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Human Brain Mapping:广泛性焦虑症患者低频振幅ALFF的动态变化

2025-05-24来自:本站整理
广泛性焦虑症(GAD)是一种常见的心理疾病,其特征是对日常生活或潜在事件的持续担忧。患者通常会出现疲劳、烦躁、睡眠障碍等身心症状。GAD的发病率较高,且治疗后的症状缓解较慢,因此阐明其病理机制对于治疗方法的开发具有重要意义。

之前的研究主要使用功能磁共振成像技术来研究GAD患者的大脑功能异常,但这些研究大多假设扫描期间大脑活动是静止不变的。然而,越来越多的研究表明,大脑活动是动态变化的。了解大脑动力学有助于加深对疾病大脑的理解,提高脑疾病的诊断精度。目前,大部分研究集中在使用功能连接的方法研究脑区之间的重复连接模式,而对局部脑活动的研究相对较少。因此,GAD患者是否表现出异常的动态局部脑活动尚不清楚,识别此类异常将有助于我们理解GAD的神经病理学机制。

低频振幅(ALFF)是衡量局部大脑活动的有效方法。近期,电子科技大学的研究团队提出使用ALFF结合滑动窗方法对GAD患者的动态局部脑活动进行研究,并在《Human Brain Mapping》上发表了相关论文。本文对该论文进行了解读。

##方法##

1. 被试

该研究招募了56名GAD患者和55名正常对照,两组样本在年龄、性别、教育年限等方面相匹配。

2. 数据采集

使用3T GE DISCOVERY MR750扫描仪进行fMRI数据的采集,要求被试在采集期间保持清醒,不进行任何思考活动。

3. 数据预处理

使用DPABI工具箱对数据进行预处理,包括去除不稳定因素、时间校正、头动校正、归一化、平滑、去趋势、回归干扰参数等。

4. 动态低频振幅分析

使用DynamicBC工具箱评估每个患者的动态低频振幅(dALFF),并根据之前研究设置时间窗长度和步长,计算每个样本的dALFF变异性。

5. 统计分析

使用双样本t检验评估患者组和对照组的dALFF变异性差异,并进行FDR校正。

6. 多元模式分析

使用脑区水平的多元模式分析测试异常dALFF与异常sALFF对两组样本的分类能力,并使用留一交叉验证法进行分类。

7. 药物信息评估

计算每个患者的药物负荷指数,以反映所用药物的剂量。

8. 临床相关分析

计算dALFF脑区中平均dALFF变异性值及sALFF脑区中平均sALFF值与汉密尔顿焦虑量表(HAMA)得分的皮尔森相关系数。

9. 验证分析

使用不同的窗长重新计算之前的结果,以验证窗长对结果的影响。

##结果##

1. dALFF变异性与sALFF分析结果

患者组与对照组显示出相似的dALFF变异性分布,GAD患者在多个脑区表现出dALFF变异性的增加。

2. 多元模式分析结果

使用dALFF变异性作为特征进行分类,分类精度、灵敏度和特异性较高。

3. 相关分析结果

患者右侧纹状体的异常dALFF变异性与HAMA得分显示出正相关。

4. 验证分析结果

窗长改变为30TR或80TR时,研究结果与窗长为50TR时相似。

##讨论##

这项研究首次使用新的dALFF方法研究GAD患者局部大脑活动的时间变异性,发现患者在海马、丘脑、纹状体、梭状体及广泛的额顶叶皮层中显示出dALFF变异性的增加。相对于使用sALFF作为特征,使用dALFF变异性作为特征进行分类可以获得更高的分类精度。此外,纹状体dALFF变异性的异常与患者症状的严重程度相关。

##总结##

总之,GAD患者在设计执行、情感和社交功能的脑区表现出dALFF变异性的增加。dALFF变异性的异常与GAD的症状相关,能够用以分类GAD患者与正常对照,并且相对于使用sALFF作为特征,使用dALFF变异性作为特征进行分类可以获得更高的分类精度。这项研究从动态局部脑活动的角度为GAD的脑功能障碍提供了新的见解,强调了dALFF变异性在理解GAD的神经病理机制和指导疾病诊断方面的重要作用。

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