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为探究颞叶癫痫（TLE）的网络机制，研究人员利用 MEG 数据，构建全脑有效连接（EC）网络并分析。结果显示，TLE 患者在低伽马频段平均连接强度增加、连接模式不稳定等。该研究有助于理解 TLE 的病理机制，为临床诊疗提供参考。
在医学领域，癫痫一直是备受关注的难题，其中颞叶癫痫（Temporal Lobe Epilepsy，TLE）作为成人中最常见的耐药性癫痫类型，严重影响患者的生活质量。以往，人们认为 TLE 的局灶性发作起源于解剖上孤立的区域，但越来越多的研究表明，TLE 是一种涉及大规模脑网络紊乱的疾病，传统的 “致痫区” 概念正逐渐被取代。目前，脑网络的研究方法众多，包括结构连接（Structural Connectivity，SC）、功能连接（Functional Connectivity，FC）和有效连接（Effective Connectivity，EC）等。然而，基于功能磁共振成像（fMRI）的连接性研究因时间分辨率低和血流动力学反应波动存在局限性，而脑电图（EEG）和磁脑图（MEG）能更直接地测量神经元活动，且 MEG 具有无创、时空分辨率高和通道数量多等优势，在 TLE 网络机制研究中愈发重要。此前利用 MEG 数据进行的 DTF 分析主要聚焦于癫痫病灶定位，缺乏对全脑 EC 网络的构建及不同频段高频成分的网络分析，也较少关注皮质下结构。为了填补这些研究空白，北京工业大学、北京天坛医院、江苏省中医院等机构的研究人员开展了一项研究，相关成果发表在《Scientific Reports》上。
研究人员使用的主要关键技术方法如下：首先，从南京脑科医院招募 48 名受试者，包括 14 名健康对照（Healthy Controls，HCs）和 34 名 TLE 患者（其中 13 名左颞叶癫痫 left TLE，lTLE；21 名右颞叶癫痫 right TLE，rTLE），采集其头部 MEG 和结构 MRI（sMRI）数据。然后对 MEG 数据进行预处理，包括去除异常通道和片段、滤波、独立成分分析（ICA）去除伪迹等，并将数据重采样、分段。接着，利用 T1 MRI 数据构建头模型和源模型，通过线性约束最小方差（LCMV）波束形成器将 MEG 数据重建到 116 个脑区（AAL116）。最后，运用 DTF 方法构建定向连接网络，并进行网络和图论分析。
研究结果如下：
- 平均连接强度：对比发现，lTLE 和 rTLE 组在低伽马（Low Gamma）频段的平均连接强度显著高于 HC 组，其他频段差异不显著。这表明在高频段，癫痫对患者平均功能连接的影响更大，可能是由于癫痫活动导致的功能失衡，如癫痫引起的隔海马系统中 θ 振荡紊乱以及隔区和海马 GABA 能细胞受损。
- 连接模式：HC 组在不同频段的连接模式相对稳定，ACG.L 和 ORBsupmed.R 在多个频段作为枢纽区域，负责信息的传输和整合。而 lTLE 和 rTLE 组的连接模式在不同频段变化较大，THA.L、DCG.L 和 STG.L 等在不同频段成为枢纽区域，这与癫痫导致的脑网络重组和异常同步有关，也解释了 TLE 患者在认知任务中表现较差的原因。
- 总流出：PCL.L 脑区在所有组中总流出最高，它是功能连接网络的枢纽区域之一，在信息传递和整合中起关键作用。此外，TLE 患者的 HIP 和 AMYG 等脑区总流出显著高于健康对照，这些脑区与情绪处理、记忆以及癫痫发作的病灶和传播密切相关。
- 方向性指数和偏侧化指数：虽然 HC 和 TLE 受试者脑区的 DI 值存在差异，但并不显著。在偏侧化方面，部分脑区存在组间差异，总体呈现左半球优势，但 TLE 患者的偏侧化情况尚无定论，可能与对侧同源区域的募集有关，后续还需更大样本量和更广泛的局部脑区研究。
- 拓扑属性：在中低频段（delta、theta、alpha、beta），TLE 患者的全球聚类系数（Global Clustering Coefficient，GCC）、全局特征路径长度（Global Characteristic Path Length，GCPL）和局部效率（Local Efficiency，LE）显著高于 HCs，这意味着 TLE 患者局部脑区之间的同步性增强，形成了更紧密的局部连接和功能模块，但同时全球效率（Global Efficiency，GE）降低，反映出 TLE 患者的认知障碍。在高伽马频段，lTLE 和 rTLE 患者的 GCC、GCPL 和 LE 显著降低，而 GE 显著增加，这可能与癫痫发作时的高频活动（如癫痫棘波）涉及广泛的跨区域网络有关。
研究结论和讨论部分指出，该研究通过构建全脑 EC 网络，分析不同频段的网络特征，发现 TLE 患者在低伽马频段平均连接强度增加、连接模式不稳定，且在中低频段局部脑区同步性增强。这些发现有助于深入理解 TLE 的病理机制，为临床诊断和治疗提供了新的视角和理论依据。然而，该研究也存在一些局限性，如样本量较小、构建的是静态网络以及 MEG 数据来源重建过程可能存在准确性问题等。未来研究可在扩大样本量、构建动态网络以及优化源重建方法等方面展开，进一步推动 TLE 的研究和临床诊疗发展。
