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社交焦虑症（SAD）是最常见的精神疾病之一，其通常伴随有精神共病症，严重的社交功能障碍，以及持续的情绪、认知和行为障碍。SAD的特点是焦虑加剧，对负面社会刺激的警惕性增加以及倾向于感知社会威胁。尽管近期的神经影像研究已经表明，与SAD相关的情绪和认知障碍与局部某些脑区功能和大脑区域之间的功能连接异常相关，但是目前对于SAD内在功能网络的拓扑结构是否异常却知之甚少。北京师范大学的贺永老师团队曾在NeuroImage杂志发表题目为《Network Analysis Reveals Disrupted Functional Brain Circuitry in Drug-Naive Social Anxiety Disorder》，采用静息态fMRI技术，对上述问题进行了系统研究。本文对该研究进行解读，希望对大家的研究有所帮助。
研究方法与数据处理 1.实验被试：募集33个未服用药物的SAD患者以及匹配的32个健康被试，其临床资料如图1所示。
图12.数据采集和预处理：对募集的被试，采集静息态fMRI数据。静息态fMRI数据的预处理采用SPM8 DPARSF工具包进行，预处理的流程按照静息态fMRI数据的标准流程。
3.脑功能网络的构建：脑功能网络构建的流程如图2所示，关于要分析和研究的大脑感兴趣区域（脑网络的node），研究者采用之前发表的荟萃分析中涉及SAD在任务态fMRI中表现出异常的脑区，此外，鉴于丘脑和后扣带回这两个脑区的重要性，这两个脑区也纳入分析之中，最终得到34个ROI脑区，各脑区信息具体如图3所示。 然后计算两两ROI脑区之间的皮尔森相关系数，并进行Fisher’sr-to-z变换。
图2
图34.Network-based Statistic (NBS)和图论分析：NBS用于研究SAD组和健康被试组哪些脑功能网络之间存在差异。图论分析用于研究两组被试脑功能网络拓扑结构的差异，具体来说，该研究主要分析了如下脑网络图论参数：全局图论参数包括—global efficiency (Eglob), local efficiency(Eloc), clustering coefficient (Cp), shortest path length (Lp), modularity (Q)和 small-world attributes (γ, λ，σ)；局部图论参数包括— nodal degree (Dnodal), nodal efficiency (Enodal) 和nodal participation coefficient (PCnodal)。 在计算图论参数之前，需要对脑功能网络进行二值化。采用5%到95%，步进5%的network density对脑功能网路进行二值化。为了降低所选择的单个network density对计算得到的图论参数的影响，该研究计算每种图论参数的area under curve（AUC）。 所有脑网络分析采用GRETNA工具包，结果的显示采用BrainNet Viewer工具包。 5.统计分析：为了分析SAD和健康对照组的图论参数，该研究采用一般线性模型来进行统计分析，每种图论参数作为dependent variable, 被试组作为independent variable, 年龄和性别covariates. 图论参数和临床焦虑评分（LSAS）之间的相关采用partial correlation，以年龄和性别作为covariates。
研究结果 1.SAD患者脑功能连接的异常：NBS研究表明，与健康对照组相比，SAD患者表现出一个功能连接显著增强的子网络，其包含31个脑区node和36个edge；这个子网络主要位于frontolimbic 环路，其包括 VMPFC, DLPFC和 limbic regions,以及occipital和parietal 区域（如图4A）。 2. SAD患者脑网络图论参数的异常：与健康对照组相比，SAD被试表现出显著降低的λ（图4B，左边图），这说明SAD患者脑网络趋向于随机网络的拓扑结构。进一步的研究发现，λ与上述NBS分析揭示的异常子网络的平均连接强度呈正相关（图4B，右侧）。这些结果表明，SAD拓扑结构的异常可能部分是由于这个异常子网络功能连接的异常增强引起的。
图4局部图论参数的分析表明，与健康对照组相比，SAD的左侧parahippocampus和后扣带回(PCC)脑区的nodal degree, nodal efficiency和nodal participation coefficient都显著增大（图4C和图5）。此外，SAD的右侧Insula，左侧calcarine sulcus 和 middle frontal gyrus脑区的nodal degree和nodal efficiency显著降低；左侧calcarine sulcus脑区的participation coefficient显著降低（图5）。
图53.功能连接与临床评分之间的关系：NBS分析揭示的异常子网络的平均功能连接强度与LSAStotal(r = 0.40, p = 0.026) 和 LSASavoidance 评分(r = 0.40, p =0.025)之间呈现正相关，如图4D所示。未发现图论参数与LSAS评分呈现出相关。
总结 总之，该研究综合利用静息态fMRI NBS 脑网络分析方法系统研究了SAD患者脑网络的异常变化，结果表明，SAD患者主要涉及frontolimbic 环路功能连接的异常，这对于揭示SAD的发病机制具有重要意义。
参考文献： Yang X , Liu J , Meng Y , et al. Network analysisreveals disrupted functional brain circuitry in drug-naive social anxietydisorder[J]. NeuroImage, 2017:S105381191731025X
