本期为大家介绍一篇2018年1月发表在Radiology的文章，题目为Alterations ofWhite Matter Connectivity in Preschool Children with Autism Spectrum Disorder（学龄前孤独症谱系障碍儿童的脑白质连通性的改变）。

研究背景：

虽然自闭症谱系障碍（ASD）患者的潜在病理生理学和神经系统疾病尚不清楚，尤其是在ASD患儿中，脑连通性改变是ASD病理生理学的一个关键特征。最近的神经影像学表明ASD与非典型脑连接有关，但在ASD的特异性神经病理学上的异常尚待确定。多项功能连接性研究证实了成人和ASD儿童功能性低连接和超连接性的模式。脑白质完整性的弥散张量成像（DTI）研究显示ASD儿童和青少年具有相似的非典型连接模式。最近一项试图调和文献中相关结果的理论表明，ASD患儿脑网络的超连接性可能更为明显，而青少年和成人患有ASD的低连接性比典型发育（TD）患者更为普遍。

根据最近的研究结果，我们假设ASD学龄前儿童的异常主要与脑白质超连接有关，特别是在涉及基底神经节和旁系系统的网络中，因为这些网络的改变与重复和刻板行为密切相关，以及学习和记忆障碍。在我们的研究中，我们尝试通过使用DTI来表征ASD患儿和TD患儿的全脑连通性。

研究方法：

（1）患者基本特征

本研究共纳入21名ASD儿童（实验组，14名男孩和7名女孩，平均年龄4.56±0.97岁）和21名TD儿童（对照组，11名男孩和10名女孩；平均年龄5.13±0.82岁）。记录所有参与者的基本临床数据，包括智商，出生史，发育迟缓，用药史，手持性和孤独症谱商数问卷。

（2）MRI数据采集、图像处理

通过3-TMR成像仪，所有参与者都接受了DTI。利用FMPRI扩散工具箱对DTI数据中的涡流和运动伪影进行了校正。然后利用扩散工具箱对每个体素进行线性最小二乘拟合估计扩散张量模型。对于每一个参与者，通过TRAKVIS软件连续跟踪算法的光纤分配，在天然扩散空间中进行全脑纤维跟踪。TRAKVIS数据集中所有轨迹是通过播种每个体素的分数各向异性（FA）大于0.2来计算的。如果在超过45°的角度旋转或达到具有小于0.2的分数各向异性的体素，则终止断层摄影术。

（3）网络构建

节点和边是构成一个网络所需的两个基本元素。脑白质连通性建模为由总共90个节点组成的网络（表1）。为了在每个参与者中构建结构连通性网络，感兴趣区域节点被定义在本地扩散空间中，通过使用软件来识别。具体而言，将单个T1加权图像共同注册到DTI空间中的B0图像，然后将转化的T1加权图像非线性转化为来自蒙特利尔神经学研究所数据库的ICBM152T1模板。逆向变换用于将蒙特利尔神经病学研究所空间自动解剖标记地图集转换为DTI原生空间。

表1皮层和皮质下的兴趣区域

（3）全局拓扑参数、区域结点特征

人脑中复杂网络的两个关键指标：聚类系数（CP）和特征路径长度（LP）。在本研究中，还研究了网络强度、S（G）、全局有效性、Eglob（G）和局部有效性，网络G的Eloc（G）。为了进一步定位特定的大脑区域，使用了基于网络的统计方法，改变ASD儿童中的结构连接。具体地说，我们首先确定区域对，表明在结构连接的组间差异，然后使用基于网络的统计方法来定位连接网络，显示ASD儿童的显著变化。

研究结果：

（1）人口学和神经心理学结果

ASD和TD患儿的人口统计学资料和神经系统病理学特征见表2。在年龄（t检验，P=0.040），性别（c2检验，P=0.268），智商之间没有显著的组间差异（Kolmogorov-SmirnovZ检验，P= 0.132，双尾检验）和手持性（F检验，P>0.999），而儿童孤独症评定量表与其5个项目之间存在显着的组间差异（P<0.001）。

表2TD和ASD组的人口学和神经心理学特征

（2）ASD全局拓扑改变

图1显示了总体平均全局拓扑模式（网络强度，全局和局部效率，特征路径长度Lp，聚类系数Cp，λ，γ，σ），作为阈值n的函数（范围从1到5），其中n表示为连接假定连接一对节点所需的最小流线数量。ASD和TD组de白质网络组织都表现小世界属性，表示为γ>1，λ≈1，σ<1。与TD组相比，ASD组的特征路径长度减小，整体效率和聚类系数增加（P<0.05，错误发现率校正）。两组在其他全局拓扑结构上无显著性差异。

图1：TD和ASD组的白质连接网络的全局测量。

阈值T（x轴）确定要连接的节点对所需连接的最小流线。T＝n（1,2, 3，4,5）表示要画出的链路所需的最小流线数。组间（红星；P<0.05，校正）在全局有效性、特征路径长度（LP）和聚类系数（CP）和所有阈值上都有显著性差异。

（3）两组中网络Hub节点的特性

在图2和表3中显示出集线器节点。我们发现了几个显示两个组的网络集线器属性的常见节点。具体而言，在两组中鉴定出12个一致的中枢区域：双侧补充运动区域，颞中回，楔前叶，右中央后回，前中央旁回，背外侧额上回，额中回，颞上回和右颞下回。然而，额上回的左侧内侧部分仅在TD组中被识别为中枢，而左侧中间枕部回和左侧颞下回仅在ASD组中被识别为中枢。

表3 ASD和TD组网络Hub节点

图2： TD和ASD组中Hub节点分布。

使用BrainNetviewer来观察，通过使用三维绘制图，轮毂区域被断定为具有区域有效性的节点，比网络的平均值高至少一个标准偏差。这些区域包括关联（红色）和主要（绿色）区域。

（4）区域效率的组间差异

除了发现ASD特有的全局网络组织外，区域效率的组间比较也显示了ASD患儿脑区的变化。结果如图3和表4所示。

表4 TD组和AD组节点效率的差异

图3：节点效率差异显着的脑区。

节点代表区域效应显着的群体间差异（校正和未校正）的大脑区域。大脑区域显示为红色，紫色和蓝色，分别表示P<0.05（错误发现率校正），P <0.01（未校正）和P<0.05（未矫正）。

（5）基于连通性的分析

使用基于节点的网络统计方法来识别ASD中的特征连通分量（图4）。与TD组相比，ASD组左侧半球有13个节点和12个连接的单个连接网络（Bonferroni校正的P=0.036）。该网络所涉及的淋巴结区域位于旁边缘网络，包括额上回的左侧内侧眶，额上回的眶部，额下回的眶部，回肠直肠，前扣带回，嗅皮层，颞上回颞极，海马和海马旁回，以及枕叶系统，包括左侧视皮质回，舌上回，枕中回和枕下回。与TD组相比，ASD仅在这些节点区域显示增加的连接（表4）。此外，ASD组和TD组之间的连通性差异仅在左半球出现。

图4：ASD与TD患儿相比，结构联系增加的网络。

与TD相比，区域性配对显示ASD儿童的连接增加。这些连接在左（L）半球中形成了具有13个节点和12个连接的单个连接网络（P=0.0358，已纠正）。使用自动解剖标记模板构建每个参与者的纤维数量加权白质网络。通过使用脑网络可视化工具BrainNetviewer将节点和连接映射到皮层表面。

研究缺陷：

（1）本研究中使用的扩散梯度方向相对有限。

（2）由于受约束的B值和常规的跟踪分析方法的影响，本研究可能面临交叉或所谓的吻合纤维的挑战。

（3）仅限于自动解剖标记基于模板的大脑网络。

（4）有限的样本量无法验证分析，未来研究较大队列用于验证具有不同临床条件的群体之间的结果。

研究结论：

总之，我们对DTI数据的图论分析表明，与TD相比，ASD儿童的特征路径长度减少，全局效率提高，聚类系数增加。我们的研究结果还表明改变了网络组织，特别是在ASD学龄前儿童的基底节和边缘网络。这些改变的全局和局部拓扑特征模式可能是学龄前ASD患儿大脑发育异常的基础，并有助于所涉及的神经生理机制。

参考文献：

Alterations of White Matter Connectivity in Preschool Children with Autism Spectrum Disorder.Radiology. 2018 Mar 27:170059. doi: 10.1148

期刊介绍：

Radiology

IF=7.296

出版周期：月刊

出版：杂志由RadiologyNuclear Medicine and imaging出版或管理。

审稿速度：平均2.7个月

偏重的研究方向：介入治疗，介入，肿瘤，放射学，核医学，超声，前列腺癌，MRI序列，头颈肿瘤，影像，回顾性，转移，放疗，resting，fMRI，Neuroimage，乳腺，超声诊断，骨科，影像学。