双相情感障碍中血清乳酸与LDH和脑电θ、γ节律的频段特异性代谢耦合研究及其在能量调控中的意义

本文探讨了双相障碍（BD）缓解期患者外周血乳酸和乳酸脱氢酶（LDH）水平与脑电信号熵增倍（Entropy Doubling）和Ruzsa熵距离度量的脑电动力学之间的相关性。研究发现，乳酸和LDH与额区θ波以及中央区和枕区γ波活动呈显著频段特异性耦合，提示线粒体功能障碍所介导的代谢应激与脑电高频振荡之间存在独特联系，为双相障碍的能量失调假说提供了新的电生理-代谢证据。

　　

引言

大脑的高能量活动依赖于葡萄糖这一6碳单糖以生成ATP。葡萄糖通过血脑屏障内皮细胞中的葡萄糖转运体1（GLUT1）进入脑实质，神经元则通过GLUT3和GLUT4摄取。 monocarboxylate transporters（MCTs）分布于脑内皮细胞、神经元和胶质细胞中，促进包括乳酸在内的替代性能量底物的利用。

乳酸是一种三碳单糖，可由多种细胞（如免疫细胞）产生和释放。乳酸穿梭机制的发现表明，乳酸并非代谢废物，而是一种可被利用的代谢燃料，同时也作为细胞间信使参与基因表达。在线粒体中，两分子乳酸代谢可产生30个ATP，而一分子葡萄糖通过糖酵解仅产生2个ATP。神经元中大部分ATP用于驱动离子泵以维持信号传导。

乳酸生成ATP的过程与细胞线粒体中的氧化磷酸化密切相关。该代谢过程需要乳酸脱氢酶（LDH）这一双向氧化还原酶将乳酸转化为丙酮酸，并经由三羧酸循环（TCA）和分子氧（作为呼吸链末端电子受体）完成。因此，细胞耗氧量随乳酸的完全氧化而线性上升。

乳酸从循环系统、星形胶质细胞、少突胶质细胞和活化的小胶质细胞向神经元输送，其数量显著高于神经元葡萄糖代谢的输出。当前关键问题在于判定乳酸是否作为更基本的丙酮酸来源。

一个核心目标是阐明乳酸氧化与皮质功能（如感知、运动活动和记忆形成）之间的关系，及其在支持神经元兴奋和信号传递中的作用。这一议题已在海马切片制备中通过电刺激、光遗传学工具和受体-配体应用进行了离体研究。电生理实验表明，在缺乏葡萄糖的情况下，乳酸会扰乱γ振荡和θ-γ耦合振荡——这些高频活动需要大量能量支持，且此时脑氧代谢率完全受调控。该扰乱表现为中度过度兴奋，反映了兴奋-抑制失衡；而增加能量底物中的葡萄糖比例可抑制这一现象。相比之下，当脑氧代谢率约为65%时，乳酸可维持较低能量需求的间歇性尖波活动。此外，乳酸通过减少突触前末端的神经递质释放，减缓锥体细胞和快速放电的GABA能中间神经元的神经传递，但轴突上动作电位的产生和传播仍保持正常。

本研究旨在探讨处于缓解期的双相障碍患者中，通过熵增倍和Ruzsa熵距离方法从EEG信号中提取的电生理脑动力学与外周乳酸和乳酸脱氢酶（LDH）水平之间的关系。

事实上，双相障碍表现出双相能量失调的特征，包括抑郁和躁狂发作、情绪波动以及精神运动活动的增加和减少。此外，即使在缓解期，这些患者也常出现认知损害。线粒体功能障碍是目前该神经进展性疾病病因学研究中的重要方向。

早在1990年，Swartz和Breen的研究就发现躁狂发作期患者的血清LDH水平高于健康对照组。在中国上海2470名住院患者中，LDH水平可区分双相与单相抑郁。在261名青少年病例中也观察到类似结果。

在双相患者中，通过磁共振波谱（MRS）在六项研究中发现脑内乳酸水平升高，两项研究在脑脊液（CSF）中也发现升高。外周测量结果则存在两项阳性和两项阴性。Guo等指出血清乳酸与抑郁发作呈正相关；Vieira等证明锂盐治疗可逆转这一升高。作为双相障碍的标志物，患者血清乳酸水平相较于健康对照组显著升高，而另一个线粒体功能障碍的生物标志物cct-mtDNA水平则未见显著差异。在双相病例中，乳酸与抑郁症状呈负相关，但在健康对照中无此现象。

动物研究表明，脑内乳酸升高可能是跨诊断内表型，不仅见于双相障碍，还与精神分裂症、自闭症、癫痫和阿尔茨海默病的认知缺陷相关。五项涉及2294只动物的研究共同发现，乳酸升高与工作记忆表现下降相关。

方法

本研究连续评估了20名符合DSM-V诊断标准的双相障碍I型患者，所有患者均处于缓解期，并在门诊接受常规随访。代谢综合征被设为排除标准，因多变量回归分析显示乳酸与甘油三酯、血糖、收缩压和舒张压相关。此外，使用传统抗精神病药也被排除，因其可能通过升高肌酸激酶影响乳酸和LDH水平。

研究获得大学伦理委员会批准，资金来源于大学项目资助。所有参与者均签署知情同意书，我们检测了他们的血清LDH和乳酸水平，并进行了EEG检查。

电极的加性组合熵构成熵Ruzsa距离。基于Hilbert变换的熵增倍方法用于处理每个EEG通道的解析信号。

所有EEG数据均在安静、微光室内采集，患者取坐位、闭眼。按10–20系统放置19个头皮电极，以链接乳突电极（A1–A2）作为参考。EEG采样率为125样本/秒，记录时长为3分钟，各电极阻抗保持在30 kΩ以下。离线处理EEG数据以剔除伪迹，应用0.1 Hz高通和70 Hz低通滤波器。

数学方法

我们采用加性组合熵中形式化的熵度量来量化EEG信号中隐藏的结构冗余性。步骤包括直方图定义、卷积、熵增倍方程和零相位保证。

EEG预处理与频带定义

原始EEG记录从EDF格式导入，并使用FieldTrip工具箱进行预处理。数据采样率为125 Hz，所有患者保持一致。在移除非EEG通道后，信号重参考为平均参考。

连续数据被分割为不重叠的2秒时段（每时段250样本），每个时段再经带通滤波至经典频带。滤波器设计为线性相位有限冲激响应（FIR），使用窗函数sinc方法，并通过零相位前向-反向应用（MATLAB/FieldTrip中的filtfilt命令）以避免相位失真。阻带衰减至少40 dB，过渡带宽约为通带边缘频率的10%。

熵增倍

熵增倍特征通过调整熵增倍常数计算：

σ_ent[X] = exp(H(X₁ + X₂) ? H(X))

其中X₁, X₂是离散化EEG信号的独立副本，H(·)表示香农熵。对每个EEG时段，根据幅度或相位样本估计经验分布（直方图），并计算原始分布与加倍分布的熵。该过程突出显示了超出随机变异性的重复和隐藏组织模式。

熵Ruzsa距离

基于相同香农熵进一步评估熵Ruzsa距离：

d_ent(X,Y) = H(X′ ? Y′) ? 1/2 H(X′) ? 1/2 H(Y′)

其中X′, Y′分别是X, Y的独立副本。在本研究中，EEG时段被离散化为经验概率分布，并在10–20电极系统的通道间计算成对熵距离。该度量捕捉了脑区间的独立性或冗余程度。

熵增倍与熵Ruzsa距离的理论联系

两种度量通过以下公式数学相关：

σ_ent[X] = exp(d_ent(X, ?X))

这为评估EEG动力学中的通道内结构复杂性和通道间依赖性提供了统一框架。

平滑窗

为稳定每个时段E_k = [t_k, t_k + T)内的经验分布，应用对称核函数g_τ(t)：

?_b(t) = (g_τ * a_b)(t)

φ?_b(t) = unwrap((g_τ * φ_b)(t))

向量化操作

对每个具有采样网格{t_j}_j=1^N的时段E_k：

a_b,k = {?_b(t_j)}_j=1^N ∈ R^N

φ_b,k = {φ?_b(t_j)}_j=1^N ∈ R^N

其中{t_j}_j=1^N是时段E_k内的离散采样点，a_b,k是时段内幅度样本向量，φ_b,k是相位样本向量。

独立复制性仅通过循环移位保证。通过对幅度和相位向量在每时段内应用循环移位生成两个近似独立的代理：

移位量s是均匀选自[1, N?1]的整数，表示循环旋转的样本数。

对幅度向量a_b,k[n]：

(T_s a_b,k)[n] = a_b,k[(n ? s) mod N]

对相位向量φ_b,k[n]：

(T_s φ_b,k)[n] = φ_b,k[(n ? s) mod N]

定义代理：

X₁^(a) = T_s1 a_b,k

X₂^(a) = T_s2 a_b,k

相位代理类似定义。该过程避免了分块自助重采样（未切割/重接时间序列），同时保留了每个2秒时段内的幅度和相位统计。

分布层级卷积

令X表示一个时段的向量，可以是幅度样本{a_b,k[n]}_n=1^N或相位样本{φ_b,k[n]}_n=1^N。为估计其概率分布，构建一个具有50个等宽区间（幅度为线性，相位为环形）的经验直方图。归一化直方图产生离散分布：

p_X[j] = 1/N · #{n: X[n] ∈ bin_j}, j=1,…,n_Bins

该p_X表示单个代理数据副本的概率分布。由于X₁和X₂由同一信号的独立循环移位生成，其分布相同，均等于p_X。它们和的分布由离散卷积定义：p_S = p_X * p_X

即 p_S[k] = ∑_i p_X[i] p_X[k ? i]

随后使用香农估计量分别估计p_X和p_S的熵，得出熵增倍统计量。该步骤遵循熵增倍框架。

熵增倍估计量

使用等宽区间（幅度n_Bins=50，相位为环形区间）：

σ?_ent[a_b] = exp(?(X₁^(a) + X₂^(a)) ? ?(X^(a)))

σ?_ent[φ_b] = exp(?(X₁^(φ) + X₂^(φ)) ? ?(X^(φ)))

此处?(·)是根据经验直方图（p_X, p_S）计算的香农熵。

零相位保证：由于h_b是线性相位（应用零相位）且g_τ对称，序列x → x_b → z_b → (a_b, φ_b) → (?_b, φ?_b) → (a_b,k, φ_b,k)不引入相位失真。

结果

13名女性和7名男性患者的平均年龄为34.7 ± 12.8岁，病程14.9 ± 9.6年。平均乳酸水平为1.8 ± 0.3 mmol/l，平均LDH水平为210.1 ± 60.1 u/l。

能量失调涉及θ和γ频带，均与乳酸和LDH相关。热图中每个单元格代表相关系数（红色为正，蓝色为负），统计学显著相关（p<0.05）以黑色星号标记。热图中的条形码状垂直条纹对应频段特异性效应：每频率列显示跨电极的独特相关模式。强烈的红或蓝“条”表明频段驱动效应，证实代谢耦合是频段特异性而非弥漫性的。

F7电极θ频带的乳酸和LDH水平呈线性相关（r=0.644, p=0.027 和 r=0.638, p=0.029）。O1、Fz和Cz电极的γ频带中，乳酸水平（r=-0.514, p=0.038；r=-0.863, p<0.001；r=-0.801, p<0.001）和LDH水平（r=-0.436, p=0.042；r=-0.684, p=0.023；r=-0.579, p=0.037）均呈负相关。错误发现率（FDR）采用Benjamini和Hochberg方法计算，显著性基于FDR校正p值≤0.05判定。

讨论

本研究的一个重要发现是血清乳酸和LDH水平与γ振荡之间存在强负相关。功能性MRI研究一致表明，强烈神经激活期间乳酸水平升高，而EEG高频功率通常与细胞外乳酸动态共变。我们在中央电极处观察到的乳酸、LDH与熵之间的强相关，可能反映了由乳酸和LDH介导的代谢所驱动的神经元氧化能力和能量传输的变化。事实上，γ振荡也被包裹在θ振荡中，这已在离体光遗传学实验中得到证实。

γ振荡出现在感知、精神运动活动和记忆形成过程中的许多皮质区域。它是谷氨酸能锥体细胞和GABA能中间神经元之间的对话。数种海马和新皮质GABA能中间神经元亚型通过释放GABA对锥体细胞施加节律性体周抑制。快速放电的中间神经元（如小白蛋白阳性GABA能篮状细胞）大量产生节律性体周抑制。这类细胞具有独特的电生理特性，包括广泛的轴突分支和高频突触前GABA释放。有观点认为，代谢/氧化应激期间γ振荡的损伤主要源于快速放电中间神经元而非锥体细胞。这伴随着θ活动的增加而得到补偿。

我们的研究中，血清乳酸和LDH水平与θ振荡呈线性关系，带有θ-γ耦合的痕迹，表明存在频段特异性代谢耦合。高乳酸水平和相关代谢性酸中毒与EEG减慢相关。该发现与荟萃分析结果一致，表明θ-β功率与睡眠期间乳酸清除和皮质激活相关。

在低能量网络活动中，乳酸是葡萄糖的 adequate 替代品。然而，γ活动在低葡萄糖浓度下会减弱。在这种节律中，乳酸只能作为补充燃料。仅观察到乳酸利用对γ振荡的适度过度兴奋叠加。这一状态反映了某种兴奋-抑制失衡，可通过葡萄糖利用抑制。低葡萄糖浓度下发生的γ振荡损伤不伴有过度兴奋。此时认为，只要葡萄糖浓度下降速率不过快，神经兴奋-抑制平衡仍可维持。鉴于乳酸作为燃料和参与神经可塑性及基因调控的信号分子的双重角色，EEG-代谢物关系可能反映了与应激敏感性和神经退行风险相关的整合性能量和神经保护过程。

乳酸诱导的γ和θ-γ振荡损伤与以下因素相关：i) 神经元兴奋性降低，ii) 神经递质释放减少，iii) 突触后谷氨酸能和GABA能受体激活改变。这可能源于：i) 糖酵解减少和乳酸氧化受限导致的ATP缺乏，ii) 神经元NO合成对线粒体呼吸的部分抑制，iii) ATP水解和H⁺关联的神经元MCT介导的细胞内酸化，iv) 胞质NAD/NADH比率变化，v) 乳酸介导的HCAR1激活，以及vi) 嘌呤能和腺苷受体激活。

兴奋性和抑制性突触处有氧糖酵解的ATP合成，或有氧糖酵解本身，可能至关重要。乳酸效果不如葡萄糖。其在high-energy-cost神经网络节律中的长期使用甚至可能在某一节点后产生潜在危害。

因此，高乳酸/葡萄糖比率对情绪和认知的影响似乎取决于病理生理背景。这些激动人心的基本概念及其临床意义需要结合形态学、生化、电生理和神经影像方法的全面合作研究。

我们的局限性在于相关性无法证实因果关系：i) EEG捕捉毫秒级活动，而乳酸和LDH相关变化较慢，未来同步fMRI-EEG协议可澄清时间耦合。ii) EEG能量测量可能结合了多个过程。使用MCT抑制剂或LDH同工酶测定的补充研究或可区分乳酸转运与其转化的贡献。

我们提出了一个简单但有效且重要的问题。这是真实的，因为我们发现了高度显著的相关性。这是重要的，因为这是首次在双相障碍患者中开展此类研究。我们证明了外周代谢标志物（乳酸、LDH）与EEG信号复杂性之间的关系。缺乏对照组应被强调为一个显著局限。此时需指出，患者处于缓解期使我们的发现更接近健康对照组。

我们的发现在揭示脑-体轴连接方面也颇具吸引力。患者处于缓解期使得所发现的相关更接近健康人群。鉴于抑郁和躁狂发作的性质和严重程度，未来研究令人期待。外周代谢测量和EEG变化，尤其是二者间的关系，是反映双相障碍及其发作期线粒体功能障碍的潜在生物标志物。