大規(guī)模皮層網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溆绊懛段?/h1>

發(fā)布時(shí)間：2022-08-05 03:02:39

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皮層厚度，采用T-average算法計(jì)算皮層厚度[18]。灰質(zhì)外表面向外膨脹，得膨脹曲面。膨脹曲面經(jīng)過(guò)球狀形變后與模板進(jìn)行高維配準(zhǔn)，依據(jù)Desikan-Killiany圖譜對(duì)皮層進(jìn)行自動(dòng)分區(qū)[19]，同時(shí)計(jì)算每個(gè)區(qū)域皮層的厚度。Desikan-Killiany圖譜將全腦分為70個(gè)腦區(qū)（左右半腦各35個(gè)），其中胼胝體沒(méi)有灰質(zhì)厚度，因此最后得到68個(gè)腦區(qū)(左右半腦各34個(gè))的皮層厚度。每個(gè)腦區(qū)的皮層厚度為該腦區(qū)所有點(diǎn)的厚度的平均值。Desikan-Killiany模板所劃分的68個(gè)腦區(qū)被定義為腦網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)，腦區(qū)間皮層厚度的皮爾遜相關(guān)系數(shù)代表網(wǎng)絡(luò)的邊。將75例對(duì)象按照年齡分為四組，即50~55歲（11例）、55~60歲（26例）、60~65歲（18例）、65~70歲（20例）。每組每個(gè)樣本每個(gè)腦區(qū)的皮層厚度先通過(guò)回歸去除腦區(qū)平均厚度、年齡和性別的影響，用殘差作為原始的皮層厚度進(jìn)行后續(xù)計(jì)算。隨后，計(jì)算任意兩個(gè)腦區(qū)皮層厚度的皮爾遜相關(guān)系數(shù)得到相關(guān)系數(shù)矩陣。其中，xi表示其中一個(gè)腦區(qū)皮層厚度的第i個(gè)樣本值，表示該腦區(qū)皮層厚度的平均值；yi表示另一個(gè)腦區(qū)皮層厚度的的第i個(gè)樣本值，表示此腦區(qū)皮層厚度的平均值；n為樣本值數(shù)量，這里n為75。相關(guān)性分析后，得到相關(guān)系數(shù)連接矩陣。這里得到的相關(guān)系數(shù)有正有負(fù)，對(duì)所有的相關(guān)系數(shù)取絕對(duì)值得到矩陣Cij(i,j=1,2,3……68)，接著選定閾值對(duì)Cij進(jìn)行二值化，即若Cij大于閾值則置1，反之則置0，這樣就得到二值化矩陣Aij(i,j=1,2,3……68)。每一組的皮層厚度網(wǎng)絡(luò)G有N個(gè)節(jié)點(diǎn)K條邊，N=68，如果所有組取相同的閾值進(jìn)行二值化，那么二值化后每個(gè)組皮層厚度網(wǎng)絡(luò)G邊的數(shù)量有可能不同，對(duì)應(yīng)不同的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/a>結(jié)構(gòu)，這樣就不能很好的比較組間年齡的變化對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的影響。我們這里利用Desikan等[19]提出的網(wǎng)絡(luò)稀疏度概念解決了這一問(wèn)題。稀疏度S被定義為網(wǎng)絡(luò)中實(shí)際存在的邊數(shù)與最大可能存在的邊數(shù)的比值，即S=K/[N(N-l)/2]。選定同一個(gè)稀疏度二值化所有相關(guān)矩陣Cij后，網(wǎng)絡(luò)G有相同的節(jié)點(diǎn)數(shù)和邊數(shù)。目前稀疏度值的選擇還不存在金標(biāo)準(zhǔn)。因此，我們?cè)谝欢ǚ秶鷥?nèi)（5%~40%）每隔1%選取一個(gè)稀疏度，既使得所有的網(wǎng)絡(luò)全連通，又保證其滿足小世界屬性。如果稀疏度太小，可能使得邊的數(shù)量太少而形成一個(gè)稀疏連接的圖，存在孤立節(jié)點(diǎn)，不能全連通；如果稀疏度太大，可能使得邊的冗余量太大，不滿足小世界屬性[20]。至此完成大腦皮層厚度網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建（圖1）。

1.3網(wǎng)絡(luò)分析

完成大腦皮層厚度網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建后，選用圖論分析法計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋵傩浴１疚闹饕玫焦?jié)點(diǎn)度、節(jié)點(diǎn)的聚類系數(shù)、節(jié)點(diǎn)的最短路徑長(zhǎng)度、節(jié)點(diǎn)的中介中心性這樣一些拓?fù)鋵傩浴Ｐ∈澜缇W(wǎng)絡(luò)介于規(guī)則網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)之間，它既具有與規(guī)則網(wǎng)絡(luò)類似的較高的聚類系數(shù)，又具有與隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)類似的較短的最短路徑長(zhǎng)度（圖2）。在每個(gè)稀疏度下，計(jì)算出網(wǎng)絡(luò)的平均最短路徑長(zhǎng)度Lp和平均聚類系數(shù)Cp。然后，隨機(jī)獲得100個(gè)與實(shí)際網(wǎng)絡(luò)具有相同節(jié)點(diǎn)數(shù)、度分布的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)。Lr、Cr為這些隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的平均聚類系數(shù)和平均最短路徑長(zhǎng)度。對(duì)四組對(duì)象的平均最短路徑長(zhǎng)度Lp、平均聚類系數(shù)Cp以及小世界特征λ=Lp/Lr和γ=Cp/Cr進(jìn)行比較。Hub節(jié)點(diǎn)是指網(wǎng)絡(luò)中最為重要的節(jié)點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)中許多其它節(jié)點(diǎn)之間的信息傳輸都需要經(jīng)過(guò)該節(jié)點(diǎn)。本文選用歸一化的中介中心性BCi來(lái)定義hub節(jié)點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)的全局效率Eglob定義為網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)最短路徑倒數(shù)的平均值，全局效率衡量全局信息在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中傳遞的快慢。網(wǎng)絡(luò)脆弱性廣泛用于定量測(cè)量網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的假設(shè)缺失對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響。

2結(jié)果

四組對(duì)象的相關(guān)矩陣都比較復(fù)雜，但也有一定的相似性。左右半球的同源腦區(qū)和位于同一半球的相鄰腦區(qū)往往有較強(qiáng)的相關(guān)性。根據(jù)得到的相關(guān)系數(shù)矩陣，需要選取閾值，確定稀疏度的范圍。當(dāng)稀疏度S=9%時(shí)，第四組對(duì)象（65~70歲）的大腦網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)了孤立的節(jié)點(diǎn)；而當(dāng)S=10%時(shí)，四組對(duì)象的網(wǎng)絡(luò)中均無(wú)孤立節(jié)點(diǎn)存在。當(dāng)S>30%，四組對(duì)象的小世界參數(shù)γ、λ的變化基本收斂。因此稀疏度的范圍被選定為10%≤S≤30%。在這個(gè)范圍內(nèi)每隔1%計(jì)算一次四組對(duì)象的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋮?shù)Cp、Lp、γ、λ，如圖3所示。在10%~30%的區(qū)間內(nèi)，四組對(duì)象的Cp隨著稀疏度的增加而增加，而Lp、γ、λ隨稀疏度的增加而下降。從圖中我們可以看出55~60歲對(duì)象組的Cp值低于50~55歲對(duì)象組的Cp值；而60~65歲對(duì)象組Cp值高于55~60歲對(duì)象組的Cp值，卻低于50~55歲對(duì)象組的Cp值；65~70歲對(duì)象組的Cp值低于60~65歲對(duì)象組的Cp值，高于55~60歲對(duì)象組的Cp值。55~60歲對(duì)象組的Lp值低于50~55歲對(duì)象組的Lp值；60~65歲組的Lp值與65~70歲組的Lp值相近，均高于55~60歲對(duì)象組的Lp值。當(dāng)稀疏度增加時(shí)，γ值迅速下降，但λ值僅略有改變。四組對(duì)象的σ=γ/λ值隨著稀疏度的增加而減少，反映了小世界屬性的減弱。四組對(duì)象的γ值大小關(guān)系為：50~55歲對(duì)象組>60~65歲對(duì)象組>65~70歲對(duì)象組>55~60對(duì)象組>1。四組對(duì)象的λ值隨著稀疏度的增加而接近于1，其大小關(guān)系為：50~55歲對(duì)象組>60~65歲對(duì)象組，65~70歲對(duì)象組與55~60對(duì)象組λ值相近，四組對(duì)象的λ≈1。在稀疏度10%≤S≤20%范圍內(nèi)，對(duì)四組對(duì)象的Cp、Lp、γ、λ進(jìn)行單因素方差分析(One-WayANOVA），結(jié)果如圖4所示。對(duì)于Cp而言，四組對(duì)象方差齊性檢驗(yàn)相伴概率為0.027，各組總體方差不相等。ANOVA結(jié)果（F(3,40)=34.587，P<0.001）顯示,四組對(duì)象間存在顯著性差異。DunnettT3非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果顯示除60~65歲對(duì)象組和65~70歲對(duì)象組外，其它組兩兩之間均存在顯著性差異。對(duì)于平均最短特征路徑長(zhǎng)度Lp，四組對(duì)象間均不存在顯著性差異（F(3,40)=0.17，P>0.05）。對(duì)于小世界網(wǎng)絡(luò)屬性γ而言，方差齊性檢驗(yàn)相伴概率為0.047，各組總體方差不相等，ANOVA結(jié)果（F(3,40)=5.509，P<0.05）顯示四組對(duì)象間存在顯著性差異。DunnettT3非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果顯示50~55歲對(duì)象組和55~60歲對(duì)象組間存在顯著性差異（P=0.025）。而對(duì)于λ而言，方差齊性檢驗(yàn)相伴概率為0.015，各組總體方差不相等。ANOVA分析結(jié)果（F(3,40)=6.528，P<0.05）顯示，四組對(duì)象間存在顯著性差異。DunnettT3非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果顯示50~55歲對(duì)象組與55~60歲對(duì)象組、55~60歲對(duì)象組與65~70歲對(duì)象組的相伴概率分別為0.012、0.005，兩兩之間存在顯著性差異。同理，在稀疏度10%≤S≤30%范圍內(nèi)，對(duì)四組對(duì)象的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋮?shù)Cp、Lp、γ、λ進(jìn)行ANOVA分析，結(jié)果如圖5所示。與稀疏度10%≤S≤20%相比，小世界網(wǎng)絡(luò)屬性λ組間不存在顯著性差異。這可能是由于隨著稀疏度的增加，大腦網(wǎng)絡(luò)的小世界屬性逐漸減弱，致使其隨著年齡增長(zhǎng)的所發(fā)生的改變不是很明顯。這些結(jié)果意味著皮層網(wǎng)絡(luò)的小世界參數(shù)結(jié)構(gòu)隨年齡變化而發(fā)生了明顯改變。為了比較不同年齡段對(duì)象的大腦皮層厚度網(wǎng)絡(luò)hub節(jié)點(diǎn)的差異，本文在稀疏度10%下對(duì)所有網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行二值化處理。在該稀疏度下，大腦網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點(diǎn)全連通并且具有小世界屬性，而且假陽(yáng)性路徑的數(shù)量最少。如果節(jié)點(diǎn)的歸一化的中介中心性BCi值大于mean+2SD，則該節(jié)點(diǎn)為網(wǎng)絡(luò)中的hub節(jié)點(diǎn)，表2為網(wǎng)絡(luò)中的hub節(jié)點(diǎn)在不同對(duì)象組的變化趨勢(shì)。這些腦區(qū)中有的腦區(qū)隨著年齡的增長(zhǎng)由非hub節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)換為hub節(jié)點(diǎn)，有的腦區(qū)隨著年齡的增長(zhǎng)由hub節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)換為非hub節(jié)點(diǎn)。該結(jié)果與Zhu等[20]發(fā)現(xiàn)中年人與老年人在基于灰質(zhì)體積構(gòu)建的結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，hub節(jié)點(diǎn)存在較大差異類似。稀疏度為10%時(shí)計(jì)算四組對(duì)象構(gòu)建的標(biāo)準(zhǔn)化的網(wǎng)絡(luò)脆弱性并對(duì)其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果如圖6所示。四組對(duì)象方差齊性檢驗(yàn)相伴概率為0.000，小于顯著性水平0.05，因此認(rèn)為各個(gè)組總體方差是不相等的，ANOVA結(jié)果顯示（F(3,396)=211.968，P<0.001），說(shuō)明四組對(duì)象間存在顯著性差異，DunnettT3非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果顯示50~55歲對(duì)象組與60~65歲對(duì)象組、50~55歲對(duì)象組與65~70歲對(duì)象組、55~60歲對(duì)象組與60~65歲對(duì)象組、55~60歲對(duì)象組與65~70歲對(duì)象組的相伴概率分別為0.000、0.000、0.000、0.001、0.000，均小于顯著性水平0.05，說(shuō)明兩兩之間存在顯著性差異。

3討論

我國(guó)在未來(lái)幾十年所面臨的社會(huì)老齡化問(wèn)題是前所未有的重大挑戰(zhàn)，與之相應(yīng)的腦老化及其相關(guān)疾病也就成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)之一。人腦是一個(gè)高效復(fù)雜的“小世界”網(wǎng)絡(luò)，不同的狀態(tài)或疾病都會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)屬性異常，大腦老化也不例外。從腦網(wǎng)絡(luò)的角度研究大腦老化進(jìn)程可以幫助我們了解大腦網(wǎng)絡(luò)隨年齡的變化，以便于未來(lái)制定針對(duì)性地相應(yīng)的策略，為減輕老齡化社會(huì)做出貢獻(xiàn)。

4結(jié)論

在本研究中，我們采用MRI皮質(zhì)厚度測(cè)量顯示了大型腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)與年齡的相關(guān)變化。主要結(jié)論如下：①小世界網(wǎng)絡(luò)特性隨年齡增長(zhǎng)而發(fā)生變化；②網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點(diǎn)隨年齡增長(zhǎng)而發(fā)生變化。這些網(wǎng)絡(luò)特性隨年齡而變化的基本機(jī)制目前尚不清楚，我們認(rèn)為這可能反映了認(rèn)知儲(chǔ)備對(duì)于大腦萎縮所造成的網(wǎng)絡(luò)效率下降的補(bǔ)償作用；③網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點(diǎn)隨年齡增長(zhǎng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的貢獻(xiàn)呈增大趨勢(shì)，移除中心節(jié)點(diǎn)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的網(wǎng)絡(luò)脆弱性的影響在50~60歲間和60~70歲間存在顯著不同。隨年齡增加，腦網(wǎng)絡(luò)變得更加脆弱。對(duì)于T1結(jié)構(gòu)MRI而言，目前研究仍在集中在群體數(shù)據(jù)，個(gè)體網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及個(gè)體差異分析仍為盲點(diǎn)。未來(lái)的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建應(yīng)考慮如何體現(xiàn)個(gè)體差異，這將在臨床應(yīng)用中有著更為重要的價(jià)值。另外，多模態(tài)腦連接組分析是腦網(wǎng)絡(luò)分析未來(lái)研究的一個(gè)發(fā)展方向。來(lái)自結(jié)構(gòu)磁共振圖像、彌散磁共振圖像、功能磁共振圖像等多種模式的影像數(shù)據(jù)組合會(huì)幫助我們從新的視角研究人類人腦。

作者：林嵐 張柏雯 徐小亭 付振榮 吳水才 單位：北京工業(yè)大學(xué) 生命科學(xué)與生物工程學(xué)院