中心研究成果速递：执行控制网络功能连接对重复经颅磁刺激治疗阿尔茨海默病疗效影响的研究
研究背景
阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease，AD)是一种以脑网络功能障碍为特征的神经退行性疾病。很少有研究探讨执行控制网络(Executive Control Networks，ECN)和其他脑区之间的功能连接是否能预测重复经颅磁刺激(rTMS)的疗效。本研究的目的是研究ECN网络与全脑的功能连接(Functional Connectivity，FC)与rTMS疗效之间的关系。
研究过程
我们招募了符合入组条件的AD患者进行经颅磁刺激治疗（repetitive transcranial magnetic stimulation， rTMS）。同时，使用基线时期的功能影像数据建立了ECN网络，并对ECN在整个大脑中的FC进行了分析。最后，利用ECN的连接属性作为预测标记，使用支持向量回归(support vector regression，SVR)方法预测rTMS后的认知分数。
研究结果
结果显示，纳入的患者平均年龄为66.86±8.44岁，男8例，女13例。在大多数认知指标上都有显著改善。我们使用基线患者的ECN连通性和大脑区域功能作为SVR模型训练和拟合的特征。SVR模型可以显著预测阿尔茨海默病患者接受rTMS治疗后蒙特利尔认知（Montreal Cognitive Assessment scores，MoCA）评估评分的变化。对模型预测贡献最大的脑区(权重前10%)位于内侧颞叶、中回、额叶、顶叶和枕叶。
表1：AD患者的基线特征及rTMS后的认知改善情况
图2：与ECN的功能连接预测大脑区域对MoCA评分改善的前10%特征权重有贡献
表2：对预测认知改善预测特征权重最大的10%的大脑区域
图3：基于ECN功能连通性的SVR预测值与实际MoCA值之间的相关图
研究结论
综上，本研究可以得出结论：1. rTMS可以改善AD患者的认知水平；2. ECN与顶枕叶功能的对抗性越强，对认知改善的预测越好；ECN与额颞叶功能的协同作用越强，对认知改善的预测越好。
相关成果近期已被Journal of Alzheimer’s Disease（IF: 4.0）杂志接收，中心成员耿直为第一作者、吴越为共同第一作者；我中心主任汪凯教授为末位通讯作者，田仰华教授、吴兴启副教授为共同通讯作者。
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