小脑灰质萎缩与结构协变网络改变在2型糖尿病认知障碍中的作用及机制研究

本研究采用基于体素的形态测量学（VBM）和种子点结构协变网络（SCN）分析，揭示2型糖尿病（T2DM）患者小脑灰质体积（GMV）萎缩及其与默认模式网络（DMN）、视觉网络（VN）和尾状核的结构协变连接异常，为理解T2DM相关认知功能障碍的神经病理机制提供了新的影像学证据。

　　

引言

糖尿病（DM）作为一种慢性代谢性疾病，其全球患病率近几十年来持续上升。2021年流行病学数据显示，全球有5.37亿人罹患糖尿病，其中90–95%为2型糖尿病（T2DM）。除系统性并发症外，T2DM还与中枢神经系统合并症密切相关，尤其是轻度认知障碍和痴呆。T2DM患者的认知下降通常涉及多个领域，包括视觉空间处理、记忆、注意力、语言和执行功能。尽管已有大量研究，T2DM相关认知障碍的神经病理机制仍未完全阐明。

既往研究多聚焦于大脑的改变，而对小脑的关注相对较少。然而，新近证据表明T2DM患者存在小脑灰质萎缩。横断面和纵向神经影像研究进一步提示，小脑灰质体积（GMV）减少和大脑-小脑形态网络完整性的破坏可能在老年群体认知与运动功能双重下降之前出现。

传统上小脑被视为运动协调中枢，如今已被确认为高阶认知过程的关键枢纽。它参与注意、感知、记忆、问题解决和决策制定。通过与大脑皮质区域的广泛互连，小脑在优化运动和认知功能中发挥重要作用。此外，作为大规模功能网络的核心节点，小脑整合多模态感觉、运动、认知、情感和社会信息。这些发现表明，小脑灰质结构改变和异常的大脑-小脑连接可能显著促成T2DM的认知功能障碍。

尽管小脑参与认知过程的证据不断积累，当前T2DM的神经影像研究仍主要关注大脑皮质和皮质下改变，往往忽视小脑。大多数报道T2DM小脑变化的研究依赖于全脑VBM方法，可能缺乏解剖精度以描绘细微的、区域特异的小脑异常。此外，极少研究系统探讨离散小脑亚区结构改变如何与大脑网络相互作用影响T2DM的认知结局。这些空白限制了对小脑在糖尿病相关认知下降中贡献的全面理解，并凸显了区域精化和连接导向分析的必要性。

方法

参与者

从2024年3月至2025年1月，我们从广州中医药大学第一附属医院内分泌科和体检中心招募了130名参与者，包括73例T2DM患者和57名健康对照（HCs）。所有参与者的纳入标准为：年龄35–70岁；右利手；接受≥6年正规教育。排除标准包括：器质性中枢神经系统疾病；帕金森病、甲状腺功能亢进或癫痫；酗酒、药物滥用或精神疾病史；Fazekas量表评分2或3分；磁共振成像（MRI）禁忌症。T2DM病例符合2019年世界卫生组织的糖尿病诊断标准且病程>1年。我们排除了蒙特利尔认知评估（MoCA）得分≤10、糖尿病酮症酸中毒、4期糖尿病肾病、糖尿病足或其他严重并发症的个体。所有MRI扫描由两名经验丰富的放射科医师进行视觉检查，评估运动伪影和整体图像质量。无参与者因过度运动或图像质量差而被排除，最终队列包括73例T2DM和57名HCs。研究遵循赫尔辛基宣言，并获得广州中医药大学第一附属医院伦理委员会批准。所有参与者签署书面知情同意。

神经心理学评估

所有参与者完成以下标准化测试：画钟测试（CDT）、蒙特利尔认知评估（MoCA）、数字符号替换测试（DSST）、听觉词语学习测试（AVLT）、简易精神状态检查（MMSE）、数字广度测试（DST）、Stroop色词测试（CWT）、Grooved Pegboard测试（GPT）和轨迹制图测试A部分（TMT-A）。

MMSE和MoCA评估全局认知功能。AVLT评估记忆，DSST测量视觉运动协调。TMT-A评估处理速度和注意力，DST评估工作记忆和注意力。GPT测量运动协调和认知灵活性，CDT评估视觉空间能力和执行功能，CWT评估执行功能和选择性注意力。

所有神经心理学测试的原始分数用于分析。为最小化人口学变异的影响，年龄、性别和教育年限作为协变量纳入后续统计模型，而非使用测试特异性标准化分数。为减少疲劳效应和顺序相关偏倚，所有神经心理学测试按固定顺序进行，测试间提供短暂休息。顺序设计从需求较低的任务（如MMSE和MoCA）进展到认知需求较高或时间敏感的任务（如TMT-A、DSST、CWT），确保参与者间一致性。所有认知测试在MRI扫描1周内进行，以最小化时间相关变异性。神经心理学评估由受过培训的检查者执行，他们对参与者分组（T2DM或HC）设盲以减少评估偏倚。

数据采集

神经影像使用西门子3.0T Prisma MRI扫描仪和64通道头线圈进行。初始结构扫描（T1加权、T2加权和T2-FLAIR序列）排除脑异常参与者。高分辨率T1加权图像使用矢状3D T1加权磁化准备快速梯度回波（MPRAGE）序列采集，参数如下：回波时间（TE）=2.98ms，重复时间（TR）=2,530ms，层厚=1.0mm，192层；视野（FOV）=256mm×256mm，翻转角=7°，各向同性体素大小=1mm×1mm×1mm，总采集时间=5分58秒。

结构MRI数据处理

所有软件程序在MATLAB计算环境（版本R2022b）中运行。三维T1加权图像使用SUIT工具箱处理，该工具箱集成在统计参数映射软件包（SPM12）中。预处理流程包括以下顺序步骤：格式转换（DICOM图像数据转换为NIfTI格式）；空间标准化（解剖原点对齐前连合-后连合AC-PC线，方向验证，分辨率校正）；组织分割（包括小脑隔离和灰质分割）；空间变换（使用DARTEL算法标准化到SUIT标准空间）；图谱配准（重切片到SUIT小脑图谱空间）；空间平滑（应用3mm全宽半高FWHM高斯核）。统计分析使用DPABI 3.0工具箱进行。具体地，VBM模块用于检查组水平区域GMV差异，种子点SCN分析模块用于评估小脑亚区的协变模式。除小脑聚焦预处理外，全脑VBM分析使用SPM12中的计算解剖工具箱（CAT12）进行，以探索潜在的区域性脑灰质改变。相同预处理流程（分割、标准化到MNI空间、调制、使用8mm FWHM高斯核平滑）应用于脑GMV估计。本研究在结构MRI预处理中使用SUIT工具箱应用3mm FWHM高斯平滑核。此选择遵循Diedrichsen和Diedrichsen等人的建议，他们强调3mm核在小脑分析中保留解剖精度。具体地，Diedrichsen指出使用3mm高斯核平滑最终概率图产生平滑的分割边缘。此外，由Diedrichsen等人开发的SUIT工具箱使用DARTEL算法促进小脑结构准确标准化到图谱空间，并已在先前神经影像研究中广泛使用3mm平滑核。所有MR图像由两名经验丰富的放射科医师进行视觉检查，评估运动伪影、图像失真和其他异常，然后纳入分析。扫描显示显著伪影或未通过质量控制的参与者被排除进一步处理。

T2DM参与者和HCs之间的组间GMV差异使用双样本t检验评估。显示统计学显著GMV改变的小脑亚区随后定义为感兴趣区域（ROIs）用于后续种子点-体素SCN分析。为解释个体神经解剖变异性，全局组织体积和总颅内体积（TIV）在原生T1空间使用计算解剖工具箱（CAT12）中的“估计TIV和全局组织体积”模块估计。

统计分析

人口学和临床数据分析

人口学和临床变量使用SPSS 29.0软件分析。正态分布的连续变量以均值±标准差表示。组间差异使用独立样本t检验评估，而神经心理学测试分数通过协方差分析（ANCOVA）比较。分类变量（性别和吸烟状态）使用卡方检验分析。双尾p值<0.05视为统计学显著。

改变的小脑亚区和结构协变变化的识别

小脑灰质结构的组间差异使用双样本t检验评估以识别显著改变的亚区。组水平VBM比较区域性脑GMV在T2DM患者和HCs之间也进行。这些分析显示在多重比较校正后无显著脑GMV减少簇，支持在当前队列中小脑而非脑结构优先易损性。六个结构 distinct亚区随后选为种子ROIs用于种子点-体素SCN分析。对于显示与萎缩小脑ROIs结构协变的脑区域，进行额外全脑VBM分析以确定这些皮质和皮质下区域是否显示相对于对照的显著GMV减少。此步骤确保观察到的结构协变反映协调的形态变异而非与脑萎缩的次级重叠。上述统计图使用高斯随机场（GRF）理论校正多重比较（体素水平p<0.001，簇水平p<0.05），教育年限、TIV、性别和年龄作为 nuisance协变量纳入。

神经解剖指标、临床变量和认知功能之间的关系

为检查识别的小脑亚区GMV、SCN完整性、临床变量和认知性能之间的相关性，进行偏相关分析。血压、教育年限、性别、吸烟状态、年龄、TIV和疾病持续时间作为 nuisance协变量纳入。每个种子区域的SCN完整性通过提取种子点-体素结构协变分析中识别显著簇的所有体素平均z值量化。这些平均z值随后用于偏相关分析以检查与临床变量和认知性能的关系。

结果

参与者特征

表1和表2呈现两组的人口学、临床和神经心理学特征。T2DM参与者和HCs在年龄、体重指数BMI、性别分布、教育年限、低密度脂蛋白LDL水平、收缩压、吸烟状态或总胆固醇水平上无显著差异。相反，T2DM组显示显著较低高密度脂蛋白HDL水平和较高空腹血糖、糖化血红蛋白HbA1c和甘油三酯水平。关于认知性能，T2DM参与者显示在MMSE、MoCA、AVLT、GPT、DSST、TMT-A、DST和CWT上显著较差，而CDT分数无显著组间差异。

显示改变GMV和小脑结构协变的区域

VBM分析显示，与HCs相比，T2DM参与者 exhibit显著GMV减少在双侧小脑 crus I、左 crus II、左小叶 I–IV、左小叶 IX和右小叶 VIIb。无小脑亚区显示T2DM组GMV增加。种子点-体素SCN分析随后使用这六个GMV减少区域作为ROIs进行。此分析识别两个小脑基结构网络显示显著组间差异。具体地，减少的形态协变观察到在左 crus I和左 middle temporal gyrus、middle occipital gyrus和angular gyrus之间，而增加的形态协变检测到在左小叶 I–IV和右尾状核之间。 Notably，无与小脑萎缩协变的脑区域（如 middle temporal gyrus、angular gyrus、middle occipital gyrus和尾状核）显示组间全脑VBM分析中显著GMV减少，指示这些区域在粗形态水平结构保留。

相关性分析

减少的小脑GMV与T2DM病例临床特征的关系

结果证明负相关在左 crus I、左 crus II、右 crus I、左小叶 I–IV的GMV和甘油三酯水平之间。左小叶 IX或右小叶 VIIb的GMV与临床特征无显著相关性。

减少的小脑GMV与T2DM病例认知功能的关系

正相关识别在：左 crus I的GMV和CDT分数；右 crus I的GMV和AVLT-3分数；右小叶 VIIb的GMV和AVLT-3及GPT-R分数；左小叶 IX的GMV和GPT-L分数。

种子点SCN完整性与认知功能的关系

负相关识别在SCN完整性和认知性能之间。具体地，左 crus I和默认模式与视觉网络（左 middle temporal gyrus、angular gyrus、middle occipital gyrus）之间减少的完整性与较差长期记忆和