廣泛性焦慮症(Generalized anxiety disorder,GAD)是一種普遍的精神障礙，其特徵為對日常生活或可能發生事情的莫名、長期、持續的擔憂。患者常常遭受疲倦、煩躁不安、睡眠障礙等一系列身體或心理症狀的困擾。與其他焦慮症相比，GAD發病率高，治療後症狀緩解慢，闡明其病理機制將促進治療方法的發展。
之前許多研究者已經使用任務態或靜息態功能磁共振成像對GAD進行了研究，發現了患者大腦功能的異常，這些研究大多假設掃描期間大腦活動靜止不變，但越來越多的最新研究表明，大腦活動隨時間變化是動態的。大腦動力學可以加深對疾病腦的理解，提高腦疾病診斷精度。另外，局部大腦活動可以反映大腦波動組織內在屬性的各個方面，而目前為止大部分研究都集中於使用功能連接的方法來研究腦區間重複的連接模式，對局部腦活動的研究較少，GAD患者是否表現出異常的動態局部腦活動仍不清楚，識別此類異常將有助於我們對GAD神經病理學機制的理解。
低頻振幅(The amplitudeof low-frequency fluctuations, ALFF)是衡量局部大腦活動的有效方法。近期，電子科技大學相關研究團隊提出使用ALFF結合滑動窗方法對GAD患者的動態局部腦活動進行研究。在Human Brain Mapping上發表了題為《Dynamic changes of amplitude of low-frequency fluctuations in patientswith generalized anxiety disorder》的研究論文[1]。本文對該論文進行了解讀。
<strong> ##方法##
1、被試
該研究招募了56名GAD患者與55名正常對照，兩組樣本在年齡、性別、教育年限等上相匹配。部分人口統計學信息如下表所示：
表1
2、數據採集
使用3T GE DISCOVERYMR750掃描儀進行fMRI數據的採集，數據採集期間，要求被試睜眼，不要想任何事情並保持清醒。採集重複時間TR=2s，TE=30ms，43個slices，共採集了255個volumes。
3、數據預處理
使用DPABI工具箱對數據進行預處理，處理過程包括：1) 去除前15個volume，以排除掃描儀與被試前期不穩定因素的影響；2) 時間校正；3) 頭動校正，去除頭部平動超過3mm，轉動超過 3度的被試；4) 歸一化至標準MNI空間，體素重採樣至3*3*3 mm2；5) 以 6mm 的全寬半高高斯核進行空間平滑；6) 去趨勢；7)迴歸干擾參數(包括基於Friston-24模型的估計運動參數、白質信號、腦脊液信號及全局信號)；8) 在0.01-0.08Hz範圍內進行帶通濾波；9) 計算每個被試的平均逐幀位移(framewise displacement, FD)來評估頭部運動；10) 移除FD大於0.5mm的時間點，並移除此時間點後面一個和前面兩個時間點。
4、動態低頻振幅分析
使用DynamicBC工具箱評估每個患者的動態低頻振幅(The dynamic amplitude of low-frequency fluctuations, dALFF)，根據之前研究，將時間窗長度設置為50TR(100s)，步長設置為5TR(10s)，每個樣本得到39個時間窗。計算每個時間窗下，每個體素的ALFF值得到一個ALFF maps，每個樣本共可以得到39個ALFF maps。之後，將dALFF變異性定義為這39個ALFF maps的標準差，計算即可得到每個樣本的dALFF變異性。最後，通過減去均值除以標準差，將每個樣本每個體素的dALFF變異性進一步轉換為z-score。為了驗證動態低頻振幅與靜態低頻振幅(The static amplitude of low-frequency fluctuations,sALFF)是否表現出相似或互補的信息，從而進一步瞭解GAD背後的神經病理學機制，作者同樣計算了每個樣本的sALFF map。
5、統計分析
首先，分別求取患者組與對照組中所有樣本每個體素dALFF變異性的均值，獲得兩組的dALFF變異性分佈。之後，將年齡，性別，教育水平等作為協變量，使用雙樣本t檢驗評估兩組dALFF變異性的組間差異。同樣的，以相同方法得到兩組sALFF的分佈及sALFF的組間差異。使用錯誤發現率(false discovery rate, FDR)對檢驗結果進行校正，顯著性閾值p設為0.05，群集大小設為20。
6、多元模式分析
使用腦區水平的多元模式分析測試異常dALFF與異常sALFF對兩組樣本的分類能力。具體的，使用dALFF變異性進行分類時，將具有dALFF變異性顯著性差異的體素集群定義為dALFF腦區，每個樣本都可以得到一個dALFF腦區集合。計算每個腦區中所有體素dALFF變異性值的均值作為特徵值，進一步就可以得到分類的特徵集。同樣的，使用sALFF進行分類時，將具有sALFF顯著性差異的體素集群定義為sALFF腦區，每個樣本都可以得到一個sALFF腦區集合。計算每個腦區中所有體素sALFF變異性值的均值作為特徵值，進一步就可以得到分類的特徵集。使用留一交叉驗證法進行分類，使用分類精度(accuracy)、靈敏度(sensitivity)、特異性(specificity)、分類權重(classification weights)幾個指標來評估分類器性能。
7、藥物信息評估
為了測試患者的dALFF變異性是否會受到藥物的影響，作者計算了每個患者的藥物負荷指數來反映所用藥物的劑量。具體的，對於每一個患者，按照(Sackeimc, 2001)[2]的標準將每種藥物的使用量編碼為0（未使用）、1（少量）、2（高量）。對於Sackeimc(2001)中未包含的兩種藥物，根據醫師參考手冊推薦的每日劑量範圍的中間值編碼為0、1或2。總的藥物負荷指數為每種藥物編碼之和。
8、臨床相關分析
為了進一步評估患者dALFF變異性及sALFF異常與症狀嚴重程度之間的關係，作者計算了dALFF腦區中平均dALFF變異性值及sALFF腦區中平均sALFF值與漢密爾頓焦慮量表 (HamiltonAnxiety Scale, HAMA)得分的皮爾森相關係數。此外，作者還計算了異常dALFF變異性及異常sALFF與總的藥物負荷指數間的斯皮爾曼等級相關，來測試用藥情況對結果的潛在影響。統計的顯著性閾值p均設為0.05。
9、驗證分析
為了驗證窗長對結果的影響，作者使用另外兩種窗長（30TR和80TR）重新計算了之前的結果。
<strong> ##結果##
1、dALFF變異性與sALFF分析結果
患者組與對照組顯示出相似的dALFF變異性分佈，如圖1所示。較高的dALFF變異性主要分佈於前額葉皮層、顳頂交界處、顳極、後內側及枕皮質。較低的dALFF變異性主要分佈於感覺運動區，顳下及邊緣皮質。組間對比結果表明GAD患者在雙側的背內側前額葉皮層、海馬、丘腦、紋狀體、左側眶額回等表現出dALFF變異性的增加，在雙側海馬、紋狀體、左丘腦中表現出sALFF值的增加，在雙側中央後、枕葉皮質及右側梭狀皮質中表現出sALFF值的降低。
圖1
2、多元模式分析結果
兩次分類分析的結果如圖2所示，使用dALFF變異性作為特徵，分類精度為87%，靈敏度為82%，特異性為93%，對分類貢獻最大的腦區為雙側背內側前額葉皮層、紋狀體、左側顳極、左側頂下小葉及右側海馬。使用sALFF作為特徵，分類精度為78%，靈敏度為70%，特異性為87%。這些結果顯示出，異常的dALFF變異性比異常的sALFF更具鑑別力。
圖2
3、相關分析結果
如圖3所示，患者右側紋狀體的異常dALFF變異性與HAMA得分顯示出正相關。然而，患者異常的sALFF未與HAMA得分顯示出顯著性相關。無論異常的dALFF變異性還是異常的sALFF都未與藥物負荷指數顯示出顯著相關，這說明本研究中，藥物未對局部腦活動產生影響。
圖3
4、驗證分析結果
窗長改變為30TR或80TR時，研究結果與窗長為50TR時相似。具體結果請參看原文補充材料。
<strong> ##討論##
這項研究首次使用了新的dALFF方法研究GAD患者局部大腦活動的時間變異性。發現患者在海馬、丘腦、紋狀體、梭狀體及廣泛的額頂葉皮層中顯示出dALFF變異性的增加。相對於使用sALFF作為特徵，使用dALFF變異性作為特徵進行分類可以獲得更高的分類精度。此外，紋狀體dALFF變異性的異常與患者症狀的嚴重程度相關。這些發現都強調了動態局部腦活動在研究中的重要性。
患者在海馬、丘腦、邊緣區域的dALFF變異性增加，這些區域都與情感處理相關。情感障礙是GAD患者的最主要特徵。之前的研究顯示，患者在面對具有正面或負面影響的圖片時，其腦網絡參與情感調節的能力降低，前額葉皮層及前扣帶皮層的血氧水平依賴反應減弱，無法調節情感衝突。海馬參與腹側情感神經系統，在與其他邊緣區域協調調節焦慮狀態方面起著關鍵的作用。有報道顯示，GAD患者在處理焦慮時海馬錶現出過度激活，這種過度激活與病理性焦慮反應相關，並被認為與GAD中的情緒失調有關。丘腦是感覺信息傳遞的中繼中心，它與皮層及皮層下區域有廣泛的聯繫，並參與到多種情感和認知過程。之前有研究表明，患者在想象與疾病相關的情景時，丘腦會表現出過度激活。同時，GAD患者邊緣系統的功能與結構異常也多有報道，研究在邊緣區域dALFF變異性增加的發現也與前人一致，這凸顯了患者對情緒刺激的過度敏感性。
研究在背內側前額葉皮層和頂下小葉中也觀察到了dALFF變異性的增加，它們是額頂葉認知控制網絡的組成部分。之前的神經影像學研究表明，GAD患者不能利用前額葉網絡來下調情緒反應可能是其情緒調節困難的原因，背內側前額葉皮質的活動以及其與多個腦區間功能連接的異常與GAD症狀有關。同時還有報告顯示，GAD患者背內側前額葉皮質區域灰質體積增加，與情感調控相關的活動降低。此外，患有多種焦慮症亞型的患者在進行認知重新評估時，頂下小葉激活降低。本研究中觀察到的背內側前額葉皮質和頂下小葉dALFF變異性增加表明這些區域的局部大腦活動出現異常，這種異常可能會破壞患者前額葉網絡參與情緒調節的能力。
參與高級社會情感功能的區域，包括眶額回，紋狀體，梭狀回，顳極和顳下回，在GAD中也表現出增加的dALFF變異性。眶額回參與獎勵處理，是獎勵系統的關鍵節點，而GAD患者的大腦獎勵系統存在明顯的損害。梭狀回參與面部識別及情感刺激感知，顳極及顳下回與心理相關理論有關。這些區域在社交線索的感知和推理中具有重要的作用，對於社交能力至關重要。這些區域中檢測到的dALFF異常與先前的研究一致。
sALFF與dALFF顯示出相似的組間差異，但是在對患者與對照進行分類時，dALFF表現出更強的鑑別力，得到了更高的分類精度。此外，紋狀體中dALFF變異性的增加與症狀的嚴重程度呈正相關，這表明腦區dALFF變異性的增加對於理解焦慮的發展可能很重要。這些發現表明動態局部大腦活動可能是探測GAD病理變化的強大神經影像指標，併為區分患者與健康人群提供了新途徑。
此外，這項研究尚存在幾個侷限性。首先滑動窗長度的選擇仍具有爭議，本文在不同的窗長下得到了相似的結果，表明結果相對穩定。其次，焦慮與抑鬱常常具有併發性，數據集中的抑鬱樣本可能會對結果照成影響，需要更多的樣本來進一步證明文中的結果。第三，用藥會影響結果的可靠性，儘管研究中藥物負荷指數與dALFF變異性並未顯示出顯著性相關，但仍需要採取進一步的研究來證實。
<strong> ##總結##
總之，GAD患者在設計執行、情感和社交功能的腦區表現出dALFF變異性的增加。dALFF變異性的異常與GAD的症狀相關，能夠用以分類GAD患者與正常對照，並且相對於使用sALFF作為特徵，使用dALFF變異性作為特徵進行分類可以獲得更高的分類精度。這項研究從動態局部腦活動的角度為GAD的腦功能障礙提供了新的見解，強調了dALFF變異性在理解GAD的神經病理機制和指導疾病診斷方面的重要作用。
參考文獻：
[1]Cui Q, Sheng W, Chen Y, et al. Dynamicchanges of amplitude of low‐frequencyfluctuations in patients with generalized anxiety disorder[J]. Human BrainMapping, 2019.
[2]Sackeim H A. The definition and meaning oftreatment-resistant depression[J]. The Journal of clinical psychiatry, 2001, 62(16):10–17.
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