多层脑网络的日变化动态能够预测衰老过程中的认知发展轨迹

《GeroScience》：Diurnal dynamics of multilayer brain networks predict cognitive trajectories in aging

静息态功能连接昼夜动态与认知衰老关联性研究：通过90名中老年受试者的20小时EEG连续监测，结合时空多层网络分析，发现theta波段动态整合与记忆功能正相关，而gamma波段过度稳定与执行功能下降及早期β-淀粉样蛋白沉积相关。平衡昼夜网络动态稳定性对延缓认知衰退至关重要。

　　

摘要

静息态功能连接（resting-state functional connectivity，简称rsFC）是一个高度动态的过程，在每个人的不同时间点上都会发生变化。尽管这种变化长期以来被视为“噪声”，但最近的证据表明，它可能有助于个体更好地适应环境的变化。然而，rsFC在昼夜节律上的形成机制及其与认知功能的关联仍不清楚。我们分析了来自“认知健康老龄化研究”（Cognitive Fitness in Aging）的90名中年晚期参与者（61名女性，年龄在50至69岁之间）的数据。参与者在20小时的持续清醒状态下完成了五次自发静息态活动的脑电图（EEG）记录。通过使用时间多层网络（temporal multilayer network）方法，我们研究了静息态脑网络动态招募和整合的昼夜变化。我们重点关注了默认模式网络（default mode network，简称DMN）、中央执行网络（central executive network，简称CEN）和显著性网络（salience network，简称SN）中的θ波和γ波频段。此外，我们还探讨了这些网络的招募和整合与基线认知表现之间的关系，以及在7年后的纵向随访中的变化情况，并将其与阿尔茨海默病的早期神经病理学标志物（如β-淀粉样蛋白和tau蛋白/神经炎症）进行了对比分析。θ波和γ波动态的昼夜变化与不同的认知功能相关：较高的基线记忆表现与SN和CEN的θ波动态整合程度较高以及DMN的θ波动态招募程度较高相关；而在7年后的纵向随访中，较低的记忆衰退程度与SN、CEN和DMN的θ波动态整合程度较高相关。相反，SN和CEN的γ波动态整合程度较高与较低的执行能力和注意力表现相关，同时在基线时也伴随着较高的β-淀粉样蛋白积累。这些发现表明，在昼夜节律的整个周期中保持网络灵活性与稳定性之间的平衡可能在认知老化过程中起着关键作用——稳定的θ波频段连接有助于记忆功能，而SN和CEN中过度的γ波频段稳定性可能导致执行能力下降和早期淀粉样蛋白积累。这些发现强调了在脑rsFC研究中考虑时间因素的重要性，呼吁采用时间多层网络方法来更有效地捕捉这些动态模式。

静息态功能连接（rsFC）是一个高度动态的过程，在每个人的不同时间点上都会发生变化。尽管这种变化长期以来被视为“噪声”，但最近的证据表明，它可能有助于个体更好地适应环境的变化。然而，rsFC在昼夜节律上的形成机制及其与认知功能的关联仍不清楚。我们分析了来自“认知健康老龄化研究”（Cognitive Fitness in Aging）的90名中年晚期参与者（61名女性，年龄在50至69岁之间）的数据。参与者在20小时的持续清醒状态下完成了五次自发静息态活动的脑电图（EEG）记录。通过使用时间多层网络方法，我们研究了静息态脑网络动态招募和整合的昼夜变化。我们重点关注了默认模式网络（DMN）、中央执行网络（CEN）和显著性网络（SN）中的θ波和γ波频段。此外，我们还探讨了这些网络的招募和整合与基线认知表现之间的关系，以及在7年后的纵向随访中的变化情况，并将其与阿尔茨海默病的早期神经病理学标志物（如β-淀粉样蛋白和tau蛋白/神经炎症）进行了对比分析。θ波和γ波动态的昼夜变化与不同的认知功能相关：较高的基线记忆表现与SN和CEN的θ波动态整合程度较高以及DMN的θ波动态招募程度较高相关；而在7年后的纵向随访中，较低的记忆衰退程度与SN、CEN和DMN的θ波动态整合程度较高相关。相反，SN和CEN的γ波动态整合程度较高与较低的执行能力和注意力表现相关，同时在基线时也伴随着较高的β-淀粉样蛋白积累。这些发现表明，在昼夜节律的整个周期中保持网络灵活性与稳定性之间的平衡可能在认知老化过程中起着关键作用——稳定的θ波频段连接有助于记忆功能，而SN和CEN中过度的γ波频段稳定性可能导致执行能力下降和早期淀粉样蛋白积累。这些发现强调了在脑rsFC研究中考虑时间因素的重要性，呼吁采用时间多层网络方法来更有效地捕捉这些动态模式。