dALFF 分析方法在不同认知功能状态系统性红斑狼疮病人中的应用

李晓露，徐天野，夏建国，王宁，张继，李瑗，尹明，邹红梅

系统性红斑狼疮（systemic lupus erythematosus，SLE）是一种好发于育龄期女性、多器官受累的慢性全身免疫系统疾病，其中脑组织是最常受累的靶器官之一[1]。当疾病累及神经系统时病人会出现一系列的神经精神症状，包括头痛、癫、情绪失调、认知功能障碍等[2]。其中，认知功能障碍是SLE 病人最常见的神经精神症状，可严重影响病人的生存质量[3]。有研究[4]发现SLE 相关的认知功能障碍是可以得到控制甚至逆转，因此早期了解SLE 病人的认知功能状况，进行早期诊断、早期临床干预是改善病人预后的关键。

静息态功能MR（Iresting state functional MRI，rsfMRI）能够反映静息状态下神经元活动的特征[5]，其中低频振幅（amplitude of low-frequency fluctuation，ALFF）是rs-fMRI 常用的分析方法[6]。ALFF 可观察大脑中每个体素在低频状态下（0.01～0.08 Hz）的波动幅度，能够反映大脑静息状态下局部体素活动强度的大小[7]。有研究[8-9]使用ALFF 分析方法发现SLE病人静息态脑功能活动存在异常，但研究主要关注人脑活动的静态特征，忽视了人脑自发活动在时间维度上的动态变化特征。滑动窗口技术可以在时间维度上描述大脑活动的动态特征[10]，动态低频振幅（dynamic amplitude of low -frequency fluctuation,dALFF）采用滑动窗口技术，通过测量体素间局部神经活动振幅的时间变异性来量化大脑的神经活动的动态变化特征[11]。因此，本研究拟采用dALFF 分析技术来分析女性SLE 病人脑功能活动的动态变化特征，并试图找到可能的影像学标志物来反映SLE 病人的认知状况。

1 资料与方法

1.1 一般资料 前瞻性收集2019 年10 月—2021年10 月于泰州市人民医院风湿免疫科诊断为SLE的40 例女性病人，年龄26～59 岁，平均（46.4±1.5）岁；同期在医院附近社区招募与病人组性别、教育年限相匹配的45 例健康对照组（healthy control，HC），年龄26～58 岁，平均（43.3±1.2）岁。SLE 病人纳入标准：（1）依据美国风湿学会（American College of Rheumatology,ACR）标准确诊；（2）25～60 岁；（3）右利手；（4）能配合神经心理学评估，包括蒙特利尔认知评估量表（Montreal cognitive assessment,MoCA）和简易精神状态量表（mini-mental state examination，MMSE）。HC 纳入标准：（1）25～60 岁；（2）右利手；（3）能配合神经心理学评估（MoCA 和MMSE）。2 组排除标准：（1）精神/神经疾病史；（2）颅内异常病变，如肿瘤、脑血管疾病、脑外伤、脑外科手术史，以及明显的脑萎缩；（3）其他自身免疫性疾病、动脉高血压、糖尿病、恶性肿瘤；（4）吸毒或酗酒史；（5）MRI检查禁忌证（起搏器、金属植入物和幽闭恐惧等）；（6）影像不清楚或不符合研究要求者。记录所有受试者年龄和受教育年限，MRI 扫描前后5 d 内血清生物学指标（C4）。MRI 扫描前采用MoCA 评估受试者的认知功能状态，根据MoCa 评分[12-13]将SLE 病人分成2 组，认知功能正常组（MoCa≥26 分，MoCa-H 组）和减低组（MoCa＜26 分，MoCa-L 组）。最终纳入SLE 病人38 例（MoCa-H 组18 例，MoCa-L 组20 例），健康对照组44 例。研究经本院伦理委员会批准（KY2021-011-01），所有受试者签署书面知情同意书。

1.2 设备与方法 采用Siemens Skyra 3.0 T MRI 扫描设备，16 通道头部线圈，扫描范围自颅顶至颅底。扫描前嘱所有受试者闭眼，保持清醒，头部不动。扫描序列包括常规T1WI、T2WI 及T2液体衰减反转恢复、回波平面成像（echo planar imaging，EPI）序列。扫描参数：TR 2 160 ms，TE 30 ms，层厚3.0 mm，层间距0.75 mm，FOV 256 mm×256 mm，矩阵64×64，翻转角90°，采集240 个时间点，扫描时间8 min 38 s。

1.3 数据处理与分析

1.3.1 数据预处理 基于Matlab R2013b 平台，使用 Gretna_v2.0 软 件(http://www.nitrc.org/projects/gretna/)进行数据预处理。处理步骤：（1）格式转换；（2）去除前10 个时间点的影像，以最大限度地减少磁场不均匀性的影响；（3）进行时间层校正、头动校正（排除头动平移＞3 mm，或任意角度旋转＞3°的受试者）；（4）采样体素大小为3 mm×3 mm×3 mm，使用一步配准法对图像进行标准化处理；（5）进行干扰噪声回归；（6）滤波，带宽采用0.01～0.08 Hz。

1.3.2 dALFF 计算 应用DynamicBC 软件的Functional Ampl 模块，使用滑窗技术进行dALFF 分析。设置滑动窗口长度为50 TR，步长为1 TR，每个被试的时间序列被分成181 个窗口。低频（0.01～0.08 Hz）状态下，每个被试共可以得到181 个ALFF图，计算181 个ALFF 图的标准差作为每个被试的dALFF 变异性。将时间变异性进行z-score 转换，最终得到每个被试的变异性dALFF 图。

1.3.3 dALFF 分析 采用SPM12 软件分析dALFF值。将年龄、受教育程度作为协变量，采用单因素方差分析比较3 组间dALFF 差异，在体素水平上阈值设置为P＜0.001，然后使用FDR 对结果进行多重比较校正，校正后簇水平的阈值设置为P＜0.05。进一步两两比较采用LSD-t 事后分析，P＜0.05 表示差异有统计学意义。

1.4 统计学方法 采用SPSS 25.0 软件进行数据分析。符合正态分布的计量资料用均数±标准差（±s）表示，3 组间比较采用单因素方差分析，进一步两两比较采用LSD-t 事后检验；非正态分布则用中位数[M（P25，P75）]表示，3 组间比较采用Kruskal-Wallis 检验，进一步两两比较采用Mann-Whitney U 检验。提取3 组差异脑区的dALFF 值进行受试者操作特征（ROC）曲线分析，并计算相应的曲线下面积（AUC），评价dALFF 值用于鉴别不同认知状态病人的诊断效能，AUC 为0.7～0.9 表示诊断效能中等，AUC＞0.9表示诊断效能较高。采用Spearman 相关分析dALFF 值与临床指标、神经量表之间的相关性。P＜0.05 为差异具有统计学意义。

2 结果

2.1 3 组间一般资料比较 3 组间年龄、MMSE、MoCa 差异有统计学意义（P＜0.05）。其中，MoCa-H组 和MoCa-L 组 的MoCa、MMSE 低 于HC 组，MoCa-H 组MMSE、MoCa 评 分 高 于MoCa-L 组，MoCa-L 组年龄高于HC 组（均P＜0.05）。其余资料差异无统计学意义（P＞0.05），详见表1。

表1 3 组间一般资料及神经量表评分比较

2.2 dALFF 分析 3 组受试者双侧颞极颞上回、左侧眶部额上回、双侧海马、左侧颞上回、右侧尾状核、左侧角回dALFF 值差异均有统计学意义（均P＜0.05，FDR 校正）。事后分析显示，MoCa-H、MoCa-L 病人上述脑区dALFF 值均高于HC 组；MoCa-H 组左侧眶部额上回、右侧尾状核dALFF 值均低于MoCa-L 组（均P＜0.05），见图1、2，表2。

图1 3 组间dALFF 值差异有统计学意义的脑区。3 组间双侧颞极颞上回、左侧眶部额上回、双侧海马、左侧颞上回、右侧尾状核、左侧角回的dALFF 值存在差异（体素水平P＜0.001，FDR 校正，簇水平P＜0.05）。

图2 3 组受试者dALFF 值有差异的脑区统计图，*表示P＜0.05。

表2 3 组受试者dALFF 值有差异脑区的参数对照

2.3 ROC 曲线分析 HC 组和MoCa-H 组差异脑区的dALFF 值具有中等或较高的诊断效能，其中左侧角回dALFF 值的诊断效能最佳（AUC=0.904,P＜0.001），见表3、图3。HC 组和MoCa-L 组差异脑区的dALFF 值在各个脑区均表现出较好的诊断效能，其中右侧海马dALFF 值的诊断效能最佳（AUC=0.883，P＜0.001），见表4、图4。MoCa-H 组和MoCa-L 组差异脑区的dALFF 值表现出中等诊断效能，见表5、图5。

图3 差异脑区dALFF 值区分HC 和MoCa-H 的ROC 曲线

图5 差异脑区dALFF 值区分MoCa-H 和MoCa-L 病人的ROC 曲线

表3 HC 和MoCa-H 组间差异脑区dALFF 值的诊断效能分析

表4 HC 和MoCa-L 组间差异脑区dALFF 值的诊断效能分析

表5 MoCa-H 和MoCa-L 组间差异脑区dALFF 值的诊断效能分析

2.4 相关性分析 右侧尾状核dALFF 值与MoCa得分、C4 呈负相关（r=-0.391，P=0.037；r=-0.368，P=0.023），见图6。

图6 SLE 病人dALFF 值与MoCa 和C4 之间相关性分析图

3 讨论

dALFF 分析方法把传统的ALFF 和滑窗技术相结合，提供了一种新的途径来描述随时间变化的局部大脑活动，dALFF 值的增高和减低均表明局部大脑活动存在异常时间波动。本研究采用dALFF 的分析方法，分析不同认知状态SLE 病人脑功能活动的动态变化特征，结果显示不同认知状态SLE 病人双侧颞极颞上回、双侧海马、左侧眶部额上回、左侧颞上回、右侧尾状核、左侧角回dALFF 值均较HC 组增高。

颞上回是边缘系统的组成部分，与海马紧密连接，在社会认知和情绪调节中发挥着重要作用。Su 等[14]研究发现SLE 病人左侧颞上回局部一致性（regional homogeneity，ReHo）降低，且神经精神性SLE 病人表现为颞上回体积萎缩，在自身免疫性脑炎病人中也有关于该脑区微结构和功能的改变[15]，推测左侧颞上回是狼疮相关炎症作用的直接靶点。海马通常与导航、视觉空间处理和记忆识别有关[16]，海马-旁海马是神经精神性SLE 发病的特异性靶点，Kozera 等[17]发现SLE 病人的记忆功能障碍与海马的神经代谢功能改变有关；Mackay 等[18]发现SLE病人海马在静息状态下表现为高代谢。眶部额上回位于内侧眶额皮质[19]，主要参与大脑的认知及执行功能，是控制认知冲动的主要脑区[20-21]。既往研究[22]发现SLE 病人左侧眶部额上回的度中心性降低，且与MMSE 得分呈正相关，提示左侧眶部额上回与SLE 病人认知功能损伤有关。尾状核是基底神经节的重要组成部分，与强化学习和运动控制有关。本研究结果与上述研究结果存在一定的吻合。既往研究[23]认为SLE 病人存在认知功能障碍，其中记忆、注意力、执行控制和语言流畅性受影响最严重，上述脑区均与执行、认知功能相关，且不同认知状态SLE 病人上述脑区动态脑功能活动变化一致，推测这些脑区结构和功能的改变可能是SLE 病人发病的基础。

本研究结果显示，SLE 病人的dALFF 值均高于正常人，但MoCa-L 病人左侧眶部额上回、右侧尾状核dALFF 值高于MoCa-H 病人，提示SLE 病人的dALFF 值可能是在疾病进展过程中逐渐升高，当升高到一定程度才会发生认知功能的损伤。之前的研究发现SLE 病人随着眶部额上回的ReHo 降低，MMSE 得分也降低[24]；Zhu 等[25]研究发现，执行记忆任务时双侧尾状核激活强度增高；SLE 病人左侧尾状核的ReHo 值降低在之前的研究中也有报道[24]，这与本研究结果存在一定的吻合，并且相关性分析发现在SLE 病人中随着右侧尾状核功能活动时间变异性的减低，MoCa 得分增高，进一步验证了上述推测。SLE 是一种以高水平自身抗体为特征的慢性自身免疫性疾病，相关性分析发现随着C4 水平的减低，右侧尾状核的dALFF 值增高，进而可引起认知功能异常，推测右侧尾状核dALFF 值的改变可能是免疫反应作用的结果，能够据此反映SLE 病人认知功能变化。

此外，ROC 分析显示，双侧颞极颞上回、左侧眶部额上回、双侧海马、左侧颞上回、右侧尾状核、左侧角回的dALFF 值能在一定程度上区分HC 及不同认知状态的SLE 病人，其中左侧角回鉴别HC 和MoCa-H 病人的诊断效能最佳，右侧海马鉴别HC和MoCa-L 病人的诊断效能最佳，右侧尾状核和左侧眶部额上回鉴别MoCa-H 和MoCa-L 病人具有中等诊断效能，这些脑区均与SLE 病人的认知、执行功能有关，其dALFF 值的改变可能有助于识别SLE病人以及不同认知状态SLE 病人。由于目前认知障碍的诊断尚无明确的标准，且一些症状较为隐蔽容易漏诊，SLE 病人认知功能障碍的诊断仍然是临床工作的难点，尽管在鉴别MoCa-H 和MoCa-L 病人方面差异脑区的dALFF 值表现出中等诊断效能，但这一发现为临床上识别不同认知状态以及对认知功能的客观评估提供了一种新的可能。

本研究存在一定的局限性：（1）本研究是横断面的研究，未关注到疾病变化过程中脑功能的改变，未来可进一步对疾病进行随访，进行纵向的研究；（2）本研究的样本量较少，可能在一定程度上会限制结果的解释，未来可以扩大样本量进一步论证；（3）免疫抑制剂的使用可能会对结果产生一定的影响。

综上，不同认知功能状态的SLE 病人dALFF值均存在异常，部分差异脑区的dALFF 值在鉴别SLE 病人及不同认知SLE 病人方面表现出较好的诊断效能，SLE 病人dALFF 值与临床数据、神经量表之间具有一定的相关性，提示差异脑区的dALFF值可以作为潜在的识别SLE 病人及监测SLE 病人疾病变化的影像学标志物。