人脑是自然界中最复杂的系统之一 。 现实生活中 ， 许多复杂系统都可以建模成一种复杂网络进行分析 ， 网络研究的方法被深度应用在包括神经科学研究在内的多个领域当中 。 复杂人脑网络的定量分析主要基于图论 ， 是研究网络中不同节点、不同连边以及网络的整体特性的重要手段 。
随着磁共振技术在神经科学中的应用 ， 越来越多研究发现 ， 不同脑区间不但存在结构连接（Structural connectivity, SC） ， 在任务状态甚至静息状态下也存在功能连接 。 功能连接（Functional connectivity, FC）被具体定义为两段不同脑区血氧水平依赖（Blood oxygen level dependent, BOLD）序列在时间维度上的相关程度 。 随着神经成像技术以及多模态成像分析手段的进步 ， FC和SC的结合为我们在神经疾病中的研究提供了更多优势 。
Neuroscience Bulletin在2021年第3期以封面文章发表了天津医科大学总医院医学影像科张敬教授团队题为“Selective Aberrant Functional-Structural Coupling of Multiscale Brain Networks in Subcortical Vascular Mild Cognitive Impairment”的原创研究论文 。
该文章从脑功能（FC）与脑结构（SC）连接一致性关系的视角为我们理解皮层下血管性轻度认知障碍（subcortical vascular mild cognitive impairment ， svMCI）的神经基础提供了一个全新的角度 。
封面中 ， 带有碎片的人脑马赛克轮廓代表了一位患有svMCI的老年患者 ， 其血管病因通过脂肪斑块阻塞脑血管来说明 。 流线和回路分别代表左右半球的结构连接和功能连接 。 蓝色突出显示的部分表明其中的模块化功能结构耦合被破坏 。
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血管性痴呆（Vasculardementia, VaD）是指由脑供血减少或阻断导致脑组织破坏,从而引起的严重认知功能障碍 ， 也称为重度血管性认知障碍（Vascular cognitive impairment, VCI） 。
VaD是继阿尔茨海默病之后老年患者的第二大常见痴呆原因 ， 严重危害人类健康 。 研究证实 ， svMCI是VaD的重要前期阶段 ， 此阶段患者认知障碍程度轻 ， 并且具有可逆转性 ， 意味着如果在这个阶段进行医疗干预 ， 将有助于延缓患者进展为不可逆的VaD 。 然而目前对于svMCI的发病机理尚不清楚 。 因此 ， 通过明确svMCI的神经病理学机制 ， 可以为临床上防治VaD提供新的策略 。
研究人员通过采集静息态功能磁共振成像（Functional magnetic resonance imaging, fMRI）和扩散张量成像（Diffusion tensor imaging, DTI）分别构建脑功能和结构网络 ， 并在功能网络内划分模块结构（图1） 。 本研究采用图论作为评估数据间相互联系的方法 。 图论已被广泛应用于脑影像数据度量脑的结构和功能连接 。 基于图论对脑网络进一步分析实现了从网络及信息处理的角度来试图解释神经元的活动及阐明其潜在的病生理过程 。
已有研究发现svMCI患者部分网络属性发生改变并与认知功能受损相关 。 但目前svMCI相关的脑网络研究还主要集中在单模态网络研究 ， svMCI患者脑功能与结构连接是如何相互作用、是如何改变尚不得而知 。 因此 ， 研究团队通过功能-结构（Functional-structural, F-S）连接耦合这一概念拟合脑功能与结构连接的一致性关系 ， 对此问题展开研究 。
已有研究表明 ， 人脑是一个通过特定连接模式同时实现功能整合和相对独立的复杂网络 。 前人研究发现 ， 全脑网络主要与人脑的功能整合相关；而模块结构是内部连接紧密的子网络 ， 主要与已知几个特定的功能相对应 。 因此 ， 研究团队从全脑网络水平和模块结构水平进行多尺度网络分析探究svMCI患者的F-S连接耦合变化 ， 进而试图阐明其神经基础 。
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【血管|NB第3期：全新视角解读血管性轻度认知障碍机制】图1. A 左右大脑半球各模块对应脑区 ， circos图中央灰色和橙色的柱分别表示svMCI患者组和正常对照组功能网络中每个脑区的平均连接强度；B以Schaefer-300为模板分别构建脑功能和结构网络（Schaefer et al., 2018. Cereb Cortex）；C依据Yeo等提出的7个网络定义模块结构（Yeo et al., 2011. J Neurophysiol）；D7个模块结构在大脑中的分布
研究发现 ， 与正常对照组相比 ， svMCI患者组的脑F-S连接耦合在背侧注意模块显著增加 ， 而在腹侧注意模块显著降低（图2）；而在全脑网络水平svMCI患者组的脑F-S连接耦合无显著改变 。 这些数据表明svMCI患者在模块水平脑F-S连接的一致性关系发生改变 。
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图2.多尺度脑网络F-S连接耦合分析小提琴图显示了模块和全脑网络F-S连接耦合的密度分布 ， 与正常对照组相比 ， svMCI患者组脑F-S连接耦合在背侧注意模块显著增加（P = 0.0308 ， FDR校正） ， 而在腹侧注意模块显著降低（P = 0.0364 ， FDR校正）；而在全脑网络 ， svMCI脑F-S连接耦合与正常对照组无显著差异 。基于上述初步结果 ， 研究团队进一步探究了模块内部及模块间的连接强度改变情况：svMCI患者组的功能网络中视觉、躯体运动、背侧注意模块内部（图3）及视觉、躯体运动、背侧注意、腹侧注意、额顶控制模块之间的连接强度显著降低 ， 而结构网络中的模块内部及模块间连接强度均未受损 。
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图3. 功能网络模块内连接强度小提琴图显示功能网络中模块内连接强度的密度分布 ， svMCI患者功能网络中模块内连接强度在视觉（P = 0.0245 ， FDR校正）、躯体运动（P = 0.0347 ， FDR校正）及背侧注意（P = 0.0464 ， FDR校正）模块显著降低 。
综上所述 ， 本研究表明模块水平脑F-S连接的一致性关系的改变有助于进一步阐明svMCI潜在的神经病理学机制 。
J Ma, Liu F, Yang B, Xue K, Wang P, Zhou J, et al. Selective Aberrant Functional–Structural Coupling ofMultiscale Brain Networks in Subcortical Vascular Mild Cognitive Impairment. Neurosci Bull 2021. 37: 287-297.
本文来源于神经科学通 。
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