國自然基金項(xiàng)目采用依瑞德近紅外設(shè)備 | 金榮疆教授團(tuán)隊(duì)研究成果發(fā)表于《Neuroendocrinology》

前言

成都中醫(yī)藥大學(xué)金榮疆教授團(tuán)隊(duì)在《Neuroendocrinology》發(fā)表了題為《Characteristic activation pattern and network connectivity of prefrontal cortex in patients with type 2 diabetes mellitus and major depressive disorder during a verbal fluency task: A functional near-infrared spectroscopy study based on network-based statistic prediction》的研究論文，該研究旨在探討2型糖尿病（T2DM）和重度抑郁障礙（MDD）患者在執(zhí)行言語流暢性任務(wù)（VFT）期間使用近紅外腦功能成像（fNIRS）探索前額葉皮層（PFC）的激活模式和網(wǎng)絡(luò)連接性，并基于網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計預(yù)測（NBS-predict）方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

研究方法

研究納入三個組

T2DM合并MDD組、T2DM組和健康對照組，每組100人。

VFT任務(wù)

包括任務(wù)前靜息、組詞任務(wù)（任務(wù)期被試需要根據(jù)“shang”、“shi”、“shuo”和“jia”分別盡可能多地組詞）和任務(wù)后靜息三個階段。

圖1 VFT任務(wù)流程

fNIRS數(shù)據(jù)收集

所有被試在執(zhí)行VFT任務(wù)時，都使用fNIRS監(jiān)測PFC的腦激活和網(wǎng)絡(luò)連接性。設(shè)備光極按腦電10-20系統(tǒng)排布，覆蓋PFC。研究使用的fNIRS設(shè)備，是武漢資聯(lián)虹康BS-3000臺式近紅外腦功能成像系統(tǒng)，該設(shè)備性能優(yōu)異，采樣率可達(dá)20HZ。

圖2 fNIRS探頭通道排布

研究結(jié)果

基線特征

T2DM合并MDD組與T2DM組和健康對照組在年齡、性別、身高、體重、飲酒和吸煙方面無統(tǒng)計學(xué)差異，但T2DM合并MDD組的漢密爾頓抑郁量表（HAMD-24）評分高于后兩組。

PFC激活分析

T2DM合并MDD組在左右前額葉背外側(cè)區(qū)（DLPFC）、左右眶額葉（OA）和左右額極區(qū)（FPA）的平均β值低于T2DM組和健康對照組。

圖3 不同組別腦激活程度對比

NBS-predict分析

分類分析顯示，T2DM合并MDD組與T2DM組和健康對照組在網(wǎng)絡(luò)連接性上有顯著差異，尤其是右DLPFC區(qū)域。

圖4 三組間的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)、功能失聯(lián)子網(wǎng)絡(luò)的可視化情況以及鄰接矩陣

圖5 T2DM合并MDD組中的預(yù)測網(wǎng)絡(luò)、相關(guān)子網(wǎng)絡(luò)可視化情況以及鄰接矩陣

研究結(jié)論

通過分析fNIRS收集的血流動力學(xué)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)T2DM和MDD患者的PFC激活模式和網(wǎng)絡(luò)連接性具有特征性，右DLPFC的網(wǎng)絡(luò)連接性與T2DM和MDD患者的抑郁癥狀負(fù)相關(guān)。這些發(fā)現(xiàn)為T2DM和MDD患者的神經(jīng)生物學(xué)機(jī)制提供了新的視角，右DLPFC可能是診斷和干預(yù)的潛在靶點(diǎn)。

參考文獻(xiàn)：

Zhang JM, Liu XB, Li YX, Li HJ, Fan J, Xue C, Yin YF, Zhang Y, Nong YX, Wang YN, Zheng Z, Zhong DL, Li J, Jin RJ. Characteristic Activation Pattern and Network Connectivity of Prefrontal Cortex in Patients with Type 2 Diabetes Mellitus and Major Depressive Disorder during a Verbal Fluency Task: A Functional Near-Infrared Spectroscopy Study Based on Network-Based Statistic Prediction. Neuroendocrinology. 2024 Oct 29:1-12. doi: 10.1159/000542235. Epub ahead of print. PMID: 39471791.

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