无先兆偏头痛的脑网络协同加工作用机制研究

Migraine is a common, chronic disorder typically characterized by recurrent attacks of disabling headache. Given the heavy burden that migraine disability places on the individual and society, it is imperative to develop a better understanding of migraine pathophysiology. Previous neuroimaging studies of patiencts with migraine without aura (MwoA) mostly focused on the structural or functional abnormalities in the local brain areas or disturbed functional connectivity within one single network. However, little is known about how the disease affects the the interplay amongst multiple brain networks. To elucidate the pathophysiologic mechanism of MwoA in system level, we applying functional connectivity analysis and causality analysis to assess the interactions of specific nodes within and among the intrinsic networks. We also.construct functional–anatomical relationship to estimate the relationship between brain anatomy integrity and function connectivity , which might be provide a new perspective for in-depth understanding of the neural mechanisms of migraine without aura.

偏头痛是临床上较为常见的一种原发性头痛类型。当前，随着社会的发展、生活节奏的加快，偏头痛的患病率呈现日益上升的趋势，给病患带来极大的身心痛苦，并给社会公共卫生服务系统造成沉重负担。然而，尽管偏头痛已成为国际上公认的热点研究问题之一，其病因及发病机理尚未完全明确。先前的影像学研究主要集中于对无先兆偏头痛患者的脑区结构、功能异常及单一网络功能连接特性的考察，较少有研究关注疾病状态下功能网络之间的协同加工作用机制。因此，本研究拟采用功能连接分析技术及因果分析技术，分析无先兆偏头痛患者功能网络之间及网络内部的功能连接特性。在此基础之上，构建网络核团间的解剖连接，建立脑解剖—功能关联模型，进一步探讨疾病状态下脑解剖连接完整性与功能连接的相关性，为全面深入认识无先兆偏头痛的神经机制提供新的影像学资料。

研究团队针对既定研究目标，开展了无先兆偏头痛脑网络神经机制的研究工作。我们研究发现，大脑静息状态下最重要的三个网络—默认网络、执行网络及凸显网络，在无先兆偏头痛疾病状态下的网络内部、网络之间的功能连接强度、因果连接强度均表现异常，特别表现为凸显网络内部及其与默认网络、执行网络之间的功能连接、有向因果连接强度异常。结合团队前期有关凸显网络的研究，我们推测凸显网络可能在疾病神经机制中发挥重大作用，这些研究结果为从功能融合层面理解无先兆偏头痛疾病的神经机制提供影像学资料。受限于无先兆偏头痛数据样本较少及缺少部分认知行为数据，原计划针对偏头痛开展的功能网络、结构网络及功能-结构融合的研究工作开展较晚。在积攒无先兆偏头痛数据集的同时，我们也在做算法储备，拓展了一系列功能网络、结构网络及功能-结构连接融合算法，并将其应用到青少年烟瘾数据集中，发表了一系列文章，取得较好结果。我们相信这些工作将为我们后续的无先兆偏头痛脑网络神经机制研究的展开打下坚实基础。