基于网络统计学的急性缺血性卒中结构失连接与早期认知障碍关联研究

《Brain Research Bulletin》：Association Between Structural Disconnection and Early Cognitive Impairment After Acute Ischemic Stroke: A Network-Based Statistical Study

　　

在急性缺血性卒中中识别出汇聚于左侧尾状核的左侧前额叶-纹状体失连接子网络；左侧尾状核作为失连接纤维的解剖汇聚点；在探索性分析和留出（held-out）分析中，校正协变量后失连接强度仍与急性期蒙特利尔认知评估（Montreal Cognitive Assessment, MoCA）评分相关；在重复训练集NBS分析中，左侧尾状核汇聚模式得到重现，但精确的边（edge）配置存在变异。

脑卒中后认知障碍（post-stroke cognitive impairment, PSCI）是急性缺血性卒中最常见的并发症之一，约75%的患者在急性期存在一个或多个认知域损害，约50%的患者进入慢性期后认知障碍仍持续存在。急性期认知障碍并非短暂现象，而是未来痴呆的最强独立预测因子。卒中后大脑经历复杂的时空重组过程，急性期为神经可塑性关键干预窗口，早期干预可显著改善神经功能结局，因此在急性期准确识别PSCI的结构神经基础具有独立的临床紧迫性。然而，急性期神经影像研究面临特殊临床限制：患者常因意识障碍或病情不稳定无法配合功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging, fMRI）检查，且急性期脑水肿可导致血氧水平依赖（blood-oxygen-level-dependent, BOLD）信号畸变。相比之下，弥散加权成像（diffusion-weighted imaging, DWI）是急性卒中诊断的常规序列，基于DWI病灶掩膜的结构失连接分析无需患者主动配合，且白质纤维骨架在急性期相对稳定，使该方法在急性临床场景中具有独特可行性。传统PSCI研究主要关注灰质损伤的局灶效应，但难以解释病灶位置显著不同的患者为何表现出相似的认知障碍模式。失连接组（disconnectome）范式的出现改变了这一认识：由于白质纤维束的空间分布特征，不同位置的病灶可能切断相同的分布式神经回路，导致相似临床症状。从脑网络角度来看，认知功能依赖大规模脑网络间的协调活动，既往研究提示默认模式网络（default mode network, DMN）、背侧注意网络、突显网络等可能参与PSCI病理生理，但这些观察多基于慢性期功能连接分析，急性期结构失连接涉及哪些具体脑网络及其拓扑特征仍缺乏系统表征。基于网络的统计（Network-Based Statistic, NBS）可识别相互连接的子网络并控制网络级族系误差率（family-wise error rate, FWE），显著提高检测分布式回路损伤的敏感度。研究人员前期采用体素水平失连接-症状映射（voxel-based disconnection-symptom mapping, VDSM）识别出以左侧背外侧前额叶和左侧深部结构为中心的策略性失连接模式，但VDSM无法表征这些失连接如何构成相互连接的功能子网络，也无法识别哪些节点充当跨网络信息整合枢纽。鉴于急性期是神经可塑性关键窗口，且基于网络的拓扑分析能揭示传统体素方法无法检测的分布式回路损伤，本研究旨在利用同一队列的基线数据，应用NBS识别与急性PSCI显著相关的特定结构失连接子网络并分析其拓扑特征。

研究纳入589例首次急性缺血性卒中患者，基于发病7天内完成的蒙特利尔认知评估（Montreal Cognitive Assessment, MoCA）评分，275例（46.7%）归为PSCI，314例为非PSCI。NBS识别出一个与急性PSCI显著相关的左侧化结构失连接子网络，包含25个节点和42条边（P_FWE<0.001）。左侧尾状核作为解剖汇聚点，接收来自DMN、突显网络、额顶控制网络等5个皮层网络的19条边，形成“前额叶-纹状体放射状失连接”模式。子网络总失连接强度（SubNet_Total_SDC）与急性期MoCA评分在全面校正协变量后显著负相关，且在留出验证集中重复观察到一致方向关联。该研究为急性PSCI提供了网络级解剖证据，支持从网络层面理解急性结构失连接与认知障碍的关联，左尾状核的汇聚脆弱性为未来干预性研究提供了假设生成依据。

关键技术方法方面，本研究为多中心前瞻队列的回顾性基线分析，样本来自华中科技大学同济医学院附属同济医院、武汉第一医院和武汉中心医院于2018年5月至2019年8月连续入组的589例首发急性缺血性卒中患者。研究采用间接失连接组方法：在急性期DWI上手动勾画病灶掩膜，经SPM12 Clinical Toolbox配准至MNI152标准空间，嵌入HCP-842标准纤维束成像图谱，构建135×135结构失连接（structural disconnection, SDC）矩阵；采用NBS进行边级广义线性模型分析，以PSCI组对比为兴趣预测变量，控制年龄、性别、基线美国国立卫生研究院卒中量表（NIHSS）评分、教育年限和病灶体积，主阈值t=3.5，5000次置换检验控制网络级FWE；计算度、聚类系数、介数中心性和加权度等拓扑指标；通过MMSE交叉验证、置换检验、阈值敏感性分析和重复内部发现-验证流程评估稳健性。

**PSCI与非PSCI临床特征比较**：PSCI组病灶体积更大、神经功能缺损更重（