意识连接组的拓扑整合与分离作为状态、行为及预后的生物标志物

《Communications Medicine》：Topological integration and segregation of the conscious connectome as biomarkers for state, behavior, and prognosis

　　

摘要

背景

意识被认为源于大规模脑网络中功能整合与分离之间的复杂平衡。然而，这些拓扑属性在意识障碍（DoC）中是如何被破坏的，以及它们能否预测长期恢复，仍有待确立。

方法

利用静息态功能磁共振成像和图论建模技术，对意识障碍患者（N = 117）和健康对照（HCs；N = 30）进行研究，绘制"意识连接组"的宏观尺度重组图谱，以界定功能整合与分离的破坏情况。进一步探讨了拓扑特征与通过修订版昏迷恢复量表（CRS-R）测量的行为意识之间的关联。此外，我们开发了一个机器学习框架，用于评估网络拓扑对神经系统预后的预测价值。

结果

与健康对照相比，意识障碍患者在功能整合和分离方面均表现出广泛破坏，其中分离方面的缺陷更为显著。功能整合（而非分离）与行为意识呈正相关，尤其在躯体运动网络中。此外，利用宏观网络拓扑（特别是默认模式网络）的机器学习框架，预测长期恢复的精确率-召回率曲线下面积（PR-AUC）为0.61。纳入临床变量后，模型性能进一步提高（PR-AUC = 0.84）。

结论

这些发现表明，功能分离对表征病理性意识状态的拓扑破坏更为敏感，而残余的功能整合更好地解释了意识行为的个体间变异性；两者共同提供了预测神经系统预后的拓扑框架。总体而言，该框架为意识障碍患者的评估和神经预后提供了客观且个体化的生物标志物。