謝 青,敬 麗,伍建林
(大連大學(xué)附屬中山醫(yī)院放射科,遼寧 大連 116001)
終末期腎病(end-stage renal disease, ESRD)是指腎小球?yàn)V過率<15 ml/(min·1.73 m2)或慢性腎衰竭發(fā)展至腎功能持續(xù)低于10%、需進(jìn)行永久性腎臟替代治療的階段。腎移植及透析(血液透析、腹膜透析)是目前ESRD的永久治療方法。流行病學(xué)調(diào)查[1]顯示,目前全世界通過透析或腎移植替代治療的ESRD患病人數(shù)每年以7%的速度持續(xù)增長,超過世界人口每年增長率的1%。ESRD患者是認(rèn)知障礙的高危人群,其發(fā)生率約16%~38%[2],主要表現(xiàn)為注意力、記憶力、執(zhí)行功能、信息處理速度及智能水平下降,嚴(yán)重者可進(jìn)一步發(fā)展為器質(zhì)性病變,如腎性腦病、癡呆、滲透性髓鞘溶解及多動腿綜合征等[3-4]。本文對ESRD患者認(rèn)知損傷的神經(jīng)病理學(xué)機(jī)制及靜息態(tài)功能MRI(resting-state functional MRI, rs-fMRI)在認(rèn)知損傷診斷中的研究現(xiàn)狀及進(jìn)展進(jìn)行綜述。
導(dǎo)致ESRD患者認(rèn)知障礙的因素十分復(fù)雜,確切病理機(jī)制不明,可能與以下幾種致病因素有關(guān)。
1.1 神經(jīng)毒素作用 ESRD患者長期處于體內(nèi)代謝物堆積、中間代謝物紊亂、水電解質(zhì)失衡、激素紊亂及神經(jīng)興奮性和抑制性遞質(zhì)失衡等狀態(tài)中[4]。上述物質(zhì)異常聚集可作為神經(jīng)毒素而引起患者系列臨床癥狀,但其引起ESRD認(rèn)知損傷的詳細(xì)機(jī)制尚不明確,可能與下列因素有關(guān):①胍基化合物激活中樞神經(jīng)系統(tǒng)N-甲基-D-天冬氨酸(NMDA)受體及抑制γ-氨基丁酸(GABA)神經(jīng)能遞質(zhì),致細(xì)胞外大量Ca2+內(nèi)流,從而引起細(xì)胞結(jié)構(gòu)破壞或死亡[4];②胍基琥珀酸對轉(zhuǎn)酮酶(戊糖磷酸途徑的硫胺素依賴性酶,具有維護(hù)髓磷脂穩(wěn)定的作用)有抑制作用,從而引起神經(jīng)細(xì)胞脫髓鞘改變[4];③細(xì)胞內(nèi)Na+升高及甲胍對突觸遞質(zhì)的抑制作用,致Na+/K+泵活性降低,從而引起細(xì)胞能量供給不足,繼而導(dǎo)致腦功能損傷[5];④激素紊亂,如甲狀旁腺激素水平升高,促進(jìn)組織對Ca2+攝取,從而影響細(xì)胞內(nèi)代謝和酶促反應(yīng)[4]。ESRD由多種因素所致,目前尚未發(fā)現(xiàn)確切的單一致病因素。
1.2 腦血管性病變 ESRD患者尤其是透析患者中,腦血管性病變(如腦梗死、動脈粥樣硬化、微出血及腦白質(zhì)病變等)的發(fā)病率明顯升高[6],可能與導(dǎo)致腎衰竭的基礎(chǔ)病變有關(guān),如糖尿病、高血壓病等,也可能與腎衰竭后的貧血狀態(tài)、體內(nèi)毒素堆積、代謝紊亂及透析中電解質(zhì)穩(wěn)態(tài)的急劇變化有關(guān)。腦血管性病導(dǎo)致的癡呆是老年人認(rèn)知障礙的主要因素,尤其是ESRD患者,發(fā)病率可達(dá)4.2%[7],且多為梗死型癡呆,腦梗死后認(rèn)知功能損傷發(fā)病率較梗死前升高1倍[8]。
1.3 腎透析及腎移植 盡管部分ESRD患者經(jīng)透析或腎移植后認(rèn)知功能損傷可得到緩解與好轉(zhuǎn),但仍有部分患者癥狀無改善,甚至可出現(xiàn)新癥狀,如透析性癡呆或排斥性腦病等。已有研究[4,9-10]顯示,腎透析可加重部分ESRD患者的認(rèn)知功能損傷,但其致病機(jī)制尚不清楚。
自1995年Biswal等[11]應(yīng)用rs-fMRI研究神經(jīng)運(yùn)動網(wǎng)絡(luò)的低頻自發(fā)活動以來,該技術(shù)經(jīng)多年發(fā)展,已廣泛用于研究各種疾病引起的腦功能異常。ESRD患者認(rèn)知功能損害與腦功能活動異常密切相關(guān),理論上rs-fMRI均可較敏感地發(fā)現(xiàn)和檢出局部及多個(gè)腦區(qū)認(rèn)知功能發(fā)生的異常改變,從而有助于臨床早期診斷和治療。
rs-fMRI的分析方法主要分為功能分離和功能整合兩類,前者主要研究單個(gè)體素或局部區(qū)域信號的特點(diǎn),反映局部腦區(qū)神經(jīng)活動的強(qiáng)度及與其他腦區(qū)的同步性;后者關(guān)注不同腦區(qū)之間的關(guān)聯(lián)性,通過研究多個(gè)時(shí)間序列信號之間的相互關(guān)聯(lián)反映不同腦區(qū)之間的相互作用,從而反映病理或生理情況下腦網(wǎng)絡(luò)連接的情況。目前,研究ESRD常用的功能分離分析法主要包括局域一致性(regional homogeneity, ReHo)、低頻振幅(amplitude of low frequency fluctuation, ALFF)及比率低頻振幅法(fractional amplitude of low frequency fluctuation, fALFF)等;功能整合分析法主要包括線性相關(guān)分析、獨(dú)立成分分析(independent component analysis, ICA)和圖論法[12-13]。
2.1 rs-fMRI功能分離分析法及其應(yīng)用
2.1.1 ReHo 2004年Zang等[14]提出ReHo方法,通過計(jì)算腦內(nèi)每個(gè)體素與其相鄰27個(gè)體素之間的肯德爾和諧系數(shù),得到該體素的ReHo值,以度量局部腦區(qū)功能同步的程度。ReHo在時(shí)間維度上(秩序)和空間維度上(均值濾波)采用了降噪處理,對時(shí)間噪聲和空間噪聲表現(xiàn)出良好的穩(wěn)健性,且對樣本分布無具體要求,適用性較高。Liang等[15]發(fā)現(xiàn)ESRD患者雙側(cè)額頂顳葉ReHo值顯著低于健康對照組,且伴有輕度認(rèn)知障礙者較無認(rèn)知障礙者右側(cè)頂下小葉、內(nèi)側(cè)額葉及左側(cè)楔前葉ReHo值進(jìn)一步降低,提示ESRD患者大腦默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)(default mode network, DMN)存在異常腦活動,且與認(rèn)知障礙程度相關(guān)。此外,Chen等[16]發(fā)現(xiàn)ESRD患者ReHo減低腦區(qū)位于雙側(cè)額頂顳葉,且血液透析患者較非透析者DMN的ReHo下降更為明顯,提示血液透析可能是加重腦功能損傷不可忽視的因素。
2.1.2 ALFF 通過計(jì)算單個(gè)體素水平的腦活動強(qiáng)度可得到ALFF值,反映局部腦神經(jīng)元自發(fā)活動的強(qiáng)弱??紫榈萚17]研究顯示,ESRD血液透析患者較正常對照組ALFF值廣泛降低,主要位于DMN區(qū)域,且右側(cè)額中回ALFF值與數(shù)字符號試驗(yàn)(digit symbol test, DST;評估認(rèn)知功能的主要方法之一)分值呈正相關(guān);其病程與左右楔前葉、左側(cè)緣上回及額內(nèi)側(cè)回ALFF值呈負(fù)相關(guān),提示血液透析患者DMN某些與認(rèn)知相關(guān)的重要腦區(qū)神經(jīng)元自發(fā)活動減弱,且與病程及病情程度有關(guān)。此外,Luo等[10]觀察接受腹膜透析的ESRD患者,發(fā)現(xiàn)與正常對照組比較,無論是腹膜透析組還是未腹膜透析組的ALLF值在DMN區(qū)域均廣泛降低,且腹膜透析組楔前葉及頂下小葉的ALFF值進(jìn)一步降低,表明腹膜透析可能是加重ESRD患者腦認(rèn)知功能障礙的重要危險(xiǎn)因素。
2.1.3 fALFF ALFF算法雖應(yīng)用較為廣泛,但易受噪聲影響。Zou等[18]提出fALFF方法。fALFF為特定頻段與整個(gè)頻段上ALFF值的比值,可有效降低腦室和動靜脈系統(tǒng)的噪聲。目前fALFF算法應(yīng)用于ESRD患者的研究報(bào)道尚屬少見,但此法已廣泛應(yīng)用于影響腦神經(jīng)元自發(fā)活動的其他疾病如糖尿病及阻塞性睡眠呼吸障礙綜合征等的研究。劉代洪等[19]發(fā)現(xiàn)2型糖尿病患者0.010~0.027亞頻段的部分DMN腦區(qū)和0.027~0.073亞頻段負(fù)責(zé)語義認(rèn)知、視覺信息處理的相關(guān)腦區(qū)fALFF改變,提示存在異常自發(fā)性活動,推測fALFF可應(yīng)用于研究ESRD伴認(rèn)知功能障礙。
2.2 rs-fMR功能整合分析法及其應(yīng)用
2.2.1 線性相關(guān)分析 線性相關(guān)分析包括基于種子點(diǎn)相關(guān)和ROI相關(guān)兩種方法。前者是選定一個(gè)種子點(diǎn),然后計(jì)算腦內(nèi)每個(gè)區(qū)域的時(shí)間序列與該種子點(diǎn)時(shí)間序列的相關(guān)系數(shù),從而得到該種子點(diǎn)的腦功能連接網(wǎng)絡(luò)[11];后者是選定兩個(gè)或者多個(gè)種子點(diǎn)作為ROI,計(jì)算ROI內(nèi)種子點(diǎn)之間的腦功能連接網(wǎng)絡(luò)。線性相關(guān)研究具有目標(biāo)明確、方法簡單、敏感且易于解釋等優(yōu)點(diǎn),但高度依賴于種子點(diǎn)的選取,選擇不同的種子點(diǎn)可獲得不同的功能連接,且無法獲得多個(gè)系統(tǒng)的腦功能圖,故其分析結(jié)果具有局限性。
有學(xué)者[20-21]對ESRD患者行全腦功能連接分析,發(fā)現(xiàn)ESRD患者主要表現(xiàn)為功能連接下降,以額葉某些腦區(qū)為著,并與神經(jīng)心理學(xué)測驗(yàn)結(jié)果、焦慮及血細(xì)胞比容、血紅蛋白水平密切相關(guān),提示焦慮、血細(xì)胞比容下降及血紅蛋白水平可能是影響ESRD患者腦功能連接和認(rèn)知功能障礙的危險(xiǎn)因素。近年來,ESRD患者伴發(fā)的焦慮及郁抑等癥狀越來越受到臨床關(guān)注。Chen等[22]研究伴有抑郁癥ESRD患者的杏仁核功能連接模式,選取雙側(cè)杏仁核為種子點(diǎn),發(fā)現(xiàn)患者杏仁核—前額葉后扣帶回(posterior cingulate cortex, PCC)—邊緣神經(jīng)回路功能連接受損;且隨病情進(jìn)展和抑郁程度加重,前聯(lián)合(anterior cingulate cortex, ACC)功能連接也出現(xiàn)相應(yīng)下降,提示ACC可能在以杏仁核為基礎(chǔ)的情緒調(diào)節(jié)回路中起重要作用。對重度抑郁癥患者的研究[23]也證實(shí)前額葉皮質(zhì)與杏仁核的功能連接性降低。以上結(jié)果提示,前額葉皮質(zhì)與杏仁核間的異常功能連接可能是ESRD伴發(fā)抑郁癥的重要神經(jīng)病理學(xué)機(jī)制。
2.2.2 ICA ICA由Jutten等[24]首先提出,是用于靜息態(tài)腦功能連接網(wǎng)絡(luò)分析的強(qiáng)大數(shù)據(jù)分析工具,主要包括空間獨(dú)立成分分析(spatial independent component analysis, SICA)和時(shí)間獨(dú)立成分分析(temporal independent component analysis, TICA)。假設(shè)靜息態(tài)BOLD信號各成分進(jìn)程的時(shí)間序列為周期性,且功能成分之間相互獨(dú)立,通過計(jì)算將包括各功能網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)信號以及生理、系統(tǒng)噪聲等在內(nèi)的原始信號多個(gè)成分逐個(gè)分離并提取出來,定位于解剖結(jié)構(gòu)上,從而分離出比較合理的功能模式,即SICA和TICA。ICA的優(yōu)點(diǎn)是其分析為純數(shù)據(jù)驅(qū)動,無需自定義ROI,可有效克服線性相關(guān)分析的缺點(diǎn),有效去除噪聲干擾;但I(xiàn)CA也存在局限性,其前提是假設(shè)各腦功能網(wǎng)絡(luò)相互獨(dú)立,但實(shí)際上人腦網(wǎng)絡(luò)極其復(fù)雜,存在某些重疊,故無法實(shí)現(xiàn)真正意義上的完全獨(dú)立與分離[25]。
Ni等[26]采用ICA方法分析ESRD患者DMN的異常功能連接及其與認(rèn)知損傷的相關(guān)性,發(fā)現(xiàn)其內(nèi)側(cè)前額葉皮層(medial prefrontal cortex, MPFC)、楔前葉、PCC連接明顯減弱,其中MPFC腦區(qū)功能連接與DST神經(jīng)測試量表分?jǐn)?shù)呈正相關(guān);且ESRD伴有認(rèn)知損傷者較無認(rèn)知損傷者M(jìn)PFC功能連接進(jìn)一步減低,提示DMN可能是評估ESRD病情的敏感生物學(xué)標(biāo)記;同時(shí)發(fā)現(xiàn)ESRD患者楔前葉、PCC功能連接與血清肌酐水平呈負(fù)相關(guān),表明血清肌酐水平可能與DMN損傷有關(guān)。盡管ICA在ESRD患者腦網(wǎng)絡(luò)研究與分析中可能存在局限性,但在既往的DMN有關(guān)研究中已證明其相對穩(wěn)定性[27-28],提示ICA適用于評估ESRD患者DMN中的功能連接性及探索相應(yīng)的神經(jīng)病理學(xué)機(jī)制。
2.2.3 圖論法 線性相關(guān)及ICA方法僅能描述局部腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征,而非全腦網(wǎng)絡(luò)。近年來,一種基于圖論法的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析理論逐步應(yīng)用于神經(jīng)精神疾病研究中,可用于評估患者全腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮匦?。多?xiàng)研究[12-13,29]表明,正常人腦是具有小世界屬性的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),具有較高的網(wǎng)絡(luò)效率、優(yōu)化的連接結(jié)構(gòu)及較高的拓?fù)浞€(wěn)定性;而疾病狀態(tài)下人腦網(wǎng)絡(luò)屬性改變,使網(wǎng)絡(luò)效率減低或升高[30]。Zhang等[31]采用圖論法研究ESRD患者,發(fā)現(xiàn)其DMN及雙側(cè)額頂葉遠(yuǎn)、近程腦功能連接明顯減弱,且輕微認(rèn)知障礙組雙側(cè)MPFC,ACC遠(yuǎn)、近程功能連接及左側(cè)額前回的遠(yuǎn)程功能連接均低于無認(rèn)知障礙組,提示ESRD患者腦信息處理網(wǎng)絡(luò)存在異常,并與其認(rèn)知功能障礙有關(guān);同時(shí)還發(fā)現(xiàn)血清肌酐和尿素氮也在此進(jìn)程中起重要作用。圖論法可探測人腦的整體系統(tǒng)屬性,對基于ROI和ICA的分析方法可起補(bǔ)充完善作用,已成為今后ESRD患者rs-fMRI研究的重要方向。
綜上所述,ESRD伴認(rèn)知功能損傷患者同時(shí)存在功能分離和整合方面的腦功能異常。目前有關(guān)ESRD患者腦復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究較少,且多為橫斷面研究,有待于今后開展多中心、多維度系列研究,以精準(zhǔn)解讀ESRD伴認(rèn)知障礙的神經(jīng)病理學(xué)機(jī)制。
[1] Fresenius Medical Care Deutschland GMBH. ESRD patients in 2012 a global perspective-Vision FMC[2017-8-10]. http:www.docin.com/p-1433279823.html
[2] Kurella Tamura M, Yaffe K. Dementia and cognitive impairment in ESRD: Diagnostic and therapeutic strategies. Kidney Int, 2011,79(1):14-22.
[3] 梁雪.終末期腎病的腦MRI研究與進(jìn)展.國際醫(yī)學(xué)放射學(xué)雜志,2014,37(3):231-234.
[4] Brouns R, De Deyn PP. Neurological complications in renal failure: A review. Clin Neurol Neurosurg, 2004,107(1):1-16.
[5] Burn DJ, Bathes D. Neurology and the kidney. J Neurol Neurosurg Psychiatry, 1998,65(6):810-821.
[6] Seliger SL, Gillen DL, Longstreth WT Jr, et al. Elevated risk of stroke among patients with end-stage renal disease. Kidney Int, 2003,64(2):603-609.
[7] Fukunishi I, Kitaoka T, Shirai T, et al. Psychiatric disorders among patients undergoing hemodialysis therapy. Nephron, 2002,91(2):344-347.
[8] Ivan CS, Seshadri S, Beiser A, et al. Dementia after stroke: The Framingham Study. Stroke, 2004,35(6):1264-1268.
[9] Elias MF, Dore GA, Davey A. Kidney disease and cognitive function. Contrib Nephrol, 2013,179:42-57.
[10] Luo S, Qi RF, Wen JQ, et al. Abnormal intrinsic brain activity patterns in patients with end-stage renal disease undergoing peritoneal dialysis: A resting-state functional MR imaging study. Radiology, 2016,278(1):181-189.
[11] Biswal B, Yetkin FZ, Haughton VM, et al. Functional connectivity in the motor cortex of resting human brain using echo-planar MRI. Magn Reson Med, 1995,34(4):537-541
[12] 左西年,張喆,賀永,等.人腦功能連接組:方法學(xué)、發(fā)展軌線和行為關(guān)聯(lián).科學(xué)通報(bào),2012,57(35):3399-3413.
[13] Barkhof F, Haller S, Rombouts SA. Resting-state functional MR imaging: A new window to the brain. Radiology, 2014,272(1):29-49.
[14] Zang Y, Jiang T, Lu Y, et al. Regional homogeneity approach to fMRI data analysis. Neuroimage, 2004,22(1):394-400.
[15] Liang X, Wen J, Ni L, et al. Altered pattern of spontaneous brain activity in the patients with end-stage renal disease: A resting-state functional MRI study with regional homogeneity analysis. PLoS One, 2013,8(8):e71507.
[16] Chen HJ, Qi R, Kong X, et al. The impact of hemodialysis on cognitive dysfunction in patients with end-stage renal disease: A resting-state functional MRI study. Metab Brain Dis, 2015,30(5):1247-1256.
[17] 孔祥.基于低頻振蕩振幅算法靜息態(tài)功能MRI研究終末期腎病血液透析患者的腦活動.中華放射學(xué)雜志,2014,48(10): 827-831.
[18] Zou QH, Zhu CZ, Yang Y, et al. An improved approach to detection of amplitude of low-frequency fluctuation (ALFF) for resting-state fMRI: Fractional ALFF. J Neurosci Meth, 2008,172(1):137-141.
[19] 劉代洪,段姍姍,張久權(quán),等.基于亞頻段低頻振幅分析2型糖尿病患者靜息態(tài)腦功能的MRI研究.中華放射學(xué)雜志,2015,49(11):801-806.
[20] Zheng G, Wen J, Zhang L, et al. Altered brain functional connectivity in hemodialysis patients with end-stage renal disease: A resting-state functional MR imaging study. Metab Brain Dis, 2014,29(3):777-786.
[21] Ma X, Jiang G, Li S, et al. Aberrant functional connectome in neurologically asymptomatic patients with end-stage renal disease. PLoS One, 2015,10(3):e0121085.
[22] Chen HJ, Wang YF, Qi R, et al. Altered amygdala resting-state functional connectivity in maintenance hemodialysis end-stage renal disease patients with depressive mood. Mol Neurobiol, 2017,54(3):2223-2233.
[23] Tang Y, Kong L, Wu F, et al. Decreased functional connectivity between the amygdala and the left ventral prefrontal cortex in treatment-naive patients with major depressive disorder: A resting-state functional magnetic resonance imaging study. Psychol Med, 2013, 43(9):1921-1927.
[24] Jutten C, Herault Z. A neuromimetic solution for the problem of sources discrimination. Trait Signal, 1988,5(6):389-403.
[25] Groves AR, Beckmann CF, Smith SM, et al. Linked independent component analysis for multimodal data fusion. Neuroimage, 2011,54(3):2198-2217.
[26] Ni L, Wen J, Zhang LJ, et al. Aberrant default-mode functional connectivity in patients with end-stage renal disease: A resting-state functional MR imaging study. Radiology, 2014,271(2):543-552.
[27] Damoiseaux JS, Rombouts SA, Barkhof F, et al. Consistent resting-state networks across healthy subjects. Proc Natl Acad Sci U S A, 2006,103(37):13848-13853.
[28] Beckmann CF, Smith SM. Tensorial extensions of independent component analysis for multisubject fMRI analysis. Neuroimage, 2005,25(1):294-311.
[29] Van Den Heuvel MP, Stam CJ, Boersma M, et al. Small-world and scale-free organization of voxel-based resting-state functional connectivity in the human brain. Neuroimage, 2008,43(3):528-539.
[30] He Y, Wang J, Wang L, et al. Uncovering intrinsic modular organization of spontaneous brain activity in humans. PLoS One, 2009,4(4):e5226.
[31] Zhang XD, Wen JQ, Xu Q, et al. Altered long- and short-range functional connectivity in the patients with end-stage renal disease: A resting-state functional MRI study. Metab Brain Dis, 2015,30(5):1175-1186.