自杀未遂青少年抑郁症患者脑网络分析

王梦瑶，肖牟尼，胡 兰，况 利

(重庆医科大学附属第一医院精神科，重庆 400042)

抑郁症是常见重性精神疾病，截至2015年，全球范围内抑郁症患病率已达4.4%[1]，其中约15% 患者曾试图自杀。青少年为抑郁症高发人群，自杀已成为15～29岁人群的第2大主要死因[2]。青少年时期是大脑结构发生改变的重要阶段，为研究抑郁症的发生发展机制提供了窗口[3-4]。抑郁症影响大规模神经系统信息传递[5-7]，而通过大尺度脑网络研究青少年抑郁症及其自杀未遂行为相关的报道较少。本研究应用静息态功能MRI(resting-state functional MRI, rs-fMRI)在大尺度脑网络水平探索与青少年抑郁症和自杀未遂相关的特异性大脑功能活动改变。

1 资料与方法

1.1 一般资料 收集2015年1月—2018年12月年重庆医科大学附属第一医院精神科门诊及住院患者，由2名具有3年以上工作经验的精神科医师进行诊断和汉密尔顿抑郁量表(Hamilton depression scale, HAMD)17项评分。

伴自杀未遂青少年抑郁症(未遂组)入组标准：①符合ICD-10抑郁症诊断标准；②年龄14～25岁，右利手，小学及以上文化程度；③HAMD评分≥17分；④入组前1个月内未接受抗抑郁药治疗，无电休克治疗史；⑤1年内至少有1次自杀行为。不伴自杀行为青少年抑郁症(单纯抑郁组)入组标准同以上①～④。健康对照组(normal contrast, NC组)入组标准：①不符合ICD-10任何精神障碍的诊断标准；②无抑郁症家族史；③无自杀自伤相关行为及自杀家族史。排除标准：①合并其他精神疾病；②合并脑器质性疾病或严重脑外伤史；③合并其他严重躯体疾病；④有物质依赖或滥用史；⑤拒绝参与研究；⑥存在MR扫描禁忌证。最终纳入未遂组33例，单纯抑郁组40例，NC组52名。

1.2 仪器与方法 以Siemens 3.0T MR仪采集功能磁共振(fMRI)数据，嘱受试者在扫描过程中闭眼且保持清醒。采用回波平面成像序列，TR 2 000 ms，TE 40 ms，翻转角90°，FOV 240 mm×240 mm，空间分辨率3 mm×3 mm×3 mm。扫描层数33，采集240个时间点。

1.3 数据预处理 基于Matlab2013a平台，采用DPABI3.1[8]对数据进行预处理。对原始数据行DICOM转换，去除前10个时间点，校正头动，行DARTEL模板空间标准化及平滑、滤波处理，回归掉Friston24头动参数、白质信号及脑脊液信号等滋扰变量的影响。

1.4 构建网络矩阵 根据YEO等[9]的17个功能脑网络，以Yeo2011_17Networks中划分的17个脑区作为ROI代表大尺度网络中的节点，脑区之间BOLD信号的线性交叉相关代表网络中节点与节点之间的边[10-11]。利用Dpabi软件提取ROI平均时间序列，计算ROI间Pearson相关系数，构建网络矩阵，并行Fisher'sZ转换。

1.5 图论分析 采用GRETNA2.0[12]计算图论指标。以绝对值计算无标度二值化网络的所有图论指标，参考SACCHET等[3,13-14]的网络选择阈值，网络稀疏度阈值为(sparsity threshold, Sp)0.36～0.51，步长0.01。计算整体属性时，①小世界属性(small-world)：小世界网络具有高集群系数和短特征路径长度，兼具局部和全局信息高效传递能力[15]；若γ=Cpreal/Cprand>1，λ= Lpreal/Lprand≈1，小世界指数σ=γ/λ>1，则认为网络具有小世界属性，其中γ代表网络集群系数与随机网络集群系数均值的比值，λ代表特征路径长度与随机网络特征路径长度均值的比值；②集群系数(clustering coefficient， Cp)：用于识别给定节点相邻节点间互相连接的可能性；③特征路径长度(shortest path length, Lp)：用于衡量给定节点与网络中所有其他节点之间最优路径的平均距离或信息传递效率；④全局效率(global efficiency, Eg)：用于衡量网络中整体信息传递的效率；⑤局部效率(local efficiency, Eloc)：用于衡量移除给定节点时给定节点相邻节点间的信息传递效率。

局部属性指标中，节点效率(nodal efficiency, Ne)反映给定节点的信息传递效率；度中心性(degree centrality, DC)在二值化网络中代表与节点相连的边的数量，反映给定节点在网络中的信息传递能力；介度中心度(betweenness centrality, BC)反映给定节点在其他节点信息传递过程中的作用。

1.6 计算功能连接(functional connectivity, FC)及统计学分析 采用SPSS 21.0统计分析软件，对组间人口统计学资料和HAMD评分进行单因素方差分析和χ2检验；以GRETNA对图论指标的AUC进行单因素方差分析，用Pearson相关分析评估组间差异有统计学意义的指标与HAMD评分的相关性，GRETNA相关统计过程均回归掉协变量年龄和受教育年限，并通过Bonferroni校正，P<0.05为差异有统计学意义。

以图论分析过程显示组间差异有统计学意义的脑区为ROI，用Dpabi构建其与全脑体素间的FC并行Fisher'sZ转换，再行单因素方差分析和Post-hoc，回归掉协变量年龄和受教育年限；对统计过程行TFCE校正，P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 人口统计学及临床资料 青少年抑郁症患者受教育年限低于NC组(P均<0.05)，而其HAMD评分增高(P均<0.05)，见表1。

表1 3组人口学及HAMD资料

2.2 组间整体属性比较 3组在0.36≤Sp≤0.51内均表现出小世界属性，但组间差异无统计学意义(P>0.05)。Cp、Lp、Eg及Eloc组间差异均无统计学意义(P均>0.05)。见图1。

图1 不同稀疏度阈值下小世界指数比较

2.3 组间局部属性比较 相比NC组，未遂组(t=-3.40，P<0.01)和单纯抑郁组(t=-4.09，P<0.01)视觉网络DC均下降。

2.4 DC与HAMD评分的关系 视觉网络的DC与HAMD评分呈负相关(r=-0.31，P<0.01)。

2.5 组间FC差异 相比NC组，未遂组视觉网络与左侧楔前叶、右侧中央后回FC下降，单纯抑郁组视觉网络与右侧扣带回、左侧中央前回及左侧中央后回FC下降：未遂组视觉网络与左侧额上回FC较单纯抑郁组增强。见表2及图2、3。

表2 组间FC差异具有统计学意义的脑区

图2 未遂组较NC组FC下降脑区 图3 单纯抑郁组较NC组FC下降脑区

3 讨论

人的大脑可视为一个具有复杂连接的网络系统，其中小世界网络具有高Cp和短Lp的特点，表现出高效的信息整合和传递信息能力,即具有信息传递经济、高效的特点[14]。本研究中，无论是否有自杀史，青少年抑郁症患者脑网络均具有小世界属性，提示可其信息传递能力尚存在经济高效的特点。

DC从节点水平出发，反映局部脑区在信息传递过程中的作用变化。既往fMRI相关研究结果[7]表明，青少年抑郁症患者视觉皮层功能活动减弱；本研究从图论角度发现视觉网络DC下降，印证了青少年抑郁症患者视觉皮层信息传递能力下降，且其视觉网络DC与HAMD评分呈负相关，提示青少年抑郁症患者视觉网络DC下降程度与抑郁症严重程度相关，视觉网络DC下降对于识别青少年抑郁症、评估抑郁严重程度具有重要意义。

躯体运动网络主要由中枢神经系统的感觉运动皮层构成，属于感知皮层系统的一部分，躯体运动区域功能异常可能与抑郁症患者疼痛、疲倦等身体症状相关，而躯体运动网络与抑郁症严重程度相关[15-16]。突显网络又称为腹侧注意网络，是一些围绕边缘结构的脑区，主要在对各种显著刺激、包括急性应激反应中被激活[6,17]，其功能活动异常与抑郁症严重程度、抑郁症患者记忆缺陷、自杀意念强度等有关[18-20]，因此，研究躯体运动网络和突显网络功能活动变化对于识别抑郁症的病理机制具有重要意义。既往脑网络研究主要针对单一网络，而对脑网络间交互变化的观察较少。本研究发现无论青少年抑郁症患者是否伴自杀行为，均表现出躯体运动网络和突显网络与视觉网络FC下降，或为青少年抑郁症患者的特异性大脑功能活动改变。

注意网络又被称为背外侧注意网络，主要由顶内沟和额叶眼动区构成，支持自下而上控制注意力，参与视觉空间能力的整合[21]。相比单纯抑郁组，本研究中未遂组患者视觉网络与左侧额上回FC增强，反映空间注意能力受损，与SOMMERFELDT等[22]的研究结果相符合，提示空间注意能力受损或许是导致青少年抑郁症患者出现自杀行为的病理机制；视觉网络与注意网络FC增强或可作为预测青少年抑郁症患者自杀行为的生物学标记。

本研究的不足之处：①主要为横断面研究，而青少年处于大脑皮层发育成熟的关键时期，大脑皮层发育在不同程度上受年龄变化的影响，故应开展大样本纵向观察；②对干预后恢复期患者行fMRI研究有利于深入理解青少年抑郁症发病机制和干预机制，有待开展及完善。

综上所述，青少年抑郁症患者脑网络信息传递能力尚存在经济、高效的特点，但其信息传递能力受损，且受损程度与抑郁严重程度相关；青少年抑郁症患者躯体运动网络、突显网络FC下降，伴自杀未遂者还表现出注意网络FC增强，提示空间注意能力受损或为导致青少年抑郁症患者自杀行为的病理机制。