临床研究静息状态下双侧楔前叶相关的动

目的

探讨强迫症患者在静息状态下双侧楔前叶动态功能连接(dynamicfunctionalconnectivity,dFC)的模式。

方法

对符合ICD-10诊断标准的50例强迫症患者(患者组)和50名健康对照者(对照组)进行全脑静息态功能磁共振成像(functionalmagneticresonanceimaging,fMRI)扫描。采用基于全脑体素的dFC分析强迫症患者静息状态下双侧楔前叶dFC模式;采用皮尔逊相关分析方法,探讨强迫症患者异常dFC值与临床症状之间的关系;采用支持向量机分析方法,探索异常的dFC值是否可以用于识别强迫症。

结果

与健康对照组比较,患者组左侧楔前叶与左侧内侧前额叶皮质(0.23±0.02与0.26±0.03,t=-6.23,P0.05,GRF校正)、左侧楔叶(0.24±0.03与0.28±0.04,t=-5.30,P0.05,GRF校正)、左侧中央旁小叶(0.23±0.03与0.27±0.04,t=-5.36,P0.05,GRF校正)dFC值降低,右侧楔前叶与左侧中央后回(0.23±0.04与0.27±0.04,t=-5.12,P0.05,GRF校正)dFC值降低;患者组降低的左侧楔前叶与左侧内侧前额叶皮质dFC值(r=0.,P0.05,未校正)与Y-BOCS总分呈正相关,降低的右侧楔前叶与左侧中央后回dFC值与Y-BOCS总分(r=0.,P0.05,未校正)、强迫思维因子分(r=0.,P0.05,未校正)呈正相关;降低的右侧楔前叶与左侧中央后回dFC值的受试者操作特征曲线的曲线下面积为0.,约登指数为0.52,敏感度为%,特异度为52%。

结论

静息状态下,强迫症患者双侧楔前叶dFC降低;降低的右侧楔前叶与左侧中央后回dFC值可能对于强迫症的识别有提示作用。

强迫症是一种复杂的精神疾病,以明显的强迫思想和(或)强迫行为为特征[1]。大量神经影像学研究提示,皮质-纹状体-丘脑-皮质(cortico-striatal-thalamic-cortical,CSTC)环路脑功能和结构的异常与强迫症的发生密切相关[2,3,4]。此外,其他脑区如顶叶、颞叶、岛叶和枕叶也参与了强迫症的发生[5]。越来越多的研究认为强迫症患者存在大脑网络的异常,默认网络(defaultmodenetwork,DMN)、凸显网络和认知控制网路等在强迫症的发病机制中发挥着重要的作用[6,7]。作为DMN的重要成分,楔前叶与CSTC环路紧密联系,在强迫症的“思维-行为融合”症状中起重要的作用[8]。然而,楔前叶在强迫症中的病理生理机制还不清楚。

一、对象

1.患者组:年9月至年3月就诊于齐齐哈医院、齐齐哈尔市精神卫生中心住院和门诊的强迫症患者50例。入组标准:(1)符合ICD-10强迫症诊断标准;(2)汉族,右利手;(3)年龄18~45岁,教育程度初中及以上;(4)入组前4周未服用任何精神科药物;(5)耶鲁-布朗强迫量表(Yale-BrownObsessiveCompulsiveScale,Y-BOCS)总分≥16分,17项汉密尔顿抑郁量表(17-ItemHamiltonDepressionRatingScale,HAMD17)评分18分。排除标准:(1)符合精神分裂症等其他精神障碍诊断;(2)具有精神活性物质使用史及药物依赖史,具有重大躯体疾病和脑器质性疾病史;(3)具有MRI禁忌证。

2.对照组:同期招募健康志愿者50名,采用DSM-Ⅳ-TR临床定式检查量表非患者版对健康对照进行筛查。入组标准:(1)汉族,右利手;(2)年龄18~45岁,教育程度初中及以上;(3)无符合诊断标准的精神疾病,无精神疾病家族史。排除标准同患者组。

本研究获得齐齐哈尔医学院伦理委员会审核批准,批准号为:(齐)伦审[]号;所有被试者均签署知情同意书。

二、方法

1.临床评估:2名精神科医生(已通过量表一致性培训),采用Y-BOCS、汉密尔顿焦虑量表(HamiltonAnxietyRatingScale,HAMA)和HAMD17对患者的临床症状进行评估。

2.影像学数据采集:静息态功能磁共振成像(functionalmagneticresonanceimaging,fMRI)数据通过美国GE3.0T(Signa-HDX)磁共振成像设备获得。被试者平躺,闭目、清醒、保持头部不动。采用平面回波成像序列,33层轴位扫描,回波时间=30ms,脉冲重复时间=ms,层厚/层间距=3.5mm/0.6mm,翻转角=90°,视野=mm×mm,层间分辨率=64×64,共层,扫描时间8min。所有被试者均未见明显的脑结构异常。采用T1图像进行功能图像的配准,扫描参数:采集矩阵=×,回波时间=3.39ms,脉冲重复时间=ms,层厚/层间距=1mm/0.5mm,视野=mm×mm,共层。

3.数据预处理:采用MATLAB平台下RESTplus软件(



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