基于嗅觉网络相互作用的帕金森病嗅觉减退的有效连接标志物

《BMC Neurology》：Effective connectivity markers of hyposmia in parkinson’s disease based on olfactory network interactions

　　

摘要

嗅觉功能障碍是帕金森病最早出现且最为常见的非运动症状之一，但嗅觉减退与疾病进展之间的定向网络机制仍不甚明了。在本研究中，我们利用静息态功能磁共振成像和动态因果模型，研究了核心嗅觉网络中有效连接性的阶段性变化。我们在健康对照组、嗅觉功能正常或轻微受损的帕金森病患者以及嗅觉减退严重的帕金森病患者中，分析了嗅球、眶额皮质、杏仁核和海马体之间的有效连接性。贝叶斯模型选择表明网络结构为全连接型，显示出网络重组的非线性轨迹。嗅觉功能正常的患者表现出代偿性过度连接，其定向耦合和网络密度均高于对照组；而嗅觉减退严重的患者则表现出有效连接性的显著下降，尤其是在感觉-边缘系统及前额叶整合路径上。图论分析进一步证实，各组的网络强度和效率均呈逐渐下降趋势。重要的是，利用从DCM得到的连接特征进行机器学习分类，能够高精度地区分对照组与不同亚组的帕金森病患者，显示出很强的区分度和应用潜力。据我们所知，这是首项应用DCM来明确描述帕金森病中不同阶段的定向嗅觉网络变化，并将这些机制标志物与机器学习相结合的研究。这些发现为了解帕金森病中嗅觉减退背后的代偿性或退行性网络动态提供了新视角，同时也将嗅觉网络的有效连接性视为疾病分型和早期检测的有希望的生物标志物。