健康对照者网络拓扑属性脑区差异图图版编号:10 0 4-0 9 51-(2
16、0 2 3)0 7-0 7 7 1-F17713讨论AD组P值值0.180.010.100.25 0.010.710.760.060.100.200.010.250.600.120.32AD组P值t值0.170.030.040.190.030.010.200.020.020.150.040.04AD组P值值节点与邻节节点的连接密度降低,导致区域网络连0.180.040.040.28 0.050.010.260.030.04-2.050.25 0.030.022.240.22 0.040.03-2.05HG.RPOCG.RdOG.R本研究使用图论方法探究AD患者大脑网络拓1.67扑属性的变化。研
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