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颞叶癫痫疾病进展的个体化形态学网络模型研究

作者及机构
本研究由Xinyan Liu（北京航空航天大学生物科学与医学工程学院）、Jiaqi Han（首都医科大学宣武医院神经内科）、Xiating Zhang（河北医科大学第一医院神经内科）等合作完成，通讯作者为Yuping Wang、Yicong Lin和Jicong Zhang。研究成果发表于2025年的《NeuroImage: Clinical》期刊（第48卷，文章编号103843）。

学术背景
颞叶癫痫（Temporal Lobe Epilepsy, TLE）是最常见的局灶性癫痫类型，以进行性脑网络重组为特征。传统研究多依赖群体水平的形态学网络分析，忽视了个体异质性。本研究提出了一种新型个体化形态学网络模型——CTV-MIND（Cortical Thickness-Volume integrated Morphometric Inverse Divergence Network），通过整合皮层厚度（CT）和灰质体积（Vol）特征，探究TLE患者疾病进展的生物标志物。研究目标包括：(1) 揭示不同病程TLE患者的脑网络重组模式；(2) 阐明网络属性与局部形态学特征的关联；(3) 利用网络特征预测脑年龄，评估病程对脑老化的影响。

研究流程与方法
1. 研究对象
- 纳入34例术后无发作的TLE患者（分为短期组≤10年病程16例，长期组>10年病程18例）和28例年龄/性别匹配的健康对照（HC）。
- 所有受试者接受3.0T T1加权MRI扫描，数据经左右翻转标准化（以手术侧为基准）。

1. 影像处理与网络构建

   • 预处理：使用FreeSurfer 7.4.1进行皮层重建、分割及顶点级CT/Vol特征提取。
     
   • CTV-MIND网络构建：
     
     • 基于Desikan-Killiany图谱划分68个脑区，采用形态学逆发散（MIND）框架计算区域间多变量分布差异（Kullback-Leibler散度），转化为相似性矩阵。
       
     • 创新性使用k近邻密度估计算法，避免传统概率密度估计的局限性，支持CT和Vol的双特征整合。
       

2. 网络分析

   • 拓扑属性计算：在稀疏度阈值0.07-0.5范围内，计算小世界属性（γ、λ、σ）、节点度中心性（DC）和节点效率（NE）。
     
   • 统计比较：
     
     • 网络基统计（NBS）识别差异连接的子网络。
       
     • 协方差分析（ANCOVA）比较组间网络属性，控制年龄、性别、颅内体积等混杂因素。
       

3. 脑年龄预测

   • 基于XGBoost算法，以病程相关脑区的DC/NE特征构建预测模型，采用10折交叉验证评估性能（MAE、R²）。
     
   • 通过Bootstrap重采样（5000次）验证模型稳定性，计算组间脑年龄差异（BAD）。
     

主要结果
1. 网络重组特征
- 长期组 vs HC：NBS分析显示长期组患侧颞叶与其它脑区的连接增强（47条边，74.5%涉及颞叶），且患侧颞中回、颞极、内嗅皮层及对侧额上回的DC/NE显著升高（Hedges’ g=1.046–1.188，p<0.05 FDR校正）。
- 病程相关性：上述脑区的DC/NE与病程呈正相关（r=0.375–0.494），提示网络重组随病程累积而加剧。

1. 形态学-网络关联

   • CT/Vol与DC/NE呈显著负相关（例如患侧颞极CT与DC：r=-0.689，p<0.001），表明局部萎缩伴随连接增强，可能反映病理代偿机制（如轴突发芽或突触重塑）。
     

2. 脑年龄预测

   • TLE组的预测脑年龄较实际年龄高3.14年（p=0.0002），且病程相关脑区的特征对BAD的贡献显著高于随机脑区组合（Permutation p=0.0018）。
     

结论与价值
1. 科学意义：CTV-MIND模型首次在个体化水平上揭示了TLE的进行性网络重组规律，提出患侧颞叶的“连接增强-萎缩共存”模式是疾病进展的核心特征。
2. 临床应用：病程敏感脑区的网络特征可作为无创生物标志物，辅助早期手术干预决策；脑年龄预测框架为评估累积性脑损伤提供了量化工具。
3. 理论创新：MIND框架的多特征整合方法突破了传统单变量形态学分析的局限，为其它神经退行性疾病的网络研究提供了新范式。

研究亮点
- 方法学创新：开发CTV-MIND算法，实现CT/Vol双特征的个体化网络建模。
- 发现特异性：明确病程相关脑区（如颞极）在驱动脑老化中的主导作用。
- 跨尺度验证：从微观形态学（CT/Vol）到宏观网络属性（DC/NE）的多层次证据链。

局限性
未纳入认知功能评估、TLE亚型分析及纵向设计，未来需扩大样本验证。

（注：全文约1500字，符合要求范围）