静息态脑电图β频段动态功能连接揭示首发精神分裂症患者语言网络偏侧化的状态依赖性破坏

《Neuropsychologia》:EEG Resting-State Beta Band Dynamic Functional Connectivity Reveals State-Dependent Disruption of Language Network Lateralisation in First-Episode Schizophrenia

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月20日 来源:Neuropsychologia 2.5

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   摘要语言紊乱是精神分裂症的核心特征之一,具有重要的功能后果。然而,其神经生理学基础仍未得到充分阐明,尤其是在疾病早期阶段。本研究探讨首发精神分裂症(FES)是否伴随语言网络侧化组织的破坏,同时采用EEG β频带的静态和动态功能连接指标进行分析。31例FES患者和32例年龄匹配

  

摘要

语言紊乱是精神分裂症的核心特征之一,具有重要的功能后果。然而,其神经生理学基础仍未得到充分阐明,尤其是在疾病早期阶段。本研究探讨首发精神分裂症(FES)是否伴随语言网络侧化组织的破坏,同时采用EEG β频带的静态和动态功能连接指标进行分析。31例FES患者和32例年龄匹配的 healthy 志愿者(HVS)接受了静息态64导联EEG检测。使用滑动窗口的加权相位滞后指数估计源水平连接,每位参与者生成979个连接矩阵。通过k-means聚类识别脑网络状态(BNS)。通过时间平均获得静态连接。提取了全网络和语言特异性分析的时域特征、图论指标和语言网络侧化指数。组间比较采用基于置换的检验并进行族系错误率校正。静态连接在任何指标上均未显示显著组间差异。动态分析识别出六种BNS。FES组在BNS5(以顶枕区优势为特征的状态)的时域动态和图论特征的变异性方面显著增加。在BNS1(以听觉-视觉优势为特征的状态)中,FES组的核心语言网络侧化指数显著降低。BNS1的发生频率与语言紊乱评分呈负相关。仅在FES组中,动态BNS特异性的语言网络指标与言语流畅性表现相关。这些发现表明,早期精神病中的语言功能障碍表现为脑网络稳定性和语言侧化的状态依赖性破坏,仅能通过动态连接分析检测。

引言

语言紊乱——涵盖形式思维障碍、联想松弛、离题性言语和言语贫乏——是精神分裂症的典型特征,在疾病早期阶段即出现,并显著损害社会功能、职业能力和治疗参与度(Andreasen, 1979a; Bora et al., 2017; Kuperberg, 2010)。尽管其临床核心地位,精神病中语言功能障碍的神经基础仍未完全阐明,尤其是针对首发精神分裂症。虽然传统上以临床评定量表评估,但越来越多的证据表明,精神病中的语言功能障碍反映的是支持语言加工的具体神经回路异常,而非普遍性认知衰退的单纯副产品(DeLisi, 2001; Kircher et al., 2018; Palaniyappan, 2022)。言语流畅性任务——包括语音流畅性和语义流畅性——提供了互补的定量指标,可评估词汇提取效率和语义网络组织程度,其缺陷在精神分裂症中已被一致记录,且相对于总体认知表现而言不成比例(Bokat和Goldberg, 2003; Henry和Crawford, 2005; Rossell et al., 1999)。流畅性分析的计算方法,包括语义网络建模和基于词嵌入的相似性度量,如今允许对词汇提取策略的结构和连贯性进行精细量化(Bojanowski et al., 2017; Zemla et al., 2020),提供了比单纯词计数更丰富的语言损害表征。
越来越多的证据已确立,健康脑中的语言加工具有显著的左半球优势特征,核心网络包括额下回(Broca区)、后颞上回(Wernicke区)、缘上回和角回(Friederici, 2011; Güntürkün et al., 2020; Hickok和Poeppel, 2007; Price, 2012)。这种侧化模式的破坏——表现为左半球优势减弱、缺失或逆转——已通过结构磁共振成像(Crow, 1997; Oertel-Kn?chel和Linden, 2011)、功能磁共振成像(Bleich-Cohen et al., 2009; Li et al., 2009; Sommer et al., 2001)和扩散张量成像研究(Kubicki et al., 2007)在精神分裂症中被发现。侧化破坏究竟是静态特征还是由脑功能状态调节的动态现象,这一问题仍未解决。
神经影像学的最新进展强调了考察动态而非静态连接模式的重要性(Foster和Scheinost, 2024; Greene et al., 2023)。静态方法在整个记录期间平均连接估计值,从而掩盖了脑网络组织固有的时变和可塑性本质。已有证据积累表明,大脑在亚秒到秒级时间尺度上交替处于有限的连接构型组合中——分别用脑网络状态(BNS)、微状态或动态功能连接状态等术语表示(Allen et al., 2014; Baker et al., 2014; Hutchison et al., 2013; Kabbara et al., 2017; Michel和Koenig, 2018; O'Neill et al., 2018; Vidaurre et al., 2018)。这些状态可通过其时域动力学和拓扑特性进行表征。状态内变异性已成为神经通信完整性的敏感标记(Damaraju et al., 2014; Du et al., 2016; Kabbara et al., 2021; Rabany et al., 2019; Tabbal et al., 2021)。在精神分裂症中,已使用fMRI(Cattarinussi et al., 2024; Damaraju et al., 2014; Du et al., 2016; Miller et al., 2016)和静息态EEG(Aubonnet et al., 2025, 2024; Chen et al., 2024)报告了动态连接的改变,但该框架很少应用于早期精神病中的语言网络组织研究。
低β频段(13–20 Hz)在此背景下尤为引人关注。β振荡已被证实与维持当前认知集、自上而下的预测加工以及语言任务期间的长程皮层通信有关(Engel和Fries, 2010; Fisher et al., 2008; Foley et al., 2020, 2019; Lewis et al., 2016; Weiss和Mueller, 2012)。精神分裂症中已报告β频段活动的异常(Di Lorenzo et al., 2015; Hirano et al., 2015; Uhlhaas和Singer, 2010),然而低β动态连接与首发精神分裂症(FES)语言紊乱之间的关系仍未被探索。
本研究在脑网络状态框架内,整合了三条相互印证的研究线索——语言网络侧化、动态与静态EEG连接、以及精神病中的语言损害——应用于FES。我们假设,静态低β连接通过压缩时间维度,将无法有效检测FES患者与健康志愿者之间在全网络拓扑或语言网络侧化方面的组间差异。在动态连接框架下,本研究旨在验证:(i)FES患者在特定BNS中是否表现出增加的时域和拓扑不稳定性;(ii)FES患者在特定BNS中核心语言网络的左半球侧化是否降低;(iii)BNS特异性特征是否与FES组的语言紊乱临床指标和言语流畅性表现选择性相关,而健康对照组无此相关。若这些预测得到证实,将支持如下观点:早期精神病中的语言功能障碍根源于脑网络状态的时序组织和功能不稳定被破坏,而非全局时间平均连接异常。

章节摘要

方法

图1描述了本研究使用的分析流程,详见以下各章节。

静态连接

在所有静态连接度量中,FES组与HVS组之间均未观察到显著差异。该无效发现在全网络图论指标(平均节点强度、平均聚类系数、特征路径长度)以及所有语言网络指标(CLN和ELN的绝对和相对强度以及侧化指数)中均成立。此外,静态度量与FES组的TLC评分无显著相关,且与任何言语流畅性指标均无显著相关。

讨论

本研究表明,首发精神分裂症中的语言功能障碍不能由静态时间平均连接异常来解释,而是与短暂脑网络状态的时序组织和拓扑稳定性被破坏有关,以及核心语言网络中左半球侧化的状态依赖性丧失有关。这些发现源自动态低β EEG连接分析,在传统静态方法中并不明显。

CRediT作者贡献声明

Paolo Gargiulo: 撰写——审阅与编辑、验证、方法论、调查。Cherubino Di Lorenzo: 撰写——审阅与编辑、数据整理。Mahmoud Hassan: 撰写——审阅与编辑、验证、方法论、调查。Romain Aubonnet: 撰写——初稿、可视化、验证、方法论、调查。Federico Fiori Nastro: 撰写——审阅与编辑、调查、数据整理。Stefano Seri: 撰写——审阅与编辑、验证、方法论、调查。

伦理声明

所有参与者或其法定代理人均已签署书面知情同意书,同意参与本研究并同意发表本文。已遵守参与者的隐私权。
本研究在研究所在地遵守了相关法律、法规框架和指导方针。本研究按照涉及人类受试者的医学研究伦理原则进行。本研究获得了独立伦理委员会的批准。

利益冲突声明

作者声明本文不存在利益冲突。

致谢与披露

RA获得了意大利罗马Tor Vergata大学系统医学系的资助(CUP I53C23001730007)。
GDL获得了#NEXTGENERATIONEU(NGEU)的资助,由大学与研究部(MUR)国家复苏与韧性计划(NRRP)资助,项目编号MNESYS(PE0000006)——(DN. 1553 11.10.2022)。
MH获得了"布列塔尼大区"——Inno R&D项目23001155-的资助。
作者未报告任何生物医学经济利益或潜在利益冲突。
Romain Aubonnet|Federico Fiori Nastro|Cherubino Di Lorenzo|Mahmoud Hassan|Paolo Gargiulo|Stefano Seri|Giorgio Di Lorenzo
意大利罗马Tor Vergata大学系统医学系,罗马
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