靜息態功能磁共振不同分析方法在意識障礙中的研究進展

任育秦 郝宇茹 錢麗霞

1）山西醫科大學醫學影像學院，山西 太原 030001 2）山西醫科大學第三醫院（山西白求恩醫院 山西醫學科學院 同濟山西醫院），山西 太原 030032

意識障礙（disorder of consciousness，DOC）是指腦損傷后無法正確認識自身狀態和(或)客觀環境,不能對外界環境刺激做出正確反應的一種病理過程，常見原因包括心臟驟停、創傷性腦損傷（traumatic brain injury，TBI）、腦出血和缺血性腦卒中等［1］。DOC 按不同意識水平主要分為昏迷、植物狀態（vegetative state，VS）［又稱無反應覺醒綜合征（unresponsive wakefulness syndrome，UWS）］及微意識狀態（minimally conscious state，MCS）［2］。腦損傷后患者通常先進入昏迷狀態，隨著意識的逐漸恢復，部分患者進入VS/UWS、MCS或意識混亂狀態?；颊叩哪X損傷程度與后期意識恢復相關，其中VS/UWS的預后較差，MCS恢復意識的概率相對較高［3］。

目前評估DOC 的方法主要有臨床行為評估量表、神經電生理檢查及腦功能成像等［3］。臨床行為評估量表可快速初篩DOC 分型，但通常會因患者的臨床狀態不穩定及臨床醫生的主觀性使評估結果存在一定誤差。神經電生理檢查主要包括誘發電位檢查和腦電圖等，誘發電位檢查結果易受外周器官器質性病變，即視聽覺傳導通路的影響［4］，且空間分辨率較低，通常需結合影像學結果共同評估，腦電圖抗干擾能力較差，容易受到受試者自身狀態及周圍環境的影響［5］，因此存在一定局限性。腦功能成像主要包括功能磁共振、正電子發射斷層技術（positron emission tomography，PET）及功能近紅外光譜（functional near-infrared spectroscopy，FNIRS）等，其中靜息態功能磁共振成像（resting-state functional magnetic resonance imaging, rs-fMRI）能直觀顯示大腦內在功能的廣泛變化，極大促進對DOC 腦區功能變異機制的理解，與FNIRS 相比，rs-fMRI 具有更高的空間分辨率［6］，與結構性病變的整合更好，且比PET 更容易獲得，為探索DOC 患者自發神經活動的變化及進一步研究DOC的發病機制提供了技術支持。

靜息態功能磁共振于1995 年由Biswal 等首次描述，此后被廣泛用于各種神經、精神疾病患者和健康受試者。rs-fMRI是基于血氧水平依賴性（blood oxygenation level dependent，BOLD）信號自發波動的掃描技術，該信號在不同的大腦區域同時發生，而無需受試者執行明確的任務［7］，可探測DOC 患者的殘余意識，有助于決定在損傷后早期繼續或取消維持生命的治療［8］。常見分析方法主要有以下3 種：局部大腦功能分析，包括低頻振幅法（amplitude of low frequency fluctuation，ALFF）和 局 部 一 致 性（regional homogeneity，ReHo）等；全局功能連接分析，包括獨立成分分析（independent component analysis，ICA）及基于種子點的功能連接分析（seed-based correlation analysis，SCA）等；以及基于圖論的腦網絡分析。本文就rs-fMRI 不同分析技術對于DOC 患者相關研究進展進行綜述，以期了解DOC 的神經功能影像學研究進展，為未來研究DOC 發病機制、有效診斷及預后評估提供方向。

1 局部大腦功能分析

1.1 ALFF分析ALFF 分析是通過檢測局部腦區在低頻范圍（0.01～0.1 Hz）內BOLD 信號自發波動強度，進而從能量代謝的角度分析相關腦區神經元振蕩的方法。ALFF 與局部腦區神經活動成正比，升高代表局部腦區的活動增強，降低表明相關腦區神經元的活動強度減弱［9］。宋娟等［10］研究表明，中重度創傷性腦損傷患者ALFF 值減低的腦區主要分布在默認模式網絡（雙側楔前葉、角回）、楔前葉網絡，提示楔前葉功能下降，這可能是導致患者意識障礙及記憶障礙發生的神經基礎。許多涉及rs-fMRI 的分析都涉及靜息狀態網絡（resting-state network，RSN），這是反映大腦功能結構的相關活動區域。RSN的特征是BOLD信號的低頻（0.1 Hz）自發波動［11］。討論最廣泛的RSN 是默認模式網絡 （default mode network, DMN），該網絡的完整性被認為是人類意識的關鍵［12］。Guo 等［13］試圖通過ALFF 方法評估重型顱腦損傷患者的預后，結果顯示，與對照組相比，患者組ALFF 值下降的區域幾乎包括所有DMN 區域，且后扣帶皮層ALFF 值與患者6 個月格拉斯哥預后量表評分呈正相關，進一步表明DMN的ALFF變化與創傷性腦損傷的結局密切相關。

fALFF 是低頻帶寬振幅與全頻帶寬振幅的比值，作為ALFF 的歸一化指標，fALFF 可提供更具體的低頻振蕩現象測量，其特征是抑制腦池中的非特異性信號，進一步增加檢測局部腦區自發性神經活動的特異性和敏感度［14］。Wu 等［15］最近研究顯示，DOC 組右側楔前葉、右側額上回、左側額中回和左側丘腦等區域神經活動顯著減少,表明腦損傷后意識水平的降低可能與丘腦-額葉回路和楔前葉的局部功能受損有關；Spearman 相關分析顯示，右側楔前葉的fALFF 與昏迷恢復量表修訂版（coma recovery scale-revised，CRS-R）的口部運動和運動評分呈正相關，提示該腦區的fALFF 值有潛力成為評估DOC 患者的意識水平或意識受損嚴重程度的影像學標志物。Yu 等［16］采用fALFF 和動態fALFF 方法分析顯示，內側前額葉、楔前葉、左角回和右中扣帶回存在顯著組間差異，動態fALFF 分析顯示出更廣泛的異常腦區，包括右額下回、右角回、左額上回和左枕中回，健康對照組諸腦區的動態變化顯著低于VS/UWS 和MCS 組，但在兩個DOC 亞組之間未發現差異。最新一項研究發現，在所有DOC 患者中觀察到DMN、顯著網絡（salience network，SN）和執行控制網絡（executive-control network，ECN）中fALFF降低，且隨DOC的臨床表現從MCS惡化到VS/UWS，背側DMN、SN 和左側ECN 的fALFF 顯著降低，單因素方差分析顯示背側DMN 在其中起重要作用，進一步證實DMN 的完整性對維持意識的重要性。此外，在所有DOC患者中，左側ECN的fALFF與CRS-R總分之間存在正相關關系［17］。以上研究結果有助于更好了解DOC 患者局部大腦活動的潛在神經機制，這些變化可進一步集成到基于意識狀態神經特征的未來診斷工具中，以期為DOC 的診治提供更有效的信息。ALFF 和fALFF 方法的優點在于分析簡單，結果易解釋，且在長時間、多次數分析過程中具有穩定結果，是探索DOC患者殘余意識的有效手段。

盡管大多數ALFF/fALFF 研究集中于經典頻段（0.01～0.08 Hz），但也有部分研究報道了另外4 個較 窄 的 頻 段［18］：slow-2（0.198～0.25 Hz）、slow-3（0.073～0.198 Hz）、slow-4（0.027～0.073 Hz）和slow-5（0.01～0.027 Hz）。不同頻段下的自發低頻波動可能代表不同的神經源，其中slow-4和slow-5頻段下的神經振蕩與灰質信號的相關性最密切［19］。到目前為止，只有少數fMRI 研究對DOC 的頻率依賴性分析進行了檢查。一項對獲得性腦損傷患者的縱向研究顯示，伴隨意識恢復的局部神經活動的改變發生在slow-4 頻段［20］。Yu 等［16］通過亞頻率分析顯示slow-4 的組間差異主要發生在內部意識網絡，而slow-5 的組間差異主要發生在外部意識網絡，兩組之間無重疊區域，提示DMN 存在潛在的頻率依賴性改變。在不同意識水平的患者中，自發性局部腦活動是否存在頻率依賴性效應仍有待闡明。

1.2 ReHo分析ReHo 分析是基于體素的度量，通過計算BOLD 時間序列的肯德爾和諧系數表示某一體素與其鄰近體素的相似性，反映臨近腦區神經活動狀態的一致性［21］。ReHo 值越高，局部神經元活動的時間序列越一致，ReHo 值降低表明局部腦區活動在時間序列上表現為相對無序狀態。

研究表明MCS 和VS/UWS 患者在后扣帶回皮質、內側前額葉皮質和雙側額頂顳皮質等廣泛的大腦區域內表現出ReHo 值降低［22］，意味著MCS 和VS/UWS 患者內部和外部意識網絡的區域連通性受到廣泛損害。此外，在VS/UWS 患者中觀察到昏迷恢復量表總分與左楔前葉ReHo 降低之間呈正相關。楔前葉是DMN 中的一個關鍵區域，與維持意識的高級功能密切相關，但在MCS 患者中未發現線性趨勢。陳偉觀等［23］通過對嚴重腦損傷后不同意識水平患者進行ReHo 分析，結果表明，與VS/UWS患者相比，更高水平的DOC 患者表現出優勢半球、左側島葉及小腦等區域的功能差異，提示該腦區可能是區分不同意識水平患者的核心腦區。異常ReHo 可能與相應腦區之間自發神經活動的不平衡以及神經元破壞相關，表明對應腦區功能受損。朱希等［24］采用ReHo 方法分析重復經顱磁刺激對嚴重DOC 患者的臨床及神經影像學變化，結果顯示實驗組在重復經顱磁刺激治療后ReHo 值升高的腦區包括頂葉、前額葉，進一步證明可在一定程度上通過相應腦區ReHo 值的變化間接反映腦損傷患者的恢復情況。同ALFF 方法一樣，ReHo 方法也具有很高的可重復性，但受制于本身局限性，無法探究遠程腦區功能的改變。

2 全局功能連接分析

腦功能連接是通過計算不同腦區的BOLD 信號在時間序列上的相關性，進一步體現對應腦區之間功能連接強度的方法，分析方法包括基于種子點的功能連接分析和獨立成分分析（independent components analysis,ICA）?；诜N子點的功能連接分析通過測定某種子點與其他體素之間的BOLD系數，反映各腦區之間功能連接的程度；獨立成分分析通過解析BOLD 信號分離出多個空間獨立的功能網絡，每個獨立網絡內具有同步的BOLD 活動，網絡之間亦具有時間上的相關性［25］。

Amiri 等［26］使用rs-fMRI 評估急性DOC 患者的殘余意識，結果表明，與MCS 患者相比，UWS 患者在入組和出院時均表現出DMN 內連接降低及網絡間連接增強的特征，提示兩者的組合可能是急性DOC患者，尤其UWS患者的突出特征。Medina等［27］采用獨立成分分析和基于種子點的分析表明，在慢性DOC 患者隊列中VS/UWS 的感覺運動網絡、視覺網絡及聽覺網絡等低階網絡數量明顯少于MCS 患者，且各網絡中的rs-fMRI 活性顯著降低，與Kirsch等［28］的研究結果基本一致。另外，該研究通過Spearman 相關分析得出視覺網絡連接活性與臨床視覺功能顯著相關，表明視覺領域的反應類型和程度與視覺網絡的完整性相關［27］。ICA 能提取受試者所有可檢測的網絡，且可在無任何先驗假設的情況下進行，可重復性相對較高。

Threlkeld 等［12］基 于rs-fMRI 采 用 種 子 法 分 析DOC 患者的功能連接，縱向研究患者意識恢復期間DMN 的動態變化，結果表明重度TBI 導致的DOC 患者發病初期DMN 相關性和反相關性都被破壞，然后隨著意識水平的提高依次恢復正常。Zhang 等［29］研究了嚴重創傷性腦損傷（severe traumatic brain injury，sTBI）和健康對照組之間以及清醒和昏迷組之間的功能連接差異，結果表明DOC 患者雙側丘腦和全腦之間的功能連接顯著中斷，在sTBI 后6 個月時，持續清醒的昏迷患者與最終不清醒的昏迷患者之間雙側丘腦至全腦的功能連接強度也顯著不同，表明丘腦與DOC 的發生和預后密切相關［30］。有學者比較了DMN、ECN 及DMN 與ECN 之間的功能連接在預測sTBI 患者意識恢復方面的能力，結果顯示DMN 在出現創傷性昏迷和6 個月后覺醒的預測中比ECN 和DMN-ECN 相互作用起更突出的作用，強調了DMN 在意識恢復中的重要性［31］。有證據表明動態分析揭示了大腦活動的時間變異性，可為神經和精神疾病的機制提供新的見解。Cao 等［32］最近一項研究發現，DOC 患者的感覺和軀體運動網絡表現出動態功能連接降低。此外，這些異常動態動能連接的特性可用于預測CRS-R 評分，以上研究證明功能磁共振成像在評估DOC 患者的皮質功能方面的臨床實用性，一定程度上提高了對靜息狀態網絡恢復機制的了解。種子點分析的主要優點是計算簡單、結果直觀，但分析結果依賴于感興趣區的選擇，當改變種子位置時，功能連通性分析的結果可能發生相應變化，這使其易受個人主觀性的影響。

3 基于圖論的腦功能分析方法

靜息態功能網絡的圖論分析可量化大腦連接的全局和局部模式，圖論節點代表大腦區域，而邊界代表功能連接，對應于相應腦區域之間BOLD 活動的時間相關性大?。?3］，通過檢測神經網絡的局部和全局組織，為分析大腦網絡的拓撲提供理論框架，已被廣泛用于檢查復雜網絡的性質，從腦網絡視角研究腦功能變化，如小世界性、模塊化以及度中心性（degree centrality，DC）等。

基于rs-fMRI 數據，度中心性反映了一個體素與整個大腦中所有其他體素之間的連接強度［34］，體現該體素在腦網絡中的重要性，DC 值越高，則該體素在腦網絡中越重要。研究顯示，與有意識和微意識狀態組相比，無意識狀態患者的輔助運動區、前扣帶回皮層、雙側緣上回和左側顳中回的度中心性降低［35］，此前研究中這5 個區域在健康意識大腦中都顯示出高度的中心性［36］，具有高度中心性的區域可實現有效溝通，從而在全腦范圍內進行信息整合。因此，無意識期間這些區域度中心性的降低可能表明其在大腦全腦功能網絡中起支持意識的作用。意識的恢復可能與可恢復的無意識狀態下皮質中樞的完整性有關，尤其楔前葉。Wu 等［37］通過圖論分析UWS 患者意識恢復與腦功能的關系，結果表明，與未恢復意識UWS 患者相比，意識恢復者的楔前葉、左頂下小葉、左額下回和左額中回等區域DC 值較高，表明這些皮質樞紐區域有潛力作為預測DOC 患者意識恢復的神經影像學標志物。Julia 等［38］首次采用基于rs-fMRI 的圖論分析研究DOC 患者的腦網絡特性，結果表明，與健康人相比，DOC 患者全局腦網絡的模塊性降低，表明分離和整合之間的最佳平衡受到干擾，這種平衡對于人類大腦網絡的高水平功能至關重要［39］。此外，在MCS 和UWS 之間，頂葉內側區域的局部效率有顯著差異?；趫D論方法的分析，表明腦網絡改變與意識水平的關系，為進一步探究DOC 的發病機制提供新的認識，但目前大多數仍處于描述性研究，部分結果難以通過現有發病原理解釋，未來需進一步探索。

4 總結與展望

盡管多項研究表明了rs-fMRI 在DOC 患者中的應用價值，但目前仍無能準確預測DOC 患者結果的合適和可靠方案，這是未來研究DOC 功能成像的關鍵目標之一?；趓s-fMRI 的腦功能不同分析方法已廣泛應用于DOC 患者，不同的分析方法之間互補，與單獨應用一種方法相比，將多種方法應用于同一數據集可能會產生更好的結果。此外，將功能磁共振成像與電生理檢查、臨床行為量表結合運用，能更準確地輔助診斷及評估預后，為患者提供更優質的醫療幫助。