《Behavioural Brain Research》：Beyond Atrophy: Network-Level Functional Disintegration Pattern Along the Cognitive Decline in Parkinson’s Disease
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乌拉什·阿伊（Ula? Ay）|阿尼·基奇克（Ani Kicik）|埃梅尔·埃尔多格杜（Emel Erdogdu）|埃利夫·库尔特（Elif Kurt）|阿里·巴伊拉姆（Ali Bayram）|埃辛·奥兹图尔克-伊斯克（Esin Ozturk-Isik）|巴萨尔·比尔吉克（Bas
乌拉什·阿伊（Ula? Ay）|阿尼·基奇克（Ani Kicik）|埃梅尔·埃尔多格杜（Emel Erdogdu）|埃利夫·库尔特（Elif Kurt）|阿里·巴伊拉姆（Ali Bayram）|埃辛·奥兹图尔克-伊斯克（Esin Ozturk-Isik）|巴萨尔·比尔吉克（Basar Bilgic）|哈斯梅特·哈纳加西（Hasmet Hanagasi）|哈坎·古尔维特（Hakan Gurvit）|塔梅尔·德米拉尔普（Tamer Demiralp）
神经影像学部门，胡卢西·贝赫切特生命科学研究所（Hulusi Beh?et Life Sciences Research Laboratory），伊斯坦布尔大学（Istanbul University），邮编34093，伊斯坦布尔，土耳其
摘要
目的
本研究旨在阐明与帕金森病（PD）相关的网络层面内在功能连接性（iFC）的紊乱。通过关注PD痴呆阶段（PD-D）神经退行性病变区域之间的iFC变化，并采用大规模单变量iFC分析方法（NBS），我们旨在以高统计敏感性描述PD认知衰退过程中的网络动态变化。
方法
我们对PD-D患者的皮质厚度进行了表面测量，以确定神经退行性病变的程度，并利用NBS对该区域内网络节点进行了iFC分析，研究对象包括认知正常的患者（PD-CN）、轻度认知障碍患者（PD-MCI）和PD-D患者。此外，我们还进行了交互作用分析，以评估ACE-R评分与不同认知阶段iFC变化之间的关系。
结果
研究结果表明，iFC的下降始于PD-MCI阶段，涉及默认模式网络（DMN）、躯体运动网络（SMN）和背侧注意网络（DAN），同时DMN与SMN和DAN之间的相互作用也减弱。随着认知衰退进展到PD-D阶段，边缘系统和额顶叶网络的iFC进一步下降，同时SMN与两个注意网络（显著性/腹侧注意网络和DAN）的相互作用也减少。ACE-R交互作用分析在PD-MCI和PD-D患者中均发现了与认知相关的子网络，且ACE-R表现与iFC强度呈正相关。
结论
本研究表明，PD不同认知阶段的iFC变化具有阶段特异性和网络选择性。早期阶段的紊乱主要涉及DMN及其与注意和运动网络的相互作用，而后期阶段则表现出更广泛的网络解体。ACE-R交互作用分析进一步支持了这一模式，表明较低的认知表现与这些大规模系统内的连接性降低有关。特别值得注意的是SMN的作用演变，其逐渐与注意和执行系统脱钩，表明其在PD认知障碍中的贡献被低估了。
章节摘录
引言
帕金森病（PD）是一种进行性神经退行性疾病，不仅表现为运动症状，还伴有从轻度认知障碍（PD-MCI）到明显痴呆（PD-D）的各种认知障碍[1]。虽然广泛的皮质萎缩（尤其是后部区域）是PD-D的典型特征[2]、[3]、[4]，但在不同认知衰退阶段，内在功能连接性（iFC）的恶化模式存在差异
参与者
患者样本量由在两年项目期间同意参与研究的合格患者数量决定，这与先前的研究[13]、[14]、[15]一致。研究共纳入了70名帕金森病患者，他们在伊斯坦布尔大学医学院的行为神经学和运动障碍科接受了随访。其中27名患者的认知功能正常（PD-CN），28名患者被诊断为轻度认知障碍的帕金森病（PD-MCI）
患者的 demographic 和临床特征患者的 demographic 和临床特征见表1。分析显示，各组患者在性别、教育程度、惯用手和LEDD方面没有显著差异。正如预期的那样，PD-CN组与PD-D组以及PD-MCI组与PD-D组在年龄上存在显著差异。不出所料，PD-D组的疾病持续时间更长，UPDRS-III评分也高于PD-MCI组和PD-CN组，而PD-CN组的ACE-R评分更高
讨论本研究旨在探讨与PD不同认知阶段相关的iFC变化是否与PD-D阶段的皮质萎缩模式一致，或者它们是否代表了特定阶段的独特网络特征。为此，我们首先确定了PD-D患者中与非痴呆患者相比有显著萎缩的皮质区域，然后分析了这些区域在PD-CN、PD-MCI和PD-D阶段的iFC情况。我们的发现提供了证据
伦理批准本研究获得了伊斯坦布尔大学医学院临床研究伦理委员会的批准（协议编号：2022/1494）。本研究遵循了《赫尔辛基宣言》最新版本的伦理原则进行。
资金支持本研究得到了土耳其科学技术研究委员会（TUBITAK）的资助（项目编号：115S219）和伊斯坦布尔大学研究项目部的资助（项目编号：TSA-2022-39128）。EE还获得了德国学术交流服务（DAAD）提供的年度博士奖学金（57140539欧元）。
阿里·巴伊拉姆（Ali Bayram）：撰写初稿、软件开发、数据分析、数据管理。埃利夫·库尔特（Elif Kurt）：撰写初稿、软件开发、数据分析、数据管理。埃梅尔·埃尔多格杜（Emel Erdogdu）：撰写初稿、研究设计、数据管理。阿尼·基奇克（Ani Kicik）：软件开发、方法学设计、数据分析、数据管理。巴萨尔·比尔吉克（Basar Bilgic）：研究设计、数据管理。埃辛·奥兹图尔克-伊斯克（Esin Ozturk-Isik）：撰写、审稿与编辑、项目监督、资金筹集。哈斯梅特·哈纳加西（Hasmet Hanagasi）：研究设计、数据管理。乌拉什·阿伊（Ula? Ay）：
致谢
参与者同意
在研究开始前，已向参与者说明了研究内容并获得了他们的书面同意。
作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的财务利益或个人关系。
