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    頸椎病慢性頸肩痛患者腦功能網(wǎng)絡(luò)研究

    2020-09-30 02:55:08翁春嬌李文娟姚紫云謝道海
    磁共振成像 2020年7期
    關(guān)鍵詞:頸肩痛靜息小腦

    翁春嬌,李文娟,姚紫云,謝道海

    慢性頸肩痛(chronic neck and shoulder pain,CNSP)定義為頸肩部疼痛時間超過3個月且持續(xù)存在或在沒有組織急性損傷的情況下持續(xù)存在的疼痛[1-2]。頸椎病被認為是慢性頸肩痛的根源,是由于頸椎間盤退變而出現(xiàn)一系列的病理性進展,因個體進展變化差異可以分為多種臨床亞型,包括頸椎間盤突出(cervical disc herniation,CDH)、脊髓型頸椎病(cervical spondylotic myelopathy,CSM)、神經(jīng)根型頸椎病(cervical spondylotic radiculopathy,CSR)、后縱韌帶骨化(ossification of the posterior longitudinal ligament,OPLL)以及黃韌帶骨化(ossification of the ligamentum flavum,OLF)等[3],其中CSM是臨床表現(xiàn)最嚴重的慢性頸肩痛之一。靜息態(tài)功能磁共振成像(resting-state functional magnetic resonance imaging,rs-fMRI)已廣泛運用在臨床疾病的腦網(wǎng)絡(luò)研究,既往多研究表明慢性疼痛能夠引起廣泛的功能網(wǎng)絡(luò)連接異常,涉及了以默認網(wǎng)絡(luò)為首的多個靜息態(tài)腦網(wǎng)絡(luò)變化,這種變化可能與感覺運動、記憶認知、情緒情感等功能改變有關(guān)[4]。獨立成分分析(independent component analysis,ICA)作為基于數(shù)據(jù)驅(qū)動處理的數(shù)學(xué)算法,致力于最大程度地減少變量之間的依賴性,能夠提取完整獨立的腦功能網(wǎng)絡(luò)用以研究[5]。本研究基于ICA分析方法探討不同程度的頸椎病慢性頸肩痛患者的腦網(wǎng)絡(luò)內(nèi)功能連接改變,旨在了解其全腦異常功能連接狀態(tài)以及進一步探討相關(guān)的疼痛、鎮(zhèn)痛機制。

    1 材料與方法

    1.1 一般資料

    搜集2018年2月至2019年7月在我院疼痛科及骨科門診初診為長期頸肩部疼痛的患者共50例,根據(jù)其臨床表現(xiàn)及頸椎磁共振常規(guī)平掃分為CSM組和CDH組(無脊髓壓迫)。CSM組20例,其中男13例,女7例,平均年齡(44.75±6.65)歲,平均受教育程度(12.95±2.93)年;CDH組30例,其中男12例,女18例,平均年齡(41.57±7.66)歲,平均受教育程度(13.10±3.13)年。納入標準:(1)年齡25~55歲,頸肩部疼痛時間>3個月,均為右利手;(2)磁共振影像學(xué)證實頸椎間盤突出,有或無頸髓段受壓改變;(3)身體其他部位無明顯長期慢性疼痛如慢性頭痛、腰腿痛等;(4)未經(jīng)任何臨床治療,比如阿片類止痛藥、牽引、推拿、針灸等;(5)無MRI檢查禁忌證且腦內(nèi)未見明顯異常病灶。排除標準:(1)其他原因引起的頸肩部疼痛,如外傷、腫瘤、肩周炎等;(2)顱內(nèi)明顯病灶,如腦腫瘤、腦白質(zhì)變性等;(3)有阿爾茲海默癥、焦慮癥、糖尿病等影響認知、情緒的神經(jīng)或精神類基礎(chǔ)疾病。

    同時社會招募30例年齡、性別及教育程度相匹配的健康對照組(healthy control,HC),其中男11例,女19例,平均年齡(40.60±10.52)歲,平均受教育程度(13.73±4.30)年。

    納入標準:(1)既往體健,無任何部位急性或慢性疼痛;(2)頸椎磁共振常規(guī)檢查椎間盤未見明顯突出;(3)無磁共振禁忌證且腦內(nèi)未見明顯異常病灶。

    所有受試者均接受視覺模擬評分(visual analogue scale,VAS)評估疼痛嚴重程度,貝克焦慮問卷(beck anxiety inventory,BAI)評估焦慮情緒嚴重程度。VAS是一種代表0~10的刻度等級,0表示沒有疼痛,10表示無法忍受的疼痛,分數(shù)越高表明疼痛越嚴重,該量表具有極高的重復(fù)測量可靠性(r=0.94)[6]。BAI[7]是具有21個項目、四個程度評分(無:0;輕度:1;中度:2;重度:3)的焦慮程度評估表,分數(shù)越高表明情緒越焦慮,該問卷具有極高的一致性(Cronbach’s α=0.92)和重復(fù)測量可靠性(r=0.75)[8]。

    所有受試者均自愿行磁共振檢查及臨床量表采集,并且簽訂知情同意書。本研究已經(jīng)過蘇州大學(xué)附屬第一醫(yī)院倫理委員會批準。

    1.2 數(shù)據(jù)采集

    所有受試者均采用蘇州大學(xué)附屬第一醫(yī)院德國Siemens 3.0 T掃描儀(MAGNETOM Skyra,Siemens Healthcare)完成。通過常規(guī)磁共振影像學(xué)采集以排除頸椎及顱內(nèi)明顯病灶,符合納入標準者進一步采集rs-fMRI序列和矢狀位高分辨率T1WI序列,掃描時指導(dǎo)受試者維持閉眼、放松,并維持清醒但不做特定的思考活動。rs-fMRI掃描參數(shù)如下:TR 2000 ms,TE 30 ms,翻轉(zhuǎn)角90°,F(xiàn)OV 256 mm×256 mm,共240個時間點,層厚4 mm,層數(shù)33。矢狀位T1WI參數(shù)如下:TR 2300 ms,TE 2.98 ms,翻轉(zhuǎn)角90°,F(xiàn)OV 248 mm×256 mm。

    1.3 數(shù)據(jù)處理

    在MATLAB 2012a中腦成像數(shù)據(jù)處理分析工具箱(DPARSF,http://rfmri.org/DPARSF)的rs-fMRI數(shù)據(jù)預(yù)處理過程包括:轉(zhuǎn)換圖像數(shù)據(jù)格式為NIFTI;去除前10個時間點;時間層校正以減小各層微小時間差;本研究中去除頭動平移和旋轉(zhuǎn)超過2.0 mm、2°的受試者;標準化圖像:配準到蒙特利爾神經(jīng)研究所(Montreal Neurological Institute,MNI)頭部解剖模板,并重采樣獲得3 mm×3 mm×3 mm分辨率的功能數(shù)據(jù);以6 mm×6 mm×6 mm的平滑核以提高信噪比。

    在預(yù)處理基礎(chǔ)上,使用GIFT軟件包(http://icatb.sourceforge.net/)對所有受試者提取獨立成分,分解得到44個獨立空間模式,去除明顯的腦脊液、白質(zhì)、眼球等無意義獨立成分從而得到與文獻相符合的靜息態(tài)功能網(wǎng)絡(luò)獨立成分[9]。

    1.4 統(tǒng)計學(xué)方法

    采用IBM SPSS 26.0軟件,CSM、CDH、HC三組間年齡、教育程度及相關(guān)臨床資料均進行正態(tài)分布及方差齊性檢驗后利用非參數(shù)檢驗分析(Kurskal-Wallis單因素ANOVA檢驗),卡方檢驗比較性別差異,以P<0.05為差異具有統(tǒng)計學(xué)意義。

    采用SPM8(http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm)軟件,將3組的各靜息態(tài)腦網(wǎng)絡(luò)合并為一組進行單樣本t檢驗以制作模板(FDR,P<0.005);在各模板內(nèi)對相應(yīng)的腦網(wǎng)絡(luò)以頭動參數(shù)為協(xié)變量用one-way ANOVA方差分析比較三組間腦區(qū)活動差異;最后應(yīng)用DPABI軟件中VIEWER對組間結(jié)果進行閾值為P<0.01的AlphaSim矯正(最小簇大小為38個體素)。用Spearman相關(guān)分析對DPABI提取差異腦區(qū)的功能連接(functional connectivity,F(xiàn)C)值與臨床資料進行相關(guān)性評估,以P<0.05為差異具有統(tǒng)計學(xué)意義。

    2 結(jié)果

    2.1 一般資料

    CSM組、CDH組、HC組相比,年齡(P=0.251)、教育程度(P=0.944)、性別(P=0.112)均無統(tǒng)計學(xué)差異(P>0.05)。CSM與HC組、CDH與HC組間BAI評分均具有顯著性差異(P<0.01)。CSM、CDH、HC三組人口學(xué)及臨床資料結(jié)果見表1。

    2.2 ICA分析結(jié)果

    ICA分析后分解得到44個相互獨立的空間模式,最終選出以往文獻涉及的8個靜息態(tài)腦網(wǎng)絡(luò)空間模板對應(yīng)的獨立成分,分別為默認模式網(wǎng)絡(luò)(default mode network,DMN)、視覺網(wǎng)絡(luò)(visual network,VN)、感覺運動網(wǎng)絡(luò)(somatomotor network,SMN)、聽覺網(wǎng)絡(luò)(auditory network,AN)、控制執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)(executive control network,ECN)、右側(cè)額頂網(wǎng)絡(luò)(right frontoparietal network,RFPN)、左側(cè)額頂網(wǎng)絡(luò)(leftfrontoparietal network,LFPN)及小腦網(wǎng)絡(luò)(cerebellum network,CN)。

    表1 CSM、CDH、HC三組人口學(xué)及臨床資料結(jié)果Tab. 1 CSM, CDH, HC demographic and clinical data results

    表2 CSM、CDH、HC組間多個網(wǎng)絡(luò)內(nèi)功能連接差異腦區(qū)Tab. 2 CSM, CDH, HC groups multiple brain network functional connections in different brain regions

    2.3 組間網(wǎng)絡(luò)內(nèi)功能連接結(jié)果

    對靜息態(tài)腦網(wǎng)絡(luò)進行組間網(wǎng)絡(luò)內(nèi)功能連接分析,獲得5個符合且具有差異的腦功能網(wǎng)絡(luò),分別為DMN、LFPN、SMN、VN、CN (表2,圖1)。

    CSM與HC組相比,VN內(nèi)雙側(cè)枕上回(superior occipital gyrus,SOG)功能連接增強,DMN內(nèi)左側(cè)扣帶回中部(middle cingulate cortex,MCC)、LFPN內(nèi)左側(cè)中央后回(postcentral gyrus,PoCG)、SMN內(nèi)右側(cè)中央前回(precentral gyrus,PrCG)、CN內(nèi)左側(cè)小腦2區(qū)功能連接減低(圖2)。

    CDH與HC組相比,DMN內(nèi)右內(nèi)側(cè)額上回(superior frontal gyrus,SFG)功能連接增強,DMN內(nèi)左側(cè)扣帶回中部(MCC)及右側(cè)中央前回(PrCG)、LFPN內(nèi)左側(cè)中央后回(PoCG)、SMN內(nèi)左側(cè)扣帶回中部(MCC)功能連接減低(圖3)。

    2.4 功能連接值與臨床資料相關(guān)性分析

    相關(guān)性分析結(jié)果顯示,較HC組相比,CDH組LFPN內(nèi)PoCG功能連接值與VAS評分呈負相關(guān)(r=-0.535,P=0.002)(圖4);CSM組VN內(nèi)左側(cè)SOG功能連接值與BAI評分呈負相關(guān)(r=-0.448,P=0.048)(圖5);余均未見顯著相關(guān)性(P>0.05)。

    3 討論

    慢性頸肩痛是頸椎病的最常見臨床癥狀,患者眾多且表現(xiàn)程度不一,后期將導(dǎo)致生活質(zhì)量下降等嚴重的社會問題。慢性疼痛通常認為是包含了感覺和情感的不適體驗,既往多項研究顯示CSM、CDH相關(guān)頸肩痛患者表現(xiàn)出局部腦區(qū)神經(jīng)活動及功能連接的異常,與疼痛感知、運動平衡、情緒調(diào)節(jié)等密切相關(guān)[10]。ICA利用盲源分離原理可以評估所有被試成分并進行分解,提取的各獨立腦網(wǎng)絡(luò)能客觀的反映完整的功能改變[11]。然而,ICA方法目前極少應(yīng)用于慢性頸肩痛患者的腦網(wǎng)絡(luò)研究中,本研究嘗試基于ICA方法并結(jié)合以往文獻對靜息態(tài)腦網(wǎng)絡(luò)的研究,經(jīng)CSM、CDH及HC組間多重比較校正,發(fā)現(xiàn)在DMN、LFPN、SMN、VN、CN內(nèi)存在功能連接異常。

    3.1 靜息態(tài)腦網(wǎng)絡(luò)功能連接改變

    DMN是一種被認為與高級功能有關(guān)的集合網(wǎng)絡(luò)[12],包括前額葉皮層、楔前葉、扣帶回皮層等重要腦區(qū),該網(wǎng)絡(luò)與感覺、情緒、認知及思維信息整合密切相關(guān)[13]。前額葉皮層能增強對疼痛信息的識別及加工,同時通過投射疼痛信息至導(dǎo)水管周圍灰質(zhì)等來介導(dǎo)抗傷害感受的調(diào)節(jié)[14]??蹘Щ仄釉谔弁赐分刑幱陉P(guān)鍵位置,介導(dǎo)疼痛感覺和情緒成分所涉及的相關(guān)神經(jīng)回路可能同時具有平行和交錯關(guān)系,扣帶回皮層的激活能夠增強對疼痛感覺、情緒體驗的抑制調(diào)節(jié)功能,同時能激發(fā)因慢性疼痛引起的回避反應(yīng)[15-16]。本研究CDH與HC組間比較中DMN內(nèi)右側(cè)SFG功能連接增加,不正常的疼痛記憶增強了痛覺相關(guān)感受,同時提高了皮層間回路的下行止痛系統(tǒng)從而做出應(yīng)激反應(yīng)。CSM、CDH較HC組相比,DMN內(nèi)左側(cè)MCC的功能連接性均減低,表明慢性頸肩痛刺激導(dǎo)致中樞感覺傳導(dǎo)通路的功能障礙、情感體驗的控制異常,甚至影響了回避性自我保護的表達,也有理由推測這些頸椎病慢性頸肩痛相關(guān)異常與脊髓是否損傷在一定程度上沒有必然聯(lián)系。

    額頂網(wǎng)絡(luò)(frontoparietal network,F(xiàn)PN)主要包括雙側(cè)的額葉、頂葉皮層,分為RFPN及LFPN兩部分。額葉區(qū)域因背外側(cè)前額葉、眶額皮層等不同功能區(qū)的存在而涉及了注意力、情感、決策等多方面的功能;頂葉區(qū)域例如頂內(nèi)溝、頂下小葉等感覺運動皮層,參與感覺運動、空間注意力等信息整合,這些區(qū)域的相互作用共同構(gòu)成了額頂網(wǎng)絡(luò)機制[17-18]。因此,額頂網(wǎng)絡(luò)的功能與連通絕不是單一的,是網(wǎng)絡(luò)內(nèi)、網(wǎng)絡(luò)間功能連接交互的結(jié)果,而本研究中CSM、CDH組LFPN內(nèi)PoCG功能連接均減低,更能說明額頂網(wǎng)絡(luò)功能可能構(gòu)成了慢性頸肩痛相關(guān)的感受敏銳度、運動控制的調(diào)節(jié)機制。

    SMN是FPN內(nèi)特殊的一部分,主要包括中央前回、中央后回以及輔助運動區(qū)域等,該網(wǎng)絡(luò)是負責(zé)本體運動和感受的重要區(qū)域,能夠整合并執(zhí)行各種運動信息,并且參與如觸摸、壓力、溫度、疼痛等感知信息[19]。據(jù)以往文獻報道感覺運動皮層與慢性疼痛有關(guān),通過外部刺激或神經(jīng)性反饋調(diào)節(jié)可直接干預(yù)慢性疼痛,干預(yù)措施的有效性暗示了感覺運動皮層在疼痛過程中的關(guān)鍵地位[20-21],這可能對慢性肩頸痛的緩解提供新的靶點。本研究中CSM、CDH組SMN內(nèi)PrCG、MCC功能連接性減低,表明頸椎病相關(guān)慢性頸肩痛影響了體感皮層的功能表達從而導(dǎo)致感覺能力減弱、行為能力障礙的長期存在。

    VN包括舌回、距狀溝、枕回等內(nèi)側(cè)枕葉及側(cè)面視覺區(qū)域,盡管研究反復(fù)報道視覺相關(guān)的皮層參與了疼痛調(diào)節(jié),但具體的作用機制尚未明確。VN是視覺信息處理的中心,一方面接受疼痛信息的輸入可能產(chǎn)生與疼痛經(jīng)歷相關(guān)的恐懼或焦慮情緒,另一方面通過視覺信息加工可能進行注意力調(diào)節(jié)進而提高對疼痛的耐受性[22]。本研究中,CSM組雙側(cè)SOG皮層連接性增加,表明脊髓損傷患者視覺網(wǎng)絡(luò)的改變增強了對痛苦信息的體驗感,同時反映了局部的防御性機制,由于疼痛回避行為的影響患者需要借助其視覺系統(tǒng)進行調(diào)整。

    CN由小腦半球組成,小腦皮層不僅是參與平衡、運動的高級中樞,而且小腦皮層在痛覺調(diào)控中的作用已被初步探討[23-24],小腦前葉接收脊髓傷害性感受纖維的傳入,小腦核團通過腦干參與了脊髓傷害性反應(yīng)的感覺門控,小腦皮層與大腦皮層間的功能耦合介導(dǎo)了除運動功能以外的更高級別的任務(wù),其與認知、感受等功能調(diào)節(jié)息息相關(guān)。本研究CSM組表現(xiàn)出CN內(nèi)左側(cè)小腦2區(qū)功能連接性減低,表明小腦皮層在感知慢性頸肩痛刺激過程中對疼痛敏感性的調(diào)節(jié)能力下降,脊髓的損傷對小腦皮層的功能連接影響可能更大更廣泛,可能過度刺激神經(jīng)元對小腦的有害信息輸入,導(dǎo)致顯著影響了小腦皮層對疼痛感覺和運動行為的調(diào)節(jié)[25]。

    3.2 與臨床資料的相關(guān)性分析

    VAS評分、BAI評分由于其極高的可靠性和靈敏度,在臨床中已廣泛用于疼痛及焦慮程度的評定。本研究中CDH組LFPN中PoCG的功能連接值與VAS評分顯著負相關(guān),反映了慢性頸肩痛影響頂葉皮層功能表達導(dǎo)致其自我注意力及知覺力的障礙,PoCG體感神經(jīng)元對疼痛感覺的自我調(diào)節(jié)下降可能引起疼痛感覺的增加[26]。另外,CSM及CDH組的BAI評分表現(xiàn)為正?;蜉p度焦慮,CSM組VN中左側(cè)SOG功能連接值與焦慮程度顯著負相關(guān),表明慢性頸肩痛能引發(fā)視覺網(wǎng)絡(luò)參與負面情緒信息的加工,負相關(guān)性可能是枕葉皮層通過選擇性注意過程對疼痛情緒信息回避行為的影響,是長時間疼痛信息或自我認知刺激做出的一種代償反應(yīng)。然而,由于慢性頸肩痛患者靜息態(tài)腦網(wǎng)絡(luò)研究中相關(guān)性分析罕有報道,VN、LFPN改變及其負性機制的特征性還需要更深入的研究。

    3.3 不足與展望

    本研究各組被試數(shù)相對較少,組內(nèi)年齡范圍跨度大,可以擴大各組被試數(shù)進行大樣本量研究;其次,缺乏對被試進行物理、藥物、手術(shù)等治療后的隨訪及對比研究,可以進一步隨訪研究以指導(dǎo)治療、判定預(yù)后。另外,可以運用腦結(jié)構(gòu)與功能相結(jié)合、時間動態(tài)性等方法更全面地探討慢性疼痛的神經(jīng)影像學(xué)機制。

    3.4 小結(jié)

    綜上所述,本研究中頸椎病慢性頸肩痛患者的多個靜息態(tài)腦網(wǎng)絡(luò)內(nèi)出現(xiàn)功能連接改變,DMN、LFPN、SMN、VN、CN多網(wǎng)絡(luò)的改變與疼痛感受、運動障礙、情緒異常有著密切聯(lián)系。其中相關(guān)性分析表明VN、LFPN在慢性頸肩痛刺激時存在負性調(diào)節(jié)機制,顯示出一種自我保護的腦網(wǎng)絡(luò)調(diào)節(jié)功能。基于慢性頸肩痛患者異常的腦網(wǎng)絡(luò)內(nèi)功能連接探討了其可能涉及的疼痛機制,進一步增加對慢性疼痛的腦網(wǎng)絡(luò)認識,為臨床治療提供基礎(chǔ)理論依據(jù)。

    利益沖突:無。

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