中晚期早產兒腦自發(fā)BOLD信號頻率特點及其靜息態(tài)功能網絡的研究.pdf

1、背景：中晚期早產(moderate and late preterm, MLPT)新生兒指的是出生孕周大于等于32周,小于37周的早產新生兒。2010年世界上大約14,900,000個早產兒出生,而MLPT新生兒超過了80％。雖然MLPT新生兒只差幾周就足月，但是相對于足月兒，他們仍有更低的腦重量，較差的皮層折疊和腦回化，更少的髓鞘化白質。即使到了校正足月時，MLPT新生兒仍然存在與足月兒不一致的腦白質微結構，腦大小和皮層灰質體積。這些

2、發(fā)現(xiàn)說明近足月的最后幾周對腦的生長發(fā)育是至關重要的。當前的臨床研究發(fā)現(xiàn)，相對于足月新生兒，MLPT新生兒仍存在較高的神經系統(tǒng)發(fā)育延遲、認知缺陷和行為問題的發(fā)生率，而且這些疾病的發(fā)生可能與靜息態(tài)功能網絡的異常相關。對MLPT新生兒腦功能特點的研究，既可以了解這一時期正常腦的發(fā)育軌跡，又可以探索早產對腦發(fā)育的一些影響。
　　當前，以血氧水平依賴（blood oxygenation level–dependent,BOLD）成像技術為基

3、礎的功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging,fMRI），由于其無創(chuàng)、高空間分辨率等優(yōu)點而被廣泛應用于腦神經科學的基礎與臨床研究。尤其是，自然睡眠狀態(tài)下的靜息態(tài)功能磁共振（resting-state functional magnetic resonance imaging,rs-fMRI）可以作為良好的生物學指標來研究新生兒及嬰兒的腦發(fā)育和腦損傷。
　　本課題主要是將先進的rs-

4、fMRI研究技術應用于MLPT新生兒，對其BOLD信號頻率特點、常見靜息態(tài)功能網絡的效應連接模式以及復雜功能網絡的小世界屬性進行了較為系統(tǒng)地探索性研究。
　　材料與方法：
　　1.被試：我們招募了129個新生兒，包括71個MLPT新生兒和58個足月兒，出生于2013～2014年，全部來源于第三軍醫(yī)大學大坪醫(yī)院兒科。通過納入標準和排除標準，最終得到了用于本課題研究的26個MLPT新生兒和35個足月兒的合格被試。
　　2.

5、數據采集及Rs-fMRI數據預處理：
　　所有的MR掃描都在3.0T西門子磁共振儀上進行。Rs-fMRI數據采用的是T2*加權的平面回波序列(EPI)(TR/TE:2000ms/30ms,視野[FOV]=220×220mm2,矩陣[matrix size]=64×64,33層,層厚3.0mm,分辨率:3.4×3.4×3.0mm3)。每個被試收集了8分鐘240個時間點的靜息態(tài)數據。Rs-fMRI數據預處理運用開源性的軟件包 AFNI

6、(http://afni.nimh.nih.gov/afni/)和 SPM8(http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm8/)進行處理。
　　3.MLPT新生兒頻率特點的研究方法：
　　我們聯(lián)合應用rs-fMRI和低頻振幅(amplitude of low-frequency fluctuations,ALFF)方法檢查了26個MLPT新生兒和35個足月兒腦自發(fā)BOLD信號的頻

7、率特點。根據各頻段的生理意義，我們分析了slow-4(0.027–0.073 Hz)和slow-5(0.01–0.027Hz)兩個頻段。統(tǒng)計分析：為了決定組（MLPT新生兒和足月兒）、頻段（slow-4和slow-5）以及兩者ALFF的交互效應，我們進行了兩因素的重復設計的方差分析，并運用軟件SPM8(http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm8/)計算。每個被試的ALFF值應用部分因子設

8、計建模，MLPT新生兒和足月兒作為組因素，即組間因子，slow-4和slow-5作為重復測量方法。當主效應和交互效應有統(tǒng)計意義時，進一步進行了事后T檢驗。主效應和交互效應分別用family-wise error(FWE,P<0.05)和 topological false discovery rate(topo-FDR,P<0.01)校正。
　　4.MLPT新生兒常見靜息態(tài)功能網絡的效應連接研究方法：
　　我們首先用獨立成分

9、分析（independent component analysis,ICA）在26個MLPT新生兒和35個健康足月兒腦中分離出了7個常見靜息態(tài)功能網絡(resting state network,RSN)，包括：視覺網絡、默認網絡、感覺運動網絡、聽覺網絡、突顯網絡、左側額頂網絡以及右側額頂網絡，然后對這兩組新生兒的這些網絡分別執(zhí)行了多元格蘭杰因果分析（multivariate Granger causality analysis,mGC

10、A）。兩組預處理完的數據分別在組ICA分析工具包GIFT(http://icatb.sourceforge.net/,version1.3h)進行了組ICA分析。統(tǒng)計分析：所有的量化統(tǒng)計分析均用IBM SPSS Statistics for Windows, version21.0(IBM Corp.,Armonk,NY, USA)執(zhí)行。計量資料用雙樣本T檢驗，計數資料用卡方檢驗比較；P<0.05考慮具有統(tǒng)計學意義。
　　5.ML

11、PT新生兒復雜靜息態(tài)功能網絡的小世界屬性研究方法：
　　我們運用圖論技術(graph theoretic techniques)分別構建了26個MLPT新生兒和35個足月兒基于Shi等人的90個皮層和亞皮層區(qū)[30]的靜息態(tài)功能網絡圖。分析了基于這90個區(qū)域的網絡小世界屬性（small-world properties）、節(jié)點度中心（degree hubs）、介數中心（betweenness hubs）、模塊化結構(modules

12、)，并構建了這90個區(qū)域的無向網絡連接圖(undirected connectivity graph)。網絡屬性參數計算通過腦連接工具包 GRETNA(www.nitrc.org/frs/down load.php/5534/gretna.zip)實現(xiàn)。網絡連接圖通過Brainnet Viewer軟件（www.nitrc.org/projects/bnv/）呈現(xiàn)。統(tǒng)計分析：所有網絡參數的量化統(tǒng)計均用one-way ANOVA執(zhí)行，P<0

13、.01，Bonferroni校正，考慮具有統(tǒng)計學意義；進一步的MLPT新生兒和足月兒的兩組比較采用Post-hoc t-tests, p<0.01,Bonferroni校正，考慮具有統(tǒng)計學意義。
　　結果：
　　1.MLPT新生兒頻率分析結果：
　　研究表明兩頻段的ALFF差異主要在原始感覺運動區(qū)，很小程度的分布在聯(lián)合皮層區(qū)和亞皮層區(qū)。相對于足月兒，MLPT新生兒展示了明顯的神經活動差異區(qū)主要在原始感覺運動皮層、額眶回

14、、后扣帶回/楔前葉。另外，頻段和組的交互效應主要在原始體感皮層區(qū)。這些原始感覺運動區(qū)被認為是新生兒期腦網絡的節(jié)點中心(hubs)，也就是網絡的網關結構。
　　2.MLPT新生兒常見靜息態(tài)功能網絡的效應連接分析結果：
　　研究發(fā)現(xiàn)兩組新生兒都展示了與成人類似的七個網絡的拓撲結構；但MLPT新生兒展示了與足月兒不一致的網絡間的效應連接模式以及較低的因果交互作用。特別是，在MLPT新生兒和足月兒均存在DMN-SN-SMN的環(huán)狀連接

15、，而在足月兒同時出現(xiàn)了DMN-AN-SMN的環(huán)狀連接。7個網絡的度分析結果示兩組的度分布差異無統(tǒng)計學意義。MLPT新生兒僅識別出SMN為節(jié)點hub，而足月兒存在SMN和DMN兩個hubs。
　　3.MLPT新生兒復雜靜息態(tài)功能網絡的小世界屬性分析結果：
　　網絡分析揭示了兩組新生兒都存在高效的、經濟的小世界拓撲結構：稠密的局部區(qū)域連接、稀疏而良好整合的遠連接；小世界指數均大于1；全局和局部效率高于網絡成本。進一步的網絡節(jié)點度

16、和介數分析表明某些區(qū)域與別的區(qū)域連接更好，具有modules和hubs的特性。與足月兒相比，MLPT新生兒的小世界指數、全局效率和局部效率均低于足月兒，且有少許不一樣的modules和hubs分布。
　　結論：
　　MLPT新生兒自發(fā)BOLD信號頻率研究揭示了MLPT新生兒和足月新生兒的自發(fā)BOLD信號的頻率差異主要在原始感覺運動區(qū)，有助于我們進一步理解MLPT新生兒自發(fā)腦節(jié)律的區(qū)域性變化。MLPT新生兒常見靜息態(tài)功能網絡的

17、效應連接研究探測了MLPT新生兒和足月兒靜息態(tài)網絡間可能存在的效應連接模式，為進一步了解兩組新生兒出生早期靜息態(tài)網絡間的動態(tài)關系以及內在神經環(huán)路提供了新的視角。MLPT新生兒復雜靜息態(tài)功能網絡的小世界屬性研究進一步證實了 MLPT新生兒和足月兒腦網絡均具有經濟而高效的小世界屬性，且MLPT新生兒功能網絡的信息傳輸能力較足月兒仍不成熟，這些發(fā)現(xiàn)有助于我們認識這些新生兒腦內在功能網絡的協(xié)調活動，客觀評價新生兒腦功能網絡的成熟。另外，Modu