《Brain and Behavior》：Anti-Seizure Medications Alter Functional and Effective Connectivity as Measured With Intracranial Electroencephalography
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背景
抗癫痫发作药物通过不同的神经元机制控制癫痫发作。在抑制发作的同时，可能存在的外溢效应可导致多种认知不良反应，其中部分可由脑连接的调制来解释。这种调制可通过功能连接和有效连接进行研究。功能连接提供两个脑区之间统计依赖关系的信息，而通过单脉冲电刺激（SPE
背景
抗癫痫发作药物通过不同的神经元机制控制癫痫发作。在抑制发作的同时，可能存在的外溢效应可导致多种认知不良反应，其中部分可由脑连接的调制来解释。这种调制可通过功能连接和有效连接进行研究。功能连接提供两个脑区之间统计依赖关系的信息，而通过单脉冲电刺激（SPES）测量的皮层-皮层诱发电位（CCEPs）则能够以较高的时间和空间分辨率阐明有效连接的潜在机制。CCEPs通常在患者使用抗癫痫发作药物期间实施；然而，由于在人脑中开展此类实验性研究的机会有限，抗癫痫发作药物对CCEPs的影响在很大程度上仍属未知。研究人员假设，抗癫痫发作药物改变癫痫发作网络内部连接的概率高于其对健康脑区连接的改变概率。
目的
研究旨在理解抗癫痫发作药物对功能连接和有效连接的影响。
方法
研究人员纳入7例因药物难治性癫痫而接受深部电极侵入性监测的患者，其中5例在使用抗癫痫发作药物期间接受了5 mA、每相150 μsec方波脉冲、频率1 Hz的单脉冲电刺激（SPES），作为正在进行研究项目的一部分（ASM-ON）。由于患者未出现其典型癫痫发作，临床团队在停用抗癫痫发作药物后进行了第二次SPES，以降低其发作阈值（ASM-OFF）。研究共记录565个双极通道，并在5例患者中对总计17对癫痫发作起始区（SOZ）、6对早期传播区（EPZ）、36对刺激区（IZ）及64对非受累区（NIZ）电极进行了电刺激。研究比较了两次会话之间CCEPs早期和晚期电压偏转（N1、N2）的振幅与潜伏期，以及均方根（RMS）值。在一个部分重叠的5例患者队列中，研究还记录了1 h长的静息态会话（ASM-ON与ASM-OFF），以展示由宽带高频活动（BHA）缓慢波动获得的功能连接和图论指标的变化。
结果
抗癫痫发作药物优先调制癫痫网络内的兴奋性，其中癫痫发作网络中的CCEP振幅显著变化率最高，分别见于发作网络连接：SOZ→SOZ：15.9% N1、15.5% N2；EPZ→EPZ：15.6% N1、11.1% N2；IZ→IZ：11.6% N1、12.4% N2；相比之下，NIZ→NIZ仅为5.7% N1、7.4% N2。此外，在所有组织类别组合中，振幅效应均持续大于潜伏期效应（p < 0.05，组水平显著性q < 0.05）。研究还发现，基于RMS的连接和功能连接更常在癫痫发作网络之外发生改变。
结论
总体而言，研究发现抗癫痫发作药物对癫痫发作网络内有效连接的改变多于非受累区域，而功能连接则更常在非受累区域发生改变。本研究首次以高时空分辨率揭示，抗癫痫发作药物能够通过多种不同方式改变脑有效连接和功能连接。
本文发表于《Brain and Behavior》，聚焦抗癫痫发作药物（ASM）对人脑网络连接的调制效应，尤其是对癫痫网络与非受累脑区的差异性影响。癫痫是全球常见神经系统疾病，绝大多数患者需要长期维持ASM治疗，且相当比例患者接受多药联合治疗。尽管ASM能够通过多种神经元机制抑制癫痫发作，但其常伴随嗜睡、疲劳、眩晕、共济失调以及神经精神症状等不良反应。既往研究提示，这些副作用可能与脑网络连接的改变有关，但其具体机制，尤其是在人体内对有效连接（effective connectivity）的影响，仍缺乏直接证据。功能连接（functional connectivity）通常反映不同脑区之间神经活动的统计依赖关系，而有效连接则强调一个脑区对另一个脑区的定向因果影响。与依赖相关性统计的传统方法相比，基于单脉冲电刺激（SPES）的皮层-皮层诱发电位（CCEPs）能够以更高的时间和空间分辨率评估有效连接。因此，研究人员利用药物难治性癫痫患者在临床监测过程中减停ASM这一少见窗口，系统考察ASM对功能连接和有效连接的作用，旨在回答ASM是否更显著影响癫痫发作网络而非健康脑区这一关键问题。
研究人员纳入7例在阿拉巴马大学伯明翰分校癫痫监测单元接受立体脑电图（sEEG）监测的药物难治性癫痫患者。在其中5例患者中，分别于用药状态（ASM-ON）和停药状态（ASM-OFF）开展SPES，并记录CCEPs，比较N1、N2成分的振幅、潜伏期及均方根（RMS）变化；另在部分重叠的5例患者中采集1 h静息态颅内脑电图（iEEG），提取宽带高频活动（BHA）的0.1–1 Hz慢波动以计算功能连接，并进一步分析图论指标。样本来源为University of Alabama at Birmingham癫痫监测单元住院患者。统计方面，CCEP单电极对分析采用置换检验结合假发现率（FDR）校正，RMS采用线性回归，功能连接采用非参数置换检验，图论指标采用Wilcoxon符号秩检验。
以下对论文主体内容作系统解读。
首先，在研究背景层面，作者指出，目前绝大多数关于ASM脑网络效应的证据来自功能磁共振成像（fMRI）或皮层厚度磁共振成像（MRI）研究，这些研究虽提示某些ASM可削弱语言、记忆等认知网络中的激活或去激活，但多属相关性研究，且缺少同一患者用药前后的人体内比较。另一方面，临床与研究中广泛使用的CCEPs通常在患者服用ASM时完成，因此ASM是否会系统性改变CCEP波形本身，一直是解释既往结果时的重要未知因素。由于伦理限制，研究中不可能为单纯科研目的停药，因此本研究借助癫痫患者临床减停药期间进行颅内监测的机会，构建了同一受试者ASM-ON与ASM-OFF对照框架。这使得研究不仅能够直接观察ASM对脑网络的作用，也有助于区分其对病理性癫痫网络与相对健康网络的不同影响，对理解药效机制与副作用来源具有重要价值。
在患者与记录部分，研究共纳入7例患者，均接受sEEG监测。5例患者具有两次SPES记录，分别对应ASM-ON与ASM-OFF状态。研究人员依据临床评估将电极位置划分为癫痫发作起始区（SOZ）、早期传播区（EPZ）、刺激区（IZ）和非受累区（NIZ）。在5例用于CCEP分析的患者中，共刺激17对SOZ电极、6对EPZ电极、36对IZ电极和64对NIZ电极，并在所有患者中共记录565个双极通道。该分层设计为比较不同病理组织类别之间的连接变化提供了基础。
在“Effects of ASMs on CCEPs”部分，研究人员针对每次SPES诱发的CCEP，提取N1与N2两个经典成分。N1定义为10–30 ms内的早期负波，通常与锥体细胞早期兴奋相关；N2定义为85–250 ms内的晚期反应，通常反映更持久的网络抑制或复合反应。研究比较了ASM-ON与ASM-OFF状态下N1、N2的振幅和潜伏期。结果显示，ASM对CCEP的调制主要集中于癫痫网络内部，而非广泛存在于所有脑区组合中。尤其是在SOZ→SOZ、EPZ→EPZ和IZ→IZ等癫痫相关连接中，N1与N2振幅显著变化率最高；相比之下，NIZ→NIZ组合中的显著变化比例明显较低。整体上，振幅变化比潜伏期变化更常见，提示ASM对网络兴奋性强弱的调节比对传导时间的影响更突出。此外，作者还观察到变化方向存在差异：在SOZ→SOZ和EPZ→EPZ连接中，N1振幅从ASM-ON到ASM-OFF多表现为减小；而在IZ→IZ连接中则更多表现为增加。这一结果说明，ASM对不同病理网络节点的作用并非同向，提示癫痫网络内部可能存在异质性的兴奋-抑制调控机制。
进一步地，N2振幅在SOZ刺激后的变化表现出较清晰的方向性：SOZ→EPZ连接中，ASM-OFF状态更常出现N2振幅增大，而SOZ→NIZ连接则更常表现为ASM-ON状态振幅较大。与此同时，SOZ→EPZ与EPZ→SOZ之间存在明显不对称性：SOZ刺激可在EPZ记录点诱发显著N2振幅变化，而EPZ刺激对SOZ记录点却未产生同等显著效应。该结果支持SOZ在癫痫网络中可能充当优先输出的枢纽节点，体现出层级化的病理传播结构。
在RMS分析中，研究人员由于每个条件下每对通道仅能得到单一平均CCEP波形，因此采用线性回归比较10–300 ms总体RMS、10–50 ms早期RMS和50–300 ms晚期RMS。结果显示，RMS变化并不像N1/N2振幅那样集中于癫痫网络内部，而更多体现在EPZ或IZ与NIZ之间，以及NIZ→IZ方向上。其中10–300 ms与50–300 ms时窗中，NIZ→IZ、IZ→NIZ和EPZ→NIZ方向RMS显著增加；10–50 ms时窗中，EPZ→NIZ方向也有显著增加。这表明，基于RMS的有效连接指标对网络外周或癫痫网络与非受累区交界处的变化更为敏感。
在“Effects of ASMs on Functional Connectivity”部分，研究人员利用5例患者的静息态iEEG数据分析功能连接。方法上，先提取70–200 Hz宽带高频活动（BHA），再保留其0.1–1 Hz慢波动，并计算各接触点之间的Pearson相关系数，以此估计功能连接。结果显示，在个体电极层面，大多数电极对在ASM-ON与ASM-OFF之间均出现显著变化，但变化方向并不一致，各患者中连接增强与减弱的比例大体相近。这提示ASM对功能连接的作用具有高度个体化特征。进一步按癫痫组织类别汇总时，显著改变更常出现在癫痫网络之外。例如，P2中IZ与NIZ之间双向功能连接增强，P6中NIZ内部功能连接增强；而P4、P5和P7则分别表现为NIZ内部或EPZ内部功能连接减弱。总体而言，功能连接的改变更常发生在非受累区域或非典型癫痫核心网络中，这与CCEP所揭示的有效连接变化模式形成鲜明对照。
在“Effects of ASMs on Graph Theoretical Measures”部分，作者进一步从网络拓扑角度评估ASM影响。基于BHA功能连接矩阵构建加权邻接矩阵后，计算了度（degree）、强度（strength）、聚类系数（clustering coefficient）、路径长度（path length）、模块度（modularity）、全局效率（global efficiency）、局部效率（local efficiency）和小世界性（small-worldness）等指标。结果显示，P2患者在ASM-ON与ASM-OFF之间度、强度、聚类系数和局部效率显著升高，而P4和P7则呈下降趋势，P4的聚类系数和局部效率亦显著降低。这说明ASM状态改变能够影响脑网络的局部整合与局部分离特征，但这种影响方向并不统一，可能受到患者是否出现典型发作、SOZ解剖位置差异以及个体网络组织特征等因素影响。
讨论部分强调，本研究最重要的发现之一是ASM对有效连接和功能连接的影响呈现解离。CCEP结果表明，ASM更显著调制癫痫发作网络内部的定向因果连接，尤其体现在SOZ与EPZ相关连接的N1/N2振幅变化上；而静息态功能连接结果则显示，ASM相关变化更常出现在非受累区或癫痫网络外部区域。作者指出，这种差异可能源于两类指标的生理学含义不同：有效连接反映一个脑区对另一个脑区的因果驱动，更接近癫痫活动传播路径；功能连接则主要反映统计依赖关系，不一定要求直接结构连接，因此更容易受到第三脑区共同驱动的影响。换言之，ASM可能直接作用于病理网络中的传播因果链条，而对非病理脑区的影响则更多体现为对整体同步关系或背景网络状态的调节。
此外，作者还指出，SOZ/EPZ与IZ在N1振幅变化方向上的相反模式是一个值得注意的经验现象：SOZ与EPZ在停药后反而更常表现为N1振幅减小，而IZ则更常表现为增大。尽管论文讨论中提出了若干可能机制，如慢性癫痫网络中兴奋-抑制平衡异常、抑制性中间神经元功能障碍等，但这些属于机制层面的讨论，本文实证结果本身仅表明不同病理区之间对ASM撤除的网络响应方向存在分化。另一个重要结果是SOZ→EPZ与EPZ→SOZ的不对称性，为SOZ作为优先输出枢纽的概念提供了电生理支持。
研究也清楚陈述了局限性。首先，样本量较小，且两次状态下受刺激电极数量不平衡，限制了对患者层面差异和药物种类差异的控制。其次，研究未能系统控制清醒与睡眠状态，而脑状态本身可影响CCEP参数。再次，不同患者接受的ASM种类与组合多样，无法区分具体药物或作用机制的差异效应。因此，本研究更适合被理解为对“ASM总体网络效应”的初步高时空分辨率描绘，而非对单一药物药理机制的定论。
研究结论部分可译为：总之，研究发现抗癫痫发作药物对癫痫发作网络内的有效连接改变更为明显，而功能连接的改变则主要出现在癫痫发作网络之外。鉴于这是一次研究抗癫痫发作药物作用效应的独特机会，研究仍受限于所分析患者数量。上述发现支持将皮层-皮层诱发电位（CCEPs）不仅作为定位工具，而且作为一种药效动力学（pharmacodynamic）读出指标，用于表征抗癫痫发作药物在网络水平上的作用，其空间分辨率和方向分辨率是头皮脑电图或神经影像学难以获得的。未来研究仍需进一步扩展CCEPs和功能连接的变化规律，将其与特定药物或作用机制相联系，明确某些功能网络是否对特定药物更易受影响，并探索包括CCEPs和功能连接方法在内的不同iEEG指标能否用于指导药物选择或依据ASM相关变化定位癫痫发作网络。
