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清华大学电子系窦维蓓团队合作在多层级脑交互不对称性研究与应用方面取得进展
2024/03/29
脑的不对称性或偏侧化是神经科学中长期关注的话题。脑的不对称性被认为有利于脑对不同任务的并行处理,是在进化过程中随着大脑体积的增大为避免半球之间过度的传导延迟的自然选择;而卒中等神经或精神疾病引起的脑不对称性的异常通常与功能损害相关。人体几乎所有复杂的行为都涉及脑的不同区域动态协调和多层级的交互。然而,目前对于脑多层级交互不对称性的研究缺乏系统性的分析方法。在临床上,卒中等脑损伤患者在进行康复训练和治疗后,可能会诱发大脑的可塑性变化。脑损伤后异常的不对称性模式随着功能康复如何变化是临床上关注的热点。
近日,清华大学电子工程系多模态数据处理系统研究室窦维蓓教授和北京清华长庚医院康复医学科潘钰教授团队研究提出的多层级脑不对称性综合分析(CAMBA)框架(图1),将三个层级的脑交互整合到统一的脑不对称性分析管道,捕捉节点和半球水平的脑不对称性动态。该框架被应用于健康人,卒中患者基线,卒中患者下肢康复训练前后等三个静息态EEG数据集。该框架在三个交互层级分别度量了动态节点功率,动态功能连接和以边为中心的功能连接,并结合复杂网络分析,研究以下三个临床上关心的问题:(1)卒中对各层级脑交互和各频带的脑不对称性带来了什么影响?(2)不同下肢康复策略引起的脑不对称性的改变模式是什么样的?是否与临床行为评分相关?(3)基于基线时的临床和脑不对称性特征是否可以预测特定康复训练策略下的功能恢复?
图1.多层级脑不对称性分析框架
该团队揭示了卒中引起脑不对称性动态在各层级交互、各频带上的广泛的显著性改变(图2)。卒中患者的平均脑不对称性相对于健康人显著增强,且左右脑卒中患者表现出大致相反的模式,特别是在高频带。单侧卒中同时引起双侧半球的显著变化,平均不对称性的改变是双侧半球共同作用的结果。此外,研究人员发现卒中引起的脑各层级交互、各频带上的不对称性波动显著增强,并且在左右侧卒中人群中表现出相当一致的模式(由相似的区域驱动)。研究结果充分表明卒中对脑的破坏不是局域性的,而是对多层级交互、多频带、半球内和半球间连接上的广泛损害,打破了脑半球间正常的分离、整合平衡和相对稳定的不对称性动态。
图2.卒中引起的脑不对称性改变
研究团队对比了两种康复策略(BCI主动康复 vs.机器人被动康复)的效果。虽然两种策略可以显著提高患者的下肢功能,但BCI组的改善显著优于机器人组。重要的是,研究人员发现基于BCI的主动康复引起卒中患者异常的脑不对称性向健康人的水平靠近,且BCI康复治疗前后不对称性指标的变化与下肢功能评分的变化显著相关。然而,机器人组没有表现出类似模式。神经可塑性被认为是脑损伤后功能改善的基础。该团队的结果表明不同的康复策略或可诱导不同的神经可塑性和功能重组模式。BCI康复训练时的主动神经参与可能引起大脑神经可塑性在个体中更加一致的变化,而在机器人组中则更加随机和个体化。卒中后大脑异常不对称模式的存在一定程度上反映了功能代偿,BCI闭环神经反馈促进受影响半球更大的生理募集,进而引起运动功能的改善,功能代偿随之减弱。
图3.基于BCI和足踝机器人的康复训练对脑不对称性的影响
研究团队进一步探索了基线临床和脑不对称性特征是否可以有效预测BCI康复训练组下肢运动功能的改善。研究人员通过三种机器学习模型的结果表明利用基线特征可以实现对患者预后较好性能的预测(MAE约为2),并且表现出良好的泛化能力(图4)。
图4.利用基线临床和脑不对称性特构建BCI康复训练预后预测模型
总之,该研究团队提出的大脑不对称性分框架,整合了多层级脑交互,拓展了对脑不对称性多个层面的理解。该框架可容易的扩展到其他功能模态、信号空间和临床问题。对卒中领域的影响可概括为以下三个方面:(1)可用于检测大脑不对称性的变化,识别生物标志物以跟踪恢复过程,并提供特定康复策略的预后预测;(2)可用于指导个体化康复方案的选择。构建不同干预措施的预测模型,预测使用不同康复策略下的预后结果,为个体化康复策略的选择提供证据支持;(3)有助于新康复策略或疗法的开发。已有研究表明通过特定的BCI系统,受试者可以通过调节一侧的兴奋性并维持恒定的对侧兴奋性来调节半球间抑制。这或许为开发新疗法来调节特定大脑不对称指标提供支持。
相关研究成果以“CAMBA 框架:利用静息态脑电图揭示卒中后大脑不对称性改变和纵向变化”(CAMBA framework: Unveiling the brain asymmetry alterations and longitudinal changes after stroke using resting-state EEG)为题,在《神经成像》(NeuroImage)期刊上发表。
清华大学电子系2018级博士生郝泽轩为论文第一作者,潘钰教授和窦维蓓教授为论文共同通讯作者。该研究得到国家重点研发计划、国家自然科学基金的支持。
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