兰慧,李康*,吕发金
偏头痛脑结构和功能的MRI研究进展
兰慧1,李康1*,吕发金2
作为一原发性头痛,偏头痛表现出特征性的单侧、中、重度搏动性头痛,并且随着日常活动的增加而加剧,也常伴随恶心呕吐、畏光畏声等神经、胃肠、自主神经症状。偏头痛给患者和社会带来负担,例如增加患者的环境敏感性、造成残疾甚至丧失社会生产的能力。近年的神经影像学发现频繁的头痛发作引起了脑结构与功能的改变。该文将从MRI所显示的偏头痛脑结构与功能异常作一次回顾性分析研究。
偏头痛症;磁共振成像
偏头痛是常见神经内科原发性头痛病,通常在青春期开始发作,作为一种可致残性疾病,女性患病明显多于男性,在男性中居第19 位,女性中居第12位[1]。其可能的发病机制学说:血管学说、皮层扩散性抑制(CSD)学说(关键环节)、三叉神经血管学说(目前最为认同)、中枢神经系统学说。有文献总结:偏头痛患者的脑白质密度增高、体积增大,部分患者有脑实质梗死病灶[2]。随着MRI技术的发展[3],越来越多地从各个角度揭示出偏头痛患者脑结构和功能的异常,帮助人们更好地理解偏头痛的发病机制。笔者主要从常规MRI、VBM、DTI、ReHo、ALFF这些MRI技术以及方法回顾偏头痛患者的颅脑损害。
1.1 常规(magnetic resonance imaging,MRI)
偏头痛长期以来被认为是一种良性脑功能疾病,后续逐渐在MRI图像上发现脑结构异常,表现为脑白质异常(white matter abnormalities,WMAs)[4-5],即在T1WI等或稍低、T2WI高,FIAIR高的信号[6]。国内最新研究,张阳等[7]对比观察偏头痛患者和正常人的颅脑MRI,研究显示偏头痛患者WMAs发生率明显更高,且有先兆者高于无先兆者。有学者对偏头痛进行随访9年的纵向研究,发现女性偏头痛患者深部脑白质病灶发病率更高。从以上研究可见偏头痛病程、发作频率、女性、先兆都是WMAs发生的独立危险因素,可衡量脑损伤严重程度。相关研究统计报道额叶、脑干和小脑WMAs发生率最高[8],又进一步统计出约57.5%~86.5%偏头痛患者在脑干的黑质、红核、中脑导水管周围灰质(PAG)可发现病灶[9]。目前WMAs发病机制不明确,这些脑白质病变多发生在后循环区域,这似乎与偏头痛可能的发病机理(皮层扩散性抑制,CSD)是相吻合的。CSD可激活基质金属蛋白酶9,增加血脑屏障的通透性,并通过谷氨酸能神经递质的兴奋性毒作用及钙调细胞凋亡引起局部脑缺血,导致WMAs形成[10]。也有研究认为白质病灶代表一种微血管病变,和低灌注、微血栓、免疫炎症、线粒体功能紊乱等相关[11-12]。
1.2 基于体素的形态学(VBM)
即在体素水平对脑MR影像进行定量分析的技术。将采集的MRI梯度回波T1加权序列像在空间标准化后进行图像解剖分割,并用统计检验比较分析体素间差异,定量检测脑灰质和白质的密度和体积。Valet等[13]观察到偏头痛患者额叶前部、前扣带回、岛回的灰质体积减小,认为是神经元萎缩导致。Rocca等[14]不仅发现前扣带回、岛叶灰质密度减低,而且发现中脑导水管周围灰质、脑桥背侧区域的灰质体积增加,密度增高,提出不仅发生了神经元异常,也发生了胶质细胞的增生。Jin等[15]研究发现偏头痛患者相较于对照组脑的左内侧前额叶皮质(MPFC)、背侧前扣带回(DACC),右枕叶、小脑和脑干灰质体积下降,但是只有DACC灰质体积与偏头痛患者病程呈负相关,这与之前偏头痛VBM研究结果一致[16-18]。前额叶皮质(MPFC)是偏头痛患者颅脑异常最突出的区域,它通过认知调节机制来调节淡化疼痛感觉。Schmitz等[19]利用VBM研究还发现MPFC的灰质密度下降,并且和对任务反应时间减慢相关。背侧前扣带回(DACC)被证实参与疼痛的认知反应、情感体验过程。提示偏头痛患者这些参与疼痛形成、调节以及认知反应、情感体验过程的区域发生了结构的异常。CSD被认为是刺激偏头痛患者三叉神经疼痛传导的起始因素,并且导致了头痛的发生[20]。提示枕叶的灰质体积改变可能和反复发生的CSD相关。
1.3 DTI(扩散张量成像)
其原理是根据细胞内外水分子的自由弥散运动成像,可以显示脑白质结构主要是神经细胞轴突的走行和结构。 常用参数包括平均弥散率(MD)、部分各向异性(FA)等,代表局部弥散张量。MD代表磁场梯度方向上水分子的弥散性,MD值的大小与组织灌注情况、水分子的运动等因素有关 。FA 代表水分子各向异性成分占整个扩散张量的比例,是评估白质完整性的指标。FA值下降表明白质纤维束的完整性被破坏,而MD值增加提示该区域的水分子屏障破坏。
Kara等[21]的DTI研究发现只有红核ADC值高,推测该区域发生了其他常规影像学检测不到的血管源性水肿,但不能确定红核的异常是头痛发作的原因或是发作带来的结果。最新研究发现偏头痛患者双侧丘脑前辐射、左侧皮质脊髓束、右侧下纵束的MD值增加[22],其中右侧丘脑前辐射、左侧皮质脊髓束MD值增加和偏头痛病程呈正相关,而FA值没有阳性差异。但有其他研究发现胼胝体、视辐射、前额叶、脑干、小脑FA值下降,提示这些区域的白质纤维束完整性受损[23]。对MD增加,FA值下降有两种可能解释,由于局部缺血导致水分子屏障破坏或是受损脑组织的白质纤维束的继发性改变,即沃勒氏变性[24]。也有研究者动态观察偏头痛治疗前后DTI结果,下降的FA值逐渐恢复,提示偏头痛患者发生了白质损伤,但经有效治疗其损伤是可逆的,为其治疗提供重要的依据。
功能MRI (fMRI)是基于血氧水平依赖(BOLD)效应的MRI。BOLD效应,即血液中氧合血红蛋白具有抗磁性,而脱氧血红蛋白具有顺磁性,可导致血管内外出现非均匀性磁场,T2弛豫时间缩短,MRI信号减小[25]。当大脑皮层受到生理刺激,局部的氧和血红蛋白相对增加,表现为该脑区的T2信号增加,反映神经元活性与血流量变化。
2.1 BOLD
Cao等[26]研究发现脑干的红核和黑质的激活与枕叶的BOLD信号增加相关。Hadjikhani等[27]观察到先兆偏头痛患者纹状体外皮层V3A的BOLD信号增加。这些结果可能和局部区域血管扩张导致的高灌注有关,与枕叶的CSD对应的枕叶皮层的神经血管事件一致,即先发生枕叶皮层充血,产生高灌注,随后发生低灌注,并以一定速度向周围扩散。
2.2 局部一致性(ReHo)
基于fMRI的一种研究分析方法,用于研究静息状态下被观察体素与相邻体素之间神经元活动一致性的情况,代表脑局部活动的差异性。国内学者张茜等[28]发现有先兆偏头痛(MA)组右丘脑、右壳核、右小脑、脑干的ReHo 值显著降低,而右枕叶的ReHo值显著增高,壳核可能发挥了疼痛处理及调节的作用,而先兆偏头痛患者的发病机制包括中枢敏化作用及皮质高反应性。当继续研究无先兆偏头痛[29],观察到右侧前额叶皮质、右侧海马、右侧丘脑、右侧壳核的ReHo值显著升高,提示发作间期疼痛处理及调节区域,应激反应相关脑区也存在功能异常。
2.3 ALFF
即低频振荡振幅,基于fMRI,是从能量角度反映大脑静息态神经元自发活动[30]。将时间序列用快速傅立叶变换转换为频域,依据频带对每个频率的功率谱的平方根求均数,在低频范围内用平均振幅计算出ALFF值。Xue等[31]发现偏头痛患者左扣带回、双侧前额叶ALFF值下降,而右丘脑ALFF值升高。疼痛是一种复杂的感觉认知,和伤害性刺激传入及痛觉感受并非呈线性关系。而前额叶参与调节控制痛觉的形成,扣带回、丘脑参与疼痛传导路径,ALFF值异常提示这些区域神经元活动性及兴奋性的异常改变。Wang等[32]发现偏头痛患者脑桥、右侧岛叶ALFF增加,而双侧枕叶、右侧梭状回、双侧中央后回ALFF值却下降。顶叶、岛叶异常提示感觉运动处理过程受累。枕叶是视觉形成的区域,包括大部分视觉皮层的解剖结构。枕叶的ALFF异常可能和偏头痛的视觉先兆相关。
2.4 基于复杂网络对偏头痛患者脑功能的连通性研究
近年来,将图论知识联合fMRI成为研究热点。人脑网络由节点即脑区,边界区域之间的功能连接[33]。通过检测到图论系数的异常,来分析偏头痛潜在的功能连接异常。平均聚类系数,代表大脑功能分离的平均程度;特征路径长度,反映大脑功能整合能力;介数中心度,反映节点在网络中的重要性;同配系数,度量连节点对的关系。小世界网络,是一种特殊网络,既有随机网络较小的特征路径长度,又有规则网络较高的聚类系数[34]。哈佛医学院的学者Mainero等[35]研究偏头痛静息态脑功能网络,推论疼痛及其他躯感形成脑区与PAG的功能连接度增强,且增强程度与疼痛发作频次呈正相关;而疼痛调节区包括额叶皮层、前扣带回、杏仁核等与PAG的功能连接度却显著减低。陈敦耀等[36]研究结果显示,偏头痛组的聚类系数大于对照组,可能是因为反复发作头痛、畏光等造成,所以疼痛处理区域与视觉刺激的皮层之间相互连接更强,聚集程度较大,信息传递效率异常偏高。
各种MRI技术及研究方法应用于偏头痛患者脑结构、脑功能改变的研究,一方面致力于揭示其发病机制,另一方面为其诊断、疗效评价、预后提供切实可行的影像学依据。随着MRI功能影像学的发展,偏头痛脑结构和功能异常的部位更清晰统一,有望为临床提供可信的偏头痛神经影像学诊断标准。目前研究已揭示其结构和功能异常与临床病程、发作频率有关,但其异常改变形成、相互影响过程不明,有待深入研究。目前横向研究居多,样本量不大,研究无明显突破性进展。今后的研究方向可适当转向纵向研究,做深入观察分析,同时扩大样本量,有望清楚地阐明偏头痛发病机制。
[References]
[1] Steiner TJ, Stovner LJ, Birbeck GL. Migraine: the seventh disabler. Cephalalgia, 2013, 33(5): 289-290.
[2] Zhang Y, Fu CH, Ren Y, et al. Research progress of functional magnetic resonance imaging in migraine. Chin J Magn Reson Imaging, 2014, 5(5): 396-400.张勇, 付彩红, 任毅, 等. 偏头痛的功能MRI研究进展. 磁共振成像, 2014, 5(5): 396-400.
[3] Schwedt TJ, Dodick DW. Advanced neuroimaging of migraine. Lancet Neurol, 2009, 8(6): 560-568.
[4] Larrosa-Campo D, Ramón-Carbajo C, Para-Prieto M, et al. Migraine as a vascular risk factor. Rev Neurol, 2012, 55(6): 349-358.
[5] De Cocker LJ, Kloppenborg RP, van der Graaf Y, et al. Correction. SMART Study Group. Cerebellar cortical infarct cavities: correlation with risk factors and MRI markers of cerebrovascular disease. Stroke, 2016, 47(2): e38.
[6] Bashir A, Lipton RB, Ashina S, et al. Migraine and structural changes in the brain: a Systematic review and meta-analysis. Neurology, 2013, 81(14): 1260-1268.
[7] Zhang Y, Wang ZH, Zhang Q, et al. Migraine with brain white matter abnormalities in MRI. J Brain Nerv Dis, 2016, 24(2): 92-95.张阳, 王志红, 张茜, 等. 偏头痛脑白质异常的MRI表现. 脑与神经疾病杂, 2016, 24(2): 92-95.
[8] Bashir A, Lipton RB, Ashina S, et al. Migraine and structural changes in the brain: a systematic review and meta-analysis. Neurology, 2013, 81(14): 1260-1268.
[9] Ayzenberg I, Nastos I, Strassburger-Krogias K. Hypoechogenicity of brainstem raphe nuclei is associated with increased attack frequency in episodic migraine. Cephalalgia, 2016, 36(8): 800-806.
[10] Bhaskar S, Saeidi K, Borhani P, et al. Recent progress in migraine pathophysiology: role of cortical spreading depression and magnetic resonance imaging. Eur J Neurosci, 2013, 38(11): 3540-3551.
[11] Kruit MC, van Buchem MA, Launer LJ, et al. Migraine is associated with an increased risk of deep white matter lesions, subclinical posterior circulation infarcts and brain iron accumulation: the population-based MRI camera study. Cephalalgia, 2010(30): 129-136.
[12] Turkoglu R, Tuzun E, Icoz S, et al. Antineuronal anti-bodies in migraine patients with white matter lesions. Int J Neurosci, 2011(121): 33-36.
[13] Valet M, Gündel H, Sprenger T, et al. Patients with pain disorder show gray-matter loss in pain-processing structures: a voxel-based morphometric study. J Psychosom Med, 2009, 71(1): 49-56.
[14] Rocca MA, Ceccarelli A, Falini A, et al. Brain gray matter changes in migraine patients with T2-visible lesions: a 3-T MRI study. Stroke, 2006,3 7(7): 1765-1770.
[15] Jin C, Yuan K, Zhao L, et al. Structural and functional abnormalities in migraine patients without aura. NMR Biomed, 2013, 26(1): 58-64.
[16] Valfr W, Rainero I, Bergui M, et al. Voxel-based morphometry reveals gray matter abnormalities in migraine. Headache, 2008, 48(1): 109-117.
[17] Schmidt-Wilcke T, Gänßbauer S, Neuner T, et al. Subtle grey matter changes between migraine patients and healthy controls. Cephalalgia, 2008, 28(1): 1-4.
[18] Schmitz N, Admiraal-Behloul F, Arkink EB, et al. Attack frequency and disease duration as indicators for brain damage in migraine. Headache, 2008, 48(7): 1044-1055.
[19] Schmitz N, Arkink EB, Mulder M, et al. Frontal lobe structure and executive function in migraine patients. Neurosci, 2008, 440(2): 92-96.
[20] Bolay H, Reuter U, Dunn AK, et al. Intrinsic brain activity triggers trigeminal meningeal afferents in a migraine model. Nat Med, 2002, 8(2): 136-142.
[21] Kara B, Kiyat Atamer A, Onat L, et al. DTI findings during spontaneous migraine Attacks. Clin Neuroradiol, 2013, 23(1): 31-36.
[22] Chong CD, Schwedt T. Migraine affects white-matter tract integrity: a diffusion-tensor imaging study. Cephalalgia, 2015, 9(2): 1162-1171.
[23] Yu D, Yuan K, Zhao L, et al. White matter integrity affected by depressive symptoms in migraine without aura: a tract-based spatial statistics study. NMR Biomed, 2013, 26(9): 1103-1112.
[24] Rocca MA, Colombo B, Inglese M, et al. A diffusion tensormagneticresonance imaging study ofbrain tissue from patientswith migraine. J Neurol Neurosurg Psychiatry, 2003, 74(4): 501-503.
[25] Jiang CC, Li YG. Progress of brain functional magnetic resonance imaging in Pain. Chin J Magn Reson Imaging, 2015, 6(11): 876-880.蒋诚诚, 李勇刚. 疼痛的脑功能MRI研究进展. 磁共振成像, 2015, 6(11): 876-880.
[26] Cao Y, Aurora SK, Nagesh V. Functional MRI-BOLD of brainstem structures during visually triggered migraine. Neurology, 2002, 59(1): 72-78.
[27] Hadjikhani N, Sanchez Del Rio M, Wu O, et al. Mechanisms of migraine aura revealed by functional MRI in human visual cortex. Proc Natl Acad Sci U S A, 2001, 98(8): 4687-4692.
[28] Zhang X, Wang ZH, Geng ZJ, et al. Resting state functional magnetic resonance imaging in interictal migraine with aura. J Brain Nerv Dis, 2016, 24(1): 7-11.张茜, 王志红, 耿左军, 等. 有先兆偏头痛发作间期的静息态功能磁共振研究. 脑与神经疾病杂志, 2016, 24(1): 7-11.
[29] Zhang Q, Wang ZH, Geng ZJ, et al. Resting state functional magnetic resonance imaging in interictal migraine without aura. J Brain Nerv Dis, 2016, 24(2): 88-91.张茜, 王志红, 耿左军, 等. 无先兆偏头痛发作间期的静息态功能磁共振研究. 脑与神经疾病杂志, 2016, 24(2): 88-91.
[30] Zou QH, Zhu CZ, Yang Y, et al. An improved approach to detection of amplitude of low-frequency f l uctuation (ALFF) for resting-state fMRI: fractional ALFF. Neurosci Methods, 2008, 172(1): 137-141.
[31] Xue T, Yuan K, Cheng P, et al. Alterations of regional spontaneous neuronal activity and corresponding brain circuit changes during resting state in migraine without aura. NMR Biomed, 2013, 26(9): 1051-1058.
[32] Wang JJ, Chen X, Sah SK. Amplitude of low-frequency fluctuation (ALFF) and fractional ALFF in migraine patients: a restingstatefunctional MRI study. Clin Radiol, 2016, 71(6): 558-564.
[33] Uehara T, Yamasaki T, Okamoto T, et al. Eff i ciency of a "small-world" brain network depends on consciousness level: a resting-state FMRI study. Cerebral Cortex, 2014, 24(6): 1529-1539.
[34] Rubinov M, Sporns O. Complex network measures of brain connectivity: uses and interpretations. Neuroimage, 2010, 52(3): 1059-1069.
[35] Mainero C, Boshyan J, Hadjikhani N. Altered functional magnetic resonance imaging resting-state connectivity in periaqueductal gray networks inmigraine. Ann Neurol, 2011, 70(5): 838-845.
[36] Chen DY, Yang JJ, Zeng WM, et al. Brain functional connectivity in patients with migraine based on complex networks analysis. Chin J Med Imaging, 2015, 23(6): 418-422.陈敦耀, 杨嘉君, 曾卫明, 等. 基于复杂网络的偏头痛患者脑功能连通性研究. 中国医学影像学杂志, 2015, 23(6): 418-422.
Advances in the study of brain structure and function of migraine with MRI
LAN Hui1, LI Kang1*, LÜ Fa-jin2
1Department of Radiology, Chongqing Municipal People's Hospital, Chongqing 400013, China
2Department of Radiology, First Aff i liated Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing 630014, China
ACKNOWLEDGMENTSAdvanced research projects of project cstc (No. 2014jcyjA10120). Chongqing Municipal Planning Commission of medical scientif i c research projects (No. 2012-2-187, 20142089).
As an primary headache disorder, migraine is characteri zed by moderate to severe pain, which consists of unilateral and pulsating headache attacks that are typically aggravated by physical activity ,and accompanied by nausea and vomiting, photophobia, pho nophobia and other neurological, gastrointestinal, autonomic symptoms. Causes significant individual and societal burdens as a result of pain, such as environmental sensitivity, disability and even lost prod uctivity. Recently, advanced neuroimaging has led to an evolution in our perception of migraine pathophysiology. Numerous neuroima ging studies have detected alterations in brain structure and function in patients with migraine.In this article, we will make a retrospec tive analysis of the brain structure and function of migraine, which is shown by magnetic resonance imaging.
Migraine disorders; Magnetic resonance imaging
Li K, E-mail: likangdoctor@126.com
Received 14 July 2016, Accepted 6 Oct 2016
重庆市科委基础与前沿研究计划项目(编号:cstc2014jcyjA10120);重庆市卫计委医学科研计划项目(编号:2012-2-187、20142089)
1. 重庆市人民医院放射科,重庆400013
2. 重庆医科大学附属第一医院放射科,重庆 630014
李康,E-mail:likangdoctor@126.com
2016-07-14
接受日期:2016-10-06
R445.2;R724
A
10.12015/issn.1674-8034.2016.11.016
兰慧, 李康, 吕发金. 偏头痛脑结构和功能的MRI研究进展. 磁共振成像, 2016, 7(11): 872-875.*