Radiology:健康成人静息状态的功能MRI成像

2022-10-18 shaosai MedSci原创

与衰老相关的内在网络改变显示出与网络发展相一致的模式,这被称为 "后进先出 "理论。该理论认为,大脑发育从PSN转移到高阶认知控制网络,但健康的衰老从高阶认知网络开始并保持相对完整的主要功能。

以往的静息态功能磁共振(rsfMRI)研究一致表明,年轻和年老的健康个体显示出不同的内在功能连接模式,这种差异可能介导了衰老对认知功能的负面影响。初级感觉网络(PSN)在初级信息处理中起着关键作用,而注意力网络(AN)、额叶网络(FPN)、默认模式网络(DMN)和边缘网络等网络在高阶认知控制功能中起着关键作用。与衰老相关的内在网络改变显示出与网络发展相一致的模式,这被称为 "后进先出 "理论。该理论认为,大脑发育从PSN转移到高阶认知控制网络,但健康的衰老从高阶认知网络开始并保持相对完整的主要功能。"后进先出 "理论认为,PSN和高阶认知网络随着年龄的增长呈现出不同的变化。

除了隔离之外,内在网络在具体的认知控制任务中也是极其整合的。一个有代表性的整合是DMN和AN之间的负相关关系。为了在目标导向的任务中表现得更好,大脑可能会整合DMN和AN来完成外部目标导向的注意力和内部心智过程之间的竞争过程。一项关于衰老的研究表明,DMN-AN的负相关程度较小,这可能会诱发工作记忆的障碍。

此外,FPN作为认知控制的一个关键开关节点,能够调节DMN和AN之间的相互作用,具有年龄敏感的特点。这就提出了一个问题:DMN、AN和FPN之间的网络相互作用如何在成人的一生中发生时间性变化。

近日,发表Radiology杂志的一项研究通过量化激活水平和用rsfMRI获得明确的CAPs定义,来促进临床进一步解释复杂的衰老过程中的动态脑网络变化。

项回顾性研究中(2010年10月-2013年9月)检索的剑桥大学老龄化和神经科学中心(Cam-CAN)数据库中的健康参与者的rsfMRI数据用来通过应用单卷的时间聚类分析生成CAP。然后进行空间聚类分析,以捕捉初级感觉网络和高阶认知网络(包括默认模式网络[DMN]、注意网络[AN]和额叶网络[FPN])内部或之间的动态共激活和失激活。动态指标和年龄之间的线性关系用Spearman偏相关来显示。

共有614名参与者(平均年龄,54岁±18[SD];311名女性)被纳入评估,年龄范围从18岁到88岁。CAPs(Spearman相关性:r = -0.98,P < .001)与衰老的共激活(部分相关性:r = -0.17,P < .001)和失激活(部分相关性:r = 0.216,P < .001)存在负相关关系。以DMN和AN之间的负相关模式为特征的CAPs,随着年龄的增长发生(部分相关:r = 0.14,P = .003)和停留(部分相关:r = 0.10,P = .04)更多。此外,随着年龄的增长,AN和DMN CAP更多地过渡到AN和FPN CAP(部分相关:r = 0.17,P < .001)。


图 团体功能共激活模式(CAPs)。(A) 六个CAPs的Z评分。每行显示一对CAPs,中间显示Spear-man相关的r值。A=注意网络,D=默认模式网络,F=额顶叶网络,P=初级感觉网络。符号 "+"表示共同激活,符号"-"表示失活。(B)1024个感兴趣区域的五个网络模板来自于先前的文献报道

本研究提出的基于静止状态的功能磁共振数据,可利用共激活模式(CAP)分析来描述与衰老有关的大规模网络变化,这种方法可以提供接近单一功能磁共振体积的高时间分辨率。本研究结果表明,随着年龄的增长,成年人花在初级感觉网络和额叶网络CAP的时间减少,进一步导致默认模式网络和注意网络CAP的补偿性增加。这些发现提供了对框架性衰老相关网络模式的新见解,并确定了可以作为大脑疾病的标记和个性化神经调节的治疗目标模式。

 

原文出处:

Tiantian Liu,Li Wang,Dingjie Suo,et al.Resting-State Functional MRI of Healthy Adults: Temporal Dynamic Brain Coactivation Patterns.DOI:10.1148/radiol.211762

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