基于脑网络结构-功能耦合及拓扑属性探讨计算机辅助认知训练对MCI患者的作用机制

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目的:通过观察计算机辅助认知训练(Computerized Cognitive Training,CCT)对轻度认知障碍(Mild cognitive impairment,MCI)患者不同脑网络结构-功能耦合及拓扑属性的影响,探讨CCT改善MCI患者认知功能的可能机制。方法:采用随机对照试验,招募60名MCI患者,通过区组随机法分为试验组与对照组,试验组进行为期8周的计算机辅助认知训练,对照组进行健康教育。分别于基线期及干预八周后使用蒙特利尔认知筛查量表(Montreal Cognitive Assessment,Mo CA),听觉词汇学习测验(Auditory Verbal Learning Test,AVLT),连线测试B(Trail Making Test-B,TMT-B),Stroop色词卡片测验(Stroop Color Word Test),复杂图形测试(Rey Osterrieth Complex Figure Test,Rey-CRT)分别评价MCI患者的整体认知功能,记忆功能,执行功能,注意力及视空间功能。本课题采用Siemens 3.0T核磁共振扫描仪采集T1结构像,静息态成像及弥散张量成像数据,并基于PANDA及GRETNA软件进行结构-功能耦合及拓扑属性分析。在统计分析时使用一般线性模型(General Linear Model,GLM)分析两组MCI患者认知功能、结构-功能耦合及拓扑属性的组间差异。以年龄、性别及教育水平作为协变量,将干预前后结构-功能耦合强度及拓扑属性的改变与认知功能进行偏相关分析。结果:1.本研究共入组60例MCI患者,试验过程中3例脱落,共57例受试者完成八周的干预,其中7例因影像数据质量及运动伪影分析时剔除;最终共50例(试验组25例,对照组25例)纳入统计分析。2.一般人口学资料比较结果显示:两组在年龄、性别、教育水平、糖尿病及高血压等人口学资料的差异均无统计学意义(P>0.05)。干预前后两组认知功能改变的GLM分析结果显示:在控制年龄、性别及教育水平后,试验组MCI患者的Mo CA评分(P<0.001)、AVLT即时回忆及延时回忆(P=0.016,P=0.035)、Rey回忆测试(P=0.005)的改变显著高于对照组,AVLT延时再认、TMT-B、Stroop测试及Rey复杂图形临摹测试的组间差异无统计学意义(P>0.05)。3.干预前后两组结构-功能耦合改变的GLM分析结果显示:试验组结构-功能耦合在默认网络DMN(F=4.862,P=0.033)及感觉运动网络SOM(F=5.938,P=0.019)显著增加,视觉网络VIS(F=4.524,P=0.039)显著降低,而两组其他网络的组间差异无统计学意义(P>0.05)。4.干预前后两组全局拓扑属性的GLM分析结果显示:试验组MCI患者DMN和SOM功能网络的聚类系数显著增加(P=0.017,P=0.009),而全局效率及特征路径长度改变的组间差异无统计学意义(P>0.05)。此外,两组结构网络全局拓扑属性改变的组间差异无统计学意义(P>0.05)。5.干预前后两组功能网络节点水平拓扑属性的分析结果显示:试验组DMN功能网络右侧dPFCm-10节点度及节点效率增加,左侧PCC-3节点效率增加,左侧Par-4及右侧PCC_5节点度及节点效率均降低(P<0.05,Bonferroni校正)。试验组SOM功能网络左侧SomMot-20,SomMot-24节点度及节点效率,SomMot-26节点效率均显著增加,右侧Som Mot-8节点度降低(P<0.05,Bonferroni校正)。试验组VIS功能网络左侧Vis-3节点度及节点效率,右侧Vis-14的节点效率均显著降低(P<0.05,Bonferroni校正)。6.偏相关分析结果显示:DMN、SOM网络结构-功能耦合及功能网络全局聚类系数与MoCA评分的变化均呈显著的正相关关系(P<0.05);VIS网络结构-功能耦合的变化与Rey回忆测试的变化呈显著负相关(P=0.021);DMN功能网络右侧PCC_5的节点效率Mo CA评分改变呈显著的负相关(r=-0.459,P=0.036);右侧PCC_5的节点度与Mo CA评分及Rey复杂图形测试回忆得分的改变呈显著的负相关(r=-0.445,P=0.043;r=-0.447,P=0.029);SOM功能网络右侧感觉运动皮质区Som Mot8的节点度与AVLT即时记忆的改变均呈显著的负相关(r=-0.451,P=0.040)。结论:八周的计算机辅助认知训练有效地改善了MCI患者的整体认知功能和记忆功能,而整体认知功能的改善与计算机辅助认知训练增加了MCI患者默认网络、感觉运动网络的结构-功能耦合有关,并且结构-功能耦合的增加可能是计算机辅助认知训练调节了MCI患者功能网络集聚程度及内部节点信息传递能力的结果。
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