基于时间变异性的改变所导致的大脑网络功能重组，能够预测中风后的运动恢复情况

《Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation》：Altered temporal variability-based functional reorganization of brain networks predicts motor outcome after stroke

　　

摘要

背景

动态功能连接（FC）研究表明，中风后的运动恢复与大脑网络的功能重组有关。然而，大多数先前的研究关注的是区域间的变异性，而不是特定区域或网络的时间变异性（TV）。TV量化了区域或网络的功能连接特征随时间的动态重组情况，反映了神经系统的灵活性。

目的

本研究利用静息态fMRI得到的脑网络时间变异性（TV），探讨了慢性皮质下中风的功能重组情况。

方法

研究共纳入了33名左侧皮质下中风（LSS）患者、30名右侧皮质下中风（RSS）患者以及56名年龄和性别匹配的健康对照组（HCs）。中风患者在两个时间点接受了静息态fMRI和上肢Fugl-Meyer评估（UE-FMA）。通过计算TV来表征区域级、网络内部及网络间的动态功能连接情况。使用单因素方差分析（one-way ANCOVA）及事后检验来评估组间差异。线性回归用于分析TV与运动功能结果之间的关联，并采用假发现率（false discovery rate）进行多重比较校正。

结果

与健康对照组（HCs）相比，LSS和RSS患者的右侧额-扣带回区域、体感运动手部网络（SSH）以及SSH与高级认知网络之间的连接均显示出显著降低的TV（所有p < 0.05，Cohen’s d > 0.49）。左侧后中央回、下额回、小脑网络（CEN）和体感运动口部网络的TV显著增加（所有p < 0.05，Cohen’s d > 0.48）。相对于LSS，RSS患者在右侧中间枕回、眶额回、默认模式网络（DMN）以及高级认知网络之间的相互作用中也表现出额外的TV降低（所有p < 0.05，Cohen’s d > 0.65）。值得注意的是，右侧操作部下额回（IFGoperc）（β = 102.69，调整后的p = 6.4 × 10^-5）和CEN（β = 27.87，调整后的p = 0.011）在初次检查时的TV与随访时的UE-FMA评分呈正相关，且这种相关性受到病变侧别的影响。

结论

TV能够捕捉慢性皮质下中风中涉及运动、认知和感觉网络的多尺度功能重组。右侧IFGoperc的TV作为神经影像学生物标志物，在预测中风后的运动恢复方面具有潜在价值。