作为慢性腰部疼痛中最显著的网络变化,前端双关节,体运动网络和丘脑之间的增强连接是慢性腰部疼痛中最显著的网络变化
Kun Zhu1, Jianchao Chang1, Siya Zhang2
1Department of Orthopedics, The First Affiliated Hospital of Anhui Medical University, Hefei, PR China; Department of Spine Surgery, The First Affiliated Hospital of Anhui Medical University, Hefei, PR China.
慢性腰部疼痛 (cLBP) 改变了大脑网络,影响了日常功能. 这项研究使用MRI识别关键的大脑连接变化,成功预测残疾并将患者与对照区分开来.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 医疗成像医学成像
- 疼痛研究 疼痛研究
背景情况:
- 慢性腰部疼痛 (cLBP) 与大脑区域的广泛变化有关,这些区域涉及认知,注意力,感官和情绪处理.
- 在cLBP中,功能性和结构性脑网络改变之间的相互作用仍然不完全理解.
- 使用神经成像生物标志物预测残疾并区分cLBP患者与健康对照 (HCs) 是一个重大的临床挑战.
研究的目的:
- 用多式脑磁共振成像 (MRI) 数据预测cLBP患者的奥斯威斯特残疾指数 (ODI).
- 确定动态功能连接 (dFC) 和结构连接 (SC) 网络中的重要特征,以区分cLBP患者和HC患者.
- 整合多式联网功能,以提高分类性能.
主要方法:
- 从112名参与者 (cLBP患者和HCs) 的多模态MRI数据构建了dFC和SC网络.
- 采用基于Connectome的预测建模 (CPM) 来预测ODI得分并识别重要的网络特征.
- 利用支持矢量机 (SVM) 进行最佳的分类器选择,并集成多式联络功能进行分类.
主要成果:
- 在cLBP患者中,与HC患者相比,确定了前端双关节网络 (FPN),体运动网络 (SMN) 和乳头肌之间增强的连接性.
- 泰拉马斯,dlPFC (FPN) 和SI (SMN) 显示出改变的连接性,反映了疼痛处理途径的破坏.
- 一个结合的dFC和SC模型在cLBP患者和HC之间实现了高分类性能 (AUC=0.9772),并得到了外部验证.
结论:
- 多模式大脑网络分析,特别是涉及 thalamus, dlPFC 和 SI 的增强连接,可以预测 cLBP 的残疾.
- CPM有效地识别了关键的神经成像生物标志物,以区分cLBP患者和健康个体.
- 这些发现表明,有可能开发用于cLBP评估和管理的客观生物标志物.
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