HBM | 高度连接且高可变性：支持丙泊酚引发意识丧失的静息态核心脑网络

Original 李斯玚，梁夏逻辑神经科学 2023-03-10

收录于合集

撰文︱李斯玚，梁夏

责编︱王思珍，方以一

编辑︱夏叶

意识（consciousness）是人们每天都经历的主观体验，有时候是某一凸显的外界刺激进入了意识活动运转过程，而有时候则是我们的思想自发地在情景记忆中漫步。不同的意识理论皆提出意识具有神经基础，并对于意识神经基础（neural correlates of consciousness，NCC）的候选脑区及其引发意识活动的机制，提出了不同的预测和假设[1-3]。其中，全局工作空间理论（global neuronal workspace theory，GNWT）认为意识是通过高度互连区域内的广泛信息传播实现的，这些区域主要包括前额叶和顶叶的脑区[4]；而整合信息理论（Integrated Information Theory，IIT）认为意识反映了一个复杂系统的最大不可约整合信息量，并认为位于颞叶-顶叶-枕叶区域的“后部热区”是产生最大整合信息的理想脑区[6]。

尽管存在这些分歧，但很多重要的意识理论都认同一个观点，即意识神经基础需要能够在功能特异性的模块化网络上，实现大范围的信息整合（integration）[4-6]。另一方面，基于功能磁共振研究表明脑模块（module）化网络始终在动态地重构（reconfiguration）以满足复杂任务的需求[7, 8]，同时也有意识理论提出意识活动经历需要多样化的动态表征[2, 4]。然而，这种模块结构的变化性作为意识经历中可能的另一重要特征，在已有的涉及意识活动神经基础的研究中，还未受到关注。

2022年10月11日，哈尔滨工业大学生命科学与技术学院、空间环境与物质科学研究院的梁夏课题组和上海复旦大学肿瘤中心麻醉科、上海医学院肿瘤系的张军课题组共同在Human Brain Mapping（HBM）上发表了题为“Highly connected and highly variable: A Core brain network during resting state supports Propofol-induced unconsciousness”文章，在丙泊酚引发的意识水平下降过程中，定位了静息态功能网络上的NCC。李斯玚和陈亚利为论文共同第一作者，张军教授和梁夏副教授为论文通讯作者。本项研究发现，以高功能互连性和高模块可变性为特征的NCC，分布于前额叶和颞顶叶皮层。基于大脑模块的动态分析表明，NCC主导的状态具有更高的时间稳定性，说明其能以稳定的网络表征来维持意识内容。进一步研究发现意识丧失过程中，NCC的前额叶脑区和后顶叶脑区，分别在功能连接和模块结构可变性受到不同程度调控。本项研究为调和目前关于前部与后部区域在支持人类意识方面的贡献的讨论，提供了新的见解。

在既往的有关意识神经基础（NCC）解剖分布的研究中，仅考虑了信息整合方面的特征，却忽略了模块结构在个体间的差异性，以及模块内脑区在脑网络动态演化过程中改派。通过展示大脑模块空间拓扑属性随时间以及个体间的变化程度，近期研究发现，模块结构能够反映大脑对于不断变化的外界环境的灵活适应性，是个体认识和行为能力的基础，并且随着精神活动内容的变化，具有更高模块可变性的脑区更有可能会被改派[7-10]。在此，本研究采用“富人俱乐部”属性（rich-club）和个体间及跨时间功能网络的模块结构可变性（modular variability），以识别在静息态功能网络上的广泛分布的NCC。

为了能够直观地反映各个脑区的“富人俱乐部”和模块结构可变性的水平，本研究将各指标在全脑范围划分为五个梯度，并将其空间分布可视化（图1 a-c）。其中，“富人俱乐部”的梯度分布图谱表明，连接强度最强的“富人俱乐部”核心脑区分布在中线区域和颞顶叶交界区域（前20%），感知运动及听觉皮层的连接水平最低（前40% ~ 50%），而背后侧的额顶叶的联合皮质脑区的连接强度则处于中间水平（前20% ~ 40%）。个体间、跨时间的模块结构可变性的梯度分布图谱表明，内侧和外侧前额叶区域，具有最高水平的模块结构可变性（前10%）。这意味着，与先验认知一致，默认模式网络的脑区间连接更紧密，参与复杂的信息整合过程，而内外侧前额叶区域的脑区改派更频繁、模块结构变化更多样，可能参与多样化的功能过程。

图1 意识神经基础的定位

（图源：S. Li, et al., HBM, 2022）

为了能够筛选出同时兼具高水平信息整合能力和功能模块多样性的脑区，定位假定的意识神经基础，研究人员们在特定阈值下（前40%，也使用了不同阈值进行了重复性验证）交叠上述分析中得到的三个梯度脑区，得到了假定的NCC候选区域，观测发现这些脑区主要分布于前部和后部中线区域、外侧前额叶区域以及颞顶叶交界区域（图1d），其主要位于默认模式网络（78%）和额顶叶网络（18%），这十分符合相关理论预测及现有研究发现。本项研究也使用了长时扫描的功能影像数据集，对于NCC分布进行个体水平验证（图1e）。经观测发现，尽管在不同个体上的得到的NCC之间存在一些差异，但个体间交集分布图表明有超过30%被试的NCC分布，都主要位于前侧、中部和后侧的扣带回区域，内侧的额叶和颞顶叶皮层，以及枕内侧回区域，证明了结果的可重复性。

图2 意识神经基础更倾向参与到时间上更稳定的状态

（图源：S. Li, et al., HBM., 2022）

本研究开发了一个基于大脑模块结构在时变重构中的稳定性的动态算法，并识别了意识处理过程中两个主要大脑状态。研究人员们估计了每个状态的时间稳定性（stability）并发现，状态一（state 1）的稳定性要显著的高于状态二（state 2），如图2a。图2b则展示了两个状态中具有更高稳定性（超过全脑平均水平）的脑区分布，可观测到状态一中的稳定脑区更倾向于分布在默认模式网络及额顶叶网络（48%），而状态二的稳定脑区主要分布于初级感知及边缘皮层，分布于默认网络和额顶叶网络的脑区占比（34%）明显小于前者，如图2c。随后，研究人员将状态内稳定脑区分布与NCC分布进行了交叠，经观测发现交叠主要分布于内侧前额叶和前侧、后侧扣带回区域（图2d），并且状态一中稳定区域共享了NCC分布中13.64%的脑区，显著高于状态二中的脑区重叠比率（6.09%）。这一研究结果说明NCC更加倾向于参与到时间上更加稳定的状态，能以稳定的网络表征来维持意识内容。

图3 意识神经基础对意识水平的静态表征

（图源：S. Li, et al., HBM., 2022）

随后，研究人员探究了NCC在人类意识过程中的作用。基于识别到的NCC分布，计算了NCC区域内部的NCC连接（NCC connections）、NCC区域与非NCC区域间的反馈连接（feeder connections）、非NCC区域内部的局部连接（local connections），以及NCC区域和非NCC区域的模块结构可变性。作者发现（图3a ,b），在意识丧失过程中，只有NCC区域表现出了功能连接和模块结构可变性的双重显著降低，证明了其更容易选择性地受到损伤。进一步的脑区水平对比分析表明，NCC连接强度的显著减弱主要发生在默认模式网络的中线区域，而NCC的跨时间模块结构可变性的显著降低，主要发生在内侧和外侧前额叶区域。如图3c，节点大小代表了相应脑区模块结构可变性的变化程度。这一结果表明，NCC内部脑区在功能连接强度和模块结构可变性上，表现出不同的意识水平相关的变化模式，可能在支撑意识活动过程中存在互补的协作关系。

图4 意识神经基础对意识水平的动态表征

（图源：S. Li, et al., HBM., 2022）

动态分析则仅在状态一，即NCC主导的状态，发现了相应的连接强度随麻醉程度加深表现出的显著变化，其中NCC连接的减弱最为显著（图4a）。同样脑区水平分析表明（图4b,c），NCC连接强度的减弱发生于内侧额叶皮层、前扣带回皮层、后扣带回皮层和额中回脑区，而反馈连接的减弱，则发生于默认模式网络中的NCC区域与非NCC区域之间及额顶叶网络中的NCC区域与非NCC区域之间。这一结果表明，状态一可能是与意识活动更加相关的状态。

文章结论与讨论，启发与展望

本项研究提出了一个通过描述大脑网络拓扑结构（即模块结构可变性和功能连接），来寻找意识神经基础的框架，考察了NCC在信息整合以及支持多样化功能的能力，指出了NCC内部功能分化的两个子成分，并揭示了NCC工作的时空特征，加深了对于动态网络支持意识活动的理解。本项研究识别到的NCC，兼顾了GNWT和IIT中预测的大部分意识活动关键结构，为现阶段有关NCC分布于前部还是后部脑区的讨论，做出了贡献。更重要的是，本文指出了前额叶全局工作空间脑区和后部整合信息脑区，在丙泊酚引发的意识水平降低过程中，可能存在的功能差异性，在一定程度上为后续的研究探讨指出了新方向。

当然，本项研究中存在一些局限性需要未来研究的进一步完善。首先，本研究中采用的主要数据集扫描时间有限，验证数据集虽然包含了长时间扫描的影像数据，但受限于扫描难度而导致被试数量较少，因而作者认为采集更多被试的长时间静息态功能影像，在更大样本、更长时间序列上进行验证和探索，值得今后进一步尝试。其次，本项研究仅使用了丙泊酚引发的意识丧失过程的数据，未来研究可以使用其他种类的麻醉剂，以及意识障碍导致的意识水平异常的功能影像数据，探究其时空特征及变化模式。

原文链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/36217733

通讯作者简介（上下滑动阅读）

梁夏，哈尔滨工业大学大科学工程空间环境与物质科学研究院副教授。入选哈尔滨工业大学青年拔尖人才选聘计划。曾在美国国立药物成瘾研究所神经影像研究中心留学，担任访问研究员和博士后研究员。目前，主持了国家自然基金面上项目2项，中央高校基础研究项目1项，黑龙江省自然基金项目1项。主要的研究兴趣是基于多模态的现代神经影像技术，如磁共振成像，结合机器学习、深度学习及心理认知学模型，研究认知神经科学中的基础科学问题，以及重大神经/精神疾病的病理机制；希望通过从人到动物再到人的研究的相互转化，探讨和理解认知功能的神经机制。以第一作者或通讯作者身份发表了包括PNAS, Journal of Neuroscience, Cerebral Cortex等多篇认知神经科学领域的重要学术论文；为包括NeuroImage, Human Brain Mapping, PLoS ONE, Scientific Reports 等重要国际刊物担任审稿人。

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