Altered Brain Function and Network Topology in Patients With Acromegaly: Resting-State fMRI Study of Networks Related to Cognitive and Emotional Processing.
研究背景
肢端肥大症是由生长激素过度分泌引发的罕见内分泌疾病，常由垂体腺瘤导致。GH和IGF - 1水平长期升高会影响多器官系统，且有证据显示其可能影响中枢神经，导致认知障碍，但GH过量致脑功能改变的机制不明。本研究旨在探讨患者静息态脑功能活动和连接性的变化，及其与认知功能和神经营养因子水平的关系。
方法速览
研究纳入27名未治疗的肢端肥大症患者和25名健康对照，进行神经心理学评估（MoCA、MMSE）和静息态功能磁共振成像（rs - fMRI）扫描。用ALFF、fALFF和ReHo评估脑区功能活动，结合图论分析脑网络拓扑结构，通过t检验和多核支持向量机识别连接特征并构建分类模型，ELISA检测血清BDNF和proBDNF水平并与认知评分作相关性分析。
主要发现
- 认知功能受损：患者MoCA和MMSE评分低于对照组，44.4%患者MoCA评分低于26分，血清BDNF水平降低、proBDNF水平升高，且二者与MoCA评分分别呈正、负相关。
- 脑功能活动异常：患者默认模式网络区域ALFF增强，额顶控制网络区域fALFF降低。
- 区域一致性改变：执行功能相关区域ReHo值降低，视觉处理区域ReHo值升高。
- 功能网络拓扑结构改变：脑网络保持“小世界”特性，但局部效率升高、特征路径长度增加，关键节点中心性变化。
- 一致连接识别：识别出11个功能连接，DMN内部连接增强，额眶回与DMN长程连接减弱，皮层 - 皮下环路功能分离丧失。
- 分类性能：基于多模态特征的MK - SVM分类模型准确率达85.11%，敏感度为80.00%。
总结展望
本研究首次系统揭示肢端肥大症患者静息态脑功能活动和网络拓扑结构的多尺度变化，结合神经营养因子分析其与认知功能关系，展示了脑网络特征在临床诊断中的潜在价值。不过样本量小且缺乏纵向随访数据，未来需更大样本和动态功能连接分析验证结果，并探索治疗对脑功能网络的影响。