中晚期早產(chǎn)兒腦自發(fā)BOLD信號頻率特點及其靜息態(tài)功能網(wǎng)絡的研究.pdf

1、背景：中晚期早產(chǎn)(moderate and late preterm, MLPT)新生兒指的是出生孕周大于等于32周,小于37周的早產(chǎn)新生兒。2010年世界上大約14,900,000個早產(chǎn)兒出生,而MLPT新生兒超過了80％。雖然MLPT新生兒只差幾周就足月，但是相對于足月兒，他們?nèi)杂懈偷哪X重量，較差的皮層折疊和腦回化，更少的髓鞘化白質(zhì)。即使到了校正足月時，MLPT新生兒仍然存在與足月兒不一致的腦白質(zhì)微結(jié)構(gòu)，腦大小和皮層灰質(zhì)體積。這些

2、發(fā)現(xiàn)說明近足月的最后幾周對腦的生長發(fā)育是至關(guān)重要的。當前的臨床研究發(fā)現(xiàn)，相對于足月新生兒，MLPT新生兒仍存在較高的神經(jīng)系統(tǒng)發(fā)育延遲、認知缺陷和行為問題的發(fā)生率，而且這些疾病的發(fā)生可能與靜息態(tài)功能網(wǎng)絡的異常相關(guān)。對MLPT新生兒腦功能特點的研究，既可以了解這一時期正常腦的發(fā)育軌跡，又可以探索早產(chǎn)對腦發(fā)育的一些影響。
　　當前，以血氧水平依賴（blood oxygenation level–dependent,BOLD）成像技術(shù)為基

3、礎(chǔ)的功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging,fMRI），由于其無創(chuàng)、高空間分辨率等優(yōu)點而被廣泛應用于腦神經(jīng)科學的基礎(chǔ)與臨床研究。尤其是，自然睡眠狀態(tài)下的靜息態(tài)功能磁共振（resting-state functional magnetic resonance imaging,rs-fMRI）可以作為良好的生物學指標來研究新生兒及嬰兒的腦發(fā)育和腦損傷。
　　本課題主要是將先進的rs-

4、fMRI研究技術(shù)應用于MLPT新生兒，對其BOLD信號頻率特點、常見靜息態(tài)功能網(wǎng)絡的效應連接模式以及復雜功能網(wǎng)絡的小世界屬性進行了較為系統(tǒng)地探索性研究。
　　材料與方法：
　　1.被試：我們招募了129個新生兒，包括71個MLPT新生兒和58個足月兒，出生于2013～2014年，全部來源于第三軍醫(yī)大學大坪醫(yī)院兒科。通過納入標準和排除標準，最終得到了用于本課題研究的26個MLPT新生兒和35個足月兒的合格被試。
　　2.

5、數(shù)據(jù)采集及Rs-fMRI數(shù)據(jù)預處理：
　　所有的MR掃描都在3.0T西門子磁共振儀上進行。Rs-fMRI數(shù)據(jù)采用的是T2*加權(quán)的平面回波序列(EPI)(TR/TE:2000ms/30ms,視野[FOV]=220×220mm2,矩陣[matrix size]=64×64,33層,層厚3.0mm,分辨率:3.4×3.4×3.0mm3)。每個被試收集了8分鐘240個時間點的靜息態(tài)數(shù)據(jù)。Rs-fMRI數(shù)據(jù)預處理運用開源性的軟件包 AFNI

6、(http://afni.nimh.nih.gov/afni/)和 SPM8(http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm8/)進行處理。
　　3.MLPT新生兒頻率特點的研究方法：
　　我們聯(lián)合應用rs-fMRI和低頻振幅(amplitude of low-frequency fluctuations,ALFF)方法檢查了26個MLPT新生兒和35個足月兒腦自發(fā)BOLD信號的頻

7、率特點。根據(jù)各頻段的生理意義，我們分析了slow-4(0.027–0.073 Hz)和slow-5(0.01–0.027Hz)兩個頻段。統(tǒng)計分析：為了決定組（MLPT新生兒和足月兒）、頻段（slow-4和slow-5）以及兩者ALFF的交互效應，我們進行了兩因素的重復設(shè)計的方差分析，并運用軟件SPM8(http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm8/)計算。每個被試的ALFF值應用部分因子設(shè)

8、計建模，MLPT新生兒和足月兒作為組因素，即組間因子，slow-4和slow-5作為重復測量方法。當主效應和交互效應有統(tǒng)計意義時，進一步進行了事后T檢驗。主效應和交互效應分別用family-wise error(FWE,P<0.05)和 topological false discovery rate(topo-FDR,P<0.01)校正。
　　4.MLPT新生兒常見靜息態(tài)功能網(wǎng)絡的效應連接研究方法：
　　我們首先用獨立成分

9、分析（independent component analysis,ICA）在26個MLPT新生兒和35個健康足月兒腦中分離出了7個常見靜息態(tài)功能網(wǎng)絡(resting state network,RSN)，包括：視覺網(wǎng)絡、默認網(wǎng)絡、感覺運動網(wǎng)絡、聽覺網(wǎng)絡、突顯網(wǎng)絡、左側(cè)額頂網(wǎng)絡以及右側(cè)額頂網(wǎng)絡，然后對這兩組新生兒的這些網(wǎng)絡分別執(zhí)行了多元格蘭杰因果分析（multivariate Granger causality analysis,mGC

10、A）。兩組預處理完的數(shù)據(jù)分別在組ICA分析工具包GIFT(http://icatb.sourceforge.net/,version1.3h)進行了組ICA分析。統(tǒng)計分析：所有的量化統(tǒng)計分析均用IBM SPSS Statistics for Windows, version21.0(IBM Corp.,Armonk,NY, USA)執(zhí)行。計量資料用雙樣本T檢驗，計數(shù)資料用卡方檢驗比較；P<0.05考慮具有統(tǒng)計學意義。
　　5.ML

11、PT新生兒復雜靜息態(tài)功能網(wǎng)絡的小世界屬性研究方法：
　　我們運用圖論技術(shù)(graph theoretic techniques)分別構(gòu)建了26個MLPT新生兒和35個足月兒基于Shi等人的90個皮層和亞皮層區(qū)[30]的靜息態(tài)功能網(wǎng)絡圖。分析了基于這90個區(qū)域的網(wǎng)絡小世界屬性（small-world properties）、節(jié)點度中心（degree hubs）、介數(shù)中心（betweenness hubs）、模塊化結(jié)構(gòu)(modules

12、)，并構(gòu)建了這90個區(qū)域的無向網(wǎng)絡連接圖(undirected connectivity graph)。網(wǎng)絡屬性參數(shù)計算通過腦連接工具包 GRETNA(www.nitrc.org/frs/down load.php/5534/gretna.zip)實現(xiàn)。網(wǎng)絡連接圖通過Brainnet Viewer軟件（www.nitrc.org/projects/bnv/）呈現(xiàn)。統(tǒng)計分析：所有網(wǎng)絡參數(shù)的量化統(tǒng)計均用one-way ANOVA執(zhí)行，P<0

13、.01，Bonferroni校正，考慮具有統(tǒng)計學意義；進一步的MLPT新生兒和足月兒的兩組比較采用Post-hoc t-tests, p<0.01,Bonferroni校正，考慮具有統(tǒng)計學意義。
　　結(jié)果：
　　1.MLPT新生兒頻率分析結(jié)果：
　　研究表明兩頻段的ALFF差異主要在原始感覺運動區(qū)，很小程度的分布在聯(lián)合皮層區(qū)和亞皮層區(qū)。相對于足月兒，MLPT新生兒展示了明顯的神經(jīng)活動差異區(qū)主要在原始感覺運動皮層、額眶回

14、、后扣帶回/楔前葉。另外，頻段和組的交互效應主要在原始體感皮層區(qū)。這些原始感覺運動區(qū)被認為是新生兒期腦網(wǎng)絡的節(jié)點中心(hubs)，也就是網(wǎng)絡的網(wǎng)關(guān)結(jié)構(gòu)。
　　2.MLPT新生兒常見靜息態(tài)功能網(wǎng)絡的效應連接分析結(jié)果：
　　研究發(fā)現(xiàn)兩組新生兒都展示了與成人類似的七個網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構(gòu)；但MLPT新生兒展示了與足月兒不一致的網(wǎng)絡間的效應連接模式以及較低的因果交互作用。特別是，在MLPT新生兒和足月兒均存在DMN-SN-SMN的環(huán)狀連接

15、，而在足月兒同時出現(xiàn)了DMN-AN-SMN的環(huán)狀連接。7個網(wǎng)絡的度分析結(jié)果示兩組的度分布差異無統(tǒng)計學意義。MLPT新生兒僅識別出SMN為節(jié)點hub，而足月兒存在SMN和DMN兩個hubs。
　　3.MLPT新生兒復雜靜息態(tài)功能網(wǎng)絡的小世界屬性分析結(jié)果：
　　網(wǎng)絡分析揭示了兩組新生兒都存在高效的、經(jīng)濟的小世界拓撲結(jié)構(gòu)：稠密的局部區(qū)域連接、稀疏而良好整合的遠連接；小世界指數(shù)均大于1；全局和局部效率高于網(wǎng)絡成本。進一步的網(wǎng)絡節(jié)點度

16、和介數(shù)分析表明某些區(qū)域與別的區(qū)域連接更好，具有modules和hubs的特性。與足月兒相比，MLPT新生兒的小世界指數(shù)、全局效率和局部效率均低于足月兒，且有少許不一樣的modules和hubs分布。
　　結(jié)論：
　　MLPT新生兒自發(fā)BOLD信號頻率研究揭示了MLPT新生兒和足月新生兒的自發(fā)BOLD信號的頻率差異主要在原始感覺運動區(qū)，有助于我們進一步理解MLPT新生兒自發(fā)腦節(jié)律的區(qū)域性變化。MLPT新生兒常見靜息態(tài)功能網(wǎng)絡的

17、效應連接研究探測了MLPT新生兒和足月兒靜息態(tài)網(wǎng)絡間可能存在的效應連接模式，為進一步了解兩組新生兒出生早期靜息態(tài)網(wǎng)絡間的動態(tài)關(guān)系以及內(nèi)在神經(jīng)環(huán)路提供了新的視角。MLPT新生兒復雜靜息態(tài)功能網(wǎng)絡的小世界屬性研究進一步證實了 MLPT新生兒和足月兒腦網(wǎng)絡均具有經(jīng)濟而高效的小世界屬性，且MLPT新生兒功能網(wǎng)絡的信息傳輸能力較足月兒仍不成熟，這些發(fā)現(xiàn)有助于我們認識這些新生兒腦內(nèi)在功能網(wǎng)絡的協(xié)調(diào)活動，客觀評價新生兒腦功能網(wǎng)絡的成熟。另外，Modu