dALFF 分析方法在不同認知功能狀態系統性紅斑狼瘡病人中的應用

李曉露，徐天野，夏建國，王寧，張繼，李瑗，尹明，鄒紅梅

系統性紅斑狼瘡（systemic lupus erythematosus，SLE）是一種好發于育齡期女性、多器官受累的慢性全身免疫系統疾病，其中腦組織是最常受累的靶器官之一[1]。當疾病累及神經系統時病人會出現一系列的神經精神癥狀，包括頭痛、癲、情緒失調、認知功能障礙等[2]。其中，認知功能障礙是SLE 病人最常見的神經精神癥狀，可嚴重影響病人的生存質量[3]。有研究[4]發現SLE 相關的認知功能障礙是可以得到控制甚至逆轉，因此早期了解SLE 病人的認知功能狀況，進行早期診斷、早期臨床干預是改善病人預后的關鍵。

靜息態功能MR（Iresting state functional MRI，rsfMRI）能夠反映靜息狀態下神經元活動的特征[5]，其中低頻振幅（amplitude of low-frequency fluctuation，ALFF）是rs-fMRI 常用的分析方法[6]。ALFF 可觀察大腦中每個體素在低頻狀態下（0.01～0.08 Hz）的波動幅度，能夠反映大腦靜息狀態下局部體素活動強度的大小[7]。有研究[8-9]使用ALFF 分析方法發現SLE病人靜息態腦功能活動存在異常，但研究主要關注人腦活動的靜態特征，忽視了人腦自發活動在時間維度上的動態變化特征?；瑒哟翱诩夹g可以在時間維度上描述大腦活動的動態特征[10]，動態低頻振幅（dynamic amplitude of low -frequency fluctuation,dALFF）采用滑動窗口技術，通過測量體素間局部神經活動振幅的時間變異性來量化大腦的神經活動的動態變化特征[11]。因此，本研究擬采用dALFF 分析技術來分析女性SLE 病人腦功能活動的動態變化特征，并試圖找到可能的影像學標志物來反映SLE 病人的認知狀況。

1 資料與方法

1.1 一般資料 前瞻性收集2019 年10 月—2021年10 月于泰州市人民醫院風濕免疫科診斷為SLE的40 例女性病人，年齡26～59 歲，平均（46.4±1.5）歲；同期在醫院附近社區招募與病人組性別、教育年限相匹配的45 例健康對照組（healthy control，HC），年齡26～58 歲，平均（43.3±1.2）歲。SLE 病人納入標準：（1）依據美國風濕學會（American College of Rheumatology,ACR）標準確診；（2）25～60 歲；（3）右利手；（4）能配合神經心理學評估，包括蒙特利爾認知評估量表（Montreal cognitive assessment,MoCA）和簡易精神狀態量表（mini-mental state examination，MMSE）。HC 納入標準：（1）25～60 歲；（2）右利手；（3）能配合神經心理學評估（MoCA 和MMSE）。2 組排除標準：（1）精神/神經疾病史；（2）顱內異常病變，如腫瘤、腦血管疾病、腦外傷、腦外科手術史，以及明顯的腦萎縮；（3）其他自身免疫性疾病、動脈高血壓、糖尿病、惡性腫瘤；（4）吸毒或酗酒史；（5）MRI檢查禁忌證（起搏器、金屬植入物和幽閉恐懼等）；（6）影像不清楚或不符合研究要求者。記錄所有受試者年齡和受教育年限，MRI 掃描前后5 d 內血清生物學指標（C4）。MRI 掃描前采用MoCA 評估受試者的認知功能狀態，根據MoCa 評分[12-13]將SLE 病人分成2 組，認知功能正常組（MoCa≥26 分，MoCa-H 組）和減低組（MoCa＜26 分，MoCa-L 組）。最終納入SLE 病人38 例（MoCa-H 組18 例，MoCa-L 組20 例），健康對照組44 例。研究經本院倫理委員會批準（KY2021-011-01），所有受試者簽署書面知情同意書。

1.2 設備與方法 采用Siemens Skyra 3.0 T MRI 掃描設備，16 通道頭部線圈，掃描范圍自顱頂至顱底。掃描前囑所有受試者閉眼，保持清醒，頭部不動。掃描序列包括常規T1WI、T2WI 及T2液體衰減反轉恢復、回波平面成像（echo planar imaging，EPI）序列。掃描參數：TR 2 160 ms，TE 30 ms，層厚3.0 mm，層間距0.75 mm，FOV 256 mm×256 mm，矩陣64×64，翻轉角90°，采集240 個時間點，掃描時間8 min 38 s。

1.3 數據處理與分析

1.3.1 數據預處理 基于Matlab R2013b 平臺，使用 Gretna_v2.0 軟 件(http://www.nitrc.org/projects/gretna/)進行數據預處理。處理步驟：（1）格式轉換；（2）去除前10 個時間點的影像，以最大限度地減少磁場不均勻性的影響；（3）進行時間層校正、頭動校正（排除頭動平移＞3 mm，或任意角度旋轉＞3°的受試者）；（4）采樣體素大小為3 mm×3 mm×3 mm，使用一步配準法對圖像進行標準化處理；（5）進行干擾噪聲回歸；（6）濾波，帶寬采用0.01～0.08 Hz。

1.3.2 dALFF 計算 應用DynamicBC 軟件的Functional Ampl 模塊，使用滑窗技術進行dALFF 分析。設置滑動窗口長度為50 TR，步長為1 TR，每個被試的時間序列被分成181 個窗口。低頻（0.01～0.08 Hz）狀態下，每個被試共可以得到181 個ALFF圖，計算181 個ALFF 圖的標準差作為每個被試的dALFF 變異性。將時間變異性進行z-score 轉換，最終得到每個被試的變異性dALFF 圖。

1.3.3 dALFF 分析 采用SPM12 軟件分析dALFF值。將年齡、受教育程度作為協變量，采用單因素方差分析比較3 組間dALFF 差異，在體素水平上閾值設置為P＜0.001，然后使用FDR 對結果進行多重比較校正，校正后簇水平的閾值設置為P＜0.05。進一步兩兩比較采用LSD-t 事后分析，P＜0.05 表示差異有統計學意義。

1.4 統計學方法 采用SPSS 25.0 軟件進行數據分析。符合正態分布的計量資料用均數±標準差（±s）表示，3 組間比較采用單因素方差分析，進一步兩兩比較采用LSD-t 事后檢驗；非正態分布則用中位數[M（P25，P75）]表示，3 組間比較采用Kruskal-Wallis 檢驗，進一步兩兩比較采用Mann-Whitney U 檢驗。提取3 組差異腦區的dALFF 值進行受試者操作特征（ROC）曲線分析，并計算相應的曲線下面積（AUC），評價dALFF 值用于鑒別不同認知狀態病人的診斷效能，AUC 為0.7～0.9 表示診斷效能中等，AUC＞0.9表示診斷效能較高。采用Spearman 相關分析dALFF 值與臨床指標、神經量表之間的相關性。P＜0.05 為差異具有統計學意義。

2 結果

2.1 3 組間一般資料比較 3 組間年齡、MMSE、MoCa 差異有統計學意義（P＜0.05）。其中，MoCa-H組 和MoCa-L 組 的MoCa、MMSE 低 于HC 組，MoCa-H 組MMSE、MoCa 評 分 高 于MoCa-L 組，MoCa-L 組年齡高于HC 組（均P＜0.05）。其余資料差異無統計學意義（P＞0.05），詳見表1。

表1 3 組間一般資料及神經量表評分比較

2.2 dALFF 分析 3 組受試者雙側顳極顳上回、左側眶部額上回、雙側海馬、左側顳上回、右側尾狀核、左側角回dALFF 值差異均有統計學意義（均P＜0.05，FDR 校正）。事后分析顯示，MoCa-H、MoCa-L 病人上述腦區dALFF 值均高于HC 組；MoCa-H 組左側眶部額上回、右側尾狀核dALFF 值均低于MoCa-L 組（均P＜0.05），見圖1、2，表2。

圖1 3 組間dALFF 值差異有統計學意義的腦區。3 組間雙側顳極顳上回、左側眶部額上回、雙側海馬、左側顳上回、右側尾狀核、左側角回的dALFF 值存在差異（體素水平P＜0.001，FDR 校正，簇水平P＜0.05）。

圖2 3 組受試者dALFF 值有差異的腦區統計圖，*表示P＜0.05。

表2 3 組受試者dALFF 值有差異腦區的參數對照

2.3 ROC 曲線分析 HC 組和MoCa-H 組差異腦區的dALFF 值具有中等或較高的診斷效能，其中左側角回dALFF 值的診斷效能最佳（AUC=0.904,P＜0.001），見表3、圖3。HC 組和MoCa-L 組差異腦區的dALFF 值在各個腦區均表現出較好的診斷效能，其中右側海馬dALFF 值的診斷效能最佳（AUC=0.883，P＜0.001），見表4、圖4。MoCa-H 組和MoCa-L 組差異腦區的dALFF 值表現出中等診斷效能，見表5、圖5。

圖3 差異腦區dALFF 值區分HC 和MoCa-H 的ROC 曲線

圖5 差異腦區dALFF 值區分MoCa-H 和MoCa-L 病人的ROC 曲線

表3 HC 和MoCa-H 組間差異腦區dALFF 值的診斷效能分析

表4 HC 和MoCa-L 組間差異腦區dALFF 值的診斷效能分析

表5 MoCa-H 和MoCa-L 組間差異腦區dALFF 值的診斷效能分析

2.4 相關性分析 右側尾狀核dALFF 值與MoCa得分、C4 呈負相關（r=-0.391，P=0.037；r=-0.368，P=0.023），見圖6。

圖6 SLE 病人dALFF 值與MoCa 和C4 之間相關性分析圖

3 討論

dALFF 分析方法把傳統的ALFF 和滑窗技術相結合，提供了一種新的途徑來描述隨時間變化的局部大腦活動，dALFF 值的增高和減低均表明局部大腦活動存在異常時間波動。本研究采用dALFF 的分析方法，分析不同認知狀態SLE 病人腦功能活動的動態變化特征，結果顯示不同認知狀態SLE 病人雙側顳極顳上回、雙側海馬、左側眶部額上回、左側顳上回、右側尾狀核、左側角回dALFF 值均較HC 組增高。

顳上回是邊緣系統的組成部分，與海馬緊密連接，在社會認知和情緒調節中發揮著重要作用。Su 等[14]研究發現SLE 病人左側顳上回局部一致性（regional homogeneity，ReHo）降低，且神經精神性SLE 病人表現為顳上回體積萎縮，在自身免疫性腦炎病人中也有關于該腦區微結構和功能的改變[15]，推測左側顳上回是狼瘡相關炎癥作用的直接靶點。海馬通常與導航、視覺空間處理和記憶識別有關[16]，海馬-旁海馬是神經精神性SLE 發病的特異性靶點，Kozera 等[17]發現SLE 病人的記憶功能障礙與海馬的神經代謝功能改變有關；Mackay 等[18]發現SLE病人海馬在靜息狀態下表現為高代謝?？舨款~上回位于內側眶額皮質[19]，主要參與大腦的認知及執行功能，是控制認知沖動的主要腦區[20-21]。既往研究[22]發現SLE 病人左側眶部額上回的度中心性降低，且與MMSE 得分呈正相關，提示左側眶部額上回與SLE 病人認知功能損傷有關。尾狀核是基底神經節的重要組成部分，與強化學習和運動控制有關。本研究結果與上述研究結果存在一定的吻合。既往研究[23]認為SLE 病人存在認知功能障礙，其中記憶、注意力、執行控制和語言流暢性受影響最嚴重，上述腦區均與執行、認知功能相關，且不同認知狀態SLE 病人上述腦區動態腦功能活動變化一致，推測這些腦區結構和功能的改變可能是SLE 病人發病的基礎。

本研究結果顯示，SLE 病人的dALFF 值均高于正常人，但MoCa-L 病人左側眶部額上回、右側尾狀核dALFF 值高于MoCa-H 病人，提示SLE 病人的dALFF 值可能是在疾病進展過程中逐漸升高，當升高到一定程度才會發生認知功能的損傷。之前的研究發現SLE 病人隨著眶部額上回的ReHo 降低，MMSE 得分也降低[24]；Zhu 等[25]研究發現，執行記憶任務時雙側尾狀核激活強度增高；SLE 病人左側尾狀核的ReHo 值降低在之前的研究中也有報道[24]，這與本研究結果存在一定的吻合，并且相關性分析發現在SLE 病人中隨著右側尾狀核功能活動時間變異性的減低，MoCa 得分增高，進一步驗證了上述推測。SLE 是一種以高水平自身抗體為特征的慢性自身免疫性疾病，相關性分析發現隨著C4 水平的減低，右側尾狀核的dALFF 值增高，進而可引起認知功能異常，推測右側尾狀核dALFF 值的改變可能是免疫反應作用的結果，能夠據此反映SLE 病人認知功能變化。

此外，ROC 分析顯示，雙側顳極顳上回、左側眶部額上回、雙側海馬、左側顳上回、右側尾狀核、左側角回的dALFF 值能在一定程度上區分HC 及不同認知狀態的SLE 病人，其中左側角回鑒別HC 和MoCa-H 病人的診斷效能最佳，右側海馬鑒別HC和MoCa-L 病人的診斷效能最佳，右側尾狀核和左側眶部額上回鑒別MoCa-H 和MoCa-L 病人具有中等診斷效能，這些腦區均與SLE 病人的認知、執行功能有關，其dALFF 值的改變可能有助于識別SLE病人以及不同認知狀態SLE 病人。由于目前認知障礙的診斷尚無明確的標準，且一些癥狀較為隱蔽容易漏診，SLE 病人認知功能障礙的診斷仍然是臨床工作的難點，盡管在鑒別MoCa-H 和MoCa-L 病人方面差異腦區的dALFF 值表現出中等診斷效能，但這一發現為臨床上識別不同認知狀態以及對認知功能的客觀評估提供了一種新的可能。

本研究存在一定的局限性：（1）本研究是橫斷面的研究，未關注到疾病變化過程中腦功能的改變，未來可進一步對疾病進行隨訪，進行縱向的研究；（2）本研究的樣本量較少，可能在一定程度上會限制結果的解釋，未來可以擴大樣本量進一步論證；（3）免疫抑制劑的使用可能會對結果產生一定的影響。

綜上，不同認知功能狀態的SLE 病人dALFF值均存在異常，部分差異腦區的dALFF 值在鑒別SLE 病人及不同認知SLE 病人方面表現出較好的診斷效能，SLE 病人dALFF 值與臨床數據、神經量表之間具有一定的相關性，提示差異腦區的dALFF值可以作為潛在的識別SLE 病人及監測SLE 病人疾病變化的影像學標志物。