基于脑磁图和功能磁共振的多模态颞叶癫痫静息态脑网络对照研究

Epileptogenic networks are of great importance for the pathogenesis of epilepsy. Temporal lobe epilepsy (TLE), as one of the most common epilepsy syndromes, could easily develop to intractable epilepsy and require surgical treatment. Thus precise presurgical evaluation and localization is of vital importance for the prognosis of TLE patients. There has been numerous studies regarding to epileptogenic network of TLE and its surgical prognosis, but mostly based on functional magnetic resonance imaging (fMRI). fMRI has the limitation of low temporal resolustion and indirect measurement of neuronal activity. Magnetoencephalography (MEG) has high temporal and spatial resolution and has special advantages in constructing functional brain networks. Researches of MEG networks are still in the initial stage. In this project we will combine resting state MEG and fMRI to find the characteristics of TLE networks and its relationship with clincial parameters and surgical prognosis, and to investigate surgical influence on TLE networks. With mutual vertification of two modalities, we hope to gain further understanding of the pathophysiology of TLE and find potential biomarkers of surgical prognosis.

致痫网络在癫痫的发生发展中所起到的重要作用正在逐渐得到重视。颞叶癫痫是最常见的癫痫类型之一，极易发展为耐药性癫痫，从而需要外科手术治疗。而精准有效的术前评估，对颞叶癫痫患者手术预后的提高起到关键作用。目前关于颞叶癫痫致痫网络与手术预后的研究层出不穷，但多数基于功能磁共振，存在时间分辨率低、不能直接反应神经活动等技术限制。脑磁图技术可以在高时间分辨率和高空间分辨率基础上，动态记录大脑电磁神经活动，构建脑功能网络，具有独特优势。目前基于脑磁图的颞叶癫痫脑网络的研究仍处于初步阶段。本项目拟结合功能磁共振和脑磁图两种脑功能成像技术，从多模态角度，进一步揭示颞叶癫痫静息态脑网络的异常，及其与临床特征、手术预后的关系，并试图探究手术对致痫网络的影响。两种模态相互印证，进一步理解颞叶癫痫的病理生理机制，并试图为预测手术预后提供可能的影像学指标。

致痫网络在癫痫的发生发展中所起到的作用至关重要。颞叶癫痫是成人癫痫中最常见的一种类型之一，研究颞叶癫痫的脑网络特点，有助于进一步阐释癫痫发生发展的机制，并为癫痫术前评估提供帮助。我们对颞叶癫痫患者的静息态功能磁共振数据进行了分析，构建静息态脑网络矩阵，并计算脑网络的整体和局部拓扑属性指标，对比分析与健康对照组的差异。我们发现，癫痫患者的脑网络全局效率、局部效率、标准化集群系数、小世界属性均显著低于健康对照，癫痫患者脑网络的最短路径长度显著高于对照组，提示癫痫患者的全局信息传输能力及局部信息整合能力均有所下降。通过对局部拓扑属性指标的分析，我们发现癫痫患者在双侧海马、左侧颞上回和颞中回的颞极区域、左侧梭状回出现节点效率减低；在右侧额上回出现节点的集群系数的增高；而对于节点的局部效率，发现双侧海马较健康对照下降，而右侧额上回升高。其中异常改变的脑区主要涉及边缘系统和旁边缘系统，提示颞叶癫痫的致痫网络主要与该系统有关。基于静息态功能磁共振数据，我们还分析了低频振幅、低频振幅分数和局部一致性等大脑活动的局部指标，发现自发活动增强的脑区主要参与构成致痫网络，而自发活动减低的脑区主要参与构成默认网络，且某些脑区尤其是后扣带回的活动与智力量表评分显著相关，说明其与癫痫患者认知能力损害有关。我们还探索性采用希尔伯特-黄变换的方法尝试对静息态功能磁共振数据进行时频域动态网络的构建，基于结构像构建个体脑结构网络和白质网络，相关结果正在分析中。我们还构建了静息态脑磁图数据分析流程，并开发了图形化界面的脑磁图数据分析工具包EasyMEG。