《Neurobiology of Disease》：Disrupted interhemispheric functional connectivity between the bilateral precentral gyri and associated transcriptomic signatures in acute basal ganglia ischemic stroke
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急性基底节缺血性卒中（basal ganglia ischemic stroke，BGIS）会破坏双侧中央前回内部及之间的功能连接（functional connectivity，FC）。双侧中央前回之间的半球间功能连接是BGIS的潜在生物标志物。半球间功能连
急性基底节缺血性卒中（basal ganglia ischemic stroke，BGIS）会破坏双侧中央前回内部及之间的功能连接（functional connectivity，FC）。双侧中央前回之间的半球间功能连接是BGIS的潜在生物标志物。半球间功能连接的破坏与独特的转录组学特征相关。半球间功能连接的破坏与突触抑制和代谢重塑有关。
一、研究背景与目的
脑卒中是全球范围内导致残疾和死亡的主要原因之一，其中缺血性卒中最为常见，且常累及基底节区域。基底节因其终末动脉供血和有限的侧支循环而尤其易受梗死影响，同时其与内囊、放射冠等白质结构共享豆纹动脉血供，因此梗死灶常同时累及基底节及邻近白质。基底节在运动控制、执行和感觉运动整合中发挥关键作用，其损伤可导致不同程度的运动功能障碍，严重影响患者长期功能结局和生活质量。
静息态功能磁共振成像（resting-state functional magnetic resonance imaging，rs-fMRI）是一种基于血氧水平依赖（blood oxygen level-dependent，BOLD）信号的无创神经影像技术，可用于研究脑卒中后脑功能重组的机制。局部一致性（Regional Homogeneity，ReHo）和功能连接（functional connectivity，FC）是两种代表性分析方法。ReHo通过肯德尔和谐系数（Kendall's coefficient of concordance，KCC）衡量局部体素邻域内BOLD时间序列的时间一致性，反映局部神经活动的同步程度；FC则通过分析不同脑区BOLD信号的时间相关性来表征脑区间的协同交互作用，被认为是神经可塑性的重要生物标志物。
尽管已有大量rs-fMRI研究记录了脑卒中患者脑活动的异常，但从这些复杂改变中识别具有强判别力的核心神经影像特征具有更高的临床价值。机器学习方法在脑卒中神经影像中的应用日益增多，可评估多变量rs-fMRI特征在区分脑卒中患者与健康对照（healthy controls，HCs）及预测预后方面的诊断性能。可解释人工智能方法，如沙普利加性解释（SHapley Additive exPlanations，SHAP），可将模型的"黑箱"决策过程转化为可量化的特征贡献，增强发现的生物学合理性。
然而，脑卒中相关神经影像表型背后的分子机制仍 largely 未知。人脑转录组学的最新进展，特别是艾伦人脑图谱（Allen Human Brain Atlas，AHBA），使得检验宏观影像改变与全脑基因表达模式之间的关系成为可能。偏最小二乘（Partial Least Squares，PLS）分析已被证明可有效识别与癫痫、自身免疫性脑炎、抑郁等疾病神经影像表型相关的转录特征，但其是否同样能阐明急性缺血性卒中神经功能缺损的分子关联仍有待确定。
本研究旨在通过整合rs-fMRI、机器学习和转录组-神经影像关联分析来解决这一空白。具体目标包括：（1）表征急性基底节缺血性卒中（basal ganglia ischemic stroke，BGIS）患者运动皮层ReHo和FC的改变；（2）通过机器学习特征重要性分析，从多种rs-fMRI指标中识别最具判别力的核心神经影像生物标志物；（3）利用AHBA转录组数据，探索该生物标志物与全脑基因表达模式之间的空间相关性，并阐明相关生物学基础。
二、研究方法概述
研究人员开展了一项包含59例急性BGIS患者和35例人口学匹配的HCs的研究。所有受试者均接受3.0T西门子MAGNETOM Prisma扫描仪的rs-fMRI及高分辨率T1加权结构像采集。rs-fMRI数据经SPM12和RESTplus V1.27工具包预处理，包括去除前10个时间点、时间层校正、头动校正、空间标准化至蒙特利尔神经研究所（Montreal Neurological Institute，MNI）空间、6mm半高全宽（full-width at half-maximum，FWHM）高斯核平滑、线性去趋势、回归Friston 24头动参数及白质和脑脊液信号，并进行0.01–0.08Hz带通滤波。对于22例左侧基底节病变患者，图像沿正中矢状面镜像翻转，使右侧大脑半球在所有受试者中统一代表病变侧。
ReHo分析在未平滑的功能图像上进行，计算每个体素与其26个最近邻体素时间序列的KCC，生成个体ReHo图并z转换。组间差异显著的脑区（双侧中央前回）被定义为FC分析的种子区域（以峰值坐标为中心、半径5mm的球体），提取平均时间序列并与全脑每个体素进行皮尔逊相关，生成个体FC图并经Fisher z转换。组间比较采用双样本t检验，以性别、年龄、受教育年限和平均帧位移（framewise displacement，FD）为协变量，高斯随机场（Gaussian random field，GRF）校正（体素水平p<0.005，簇水平p<0.05）。
ReHo和FC分析中所有显著差异簇的平均z值被提取为特征，用于训练支持向量机（support vector machine，SVM）和逻辑回归（logistic regression，LR）分类模型。采用嵌套交叉验证策略，外层为5折交叉验证重复10次，内层为5折交叉验证网格搜索超参数调优。模型性能通过平均曲线下面积（area under the receiver operating characteristic curve，AUC）、准确率、灵敏度、特异度、F1分数和精确率评估，AUC的统计显著性通过1000次置换检验评估。SHAP框架用于量化每个特征对分类决策的贡献。
基因表达数据来自AHBA，涵盖6名成人供体的3702个空间独立组织样本。遵循最佳实践并使用abagen工具箱进行标准化预处理，将表达数据映射至Glasser-360图谱，最终获得180个左侧半球皮层区域的15632个基因的标准化转录表达矩阵。以SHAP识别核心特征的病例-对照t统计图作为因变量，以这些脑区所有基因的标准化表达水平为自变量进行PLS回归分析。通过10000次球形旋转置换检验评估PLS1协方差的统计显著性，通过10000次bootstrap重采样估计基因权重的标准误并计算Z分数。满足|Z|>5且错误发现率（false discovery rate，FDR）<0.001的基因被认定为稳健基因，分为PLS1+（正权重）和PLS1?（负权重）两类。最后使用Metascape平台对两组基因分别进行基因本体论（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。
三、研究结果
3.1 受试者人口学与临床特征
最终分析纳入59例急性BGIS患者和35例匹配HCs。两组在年龄、性别、受教育年限和FD方面均无显著差异（均p>0.05）。患者中22例为左侧半球病变，37例为右侧半球病变。病变体积中位数为1526mm3（四分位距916–2460），NIHSS评分中位数为4（IQR 3–6），FMA评分中位数为83（IQR 68–91），MRI扫描在卒中发病后中位数4天（IQR 3–6）进行。
3.2 病例-对照ReHo和FC差异
与HCs相比，急性BGIS患者双侧中央前回ReHo显著降低（GRF校正，体素水平p<0.005，簇水平p<0.05），提示卒中后这些关键运动区域局部神经元同步性受损。此外，右侧楔前叶ReHo降低，左侧梭状回、右侧海马和右侧小脑小叶VI ReHo升高。以双侧中央前回为种子进行全脑FC分析发现，无论以左侧还是右侧中央前回为种子，BGIS患者双侧中央前回之间的FC均显著降低（GRF校正，体素水平p<0.005，簇水平p<0.05）。患者组未发现任何脑区FC显著增强。这些发现表明急性BGIS不仅破坏双侧中央前回内部的局部FC，还破坏它们之间的半球间FC。
3.3 机器学习分类性能与特征重要性
SVM和LR模型均表现出良好的分类性能。SVM模型AUC为0.877（p=0.002），准确率0.783，灵敏度0.777，特异度0.791，精确率0.875，F1分数0.816。LR模型AUC为0.868（p=0.001），准确率0.772，灵敏度0.728，特异度0.846，精确率0.901，F1分数0.797。SHAP分析显示，在所有输入特征中，以右侧中央前回为种子区域的双侧中央前回半球间FC具有最高的平均绝对SHAP值，表明该特征对区分患者与HCs的贡献最大，是当前分类模型中最具影响力的判别特征。
3.4 SHAP识别关键FC与临床评分的相关性
在控制年龄、性别和受教育年限后，SHAP识别的关键FC（以右侧中央前回为种子的左侧中央前回FC）与NIHSS评分呈显著负相关（偏r=?0.399，Bonferroni校正p=0.005），与FMA评分呈显著正相关（偏r=0.454，Bonferroni校正p<0.001）。
3.5 与区域病例-对照FC改变相关的转录组模式
基于SHAP分析，研究人员选择以右侧中央前回为种子的FC病例-对照t图作为主要影像表型，与左侧半球转录组数据（180区域×15632基因）进行PLS回归。PLS1捕获了FC差异与基因表达之间的最大协方差，解释了32.15%的方差（置换检验，p_spin<0.001）。空间相关分析显示，PLS1评分的区域模式与FC病例-对照t图显著相关（Spearman r=0.525，p_spin<0.001）。应用阈值（|Z|>5，FDR<0.001）后，共识别出482个PLS1+基因和478个PLS1?基因，共同构成反映BGIS后急性期病变侧中央前回与对侧半球FC改变的转录组特征。
3.6 PLS1基因富集分析
PLS1+基因主要富集于突触功能相关GO条目，包括"突触膜"、"突触前"、"突触组织"、"跨突触信号"和"化学突触传递调节"等突触结构和信号条目，以及"轴突"和"肌动蛋白丝基过程"等神经元结构和可塑性条目。PLS1?基因则显著关联两大生物学主题：离子转运和钙信号（如"金属离子转运"、"钠离子跨膜转运"、"单价阳离子跨膜转运调节"和"钙信号通路"），以及能量代谢（如"能量稳态"和"磷酸酯水解酶活性"）。
四、讨论与结论
本研究表明急性BGIS患者双侧中央前回ReHo显著降低，且这些同源区域之间的半球间FC显著降低。机器学习结合SHAP分析进一步将双侧中央前回之间的半球间FC识别为关键神经影像生物标志物。转录组-神经影像关联分析为该FC受损提供了新颖的分子解释，提示其可能与突触抑制以及离子稳态和能量代谢的重组有关。
ReHo降低可通过远隔效应（diaschisis）概念解释，即局灶性脑损伤可导致远端脑区功能停滞。既往研究已证实卒中后ReHo改变与运动功能评分显著相关。双侧中央前回FC的显著降低表明运动皮层内半球间通讯效率受损，为卒中后半球间抑制失衡经典模型提供了直接功能证据。在生理条件下，经胼胝体的相互抑制维持半球间动态平衡；卒中后这一平衡被破坏，病变侧对非病变侧的抑制输出减弱，导致非病变侧过度激活，进而对病变侧施加过度抑制，阻碍恢复。
PLS分析揭示了对侧半球FC改变与基因表达谱之间的关联。PLS1+基因主要参与突触结构和信号传导，在FC减弱区域表达下调，提示在卒中后约一周的早期阶段，对侧半球可能仍处于突触功能抑制状态。PLS1?基因富集于跨膜转运、离子稳态和能量代谢通路，可能反映对侧半球针对缺血性损伤的代谢重组和适应性调整。
本研究存在以下局限性：样本量有限可能影响机器学习模型的泛化性；AHBA数据来自小样本尸检队列且仅限左侧半球，无法分析右侧（病变侧）半球的基因表达模式；为统一病变侧而进行的图像翻转假设半球间结构和功能对称，可能混淆疾病效应与固有半球间差异；PLS分析揭示的是空间相关性而非因果关系。
综上所述，本研究利用rs-fMRI证实急性BGIS患者双侧中央前回内部及之间的FC均被破坏。通过可解释机器学习方法，研究人员将双侧中央前回之间的半球间FC识别为卒中的潜在神经影像生物标志物。转录组-神经影像关联分析将该生物标志物与对侧半球的突触抑制以及离子稳态和能量代谢重组联系起来。这些发现描绘了急性BGIS中中央前回的特异性神经失连接特征，其半球间成分与独特的转录组学特征相关，增进了对卒中后运动功能障碍神经和分子基础的理解。
