Biological Psychiatry：高外周炎症信号与情绪调节网络和中央执行网络的低静息态脑功能连接相关

Original 杨晓飞思影科技 2022-04-16

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近日来自美国西北大学研究者在Biological Psychiatry发文，首次对人脑固有网络内部功能连接和外周炎症信号之间的关系进行了探究。发现在美国农村青年中，炎症复合指标的评分越高，情绪调节网络（Emotion Regulation Network，ERN）内部节点间的静息态功能连接（rest functional connectivity，rsFC）强度越低。在非裔美国青少年中发现炎症复合指标评分不仅与ERN内的rsFC呈显著负相关，与中央执行网络（Central Executive Network，ECN）内的rsFC也有显著的负相关。研究还发现，经典单核细胞数目越多，情绪调节网络和中央执行网络的静息态功能连接强度越低。而在默认网络和前凸显网络中均未发现与上述指标的显著相关关系。

摘要

背景：

研究者记录了辅助情绪处理和情绪调节的连接周围炎症和神经回路的双向通路。为了扩展这项工作，研究者呈现了两项独立研究结果，检测了炎症与静息态功能连接之间的关系。

方法：

研究一，包括90名25岁（女性：52%）非裔美国农村青年，研究二，纳入82名13到14岁（女性：66%）非裔美国城市青少年。两项研究都测量了外周循环炎症生物标志物（C反应蛋白、白细胞介素6、白细胞介素10、肿瘤坏死因子α），并将这些指标平均成复合指标。研究二还列举了参与免疫到大脑信号传导的关键白细胞亚群，经典单核细胞。所有参与者均完成了静息态功能磁共振成像扫描。

结果：

与预测相同，研究一，控制性别后在情绪调节网络中，炎症复合指标评分越高，静息态功能连接越低。研究二，在控制了性别、年龄、青春期状态后，重复出第一项研究结果，表明炎症复合指标的高分与情绪调节网络中的低静息态功能连接相关，并发现中央执行网络中的静息态功能连接具有类似模式。研究二还发现，在情绪调节和中央执行网络中，较高数量的经典单核细胞与较低的静息态功能连接相关。在研究一和研究二两项研究中，前凸显网络或默认网络中的静息态功能连接与炎症之间均未发现相关关系。

结论：

通过研究发现，研究者记录了外周炎症与情绪调节和中央执行网络中静息态功能连接之间的关系，并且在两个独立样本研究中重复了情绪调节网络与外周炎症的关联。

前言

越来越多的证据表明，在情感和生理健康问题的发病机制中，大脑和免疫系统之间存在双向信号。例如，动物研究表明，神经免疫信号在与焦虑相关行为的获得和表达中起作用，而抗抑郁药可减少应激性炎症和相关的焦虑和抑郁行为。在多种精神疾病动物模型（从抑郁、焦虑到精神分裂症及物质滥用）中存在神经免疫信号放大和失调。

尽管动物的研究成果很有说服力，但只有少数研究对人类大脑功能和炎症信号进行了研究。研究表明，受到免疫挑战（内毒素、疫苗或干扰素α）的健康成人被试，其情绪处理和调节以及执行控制区域的神经活动会受到干扰。并且也指出，强直性炎症与影响健康的大脑功能改变有关。

本研究对上述工作进行了拓展，通过功能磁共振成像（fMRI）对脑网络中静息态功能连接（rsFC）与强直性炎症信号之间的关系进行了测量。rsFC的一个优点是，它可以使研究者在不受任务参数限制的情况下研究大规模的大脑网络。最近的研究强调了这些功能性脑网络的稳定性，表明可以使用rsFC来测量个体内的稳定特征。儿童后期rsFC个体差异明显。

鉴于与精神疾病相关，本研究关注了四个涉及情绪处理、调节和其他认知功能的rsFC网络。分别是情绪调节网络（ERN）、额叶顶中央执行网络（CEN）、前凸显网络（aSN）和默认网络（DMN）。

研究提供了对非裔美国青少年（12-14岁）和青年（25岁）两项不同研究的结果。与白人相比，非裔美国人在大多数涉及炎症的精神疾病中的患病率相似（或更低）。然而，在许多精神疾病的发展过程中存在着种族差异，非裔美国人的表现更为严重。这些差异可能是由于非裔美国人更多地暴露于引发压力的因素，包括童年不幸、种族歧视和经济困难。此外，绝大多数的人脑成像研究都是在白人身上进行的，对种族和/或种族差异的关注微乎其微。通过对青少年和青年人的研究，可以让我们评估与神经成熟、免疫系统能力增强和精神障碍发病风险升高相关的整个发育阶段的神经炎症信号。

研究一在非洲裔美国农村青年人中，研究了rsFC与炎症生物标志物(炎症细胞因子和C反应蛋白(CRP))之间的关系。

研究二有两个目的，第一个目的是在一个独立的样本中重复研究一的分析结果，并确定它们是否适用于生活在城市环境中的年轻非洲裔美国青少年。二、研究二列举白细胞亚群，以检验最近在动物研究中发现的一种新的免疫脑通路。研究者首次通过研究rsFC与人类经典单核细胞强直性水平之间的关系来扩展动物研究。为了评估这种关联的特异性，研究者还列举了其他白细胞亚群，并评估了它们与rsFC的关系。

研究者假设较高的炎症信号（即炎症生物标志物和经典单核细胞）与ERN和CEN中较低的rsFC相关。研究者还假设aSN节点间更多的连接构成了炎症的易感性。根据实验研究得出的预测表明，激活威胁回路会使免疫细胞对微生物刺激产生更大的细胞因子反应，随着时间的推移，这些细胞因子会累积起来，产生系统性炎症。

材料方法

研究一被试：

被试来自于一项较大的纵向研究，共招募了119名25岁的非裔美国人。家庭生活特点为贫困，主要照料者平均每周工作39.4小时，然而46.3%的被试生活低于贫困标准。参与者均为右利手，并通过核磁共振禁忌症筛查。参与者在入组前至少1个月内没有服用任何精神病药物。后续分析中排除了29名参与者，过度头动23例，其他数据处理问题6例。因此，最终的样本为90名参与者（52%为女性）。参与者均提供书面知情同意。

研究一过程：

通过下面概述，研究者在同一天对被试静息态功能连接和炎症标志物进行了测量。

核磁数据获取

影像数据通过格鲁吉亚大学GESigna HDx 3T扫描仪(GEHealthcare, Chicago, IL)进行收集。结构成像包括高分辨率T1加权快速衰减梯度回波扫描(TE=3.1ms;flip angle=20; field of view=25.6 cm; matrix =256×256; 160；contiguous 1mmaxial slices; voxel size=1mm3)。全脑功能图像采用单次梯度回波脉冲序列进行t2*回波平面成像，(TR=2000ms;TE=25ms; flip angle=90; field of view =225×225mm; matrix=64×64; 38contiguous3.5mm axial slices; voxel size=3.5mm3)。研究一静息态范式包括两次4分钟成像，每次扫描120个全脑。

fMRI数据预处理

利用软件(AFNI)对fMRI数据进行预处理。在配准到MNI标准空间之前，先与T1数据进行配准，去除尖峰（despike）以及时间层校正。移除每一次运行的前四层，保证磁共振信号达到稳定状态。超过25%的体素被确定为离群值或沿任何轴运动超过0.2毫米的时间点均被删除。应用带通滤波去除低频和高频噪声（0.01-0.08Hz），并将六个头动参数及其时间导数作为无兴趣的回归量进行校正。用6mm全宽半峰值的高斯滤波进行空间平滑。

静息态功能连接分析：

对于网络中的每个感兴趣区域（ROI），分别在左半球和右半球模板围绕每个离散核团的峰值激活坐标放置一个5 mm球体。对每个体素的原始时间序列数据进行去平均化，并转换为百分比信号变化分数，以减少参与者之间的差异性。研究者将ROI种子数据计算为给定区域中包含的所有体素的平均信号变化百分比。静息态功能连接量化通过使用皮尔森相关对每个ROI的平均时间序列与网络中所有其他ROI的平均时间序列进行相关性分析。然后，通过Fisher转换将r值转换为z分数。最后，求出所有可能连接的Z分数的平均值，从而计算出反映网络中所有可能节点连接性的总网络值。研究者从一项通过23项研究（479名参与者）确定的情绪控制网络激活似然估计meta分析中预先选择ERN兴趣区。研究者通过独立成分分析得出的静息态网络的公开模板对CEN和aSN兴趣区进行了定义。基于对DMN连通性的meta分析对DMN ROI进行了定义。

表1给出了每个ROI的坐标和标签

图1给出了每个静息态功能连接网络ROI的轴位和矢位图。

炎症标志物：

通过肘前静脉血定量测量了血清CRP、白细胞介素（IL-6）、IL10、肿瘤坏死因子α（TNFA）。应用罗氏/日立CobasC 502分析仪进行高灵敏度免疫比浊法测定CRP（检测下限0.2mg/L）。组内和组间平均变异系数分别为2.5%和5.6%。按制造商说明，使用促炎超敏检测试剂盒(Meso Scale Discovery, Meso Scale Discovery)对细胞因子进行电化学发光检测，一式两份。试剂盒检测下限为0.19pg/ml（IL-6）至0.57pg/ml（IL-10）。在整个试验过程中，重复试验组内变异系数分别为4.01%（IL-6）、4.59%（IL-10）和3.80%（TNFA）。在前期工作基础上，对每个生物标志物的值进行z评分，然后将它们相加形成一个复合的炎症生物标志物评分。复合炎症标志物评分越高，全身炎症就越严重。

研究二过程：

研究者分别在两次单独的实验室访问中对静息态功能连接和炎症因子变量进行了评估，流程概述如下：

核磁数据获取

影像数据通过西北大学西门子Prisma3T扫描仪(SiemensCorp., Erlangen, Germany)配置64通道头部线圈进行收集。结构成像由MEMPR序列(TR=2300ms; TE=1.86ms, 3.78ms; flip angle=7; field of vision=256×256; matrix=320×320; 208slices; voxel size = 0.8mm3)组成。全脑功能图像获取则使用具有快速TR序列的T2*回波平面成像(TR=555ms;TE=22ms; flip angle, 47; field of vision = 208×208 mm; voxel size= 2.0mm3; multiband factor = 8; partial Fourier factor = 6/8)。研究二静息态范式包括一次10分钟的成像，涉及1110个全脑。

fMRI数据预处理

采用西北大学神经影像数据内部技术设计进行数据处理。研究者改善了研究二的处理技术途径，以适应多波段序列和青少年样本（详情见补充材料）。将功能数据去尖峰后配准到T1。然后再通过非线性转换配准到标准MNI空间。将前10个全脑移除，以确保磁共振信号达到稳定状态。逐时间点位移＞0.5 mm或全脑血氧信号(DVARS)变化超过0.9%的时间点在数据集中去除，白质和脑脊液信号也是如此。在分析处理中被试至少保留436个全脑（即4分钟）。采用带通滤波去除低频和高频噪声（0.01～0.08Hz）。使用6mm全宽半峰值的进行空间高斯平滑。

静息态功能连接分析：

具体如上文研究一相同。

炎症标志物和白细胞表型分析：

禁食一夜后，为减少饮食摄入和昼夜变化的影响，于早上8点至10点之间采集患者肘前血。使用与研究一相同的程序和试剂定量分析血清炎症标志物(CRP、IL-6、IL-10、TNFa)水平。重复组的平均内变异系数分别为3.71%（IL-6）、3.42%（IL-10）和3.57%（TNFA）。

从同一血样中，用自动血液学分析仪对主要白细胞亚群（粒细胞、单核细胞、淋巴细胞）进行计数。采用标准化流式细胞仪对经典和非经典单核细胞进行计数。将肘前血抽入肝素钠真空器。在去除红细胞后，用正常人类血清对粒细胞进行清洗、封闭。用小鼠、抗CD14的抗人单克隆抗体（异硫氰酸荧光素FITC）、CD16（藻红蛋白PE）、人白细胞抗原DR同工酶（哌啶素-叶绿素蛋白）和CD45（异藻蓝蛋白APC）进行染色。经过20分钟的培养，对细胞进行清洗和固定，然后再培养20分钟。通过Guava6HT-2L台式流式细胞仪进行数据采集，并使用FlowJo软件进行分析。根据先前的研究，通过序贯门控程序对经典单核细胞(CD1411/CD162)和非经典单核细胞(CD141/CD1611)群进行了定义。

结果

研究一

研究者分别在四个独立的分层多元回归分析中，将综合炎症评分回归到每个静息态功能连接网络。对所有模型中的性别进行控制，表2给出了这些调整后的分析结果。

与预测一致，炎症生物标志物复合指标评分越高，ERN网络的静息态功能连接越低（b=20.21，t=22.01，p=0.05）（图A）。炎症复合指标与其他静息态功能连接网络之间没有显著相关性（p＞0.15）。

表S1显示了所有网络中的静息态功能连接与每个单独的炎症生物标志物之间的关系。

图S1显示了炎症综合评分和ERN网络内特定的节点间关联之间的关系。

情绪调节网络节点：L=左，r=右，ANG=角回，IFG=额下回，MTG=颞中回，PCG=中央前回，SMA=躯体运动区。

中央行政网络节点： L=左，r=右，CAUD=尾状核，IPL=顶下小叶，MEFG=额内侧回(x=-32, y=23, z=49)， LMFG2=左额中回(x=-40, y=48, z=-01)，rMFG=右额中回 (x=38, y=26, z=42)，rMFG2=右额中回 (x=38, y=54, z=01)。

研究二

通过一系列分层回归分析，研究者将炎症变量回归到每个静息态功能连接网络上。并对所有模型中的性别、年龄和青春期状态进行控制，表3中给出了这些分析的结果。

与研究一的结果一致，炎症生物标志物复合指标评分越高，ERN中的静息态功能连接越低（b=20.23，t=22.07，p=0.04）（图B）。

该综合评分越高，在CEN中的静息态功能连接越低（b=20.27，t=22.42，p=0.02）（图C）。

表S2显示了所有网络中的静息态功能连接与每个单独的炎症生物标志物之间的关系。

关于细胞表型数据，研究结果与动物研究中关于经典单核细胞在免疫-脑通信中的作用的研究发现一致。其中，ERN (B = 20.25, t = 22.20, p = .03)和CEN(B = 20.37, t = 23.38, p = 001)中经典单核细胞数量越多，静息态功能连接越低(图E)。

同样与临床前文献研究相似，这些关联是典型单核细胞群体特有的，其他任何白细胞亚群与ERN和CEN之间没有显著关联（p＞0.11）。最后，aSN和DMN中的静息态功能连接与任何炎症变量均无显著相关性（p＞0.10）。（图S1显示了炎症变量与ERN内特定节点间关联之间的关系。）

情绪调节网络节点：L=左，r=右，ANG=角回，IFG=额下回，MTG=颞中回，PCG=中央前回，SMA=躯体运动区。

中央行政网络节点： L=左，r=右，CAUD=尾状核，IPL=顶下小叶，MEFG=额内侧回(x=-32, y=23, z=49)， LMFG2=左额中回(x=-40, y=48, z=-01)， rMFG=右额中回(x=38, y=26, z=42)， rMFG2=右额中回(x=38, y=54, z=01)。

一句话点评：从功能磁共振角度来看，相较于流行的大尺度脑网络以及功能网络连接分析（FNC），本研究返璞归真，探讨了各功能网络内部节点间功能连接与其他生理指标（即炎症标志物指标）的关系。本文结合前人研究严谨地筛选了各功能网络的节点坐标，值得借鉴。

原文：