急性创伤后早期脑结构网络小世界属性的磁共振研究

赵纳 孟令惠 张英东 杜国帅 刘红冉 高明龙 任贝贝 刘富荣

精神创伤性事件，又称精神应激事件，包括亲身经历或者目睹他人的死亡、遭受死亡威胁、严重伤害或性暴力等，影响着越来越多的人［1］。精神创伤性事件不仅是诊断创伤后应激障碍（posttraumatic stress disorder，PTSD）的先决条件，还与许多慢性疾病的发病有关，如糖尿病、高血压、心脏疾病等［2］。所以，许多研究关注创伤后脑结构及功能的改变，寻找创伤后干预的生物学表征。但是，目前大部分研究关注的是大脑局部脑区或局部脑网络连接的改变，缺乏从全脑水平大尺度分析脑网络连接的变化。人脑网络具有小世界属性，脑区之间以低耗能的形式进行信息传输，具有高效的全脑和局部信息传递能力［3］。许多神经精神疾病，包括PTSD均发现脑网络的小世界属性遭到破坏［4］。已有研究发现创伤后脑功能网络有向随机化发展的趋势［5］，脑结构网络的小世界属性是否也发生了改变，目前尚不清楚。本研究采用基于弥散张量成像（diffusion tensor imaging，DTI）的图论方法对交通事故受害者进行分析，在全脑水平探讨急性创伤后早期脑结构网络小世界属性的变化，为寻找有效的创伤后早期干预方法提供理论基础。

方法

1. 研究对象

招募2020年11月至2022年3月来自河北医科大学第三医院门诊及住院的交通事故受害者31例（创伤组）和年龄、性别、受教育时间与创伤组相匹配的健康对照者31例（对照组）。创伤组由2名精神科医生使用汉密尔顿焦虑量表（Hamilton anxiety scale，HAMA）进行焦虑测评，使用简明国际神经精神障碍访谈检查表（Mini International Neuropsychiatric Interview，MINI）排除精神疾病。创伤组纳入标准：①年龄大于18岁且小于60岁；②初中或以上文化程度；③右利手；④近1周内亲身经历交通事故，感受到自身生命受到威胁；⑤无头外伤及意识丧失；⑥由精神科医师使用MINI排除精神疾病；⑦无神经系统及其他器质性疾病；⑧一级亲属中无精神疾病病史。对照组纳入标准：①年龄大于18岁且小于60岁；②初中或以上文化程度；③右利手；④未经历严重精神创伤性事件；⑤无脑外伤史；⑥由精神科医师使用MINI排除精神疾病；⑦无神经系统及其他器质性疾病；⑧一级亲属中无精神疾病病史。

排除标准：①严重的躯体疾病，既往神经系统疾病史；②药物及物质滥用史；③女性处于妊娠、哺乳期；④有磁共振检查禁忌证；⑤磁共振检查有器质性病变；⑥磁共振图像质量不符合要求。

本研究得到河北医科大学第三医院伦理委员会的批准，所有受试者均签署知情同意书，并且在同一天内完成临床数据和影像学数据采集。创伤组数据采集时间在经历交通事故后1周内。

2. 研究方法

2.1 影像数据采集

采用SIEMENS Verio 3.0 T 磁共振进行影像数据采集。使用12单元头矩阵线圈。扫描过程中使用降噪耳机或棉球降低噪声，同时使用泡沫软垫固定头部以防止头动。磁共振扫描序列及参数如下：

（1）3D-T1序列：TR=1900 ms，TE=2.26 ms，视野=256 mm×256 mm，层厚1 mm，无间隔，层数176。

（2）DTI序列：TR=12800 ms，TE=85 ms， 视野=220 mm×220 mm，层厚2 mm，无间隔，层数65，b=1000 s/mm2，采集64个方向，1个b0。

为排除颅内器质性病灶，所有受试者均先行颅脑MRI平扫，未发现颅内器质性病变。

2.2 影像数据分析

使用PANDA软件（http：//www.nitrc.org/projects/panda/）进行数据的预处理及网络连接矩阵的建立。①去除头皮；②头动和涡流校正；③采用DTIFIT建立弥散张量模型，获得各向异性分数（fractional anisotropy，FA）图；④采用确定性纤维追踪，使用自动解剖标记（Automated Anatomical Labeling，AAL）90图集，建立全脑白质结构网络。

使用Gretna软件（http：//www.nitrc.org/projects/gretna/）计算脑结构网络属性。

2.3 脑结构网络属性分析

（1）聚类系数（clustering coefficient，Cp）：衡量网络的模块化程度。值越大，说明网络模块化程度越高。

（2）标准聚类系数γ：聚类系数Cp与随机网络对应参数的比值，γ=Cnet/Crand（rand表示随机网络，net表示真实网络）。

（3）最短路径长度（shortest path length，Lp）：衡量网络内部信息的传输。网络通过该路径可以快速的传递信息，节省各种资源。

（4）标准最短路径长度λ：最短路径长度Lp与随机网络对应参数的比值，λ=Lnet/Lrand（rand表示随机网络，net表示真实网络）。

（5）小世界性σ：同一个网络中标准聚类系数与标准最短路径长度的比值。σ=γ/λ。

（6）全局效率（global efficiency，Eg）：衡量网络整体的信息传输能力。

（7）局部效率（local efficiency，Eloc）：衡量网络局部的信息传输效率。

同时满足γ＞1且λ≈1的网络属于小世界网络［3］。

3. 统计学分析

使用SPSS21.0统计软件对2组受试者的性别、年龄、受教育时间等资料进行统计学检验。使用独立样本t检验比较2组的年龄、受教育时间；性别比的比较采用χ2检验。脑结构网络指标使用Gretna软件，采用独立样本t检验进行分析。控制年龄和受教育程度，采用偏相关分析研究HAMA评分与创伤组脑结构网络指标的相关性。上述假设检验显著性阈值设为0.05。

结果

1. 创伤组和对照组的人口学资料

创伤组31例和健康对照组31例被纳入研究，2组之间年龄、性别比、受教育时间相匹配，组间比较差异无统计学意义（P＞0.05）。详见表1。

表1 创伤组和对照组的人口学资料

2. 创伤组脑结构网络属性的改变

创伤组与对照组均满足γ＞1且λ≈1，表明2组受试者的大脑结构网络均具有小世界属性。创伤组的σ值高于对照组，2组间差异具有统计学意义（t=3.037，P=0.004）；创伤组的γ值高于对照组，2组间差异具有统计学意义（t=2.980，P=0.004）。创伤组与对照组的Cp、Lp、λ、Eg、Eloc值间差异无统计学意义（P＞0.05），见表2。此外，创伤组脑结构网络属性未见与焦虑评分相关。

表2 创伤组与对照组脑结构网络属性比较

讨论

本研究应用DTI构建创伤后早期的脑白质结构网络，从全脑尺度出发，采用图论方法，探讨创伤后早期脑白质结构网络的变化。研究结果显示创伤组和对照组的脑白质结构网络均具有小世界属性，创伤组的σ和γ值较对照组升高。

基于弥散磁共振成像和纤维追踪技术构建的脑白质结构网络分析已经广泛应用于各种疾病［6-8］，揭示其脑网络拓扑属性，为进一步理解疾病的发病机制及早期诊断提供了新的线索。与基于静息态fMRI的脑功能网络反映不同脑区之间神经活动在时间上的关联性不同，脑结构网络可直观地反映脑区之间真实的结构连接［9］。脑结构网络和脑功能网络的拓扑属性具有相关性，又有差异性。有研究发现，结构网络比功能网络具有更高的全局效率和局部效率［10］；功能连接较高的脑区，它们之间并不一定存在直接的结构连接［11］。所以，结合多模态成像，全面定量评价脑网络的拓扑属性仍然是当前研究的一个重要方向。

人脑网络是高效的网络系统，它能够将不同的功能进行分化与整合，具有较高的Cp和较小的Lp，即小世界属性，这使得大脑以较低的能耗实现高效的局部和全局水平上的信息传输［9］。σ=γ/λ，衡量网络的小世界特性，其中γ衡量网络局部信息传输能力，λ衡量网络的全局传输能力，同时满足γ＞1且λ≈1的网络属于小世界网络［3］。本研究显示创伤组和对照组的γ＞1且λ≈1，说明其脑白质结构网络均具有小世界属性。创伤组与对照组相比，其σ值和γ值升高，提示创伤组局部信息的处理能力可能有所增强，一定程度上反映了脑网络的防御能力提高。研究表明，脑结构网络可以根据行为和脑功能的需求出现动态变化，尤其是在需要快速应对外部变化的关键时期［9］。创伤暴露者在经历创伤事件后短时间内就会产生痛苦的体验，出现焦虑等症状；同时，创伤相关脑神经环路的功能也会出现改变［12］，所以，此时脑结构网络小世界性的增高，有可能是创伤后早期的一种应激反应，以增强脑网络的防御能力。

但是，本研究的结果与前期脑功能网络的研究结果并不完全一致，Du等［5］研究发现，地震后25天创伤者的脑功能网络也具有小世界性，但较对照者有向随机化发展的趋势。分析其原因可能有如下几点：第一，可能与创伤类型及创伤程度有关，既往研究表明不同的创伤类型及创伤程度引起脑结构及功能的改变不同［13-14］。本研究从医学伦理方面考虑，没有纳入造成严重损伤的车祸受害者，纳入人群创伤程度相对较轻，但Du等纳入的是2008年汶川地震震源区的幸存者，他们亲身经历了8.0级的地震，目睹了亲人或者朋友的死亡，创伤程度很重。第二，可能与磁共振模态有关。采用不同模态的成像技术对大脑网络拓扑属性的分析可能会得到截然不同的结果［9］。例如，有研究报道精神分裂症的脑结构网络与脑功能网络改变就截然相反［15］。不同模态的影像数据反映的脑网络机制不同，功能脑网络根据某一时刻脑活动的同步性构建脑网络，而结构脑网络则反映较稳定的解剖结构。脑结构网络和脑功能网络拓扑属性之间错综复杂的联系还需要进一步研究。

本研究仍然存在着一些不足之处。第一，DTI的空间分辨率明显大于脑白质神经纤维的实际大小，前者是毫米，而后者只有微米大小。第二，脑结构网络构建采用确定性纤维追踪技术，难以重建交叉纤维以及较长的纤维，导致脑区之间部分连接缺失，未来需要更先进的弥散成像技术来提高纤维追踪的准确性。第三，本研究的样本量较少，较大的样本量有助于探讨脑白质结构网络拓扑属性与临床症状之间的关系。第四，采用不同模态的成像技术可能会影响大脑网络拓扑属性的分析结果，未来需要融合多模态成像技术分析来理解神经精神疾病的病理生理机制。

本研究从全脑大尺度出发，基于DTI采用图论方法，发现创伤后早期脑结构网络小世界性提高，加深了对创伤后大脑信息处理模式的理解，为揭示创伤后脑的病理生理机制提供了新的启示。