研究表明：自閉癥是一種腦網絡失連接的疾病
2021年12月 11日，國際知名學術期刊(kan)Biological Psychiatry在線發表北京師(shi)范大(da)學認(ren)知神經科學與學習國家(jia)重點(dian)實驗(yan)室賀(he)永(yong)課題(ti)組及其合作者的研究論(lun)文 “Alterations in Connectome Dynamics in Autism Spectrum Disorder: A Harmonized Mega- and Meta-Analysis Study Using the ABIDE Dataset” 。該研究基于(yu)國際大型公(gong)開數(shu)據(ju)庫ABIDE的自閉(bi)癥患者和(he)健康被試的靜(jing)息態腦功能磁(ci)共振影像數(shu)據(ju)（N=939），揭示了自閉癥(zheng)患者腦(nao)動態(tai)功能網(wang)絡的異常模式及其與基(ji)因表達(da)譜的關系，為理(li)解自閉癥(zheng)的神經(jing)生物學機制提供了重要實(shi)驗證據。
自閉癥(zheng)是(shi)一種(zhong)高度遺傳(chuan)的神經發育(yu)障礙，患者常伴有兩大核(he)心(xin)癥(zheng)狀：社交(jiao)障礙和重復刻板行為。研究表明，自閉癥是一種腦(nao)網絡失連(lian)接(jie)的(de)疾病，其腦(nao)功(gong)能連(lian)接(jie)模式存(cun)在異常，并且與個體的(de)臨床癥狀和認知(zhi)損傷(shang)有關(guan)。然(ran)而，以往腦(nao)連(lian)接組(zu)學研究大多(duo)關注靜態（時(shi)間(jian)不變）功(gong)(gong)能連(lian)接模(mo)式，忽視了人腦(nao)功(gong)(gong)能網(wang)絡的(de)時(shi)變特性。賀永課題組(zu)在(zai)前(qian)期(qi)的(de)工(gong)作(zuo)中建立了評估(gu)腦(nao)功(gong)(gong)能網(wang)絡模(mo)塊(kuai)(kuai)時(shi)變特性的(de)計(ji)算框架（Liao et al., 2017），發(fa)現(xian)靜息態下(xia)腦(nao)功(gong)(gong)能模(mo)塊(kuai)(kuai)化(hua)結(jie)構會在(zai)不同(tong)時(shi)間(jian)尺(chi)度（秒，分(fen)鐘或年）進行動(dong)態重(zhong)組(zu)，以支持兒童青少年認知功(gong)(gong)能的(de)發(fa)展，并且這種動(dong)態重(zhong)組(zu)特性的(de)空間(jian)分(fen)布與涉及鉀離(li)子通道和線粒體的(de)基因(yin)表達譜有關（Liu et al., 2020; Lei et al., 2021）。然(ran)而自(zi)閉(bi)癥患者腦(nao)網(wang)絡拓撲結(jie)構的(de)時(shi)變動(dong)態特征及其與微觀基因(yin)表達譜之間(jian)的(de)關系仍有待(dai)闡明。
本研究(jiu)基于公(gong)開數(shu)據庫ABIDE中(zhong)18個獨立中(zhong)心的(de)(de)939名(ming)男性被試(shi)（440名(ming)自閉癥患(huan)者(zhe)，499名(ming)健(jian)康對照，5-35歲(sui)）的(de)(de)靜息態功(gong)能磁共振影像(xiang)，采用巨型分(fen)析(xi)（Mega-analysis）和(he)元分(fen)析(xi)（Meta-analysis）兩(liang)種范(fan)式系統研究(jiu)了自閉癥患(huan)者(zhe)的(de)(de)腦功(gong)能網絡動態特性。進一步(bu)結合美國(guo)艾倫(lun)腦(nao)科學研究所公開的人腦(nao)基因表達數(shu)據，探(tan)索了腦(nao)網絡異(yi)常(chang)動態特(te)性與(yu)腦(nao)區(qu)基因表達的關聯(lian)規律(lv)。研究首先采用多層復雜(za)網絡(luo)模型重構(gou)了每個個體(ti)的(de)(de)靜息(xi)態(tai)腦(nao)動態(tai)功能連接組，進而研究了腦(nao)節點在不同模塊間切換(huan)的(de)(de)時變特征(zheng)。
巨型分析(xi)發(fa)現，相比正(zheng)常對照，自閉癥(zheng)患者主要在(zai)內側前額葉等默認網絡腦區呈(cheng)現(xian)較高的模塊動(dong)態切換(huan)；在(zai)視覺區呈(cheng)現(xian)較低的模塊切換(huan)（圖1）。基(ji)于(yu)元分(fen)析(xi)，揭示了(le)(le)高度一(yi)致的(de)動態(tai)特性(xing)異常(chang)(chang)模式（圖2）。這(zhe)些腦功能(neng)網絡(luo)的(de)異常(chang)(chang)時變特征(zheng)能(neng)夠顯著預測患者的(de)社會信息加(jia)工(gong)的(de)損(sun)傷(shang)程度（圖1），并與(yu)涉(she)及神(shen)經(jing)遞質轉運與(yu)分(fen)泌的(de)基(ji)因以及以往文獻報道(dao)的(de)自閉癥相(xiang)關(guan)(guan)基(ji)因存在關(guan)(guan)聯(lian)。和傳(chuan)統(tong)單中(zhong)(zhong)心小樣本(ben)研究相(xiang)比(bi)，基(ji)于(yu)多中(zhong)(zhong)心大樣本(ben)數據的(de)巨型(xing)分(fen)析(xi)和元分(fen)析(xi)能(neng)有效提高研究的(de)統(tong)計力(li)度，為(wei)發(fa)現(xian)精神(shen)疾病人群中(zhong)(zhong)魯棒(bang)的(de)腦網絡(luo)異常(chang)(chang)特征(zheng)提供了(le)(le)重要途(tu)徑。
本研(yan)究基于大(da)樣本多中心腦功能影像數(shu)據以及人腦微(wei)觀(guan)基因(yin)表達數(shu)據，首次報道了(le)自(zi)閉(bi)(bi)癥(zheng)患者腦功能網絡模塊(kuai)的(de)動態(tai)特性(xing)及其潛在的(de)轉(zhuan)錄組(zu)特征，建立了(le)自(zi)閉(bi)(bi)癥(zheng)宏觀(guan)腦連(lian)接組(zu)與微(wei)觀(guan)基因(yin)轉(zhuan)錄組(zu)之(zhi)間的(de)聯系，對(dui)于理解自(zi)閉(bi)(bi)癥(zheng)的(de)病(bing)理生理機制和(he)建立臨床(chuang)評(ping)估方(fang)法具(ju)有重要價(jia)值。
該(gai)論文第一作(zuo)(zuo)者(zhe)為賀(he)永課題組博士生謝亞(ya)培，通訊作(zuo)(zuo)者(zhe)為賀(he)永教(jiao)授(shou)和系統科(ke)學(xue)(xue)學(xue)(xue)院(yuan)的廖旭紅副教(jiao)授(shou)。論文作(zuo)(zuo)者(zhe)還(huan)包括賀(he)永課題組博士生徐志(zhi)磊(lei)、夏(xia)明睿副教(jiao)授(shou)、劉瑾博士、壽小(xiao)婧(jing)博士，以及北(bei)京腦科(ke)學(xue)(xue)與類腦研究(jiu)(jiu)中(zhong)心的崔再(zai)續(xu)研究(jiu)(jiu)員。該(gai)研究(jiu)(jiu)得到了(le)國家自然(ran)科(ke)學(xue)(xue)基金創(chuang)新研究(jiu)(jiu)群(qun)體(ti)項(xiang)目(mu)(mu)、重點項(xiang)目(mu)(mu)等項(xiang)目(mu)(mu)的資助。
圖1. 自閉(bi)癥患者腦功能(neng)模(mo)塊動(dong)態特性的異常模(mo)式(shi)（巨型分析(xi)）
論文鏈接：
//www.biologicalpsychiatryjournal.com/article/S0006-3223(21)01837-0/fulltext
賀永課題組主頁：
//helab.bnu.edu.cn/
參考文(wen)獻：
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//doi.org/10.1016/j.biopsych.2021.12.004
Lei T, Liao X, Chen X, Zhao T, Xu Y, Xia M, Zhang J, Sun X, Wei Y, Men W, Wang Y, Hu M, Zhao G, Du B, Wu Q, Tan S, Gao J, Qin S, Tao S, Dong Q, He Y (2021) Progressive stabilization of brain network dynamics during childhood and adolescence. Cereb Cortex, DOI:
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Liu J, Xia M, Wang X, Liao X, He Y. 2020. The spatial organization of the chronnectome associates with cortical hierarchy and transcriptional profiles in the human brain. NeuroImage.
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