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多发性硬化症中的结构性断开与形态相似性网络及其临床相关性研究

作者与机构
本研究由Mario Tranfa、Maria Petracca、Marcello Moccia等多名研究者共同完成，主要参与机构包括意大利那不勒斯“费德里科二世”大学、荷兰阿姆斯特丹大学医学中心、英国伦敦大学学院等。该研究于2025年发表在《Neurology》期刊上，DOI为10.1212/WNL.0000000000213349。

学术背景
多发性硬化症（Multiple Sclerosis, MS）是一种慢性神经炎症和神经退行性疾病，常导致身体残疾和认知障碍。尽管传统的MRI技术能够评估病灶和脑萎缩，但这些方法仅能部分解释MS患者的临床异质性。近年来，网络神经科学的发展为理解MS的病理机制提供了新的视角，即将大脑视为由灰质区域（节点）和结构/功能连接（边）组成的复杂网络系统。然而，现有的脑网络分析通常依赖于高级MRI序列，限制了其在临床实践中的应用。本研究旨在通过常规MRI技术，评估MS患者的结构性断开（Structural Disconnection）和形态相似性（Morphometric Similarity）网络，并探讨其与临床残疾的关系。

研究流程
本研究为一项纵向单中心研究，回顾性分析了461名MS患者和55名健康对照者的3T结构MRI数据。研究的主要流程包括以下几个步骤：

1. 数据收集与预处理

   • 研究对象：461名MS患者（年龄37.2±10.6岁，女性/男性=324/137）和55名健康对照者（年龄42.4±15.7岁）。
     
   • MRI扫描：所有参与者均接受了相同的3D T1加权序列扫描，MS患者还接受了T2加权液体衰减反转恢复（T2W-FLAIR）序列扫描。
     
   • 病灶分割：使用Freesurfer软件自动分割MS患者的脱髓鞘病灶，并生成病灶掩模。
     
   • 数据预处理：包括病灶填充、图像标准化等步骤。

2. 结构性断开网络分析

   • 基于Schaefer图谱和Freesurfer分割结果，将大脑划分为114个区域。
     
   • 使用HCP-842纤维束图谱，计算每对区域之间的结构性断开程度，即通过病灶的纤维束比例。
     
   • 生成个体水平的结构性断开矩阵，并计算组水平的断开概率图。

3. 形态相似性网络分析

   • 使用Freesurfer进行皮质表面重建，提取每个区域的形态特征（如皮质厚度、灰质体积等）。
     
   • 采用形态逆散度（Morphometric Inverse Divergence, MIND）方法，计算每对区域之间的形态相似性。
     
   • 生成个体水平的形态相似性矩阵，并计算组水平的相似性变化。

4. 统计分析与模型构建

   • 使用网络基础统计（Network-Based Statistics, NBS）方法，测试结构性断开和形态相似性网络与疾病状态、进展、临床残疾的关系。
     
   • 使用NBS-Predict方法，构建机器学习模型，预测长期残疾进展（Confirmed Disability Progression, CDP）。
     
   • 调整全局病灶负荷和脑萎缩的影响，确保结果的独立性。

主要结果
1. 结构性断开网络
- MS患者的结构性断开主要集中在大脑丘脑、感觉和联合皮质区域。
- 基线结构性断开与临床残疾（EDSS评分）显著相关，尤其是前丘脑断开。
- 长期随访显示，结构性断开显著进展，并与EDSS评分增加相关。

1. 形态相似性网络

   • MS患者的形态相似性广泛破坏，尤其在左半球周围区域。
     
   • 形态相似性破坏与认知功能障碍（SDMT评分）显著相关。
     
   • 长期随访显示，形态相似性显著变化，并与EDSS评分增加相关。

2. 预测模型

   • 基线结构性断开网络能够显著预测长期残疾进展（准确率59%），尤其是丘脑和旁中央小叶的断开。
     
   • 形态相似性网络未能显著预测长期残疾进展。

结论与意义
本研究通过常规MRI技术，揭示了MS患者的结构性断开和形态相似性网络的特征及其与临床残疾的关系。这些网络指标能够独立于全局病灶负荷和脑萎缩，解释疾病相关的临床残疾，并预测其长期进展。研究结果为MS的病理机制提供了新的见解，并展示了常规MRI在网络分析中的潜力，为临床实践提供了可能的生物标志物。

研究亮点
1. 首次通过常规MRI技术，全面评估了MS患者的结构性断开和形态相似性网络。
2. 揭示了这些网络指标与临床残疾的独立相关性，为MS的病理机制提供了新的证据。
3. 开发了基于结构性断开网络的机器学习模型，能够预测长期残疾进展，展示了网络分析在临床预后中的应用潜力。

其他有价值的内容
本研究还探讨了结构性断开与形态相似性网络之间的耦合关系，发现两者在全局水平和局部水平上存在复杂的非线性关系，为理解MS的病理机制提供了新的视角。

这篇报告详细介绍了研究的背景、流程、结果及其意义，为相关领域的研究者提供了全面的参考。