早发型及晚发型老年抑郁症患者多模态脑网络特征分析及其认知障碍的神经影像学机制研究

来源 :南方医科大学 | 被引量 : 2次 | 上传用户:lqzhou
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背景根据发病年龄的不同老年抑郁症(late life depression,LLD)可以分为早发型老年抑郁(early onset depression,EOD)以及晚发型老年抑郁(late onset depression,LOD)。EOD及LOD存在不同的发病机制却有相似的临床症状,目前认为EOD可能由家族史及应激事件所致,而LOD的发病与躯体疾病及神经变性疾病有关,且后者具有更为严重的认知功能障碍,同时LOD转化为AD的风险更大。所以了解EOD及LOD之间大脑结构、功能特征的异同可以帮助我们了解其疾病的发病过程以及其认知障碍的神经机制,有助于早期防治AD的发生。目的探索EOD及LOD在大脑功能、结构上的特征以及其认知障碍的神经影像学机制。方法本研究纳入50名LLD患者(其中EOD 15名,LOD 35名),50健康对照(Health control,HC),采用多模态核磁共振脑网络的方法,分析EOD及LOD患者的rich-club属性、模块化程度以及默认模式网络(default mode network,DMN)的局部网络属性,本研究分为三部分进行研究。第一部分:通过构建EOD及LOD的基于AAL90图谱的白质网络并进行rich-club分析,应用AHCOVA比较EOD、LOD及HC之间rich-club组织形式的差异。第二部分:基于rich-club的结果我们推测LLD患者可能存在模块化的异常,因此我们构建基于Granger因果分析的功能网络,并进行模块化分析,应用AHCOVA比较三组被试模块化程度的异同。第三部分:最后基于模块化的结果,我们推测LOD的DMN损害可能为其认知功能障碍的基础,为此我们利用功能网络、灰质体积结构共变网络以及白质网络分析三组被试DMN的结构及功能特征。通过图论计算其网络效率,利用AHCOVA分析其网络特征在三组之间的差异;通过Pearson相关系数与线性回归检验DMN网络属性与认知功能、海马分区体积之间的相互关系。结果第一部分:与HC相比EOD及LOD患者均出现白质纤维网络rich-club属性的损伤(P=0.000207)。其中LOD患者白质网络的全局属性与其信息处理速度相关(P均<0.05)。同时rich-club作为模块间信息整合的中心,其损害提示大脑功能模块化的异常。第二部分:Granger功能网络提示在三组被试中EOD出现功能模块化的异常(P=0.013),同时LLD组内出现DMN网络的异常激活(P=0.033)。其中LOD患者功能网络中DMN激活程度越大,信息处理速度越慢(beta=-0.078;P=0.042)。提示LOD的DMN损害可能为其认知功能障碍的影像学基础。第三部分:在DMN的局部网络中,LOD的功能连接较HC增强(P=0.003),同时结构共变网络提示与EOD相比LOD的灰质区域性改变较为明显(?=0.067)。LOD的DMN白质网络中右下颞叶的节点连接强度是信息处理速度的影响因素(beta=15.715;P=0.012)。同时EOD组内DMN的白质网络中的Eloc是其记忆功能及信息处理速度的影响因素(beta=172.441;P = 0.014及beta=87.417;P = 0.047)。最后我们发现左侧海马沟与右侧CA2-3与DMN白质网络、TI Granger功能网络的连接效率有关(beta=17.883;P=0.012 及 beta=0.427;P=0.041)。结论本研究发现EOD及LOD均出现白质网络rich-club组织形式上的损害,而EOD的大脑功能模块化损害较重,同时LOD的信息处理速度下降与其DMN的高激活有关;而对DMN进行进一步研究发现LOD的认知障碍由DMN的右下颞叶白质损害所致为主。
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