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临床研究｜｜Clinical Articles              磁共振成像  2024年7月第15卷第7期  Chin J Magn Reson Imaging, Jul, 2024, Vol. 15, No. 7


           探究 MDD 患者睡眠障碍症状的神经机制对于 MDD                          17 项 汉 密 尔 顿 抑 郁 量 表（17-item  Hamilton  Rating
                                                   [6]
           的诊断和疗效评价具有重要的临床参考价值 。                               Scale for Depression Scale, HAMD）对 MDD患者进行
               利 用 功 能 磁 共 振 成 像（functional  magnetic          评估。其中 562 例为 MDD 首发患者，包括 318 名首
           resonance  imaging,  fMRI）可 计 算 得 到 功 能 连 接         发初用药 MDD患者和 160名在接受抗抑郁治疗期间
          （functional connectivity, FC） 。fMRI 揭示出 MDD          入 组 的 MDD 患 者（ 其 中 84 人 用 药 信 息 不 详 ）。
                                    [7-8]
           患者最显著的改变之一是其FC存在异常变化                    [9-10] 。默   282 名复发 MDD 患者，其中 121 人在接受抗抑郁治
           认网络（default mode network, DMN）是报道最一致的               疗期间入组（其中 85 人用药信息不详），76 人没有接
           异常网络    [11-13] 。但迄今，MDD患者睡眠症状相关的脑                  受过抗抑郁药物治疗。另有 456名 MDD患者无法获
                                                      [14]
           功能机制尚未明晰。既往研究中，LEERSSEN等 发                          得发作（首次或复发）和抗抑郁药物治疗信息。本研
           现伴有更严重失眠的 MDD 患者在脑岛和额叶等                             究遵守《赫尔辛基宣言》，所有被试在入组时都提供
           区域有着更小的皮层表面积。CHENG 等 基于健                            了书面知情同意书，所有数据都去识别和匿名化。
                                                 [15]
           康大样本量数据集探究抑郁与低睡眠质量之间关                               所有站点的相关研究都获得了当地机构审查委员会
           联的神经基础，发现两者都与负责短时记忆、自我和                             和伦理委员会的批准。
           负性情绪等功能的相关脑区的 FC 强度升高有关。                            1.2 纳入与排除标准
           BAGHERZADEH-AZBARI 等 发现 MDD 和失眠症                         根据本实验的研究目标，本研究在 1300例 MDD
                                     [16]
           间存在重叠的潜在神经机制，主要集中在突显网络                              患者中进一步筛选。纳入标准如下 ：（1）年龄 18~
           和 DMN 中主要枢纽点在其各自网络内和网络间的                            65 岁；（2）HAMD 子条目 4（入睡困难），条目 5（睡眠
           FC 异常。TASHJIAN 等 探索发现拥有低睡眠质量                        不深）和条目 6（早醒）的评分之和大于零。排除标准
                                [17]
          （而非睡眠时长）的青少年在休息时表现出较弱的                               如下：（1）MDD患者扫描时的HAMD总分低于8；（2）
                                       [18]
           DMN 内部连接。DE HAVAS 等 发现与正常休息组                        无详细的 HAMD子分项记录；（3）基本的人口学信息
           相比 ，睡眠剥夺组的静息态 DMN 连接减少 ，表明                         （如年龄、性别和教育年限）不全；（4）扫描时头部运
           DMN 的固有连接易受极端改变的睡眠行为的影响。                            动过度或影像数据质量较差；（5）经过前 4 项排除项
           综上，探究抑郁和睡眠关系的研究主要聚焦于 MDD                            后，单个站点中 MDD 被试的静息态 fMRI 数据不足
           患者伴或无睡眠症状、抑郁情绪与睡眠质量、失眠症                             10 例的站点数据。最终有来自 9 个站点的 326 例被
           与 MDD，以及睡眠质量与 DMN 等四个方面的研究。                         试满足以上条件纳入分析（表1）。
           虽然上述研究结果间存在不一致，但基于 FC 的研究                           1.3 方法
           中 ，较为一致地发现疾病或健康状态下 ，睡眠与                             1.3.1 睡眠障碍因子分
           DMN 内或 DMN 与其他脑功能网络的 FC 都有着重                             在本研究中，睡眠障碍评分采用基于 HAMD 中
           要的关系。                                               睡眠障碍因子分来评估。具体来说，睡眠障碍因子
               本研究聚焦于探究 DMN 相关的 FC 对 MDD 患                     评分为 HAMD量表中第 4项入睡困难，第 5项睡眠不
           者的睡眠障碍因子分是否具有预测性。基于多中心                              深和第 6 项早醒评分的累加和             [6, 19] 。各站点睡眠障碍
           数 据 集 ，从 DMN 内 部 FC 和 DMN 脑 区 节 点 与 非               因子分概括见表1。
           DMN 脑区节点的 FC（简称 DMN 外部 FC），分别探究                     1.3.2 静息态fMRI影像数据采集信息
           两者对 MDD 患者睡眠障碍因子分的预测能力。本                                 各个站点的详细的 fMRI 序列扫描参数如表
           研究旨在加深理解 DMN 在 MDD 睡眠障碍症状中的                         2所示。
           重要作用，以期为 MDD 的诊断和疗效评价提供线索                           1.3.3 影像数据预处理和FC计算
           和帮助。                                                     Rest-meta-MDD 数据集仅提供了基于多个脑图
                                                               谱所提取的时间序列。这些 fMRI 时间序列在提取
           1 材料与方法                                             前都已使用脑影像处理平台 DPARSF V4.3（http://
           1.1 一般资料                                            rfmri.org/DPARSF）在各站点内进行了标准化预处理
                                                                   [13]
               本实验被试数据来自中国科学院心理研究所严                            流程 ，包含去除前10个时间点的数据，时间层校正，
           超赣于 2016 年组织和发布的 REST-meta-MDD 公开                   头动校正，空间标准化，以及时间滤波（0.01~0.10 Hz）。
                                                [13]
           数据集（http://rfmri.org/REST-meta-MDD） ，其参与            为控制头动和生理噪音信号 ，将 Friston-24 头动参
           单位有 17家医院和 25个研究小组，共招募了 1300例                       数 ，线性趋势 ，以及白质 、脑脊液和全脑信号从
                                                                 [20]
           MDD 患者（其中女性患者 826 例），是目前全球最大                        fMRI 影像数据中都进行了回归。此外，每个被试都
           的 MDD 患者静息态 fMRI 公开数据集之一。所有被                        计算了平均逐帧位移（framewise displacement, FD），
           试均为汉族右利手，年龄为 18~65 岁。所有 MDD 患                       并剔除了FD>0.2 mm的被试 。
                                                                                         [21]
                                                                                        [22]
           者被试纳入时均采用精神障碍诊断与统计手册第四                                   本研究基于Power模板 的264个脑区节点的平
           版的诊断标准进行 ，且在影像数据扫描当天采用                              均时间序列，采用皮尔逊相关分析计算任意两个脑

          ·52 ·                                                                       https://www.chinesemri.com
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