儿童COVID-19后脑微结构改变：基于VBM、SBM和结构协方差网络分析的研究

本研究通过体素形态测量（VBM）、基于表面的形态测量（SBM）和结构协方差网络（SCN）分析，揭示了儿童COVID-19康复者存在脑区体积减少（如扣带皮层、海马和颞上回）、沟回深度和皮层厚度部分恢复，以及全局效率降低和小世界性升高的网络拓扑改变，为理解病毒感染对儿童神经发育的潜在影响提供了重要影像学证据。

　　

ABSTRACT

Background

儿童因其神经发育尚未成熟，成为COVID-19长期影响的脆弱群体。本研究旨在通过比较感染前和感染后的MRI扫描，识别儿童康复过程中短暂和持续存在的脑结构改变，并评估与年龄和性别匹配的健康对照组相比，其脑形态和网络组织的差异。

Methods

研究纳入26名8-12岁确诊COVID-19的儿童和26名健康对照。所有参与者均采用相同的采集协议在3T扫描仪上接受高分辨率T1加权MRI。应用标准VBM和SBM流程量化皮层体积、厚度和沟回深度，随后通过SCN分析基于灰质指标构建相关矩阵。在不同网络稀疏度阈值下计算了图论指标，包括聚类系数、特征路径长度、小世界性以及全局和局部效率。

Results

皮层体积分析显示，COVID-19康复儿童在扣带皮层、海马和颞上回等区域出现减少。组内比较显示，左中扣带皮层体积从7.4降至6.9 cm³，左中央后回从12.2降至10.8 cm³，右前扣带皮层从2.1降至1.8 cm³。颞上回的沟回深度（从210.3降至198.5 mm²）和皮层厚度（从2.34降至2.15 mm）出现部分恢复。结构协方差网络分析显示，与对照组相比，COVID-19后组全局效率较低、小世界性较高，特征路径长度增加，而局部连接指标（聚类系数和局部效率）相对稳定。

Conclusions

COVID-19康复儿童可能表现出脑结构改变和网络连接 disruption，部分随时间部分缓解，而另一些持续存在。需要通过全面神经影像和临床评估进行长期随访，以阐明其对发育的潜在影响。

1 Introduction

全球COVID-19大流行对公共卫生产生了深远影响，儿童因身心和神经发育尚未成熟而成为特别脆弱群体。尽管关注点多集中于呼吸和系统并发症，但越来越多证据凸显其神经影响，包括认知、情绪和行为变化（Wei等2023, Ariza等2024, Bower等2022）。这些担忧在儿童中尤为突出，因其大脑处于发育关键期，表明即使短暂的病毒效应也可能带来长期后果（Siddique等2022, Khan等2022）。

成人COVID-19康复者的神经影像研究一致报告了结构和功能脑改变，包括眶额皮层和海马旁回等区域灰质（GM）体积减少，以及关键网络内连接中断（Guo等2024, Campabadal等2023, Pan等2023）。然而，这些发现对儿童群体的相关性尚不明确，因发育中大脑的独特神经可塑性可能同时使其对外界伤害既脆弱又具韧性（Schober等2021, Pavel等2022）。童年以脑成熟的动态过程为标志，包括皮层重塑和连接优化，对环境和社会生物压力源敏感（Casey等2005）。尽管初步证据表明COVID-19康复儿童可能出现头痛、认知困难和行为变化等症状，但其潜在脑结构改变仍特征不清（Morrow等2021, Ng等2022）。此外，COVID-19对神经炎症和血管完整性的影响引发了广泛弥漫性脑改变的可能性，这可能无法通过传统区域特异性分析捕获（Neves等2024）。

传统神经影像方法如体素形态测量（VBM）和基于表面的形态测量（SBM）是量化结构脑改变的成熟有效技术。VBM允许评估灰质和白质（WM）的体积变化，而SBM专注于表面级指标如皮层体积、厚度和沟回深度，提供脑形态的互补见解（Ashburner和Friston 2000, Fischl等1999）。超越这些传统方法，结构协方差网络（SCN）分析已成为检查脑区间连接模式的强大工具。SCN建模脑区在结构属性上表现出协调变异的程度，反映共享的发育、成熟和病理影响（Alexander-Bloch, Raznahan等2013, Alexander-Bloch, Giedd等2013）。该方法捕获脑的中尺度组织，弥合局部形态测量变化和全局网络改变之间的差距。SCN分析对脑发育中断特别敏感，因其考虑系统变化而非孤立区域效应（Aboud等2019），使其高度适用于研究如COVID-19相关脑改变的复杂状况。例如，SCN已显示能揭示神经发育和神经疾病中的皮层重组和连接中断模式（Spreng等2019, Zarkali等2021）。SCN分析衍生的指标，包括全局和局部效率、小世界性和节点中心性，为结构中断的功能影响提供宝贵见解（Rubinov和Sporns 2010）。

本研究旨在通过比较COVID-19儿童治疗前和治疗后MRI数据，并与健康对照组对比，全面特征化COVID-19感染后短暂和持续的结构脑变化。结果将增进我们对COVID-19对儿童神经发育影响的理解，并为未来临床监测和干预策略以减轻潜在长期后果提供基础。

2 Methods

2.1 Participants

这项回顾性研究包括26名COVID-19感染康复儿童和26名年龄性别匹配的健康对照。实验组由2020年12月至2022年12月间从医疗记录中识别的8-12岁儿童组成（平均=10.5，标准差=3.65），均经逆转录聚合酶链反应（RT-PCR）按世界卫生组织协议确诊COVID-19。实验组所有参与者COVID-19核酸检测阳性确认，临床表现从无症状到轻症或普通型不等。发热是常见症状，体温范围37.6°C至38.5°C。血液检查结果多样，包括正常、白细胞计数升高或炎症标志物升高。其中11名参与者接受了随访MRI扫描，平均间隔约4个月（平均=125天，范围：21-180天）以评估脑结构纵向变化，其余儿童仅有一次MRI扫描。实验组参与者经筛查排除严重COVID-19脑病，基线MRI结果无显著异常。

健康对照组包括无COVID-19感染史或相关症状的年龄性别匹配儿童，通过当地社区外展招募（平均=10.9，标准差=4.12）。纳入要求无预先存在的神经或精神疾病且无重大医疗状况。两组排除标准包括MRI上脑病变存在、成像数据中显著运动伪影、既往头部创伤、先天性神经异常或神经发育或精神疾病史。所有参与者提供人口统计和临床数据，包括疫苗接种状态，表明实验组大多数已接种。本研究经华西第二大学医院机构审查委员会批准（批准号：K2019048）。获得父母或监护人的书面知情同意，适用时由儿童提供 assent。表S1总结了参与者人口统计和临床特征。为概述实验工作流，图1总结了本研究分析框架。

2.2 MRI Data Acquisition

所有参与者MRI数据使用3T Siemens Skyra扫描仪配备32通道相位阵列头线圈采集。脑结构图像使用高分辨率T1加权磁化准备快速梯度回波（MP2RAGE）序列获取，参数如下：重复时间（TR）=2300 ms，回波时间（TE）=2.98 ms，反转时间（TI）=900 ms，翻转角=9°，视野（FOV）=256×240 mm，体素大小=1×1×1 mm，176矢状切片覆盖全脑（Marques等2010）。为确保一致性，所有扫描使用相同协议。为减少运动伪影，儿童用泡沫垫固定头部，允许扫描期间观看适龄卡通。未对任何参与者使用镇静。所有T1加权图像由三名经验丰富成像技术人员视觉检查头部运动和伪影。此外，使用统计参数映射（SPM12）框架中的计算解剖工具箱（CAT12）定量评估图像质量。评估分割GM图的同质性，同质性低（平均<>

2.3 Image Processing

本研究使用MATLAB（R2022a, MathWorks, Natick, MA, United States）与CAT12和SPM12工具包进行VBM和SBM分析。DICOM格式MRI数据使用MRIcron工具包转换为NIfTI格式以兼容后续处理步骤。对于VBM，分析包括：（1）使用组织概率图（TPM）和DARTEL算法将脑分割为GM、WM和脑脊液（CSF）；（2）GM图像空间标准化到蒙特利尔神经学研究所（MNI）标准空间；（3）调制以在标准化期间保留体积信息；（4）使用8-mm全宽半高（FWHM）高斯核平滑GM图。SBM分析使用FreeSurfer（版本7.1.0）进行，包括以下步骤：（1）对齐和空间标准化到MNI空间；（2）将皮层和皮层下结构分割为GM、WM和CSF，应用强度不均匀性和噪声校正；（3）重建皮层表面以计算皮层体积、厚度和沟回深度；（4）基于Desikan–Killiany图谱将大脑皮层划分为68个区域；（5）使用15-mm平滑核平滑皮层厚度和沟回深度图。

2.4 SCN Construction

构建SCN以基于GM结构指标研究脑区间连接模式。皮层和皮层下区域使用FreeSurfer流程中的Desikan–Killiany图谱划分为68个皮层区域和额外皮层下区域（Desikan等2006）。提取皮层指标包括皮层厚度、体积和沟回深度，并使用线性回归模型校正年龄、性别和总颅内体积（TIV）以最小化混淆效应。为构建SCN，计算所有参与者间校正后区域值之间的Pearson相关系数（r）。Pearson相关系数公式如下：

r=∑i=1n(Xi?Xˉ)2∑i=1n(Yi?Yˉ)2∑i=1n(Xi?Xˉ)(Yi?Yˉ)

其中X_i和Y_i是参与者i区域X和Y的结构指标，\bar{X}和\bar{Y}是它们各自的平均值，n是参与者总数。此过程产生表示区域间协方差的相关矩阵。排除负相关 due to其模糊神经生物学解释和不一致方向性，特别是在发育中大脑中，异相成熟或测量噪声可能导致虚假反相关。此排除还确保结果网络矩阵在参与者间具有生物可解释性和方法可比性。相关矩阵基于特定网络稀疏度水平二值化和阈值化，定义为网络中现有边与最大可能边的比率。本研究稀疏度范围设定在0.14至0.5之间（间隔0.02），确保所有网络保持完全连接无孤立节点，同时避免非生物网络配置。全局和局部图论参数使用阈值化SCN计算。全局参数包括聚类系数（Cp）、标准化Cp（Gamma）、特征路径长度（Lp）、标准化Lp（Lambda）、小世界标量（Sigma）、全局效率（Eg）和局部效率（Eloc）。还计算了局部参数，如节点度和 betweenness中心性。所有计算使用MATLAB中的图论分析工具包进行，质量控制步骤如视觉检查和调整邻接矩阵。

2.5 Statistical Analysis

所有统计分析使用MATLAB和相关工具包进行，包括脑连接工具包和定制SCN分析脚本。组级比较在COVID-19后儿童和年龄性别匹配健康对照之间进行，跨越皮层指标和SCN测量。统计显著性定义为p<0.05，适用时使用错误发现率（FDR）方法校正多重比较。为评估皮层体积、厚度和沟回深度差异，采用多变量线性回归模型，协变量为年龄、性别和TIV。对于SCN测量、网络鲁棒性以及全局和局部图论属性，使用5000次迭代的置换检验评估组间差异。置换检验涉及混洗组标签以生成每个网络度量的零分布。观察到的差异与置换分布比较以计算双尾p值。通过测量最大连接组件大小的变化量化节点移除对网络完整性的影响，使用曲线下面积（AUC）分析总结结果。统计结果使用BrainNet Viewer和其他基于MATLAB的工具可视化。

3 Results

3.1 Cortical Volume Changes

跨感兴趣区域（ROI）的皮层体积分析显示，与对照组相比，实验组特定脑区减少。对于组内纵向比较（治疗前与治疗后），在三个区域观察到减少：左中扣带皮层（lMCC）从7.4减少至6.9 cm³，左中央后回（lPoCG）从12.2减少至10.8 cm³，右前扣带皮层（rACCsup）从2.1减少至1.8 cm³。这些减少在校正多重比较后统计显著（FDR校正p<0.05），这些区域的平均效应大小范围从lMCC的g?[min, max]=0.228（0.056–0.415），lPoCG的0.287（0.101–0.502），到rACCsup的0.235（0.074–0.409）。对于组间比较，实验参与者显示相对于对照组多个区域皮层体积较低：右额上回（内侧；rSFGmedial）记录体积7.3 cm³对比对照组8.0 cm³（g?[min, max]=0.196 [0.035–0.428]），左海马（lHIP）测量3.9 cm³对比4.5 cm³（g?[min, max]=0.175 [0.021–0.403]），左颞上回（lSTG）测量12.3 cm³对比13.9 cm³（g?[min, max]=0.312 [0.129–0.487]），和rACCsup测量1.8 cm³对比2.2 cm³（g?[min, max]=0.264 [0.076–0.461]）。这些差异一致存活FDR校正（p<0.05）。小提琴图说明这些区域皮层体积分布显示在图2和图3。这些减少在纵向比较中56/68 ROI和组间比较中48/68 ROI观察到。

3.2 Cortical Sulcal Depth and Thickness

实验组中，治疗前和治疗后条件间左颞上回（lSTG）观察到皮层沟回深度和厚度减少。平均沟回深度从210.3 mm²（标准差=12.7）减少至198.5 mm²（标准差=11.9），效应大小g?=0.342（95% CI: 0.214–0.502, p<0.05, FDR校正）（图4）。类似地，平均皮层厚度从2.34 mm（标准差=0.09）减少至2.15 mm（标准差=0.07），g?=0.271（95% CI: 0.102–0.414, p<0.05, FDR校正）。这些值反映在图2，其中小提琴图说明治疗前和治疗后沟回深度和厚度分布。实验组（治疗后）和对照组之间关于皮层沟回深度（p=0.42）和厚度（p=0.39）无统计显著差异，如图5所示。对照组沟回深度（平均=225.1 mm², 标准差=14.3）和皮层厚度（平均=2.38 mm, 标准差=0.08）略高于实验组治疗后值，但这些差异未达统计显著性。

3.3 Structural Covariance Networks

3.3.1 Correlation Matrices and Binary Networks

构建SCN以评估基于GM指标的跨皮层区域区域间连接模式。实验组和对照组的相关矩阵，如图像所示，说明跨34区域的成对关系（图6）。较高相关系数在区域如左中央前回（lPreCG）和rSFGmedial观察到，对照组值范围0.6至0.9，而实验组这些值减少，范围0.4至0.8。阈值化邻接矩阵在稀疏度水平0.14至0.5用于创建二值网络，确保无孤立节点同时保持网络完整性（图7）。实验组平均连接强度（平均相关系数）相比对照组降低约15%，区域如lHIP（相关系数0.42 vs. 0.60, p=0.03）和rACC（0.38 vs. 0.56, p=0.02）连接强度减少。

3.3.2 SCNs Metrics

跨一系列稀疏度阈值，实验组全局效率低于对照组（AUC=?0.083, p<0.05）（图8A）。局部效率组间无显著差异（AUC=?0.005, p=0.45），值符合零模型预期范围（图8B）。实验组小世界性一致较高（AUC=0.172, p<0.01），反映跨阈值网络拓扑变化（图8C）。特征路径长度（Lambda）实验组升高（AUC=0.112, p<0.01），指示节点间平均最短路径较长（图8D）。组间聚类系数无差异，AUC值近零（p>0.05），指示相似节点聚类水平（图8E）。总结这些度量AUC值的箱线图显示组级差异在全局效率（p<0.05）、小世界性（p<0.01）和路径长度（p<0.01）显著，而局部效率和聚类系数未显示显著变异（图8F）。

4 Discussion

我们的研究结果显示，与健康同伴相比，COVID-19感染康复儿童显示脑结构不同变化，包括皮层体积、皮层表面形态和网络级组织。这些发现与日益增长的文献一致，强调儿科COVID-19潜在神经后遗症，尽管呼吸症状通常比成人更轻（Stower 2021, Spudich和Nath 2022, Howe de la Torre等2023）。组内（治疗前至治疗后）比较揭示lMCC、lPoCG和rACCsup显著减少。值得注意的是，这些区域支持MCC中认知控制、PoCG中感觉运动整合和ACC中情绪调节的多样功能（Wilmskoetter等2023, Gao等2022, Soloff等2015）。此类体积下降表明即使轻或中度COVID-19疾病可能 disrupt 儿童关键发育阶段关键神经基质。当比较治疗后实验组与健康对照时，在四个额外区域观察到较低皮层体积：rSFGmedial、lHIP、lSTG和rACCsup。海马是记忆编码和空间导航的关键结构，其对炎症和压力相关机制的脆弱性已在神经精神病学研究中有充分记载（Gao等2023, Mondelli等2011）。同时，STG的体积改变，语言处理和听觉感知的中心区域，引发担忧，如果这些减少持续，可能对认知语言产生潜在微妙影响（Wilmskoetter等2023）。进一步形态分析指示治疗前至治疗后lSTG内沟回深度和皮层厚度显著减少。虽然这些变化可能反映短暂炎症或压力响应，但治疗后测量与健康对照间无显著差异表明随时间可能发生部分正常化。此类“追赶”轨迹合理，给定发育中大脑的可塑性（Anderson等2011），其有时能通过增加突触发生或相邻区域重组补偿早期中断（Marzola等2023, Luciana 2003）。然而，某些其他区域未显示可比恢复的事实突出儿科COVID-19效应的异质性，并强调需要更长随访期以确定这些形态测量是否以及何时完全收敛于典型发育规范（Jin等2024, Zhou等2023, Colvin等2022）。

除局部皮层变化外，我们结构协方差的网络级分析也为COVID-19感染康复儿童全局拓扑变化提供一些证据。具体地，我们观察到较低全局效率和升高小世界性， coupled with增加特征路径长度，当对比COVID-19队列与健康对照时。这些发现集体突出，虽然远距离脑区间整合可能中断，但局部连接，如局部效率和聚类系数等度量所示，似乎保持相对保存（Yun等2020, Gupta等2019）。从理论立场，小世界配置在局部专业化（高聚类）和全局整合（短路径长度）间 strike 平衡。在本研究中，升高小世界指数 alongside 减少全局效率和较长特征路径表明网络已偏离其最优整合配置文件。此模式可能反映结构网络响应COVID-19相关压力源的重组，由此发育中大脑尝试通过增强局部连接保存功能容量。在儿科康复背景下，增加小世界性可能代表一种补偿适应， favoring 区域专业化和容错，即使全局通信效率受损。给定我们还注意到实验组总体结构连接强度约15%减少，这些度量描绘系统性区域间协方差弱化肖像——特别在海马和前扣带皮层等区域，其与记忆巩固、执行控制和情绪调节紧密链接（Khundrakpam等2019, Sang等2023）。类似网络异常已在神经发育和神经疾病中有文档记录，其中脑重新配置其拓扑以在生理应变下维持基本认知功能（Khundrakpam等2019, Sang等2023）。在儿科群体中，此过程可能进一步由持续突触修剪和皮层成熟塑造，导致一些局部电路过度连接和全局通路 under-connectivity 的动态模式（Zhang等2024, Paolicelli等2011）。虽然短程相互作用能保持稳定，确保局部容错和分离，但全局信息传输路径变得 less 高效，这可能影响依赖分布式神经系统的复杂任务（例如，高级认知、集成感觉运动控制和情绪行为调节）（Arvin等2021, Song等2021, Meijer等2020）。

我们的发现与先前报告相似；即，尽管COVID-19儿童常显示轻度呼吸症状，但仍可能引起微妙但可测量的神经和神经发育后遗症。成人中 prior 调查一致文档了SARS-CoV-2感染后额和颞皮层（包括中央前回和扣带皮层）GM体积减少，频繁耦合功能连接中断（Gollub 2022, Douaud等2022, Lu等2020）。此处，我们观察到扣带皮层、海马和颞上回内类似体积下降，已知这些区域对炎症或缺血性损伤高度敏感。在儿童中，这些结构扰动可能特别有影响，给定此发育窗口期间发生的快速突触修剪、皮层重塑和髓鞘形成（Paus 2024, Erus等2015, Matsuzawa等2001）。虽然神经可塑性提供显著补偿能力，但也使成熟脑更脆弱于外源性伤害如病毒感染和系统炎症（Yachou等2020）。我们沟回深度和厚度部分正常化或微妙差异的观察，如治疗后扫描与对照间减少差异所反映，可能指示动态恢复轨迹，其中形态测量指标随时间逐渐稳定。然而，执行功能、记忆和情绪处理中心区域持续体积损失引发对认知和情感发育长期影响的关键问题（Zanchi等2017, Ziccardi等2024）。如果此类结构差异持久，它们可能 predispose 受影响儿童学业表现、行为调节和社会情感福祉方面的挑战，强调需要持续纵向监测和及时干预策略。

多重互连因素可能解释COVID-19后儿童观察到的结构变化和 altered SCN度量，神经炎症作为中心机制突出。对SARS-CoV-2的系统炎症响应可能干扰神经元和胶质完整性，潜在导致区域特异性体积损失和连接中断（Almutairi等2021, Pang等2024）。即使轻度血管妥协可能减少高需求区域（例如，扣带皮层、海马）脑血流，而疾病、社会隔离和生活方式剧变的心理压力可能升高皮质醇水平，进一步影响压力敏感区域（Huang等2002, Johnson 2023, Knezevic等2023）。这些发现强调常规神经心理评估的临床重要性以检测新兴认知、情绪或行为挑战——特别如果体积减少在链接执行和情感处理的区域持久。目标康复计划和心理社会干预对减轻COVID-19康复儿童学习缺陷或情绪 dysregulation 至关重要。从公共卫生视角，整合神经发育随访到感染后护理将不仅精炼疫苗接种和治疗策略，而且帮助家庭和教育者预期学业表现或社会情感功能中的潜在问题（Lee等2024, Tseng等2024）。总之，这些考虑突出需要整体、多学科方法，承认儿科COVID-19的生物基础和心理社会影响，确保儿童接受全面护理， safeguard 其长期神经发育轨迹（Colvin等2022, Hessami等2022）。

本研究有几个限制。首先，尽管我们统计控制年龄和TIV并使用年龄匹配健康对照，但儿科脑快速发育性质和小样本大小引入不可避免发育混淆。脑体积、皮层厚度和网络拓扑在此年龄组自然波动数月，使变化归因于COVID-19复杂化。第二，SCN分析中排除负相关，虽然与标准实践一致，可能 overlook 复杂过程如抑制相互作用或补偿重组，其在经历快速发育变化的儿科群体中可能特别相关（Geng等2017）。第三，缺乏并发功能和行为评估，如功能MRI或神经心理测试，限制我们确定观察到的结构和网络改变是否与有意义认知或情绪结果关联的能力。最后，本研究仅依赖T1加权结构MRI，其提供有限洞察功能脑动力学。未来研究应纳入额外模态如静息态fMRI以评估局部内在脑活动（Ma等2024），并探索结构功能耦合（Suo等2025），这可能提供对COVID-19后脑改变下神经生物学机制更全面理解。

总之，我们的发现表明COVID-19康复儿童可能经历脑微结构变化和潜在网络连接中断。虽然观察到部分恢复，但某些改变持久，强调全面长期随访以评估对儿科神经发育潜在影响的重要性。