發(fā)布時間：2018-05-03 02:06

  本文選題：中晚期早產(chǎn)新生兒 + 靜息態(tài)功能磁共振　； 參考：《第三軍醫(yī)大學》2016年博士論文

【摘要】：研究背景:中晚期早產(chǎn)(moderate and late preterm,MLPT)新生兒指的是出生孕周大于等于32周,小于37周的早產(chǎn)新生兒[1]。2010年世界上大約14,900,000個早產(chǎn)兒出生,而MLPT新生兒超過了80%[1]。雖然MLPT新生兒只差幾周就足月,但是相對于足月兒,他們?nèi)杂懈偷哪X重量,較差的皮層折疊和腦回化,更少的髓鞘化白質(zhì)[2-4]。即使到了校正足月時,MLPT新生兒仍然存在與足月兒不一致的腦白質(zhì)微結(jié)構(gòu),腦大小和皮層灰質(zhì)體積[5-7]。這些發(fā)現(xiàn)說明近足月的最后幾周對腦的生長發(fā)育是至關(guān)重要的。當前的臨床研究發(fā)現(xiàn),相對于足月新生兒,MLPT新生兒仍存在較高的神經(jīng)系統(tǒng)發(fā)育延遲、認知缺陷和行為問題的發(fā)生率[8-11],而且這些疾病的發(fā)生可能與靜息態(tài)功能網(wǎng)絡(luò)的異常相關(guān)[12]。對MLPT新生兒腦功能特點的研究,既可以了解這一時期正常腦的發(fā)育軌跡,又可以探索早產(chǎn)對腦發(fā)育的一些影響。當前,以血氧水平依賴(blood oxygenation level dependent,BOLD)成像技術(shù)為基礎(chǔ)的功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI),由于其無創(chuàng)、高空間分辨率等優(yōu)點而被廣泛應用于腦神經(jīng)科學的基礎(chǔ)與臨床研究。尤其是,自然睡眠狀態(tài)下的靜息態(tài)功能磁共振(resting-state functional magnetic resonance imaging,rs-fMRI)可以作為良好的生物學指標來研究新生兒及嬰兒的腦發(fā)育和腦損傷[12-24]。本課題主要是將先進的rs-fMRI研究技術(shù)應用于MLPT新生兒,對其BOLD信號頻率特點、常見靜息態(tài)功能網(wǎng)絡(luò)的效應連接模式以及復雜功能網(wǎng)絡(luò)的小世界屬性進行了較為系統(tǒng)地探索性研究。材料與方法:1.被試:我們招募了129個新生兒,包括71個MLPT新生兒和58個足月兒,出生于2013~2014年,全部來源于第三軍醫(yī)大學大坪醫(yī)院兒科。通過納入標準和排除標準,最終得到了用于本課題研究的26個MLPT新生兒和35個足月兒的合格被試。2.數(shù)據(jù)采集及Rs-fMRI數(shù)據(jù)預處理:所有的MR掃描都在3.0T西門子磁共振儀上進行。Rs-fMRI數(shù)據(jù)采用的是T2*加權(quán)的平面回波序列(epi)(tr/te:2000ms/30ms,視野[fov]=220×220mm2,矩陣[matrixsize]=64×64,33層,層厚3.0mm,分辨率:3.4×3.4×3.0mm3)。每個被試收集了8分鐘240個時間點的靜息態(tài)數(shù)據(jù)。rs-fmri數(shù)據(jù)預處理運用開源性的軟件包afni(http://afni.nimh.nih.gov/afni/)和spm8(http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm8/)進行處理。3.mlpt新生兒頻率特點的研究方法:我們聯(lián)合應用rs-fmri和低頻振幅(amplitudeoflow-frequencyfluctuations,alff)方法檢查了26個mlpt新生兒和35個足月兒腦自發(fā)bold信號的頻率特點。根據(jù)各頻段的生理意義,我們分析了slow-4(0.027 0.073hz)和slow-5(0.01 0.027hz)兩個頻段。統(tǒng)計分析:為了決定組(mlpt新生兒和足月兒)、頻段(slow-4和slow-5)以及兩者alff的交互效應,我們進行了兩因素的重復設(shè)計的方差分析,并運用軟件spm8(http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm8/)計算。每個被試的alff值應用部分因子設(shè)計建模,mlpt新生兒和足月兒作為組因素,即組間因子,slow-4和slow-5作為重復測量方法[28]。當主效應和交互效應有統(tǒng)計意義時,進一步進行了事后t檢驗。主效應和交互效應分別用family-wiseerror(fwe,p0.05)和topologicalfalsediscoveryrate(topo-fdr,p0.01)[29]校正。4.mlpt新生兒常見靜息態(tài)功能網(wǎng)絡(luò)的效應連接研究方法:我們首先用獨立成分分析(independentcomponentanalysis,ica)在26個mlpt新生兒和35個健康足月兒腦中分離出了7個常見靜息態(tài)功能網(wǎng)絡(luò)(restingstatenetwork,rsn),包括:視覺網(wǎng)絡(luò)、默認網(wǎng)絡(luò)、感覺運動網(wǎng)絡(luò)、聽覺網(wǎng)絡(luò)、突顯網(wǎng)絡(luò)、左側(cè)額頂網(wǎng)絡(luò)以及右側(cè)額頂網(wǎng)絡(luò),然后對這兩組新生兒的這些網(wǎng)絡(luò)分別執(zhí)行了多元格蘭杰因果分析(multivariategrangercausalityanalysis,mgca)[25]。兩組預處理完的數(shù)據(jù)分別在組ica分析工具包gift(http://icatb.sourceforge.net/,version1.3h)[26]進行了組ica分析。統(tǒng)計分析:所有的量化統(tǒng)計分析均用ibmspssstatisticsforwindows,version21.0(ibmcorp.,armonk,ny,usa)執(zhí)行。計量資料用雙樣本t檢驗,計數(shù)資料用卡方檢驗比較;p0.05考慮具有統(tǒng)計學意義。5.mlpt新生兒復雜靜息態(tài)功能網(wǎng)絡(luò)的小世界屬性研究方法:我們運用圖論技術(shù)(graphtheoretictechniques)分別構(gòu)建了26個mlpt新生兒和35個足月兒基于shi等人的90個皮層和亞皮層區(qū)[30]的靜息態(tài)功能網(wǎng)絡(luò)圖。分析了基于這90個區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)小世界屬性(small-worldproperties)、節(jié)點度中心(degreehubs)、介數(shù)中心(betweennesshubs)、模塊化結(jié)構(gòu)(modules),并構(gòu)建了這90個區(qū)域的無向網(wǎng)絡(luò)連接圖(undirectedconnectivitygraph)。網(wǎng)絡(luò)屬性參數(shù)計算通過腦連接工具包gretna(www.nitrc.org/frs/download.php/5534/gretna.zip)實現(xiàn)。網(wǎng)絡(luò)連接圖通過brainnetviewer軟件(www.nitrc.org/projects/bnv/)[27]呈現(xiàn)。統(tǒng)計分析:所有網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的量化統(tǒng)計均用one-wayanova執(zhí)行,p0.01,bonferroni校正,考慮具有統(tǒng)計學意義;進一步的mlpt新生兒和足月兒的兩組比較采用post-hoct-tests,p0.01,bonferroni校正,考慮具有統(tǒng)計學意義。結(jié)果:1.mlpt新生兒頻率分析結(jié)果:研究表明兩頻段的alff差異主要在原始感覺運動區(qū),很小程度的分布在聯(lián)合皮層區(qū)和亞皮層區(qū)。相對于足月兒,mlpt新生兒展示了明顯的神經(jīng)活動差異區(qū)主要在原始感覺運動皮層、額眶回、后扣帶回/楔前葉。另外,頻段和組的交互效應主要在原始體感皮層區(qū)。這些原始感覺運動區(qū)被認為是新生兒期腦網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點中心(hubs),也就是網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)關(guān)結(jié)構(gòu)。2.mlpt新生兒常見靜息態(tài)功能網(wǎng)絡(luò)的效應連接分析結(jié)果:研究發(fā)現(xiàn)兩組新生兒都展示了與成人類似的七個網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu);但mlpt新生兒展示了與足月兒不一致的網(wǎng)絡(luò)間的效應連接模式以及較低的因果交互作用。特別是,在mlpt新生兒和足月兒均存在dmn-sn-smn的環(huán)狀連接,而在足月兒同時出現(xiàn)了dmn-an-smn的環(huán)狀連接。7個網(wǎng)絡(luò)的度分析結(jié)果示兩組的度分布差異無統(tǒng)計學意義。mlpt新生兒僅識別出smn為節(jié)點hub,而足月兒存在smn和dmn兩個hubs。3.mlpt新生兒復雜靜息態(tài)功能網(wǎng)絡(luò)的小世界屬性分析結(jié)果:網(wǎng)絡(luò)分析揭示了兩組新生兒都存在高效的、經(jīng)濟的小世界拓撲結(jié)構(gòu):稠密的局部區(qū)域連接、稀疏而良好整合的遠連接;小世界指數(shù)均大于1;全局和局部效率高于網(wǎng)絡(luò)成本。進一步的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點度和介數(shù)分析表明某些區(qū)域與別的區(qū)域連接更好,具有modules和hubs的特性。與足月兒相比,mlpt新生兒的小世界指數(shù)、全局效率和局部效率均低于足月兒,且有少許不一樣的modules和hubs分布。結(jié)論:mlpt新生兒自發(fā)bold信號頻率研究揭示了mlpt新生兒和足月新生兒的自發(fā)bold信號的頻率差異主要在原始感覺運動區(qū),有助于我們進一步理解mlpt新生兒自發(fā)腦節(jié)律的區(qū)域性變化。mlpt新生兒常見靜息態(tài)功能網(wǎng)絡(luò)的效應連接研究探測了mlpt新生兒和足月兒靜息態(tài)網(wǎng)絡(luò)間可能存在的效應連接模式,為進一步了解兩組新生兒出生早期靜息態(tài)網(wǎng)絡(luò)間的動態(tài)關(guān)系以及內(nèi)在神經(jīng)環(huán)路提供了新的視角。mlpt新生兒復雜靜息態(tài)功能網(wǎng)絡(luò)的小世界屬性研究進一步證實了MLPT新生兒和足月兒腦網(wǎng)絡(luò)均具有經(jīng)濟而高效的小世界屬性,且MLPT新生兒功能網(wǎng)絡(luò)的信息傳輸能力較足月兒仍不成熟,這些發(fā)現(xiàn)有助于我們認識這些新生兒腦內(nèi)在功能網(wǎng)絡(luò)的協(xié)調(diào)活動,客觀評價新生兒腦功能網(wǎng)絡(luò)的成熟。另外,Modules和hubs結(jié)構(gòu)有助于我們進一步認識新生兒腦局部損傷對腦功能的影響。
[Abstract]:Background : Medium and late preterm ( MLPT ) newborns refer to preterm neonates with gestational age greater than or equal to 32 weeks and less than 37 weeks . Approximately 14,900,000 premature infants were born in the world in 2010 , and more than 80 % of preterm infants were born in MLPT . Although MLPT newborns are only a few weeks in a few weeks , they still have lower brain weights , poor skin folds and brain gyrations , and less myelin sheaths 2 - 4 births . These findings suggest that the development of brain growth is critical in the last few weeks of the last few months . These findings suggest that the incidence of cognitive deficits and behavioral problems remains high in the last few weeks of the last term . These findings may be associated with abnormal correlations with resting state functional networks . 瀵筂LPT鏂扮敓鍎胯剳鍔熻兘鐗圭偣鐨勭爺絀，

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