宋夢(mèng)妮 李寶娟 徐 桓 李 椋 盧虹冰 劉 洋*
多參數(shù)磁共振成像在重性抑郁障礙研究中的應(yīng)用*
宋夢(mèng)妮①②李寶娟①徐 桓③李 椋①盧虹冰①劉 洋①*
借助醫(yī)學(xué)影像學(xué)的技術(shù)發(fā)展,使無(wú)創(chuàng)檢測(cè)和評(píng)價(jià)重性抑郁障礙(MDD)患者在腦部結(jié)構(gòu)和功能方面的病理性損害成為可能。采用多參數(shù)磁共振成像技術(shù),準(zhǔn)確獲取腦部結(jié)構(gòu)、血流、功能和腦白質(zhì)及腦連接等方面的信息,從不同角度研究評(píng)價(jià)MDD患者的病理生理特征所導(dǎo)致的行為變化。然而,目前的臨床研究大都集中于單一模態(tài)的分析,因此結(jié)合多參數(shù)磁共振影像篩選出有效影像學(xué)參數(shù),為MDD的機(jī)制研究、診斷及評(píng)價(jià)提供理論依據(jù)和定量的影像學(xué)指標(biāo)。MDD是人類一種常見(jiàn)的精神類疾病,使用多參數(shù)磁共振成像技術(shù)有望為臨床診斷和評(píng)價(jià)提供客觀的定量指標(biāo)。
磁共振成像;重性抑郁障礙;多參數(shù);定量指標(biāo)
[First-author’s address] 1.School of Biomedical Engineering, Fourth Military Medical University, Xi’an 710032, China. 2.Student Brigade, Fourth Military Medical University, Xi'an 710032, China.
重性抑郁障礙(major depressive disorder,MDD)亦稱重性抑郁癥,是一種嚴(yán)重精神疾病。世界衛(wèi)生組織的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,全球有3.5億抑郁癥患者[1]。同時(shí),MDD也是自殺的重要誘因,平均每年約有100萬(wàn)人死于自殺。由此可見(jiàn),抑郁癥不僅是一個(gè)重要的公共衛(wèi)生問(wèn)題,也是一個(gè)突出的全球性社會(huì)問(wèn)題。
長(zhǎng)期以來(lái),人們對(duì)抑郁癥的本質(zhì)與病因進(jìn)行了廣泛的心理學(xué)、遺傳學(xué)、生物學(xué)及進(jìn)化論等方面研究,但依然缺乏完整認(rèn)識(shí),且發(fā)病機(jī)制仍不明確。隨著研究的深入,人們逐漸意識(shí)到抑郁癥是一個(gè)集遺傳、腦神經(jīng)發(fā)育及環(huán)境應(yīng)激等多維度、多系統(tǒng)異常而導(dǎo)致的情感整合功能失衡的疾病。目前,臨床診斷及評(píng)價(jià)MDD方法基本依賴于量表,而缺乏定量的指標(biāo)。
隨著現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的快速發(fā)展,多參數(shù)磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)手段檢測(cè)MDD患者在腦部結(jié)構(gòu)和功能方面的病理性損害成為可能,并有望進(jìn)一步篩選出客觀、定量的影像學(xué)指標(biāo),為MDD臨床診斷和評(píng)價(jià)提供定量標(biāo)準(zhǔn)。
醫(yī)學(xué)成像模式可分為解剖結(jié)構(gòu)成像和功能成像,解剖結(jié)構(gòu)成像可提供解剖形態(tài)信息,具有較高的圖像分辨率;而功能成像可提供血流灌注、腦連接(功能連接、有效連接和結(jié)構(gòu)連接)等信息,但分辨率較差。兩種成像模式雖然存在差異,但又互為補(bǔ)充。為提高診斷準(zhǔn)確性和改善治療效果,臨床上通常要將同一患者的多種模式成像進(jìn)行融合分析,但分析過(guò)程較為繁瑣復(fù)雜,因此,臨床上迫切需要建立將多種圖像信息進(jìn)行分析、融合的多參數(shù)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。尤其是MRI已逐漸從結(jié)構(gòu)成像擴(kuò)展到功能成像,從單模態(tài)成像發(fā)展到多模態(tài)成像,并將MRI的多種模態(tài)相結(jié)合,對(duì)中樞神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行結(jié)構(gòu)與功能相結(jié)合的顯像研究,應(yīng)用到腦部疾病的診斷和評(píng)價(jià),成為目前精神類疾病研究的新思路。由此可見(jiàn),整合MRI模態(tài)的優(yōu)勢(shì),發(fā)展多參數(shù)成像手段及定量分析方法,從結(jié)構(gòu)、灌注及腦連接等多方面提供定量的醫(yī)學(xué)信息,以彌補(bǔ)單模態(tài)成像的缺陷,是腦科學(xué)研究的基本方法,也是腦成像的內(nèi)在特征[2]。
近年來(lái),國(guó)內(nèi)外研究人員通過(guò)影像學(xué)手段,發(fā)現(xiàn)MDD患者在腦部結(jié)構(gòu)和功能方面存在不同程度的病理性損害,并發(fā)現(xiàn)了一系列與MDD相關(guān)的腦區(qū),如海馬、杏仁核、前扣帶回皮層(anterior cingulate cortex,ACC)以及眶額皮質(zhì)(orbitofrontal cortex,OFC)等,這為進(jìn)一步了解MDD潛在的功能環(huán)路,以及病理、病因機(jī)制打開(kāi)了一個(gè)新的途徑。
2.1 結(jié)構(gòu)性MRI
由于沒(méi)有電離輻射及軟組織分辨率高的技術(shù)優(yōu)勢(shì),結(jié)構(gòu)性MRI(structural MRI,sMRI) 應(yīng)用于結(jié)構(gòu)影像學(xué)研究,已被視為一種潛在的MDD診斷方法[3]。sMRI主要用于研究各腦區(qū)的體積和腦皮層厚度的變化。腦皮層體積和厚度之間存在著密切的關(guān)系,可反映不同的生理和病理學(xué)變化。
有研究表明,腦區(qū)的體積變化可作為一種生物學(xué)標(biāo)記對(duì)疾病進(jìn)行診斷,據(jù)報(bào)道,MDD患者的雙側(cè)海馬區(qū)灰質(zhì)顯著減少[3-4]。Kempton等[5]發(fā)現(xiàn)MDD患者雙側(cè)海馬區(qū)體積減少5%;另有研究發(fā)現(xiàn),雙側(cè)海馬區(qū)體積減少不對(duì)稱,左側(cè)減少8%,而右側(cè)減少10%。同時(shí),還有研究發(fā)現(xiàn)MDD患者的杏仁核體積減少,且減少程度與疾病的持續(xù)時(shí)間正相關(guān),但在MDD發(fā)生的早期,杏仁核體積增加[6]。
在目前市場(chǎng)主流腦部影像學(xué)分析工具包中,只有Freesurfer軟件中包含了Fischl等[7]提出的最短距離法,來(lái)測(cè)量腦皮層厚度。使用Freesurfer軟件,Wagner等[8]發(fā)現(xiàn),MDD患者的左腦海馬旁回、ACC和OFC,及右腦額中回、顳中回、額上回和腦島區(qū)域的腦皮層厚度明顯降低,與無(wú)自殺傾向的MDD患者相比,有自殺傾向患者的左腦背外側(cè)和腹外側(cè)前額皮質(zhì),及ACC的腦皮層厚度明顯降低;Tu等[9]發(fā)現(xiàn)MDD患者的前額皮質(zhì)腦皮層厚度明顯降低;J?rnum等[10]利用歐氏距離測(cè)量厚度,發(fā)現(xiàn)MDD患者的OFC、顳上回和腦島區(qū)域的腦皮層厚度降低;Koolschijn等[11]同樣采用最短距離法測(cè)量腦皮層厚度,但未發(fā)現(xiàn)MDD患者存在腦皮層厚度異常。
2.2 MRI腦灌注成像
灌注是指血液通過(guò)毛細(xì)血管床將攜帶的氧、養(yǎng)分及代謝物與組織進(jìn)行交換,進(jìn)以維持組織、器官的活性和功能[12]。由于許多器官疾病在形態(tài)學(xué)改變之前往往首先表現(xiàn)為灌注異常,因此灌注異??梢暈槠鞴偌膊〉牟±韺W(xué)基礎(chǔ)。有研究表明,MDD患者在某些腦區(qū)腦血流(cerebral blood flow,CBF)變化很大,但這些研究大都利用PET或SPECT進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,這兩種設(shè)備都需要注射放射性同位素,具有一定的放射性?;贛RI腦灌注成像(perfusion weighted MRI,PWI)研究的文章只有一篇,J?rnum等[10]使用MRI動(dòng)脈自旋標(biāo)記灌注成像序列進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,分析發(fā)現(xiàn)MDD患者的額葉和ACC區(qū)域CBF值降低。
2.3 MRI功能成像
MRI功能成像(functional MRI,fMRI)是基于血氧依賴水平(blood oxygen level dependent,BOLD)的一種新型無(wú)創(chuàng)腦功能檢測(cè)技術(shù)。BOLD-fMRI成像的基礎(chǔ)是根據(jù)神經(jīng)元活動(dòng)對(duì)局部氧耗量和CBF影響程度的不同,改變局部去氧-氧合血紅蛋白的相對(duì)含量,引起磁場(chǎng)性質(zhì)的變化。通過(guò)采集靜息和任務(wù)狀態(tài)下的一系列磁共振圖像,進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計(jì)分析,就可以得到任務(wù)引起的腦激活情況,從而對(duì)功能和有效連接進(jìn)行分析。功能連接是對(duì)腦連接的一種簡(jiǎn)單描述,得到的連接網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)無(wú)向網(wǎng)絡(luò),有效連接可對(duì)信息在腦網(wǎng)絡(luò)中的流向進(jìn)行推斷,揭示不同腦區(qū)之間的相互作用機(jī)理。
腦功能連接分析方法的廣泛應(yīng)用,為精神疾病的診斷、監(jiān)測(cè)以及治療提供了極大的幫助。Desseilles等[13]發(fā)現(xiàn),MDD患者的額頂葉網(wǎng)絡(luò)與視覺(jué)皮層間的功能連接異常,同時(shí)默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)(default mode network,DMN)在抑郁癥的病理學(xué)中扮演著非常重要的角色,與人的自省相關(guān)[14]。有研究發(fā)現(xiàn),與正常受試者相比,MDD患者DMN的活動(dòng)和功能連接都存在顯著異常[14-16]。
近年來(lái),有效連接在MDD研究中也逐漸得到研究人員的重視,在認(rèn)知和情感等任務(wù)下,利用DCM模型研究MDD患者的腦區(qū)間的有效連接,Lu等[17]發(fā)現(xiàn)MDD患者由背外側(cè)前額葉皮層至杏仁核的有效連接減弱;Almeida等[18]發(fā)現(xiàn)前額葉皮層和杏仁核之間的有效連接異常。
2.4 MRI擴(kuò)散成像
擴(kuò)散加權(quán)成像(diffusion weighted imaging,DWI)反映的是水的微觀運(yùn)動(dòng)即布朗運(yùn)動(dòng),通過(guò)一系列DWI圖像可計(jì)算獲得彌散張量成像(diffusion tensor imaging,DTI)。DTI是目前唯一可以在活體上研究腦白質(zhì)微觀結(jié)構(gòu)的無(wú)創(chuàng)性磁共振技術(shù),利用組織中水分子彌散的各向異性,探測(cè)組織的微觀結(jié)構(gòu)信息,并通過(guò)水分子的彌散運(yùn)動(dòng),描繪神經(jīng)纖維的走向(沿纖維走向彌散加快),直觀反映神經(jīng)纖維及其功能傳導(dǎo)。各向異性分?jǐn)?shù)(fractional anisotropy,F(xiàn)A)做為白質(zhì)連接性的定量指標(biāo),可反映出水分子與細(xì)胞亞結(jié)構(gòu)的交互作用。健康人腦白質(zhì)高度有序且具有一定的排列方向,各項(xiàng)異性值程度高,所以FA值較大;若白質(zhì)微結(jié)構(gòu)發(fā)生改變,腦白質(zhì)有序的排列遭到損壞,則各項(xiàng)異性值降低,F(xiàn)A值降低。而表面彌散系數(shù)(apparent diffusion coefficient,ADC)主要用來(lái)衡量水分子在人體組織環(huán)境中的彌散運(yùn)動(dòng),反映彌散敏感梯度方向上的水分子位移強(qiáng)度。
Kiesepp?等[19]發(fā)現(xiàn),MDD患者的右腦扣帶回和胼胝體區(qū)域的FA值明顯降低;Korgaonkar等[20]發(fā)現(xiàn),MDD患者的邊緣系統(tǒng)、背外側(cè)前額葉皮層以及胼胝體等腦區(qū)的FA值明顯降低。
目前,對(duì)于MDD患者結(jié)構(gòu)連接異常的研究還很少,Arnold等[21]發(fā)現(xiàn),MDD患者的杏仁核和海馬區(qū),及小腦和腦干間的結(jié)構(gòu)連接增強(qiáng);de Kwaasteniet等[22]發(fā)現(xiàn),MDD患者的鉤束區(qū)的FA值降低,且ACC和內(nèi)側(cè)顳葉與鉤束區(qū)的結(jié)構(gòu)連接異常,并發(fā)現(xiàn)ACC和內(nèi)側(cè)顳葉的功能連接增強(qiáng),提示MDD患者的結(jié)構(gòu)連接異常與功能連接的增強(qiáng)是密切相關(guān)的。因此,將fMRI的功能連接和有效連接及DTI技術(shù)的結(jié)構(gòu)連接相結(jié)合,是進(jìn)一步研究MDD病理生理學(xué)機(jī)制的關(guān)鍵因素。
目前,MDD影像學(xué)研究能夠提供腦部結(jié)構(gòu)(sMRI)、腦血流(PWI)、功能和有效連接(fMRI)、腦白質(zhì)及結(jié)構(gòu)連接(DTI)等方面的信息,從不同角度反映MDD的病理生理行為變化,但大都集中于單一模態(tài)的分析,而將MRI結(jié)構(gòu)、灌注、功能及擴(kuò)散成像相結(jié)合,利用MRI多參數(shù)影像安全、無(wú)創(chuàng)優(yōu)勢(shì)深入研究MDD對(duì)大腦的影響,以尋找有效模態(tài)及優(yōu)化指標(biāo),建立定量的MDD影像學(xué)評(píng)價(jià)體系等方面,尚處于探索階段。因此,如何結(jié)合MRI多參數(shù)影像的優(yōu)勢(shì),獲取并篩選出有效的影像學(xué)參數(shù),從而為MDD的機(jī)理研究、診斷及評(píng)價(jià)提供理論依據(jù)和定量的影像學(xué)指標(biāo),無(wú)疑是今后影像學(xué)研究的重點(diǎn)課題。
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Application of multi-parameter magnetic resonance imaging in major depressive disorder
SONG Meng-ni, LI Bao-juan, XU Huan, et al
China Medical Equipment,2015,12(6):78-81.
Major depressive disorder (MDD) is a severe mental disorder, which is a serious threat both to our physical and psychological health. With the development of medical imaging, it is possible to non-invasively detect and evaluate the structural and functional alteration in the patients of MDD. The multi-parameter MRI can provide kinds of image-based information, such as structure, cerebral blood flow, functional and effective connectivity, white matter and structure connectivity, etc. These information can reflect the pathological and physiological alteration in the patients of MDD, however, current researches mainly focused on one modality. Based on the combination of multi-parameter MRI, the imaging features related to the structural and functional alterations would be selected and their clinical value would be evaluated based on statistical study theory, to quantitatively evaluate MDD.
Magnetic resonance imaging; Major depressive disorder; Multi-parameter; Quantitative indicators
宋夢(mèng)妮,女,(1994- ),本科在讀。第四軍醫(yī)大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院計(jì)算機(jī)應(yīng)用教研室、第四軍醫(yī)大學(xué)學(xué)員旅,從事醫(yī)學(xué)圖像處理方面的學(xué)習(xí)與研究。
1672-8270(2015)06-0078-04
R445.2
A
10.3969/J.ISSN.1672-8270.2015.06.023
2015-01-07
國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(81230035)“基于影像定量分析和特征可視化的虛擬內(nèi)窺鏡關(guān)鍵技術(shù)研究”;軍隊(duì)重點(diǎn)項(xiàng)目(BWS14J038);青年項(xiàng)目(13QNP126)
①第四軍醫(yī)大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院計(jì)算機(jī)應(yīng)用教研室 陜西 西安 710032
②第四軍醫(yī)大學(xué)學(xué)員旅 陜西 西安 710032
③總后衛(wèi)生部藥品儀器檢驗(yàn)所 北京 100071
*通訊作者:yliu@fmmu.edu.cn