脑小血管病形态连接个体间变异性的改变及其与基因表达和细胞类型的关联

《Journal of the American Heart Association》：Altered Intersubject Variability of Morphological Connectivity in Cerebral Small Vessel Disease and Its Associations With Gene Expression and Cell Types

背景：脑小血管病（cerebral small vessel disease, CSVD）是一种异质性疾患；然而，大脑形态测量连接的个体间差异仍不清楚，其与基因表达的关联亦不明确。 方法：研究人员招募了65例CSVD患者和35名健康对照。基于T1加权磁共振成像构建了个体水平的形态测量脑网络，并使用基于库尔贝克–莱布勒散度（Kullback–Leibler divergence）的灰质相似性度量量化了形态连接个体间变异性（intersubject variability of morphometric connectivity, IVMC）。研究人员检验了IVMC的组间差异及其与认知和临床指标的关联。采用偏最小二乘（partial least squares, PLS）回归将IVMC与艾伦人脑图谱（Allen Human Brain Atlas）数据相关联，以探讨其与基因表达、细胞类型特异性和生物学功能的关系。 结果：与健康对照相比，CSVD患者表现出整体IVMC升高（P<0.001），且在多个功能网络中均存在显著差异（所有P错误发现率（False Discovery Rate, FDR）<0.05）。感觉运动网络（sensorimotor network, SMN）和腹侧注意网络（ventral attention network, VAN）中的IVMC与听觉词语学习测验（Auditory-Verbal Learning Test, AVLT）较差表现相关。PLS回归分析显示，IVMC相关基因富集于神经发育和代谢过程，而负加权基因则与突触结构和谷氨酸能信号传导相关。细胞类型分析将IVMC改变主要关联至神经元和胶质细胞的转录特征。 结论：CSVD与多个功能网络中IVMC升高相关，特定网络的变化与记忆障碍有关。这些改变可能与参与神经发育、突触功能以及多种神经元和胶质细胞类型的基因有关，这为理解脑网络的个体间变异性以及CSVD的神经生理机制提供了新见解。

论文解读文章

一、研究背景与科学问题

脑小血管病（cerebral small vessel disease, CSVD）是一种常见的神经血管疾病，是导致认知障碍、卒中和多种神经系统症状的主要原因之一。然而，CSVD并非一种同质性疾病，其影像学表型多样，包括白质高信号（white matter hyperintensities, WMH）、腔隙灶、脑微出血和血管周围间隙扩大等。患者在WMH体积与进展轨迹、认知衰退模式、情感障碍严重程度以及疾病进展速率方面均表现出显著的个体间差异，凸显了CSVD的临床异质性。既往神经影像学研究虽已揭示CSVD可影响全脑宏观尺度网络的组织与功能，但这些大规模网络和结构改变与临床异质性之间的具体关系尚不完全清楚。

近年来，脑功能与结构的个体间变异性（intersubject variability）被日益认为是导致认知与行为差异的关键因素。形态连接个体间变异性（intersubject variability of morphometric connectivity, IVMC）作为一种新兴的网络层面指标，可量化群体水平上区域形态连接模式的异质性。然而，CSVD中IVMC的具体改变模式及其临床意义尚未得到系统研究。此外，CSVD的临床异质性可能源于其复杂的分子病理生理基础，整合宏观神经影像表型与分子层面信息有助于阐明脑结构变异背后的生物学机制。

因此，本研究旨在探索CSVD患者IVMC的改变模式，评估其与认知表现的关联，并通过整合艾伦人脑图谱（Allen Human Brain Atlas, AHBA）转录组数据，揭示IVMC改变背后的基因表达特征和细胞类型特异性。

二、研究方法概述

研究人员从安徽医科大学第一附属医院招募了65例CSVD患者和35名年龄、性别匹配的健康对照（healthy controls, HC）。所有受试者均在中国科学技术大学使用3.0T MRI扫描仪完成T1加权像、T2液体衰减反转恢复序列和增强梯度回波T2*加权血管造影序列扫描。图像经CAT12和SPM12工具箱预处理，提取96个脑区（基于哈佛-牛津图谱）的灰质体积（gray matter volume, GMV）分布，并采用基于库尔贝克–莱布勒散度的相似性（Kullback–Leibler-based similarity, KLS）度量构建个体形态相似矩阵。IVMC定义为1减去同一区域KLS向量在所有受试者对间的平均皮尔逊相关系数，反映个体形态连接模式偏离群体平均模式的程度。在转录组分析中，研究人员利用abagen工具箱处理AHBA微阵列数据，将其映射至相同脑区，获得96×15632的转录组表达矩阵，随后采用偏最小二乘（partial least squares, PLS）回归，以基因表达水平为预测变量、IVMC病例-对照t图为响应变量，识别与IVMC改变相关的基因集，并进行基因本体论（Gene Ontology, GO）和京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, KEGG）通路富集分析以及细胞类型特异性分析。

三、研究结果

人口学与临床特征：两组在性别、年龄、教育年限和总颅内体积方面无显著差异。CSVD组高血压史和卒中史比例显著高于HC组。与HC相比，CSVD患者在听觉词语学习测验（Auditory-Verbal Learning Test, AVLT）、词语流畅性测验（Verbal Fluency Test）和符号数字模式测验（Symbol Digit Modalities Test, SDMT）上得分显著更低，而在连线测验（Trail Making Test, TMT）上耗时显著更长。

IVMC的组间差异与区域GMV：CSVD患者与HC的IVMC空间模式高度相似（r=0.94，P<0.001）。CSVD组全脑平均IVMC值显著高于HC组（P<0.001）。在区域水平，67个脑区显示出显著IVMC差异（所有P_FDR<0.05），包括额上回、中央前回、中央后回、枕极、中央岛叶皮层等，所有差异区域的IVMC值在CSVD组均升高。病例-对照t图与HC组平均IVMC呈显著负相关（r=-0.43，P_spin<0.001），表明IVMC升高主要发生在原本一致性较高的脑区。在网络水平，两组IVMC空间模式一致，默认模式网络（default mode network, DMN）最高、背侧注意网络（dorsal attention network, DAN）最低。CSVD组在视觉网络、感觉运动网络（sensorimotor network, SMN）、DAN、腹侧注意网络（ventral attention network, VAN）、边缘网络、额顶网络和DMN中IVMC均显著升高（所有P_FDR<0.001），其中SMN变化最大。即使校正萎缩区域GMV、卒中史和高血压史后，结果依然稳健。

与IVMC改变相关的基因表达模式：PLS回归分析显示，第一PLS成分（PLS1）解释了IVMC网络38%的方差（P=0.015）。共鉴定出1328个PLS+基因（Z>2.59）和1720个PLS-基因（Z<-2.59）（所有P_FDR<0.05）。PLS1的空间分布与病例-对照t图呈正相关（r=0.57，P_spin<0.001）。功能富集分析表明，PLS+基因主要涉及细胞增殖、形态发生、细胞黏附与凋亡、神经发育和代谢过程；PLS-基因则主要富集于突触结构、谷氨酸能信号传导和神经元形态维持。

细胞类型特异性转录特征：将PLS1基因分配至7种主要脑细胞类型后发现，其在兴奋性神经元（280个基因，P<0.0001，P_FDR=0.0007）、抑制性神经元（198个，P=0.0004，P_FDR=0.0014）、内皮细胞（198个，P=0.0013，P_FDR=0.0030）、少突胶质细胞（179个，P=0.0091，P_FDR=0.0159）和少突胶质前体细胞（38个，P=0.0170，P_FDR=0.0238）中显著富集。这些细胞类型特异性基因主要涉及神经系统发育、突触功能、细胞连接与形态以及细胞外基质和黏附分子结合。

与认知功能和CSVD负荷指标的相关性：多重比较校正后，SMN的IVMC与AVLT学习阶段评分呈显著负相关（r=-0.45，P_Bonferroni=0.027），VAN的IVMC与AVLT即刻回忆评分呈显著负相关（r=-0.44，P_Bonferroni=0.040）。未观察到IVMC与WMH体积、腔隙灶、血管周围间隙扩大或微出血之间存在显著相关性。

四、讨论与结论总结

讨论部分：本研究系统评估了CSVD患者的灰质IVMC改变及其潜在分子机制。主要发现如下：（1）CSVD患者IVMC空间分布与HC高度相似，但IVMC值在多脑区和功能网络中显著升高，表明CSVD并未重塑形态脑网络的整体空间框架，而是降低了区域形态连接模式的一致性，放大了个体间差异；（2）SMN和VAN的IVMC分别与AVLT的学习阶段和即刻回忆阶段表现相关；（3）基于IVMC差异构建的PLS回归模型揭示了与能量代谢、损伤修复和突触功能相关的基因表达谱，这些基因主要分布于兴奋性和抑制性神经元、内皮细胞以及少突胶质细胞系，参与神经发育、突触功能、细胞连接与形态维持等生物过程。

研究人员认为，CSVD中IVMC的广泛升高反映了血管病理对灰质形态协方差的普遍影响。WM结构损伤在不同个体中以不同方式扰动形态连接模式，从而放大了脑网络组织的个体间异质性。值得注意的是，原本一致性高的脑区在疾病状态下表现出更大的IVMC增加，提示CSVD可能破坏了脑结构的“稳态支架”。在分子层面，PLS+基因所涉及的代谢负担与缺血条件下的修复反应，以及PLS-基因所代表的维持神经元通讯和突触结构稳定性的分子机制，共同塑造了CSVD中形态网络变异性的整体模式。

研究结论：总之，本研究描述了CSVD患者IVMC的改变及其与空间基因表达模式和细胞类型特异性的关联。CSVD患者表现出全脑网络IVMC显著升高，这与记忆相关的认知损害有关。通过PLS建模和富集分析，研究人员确定了与IVMC改变相关的转录特征，涉及氧化应激、突触功能以及胶质和神经元细胞类型。这些分子特征与宏观结构改变共同可能促进了CSVD形态网络异质性的产生，为理解CSVD如何影响脑结构的个体间变异性提供了新见解。