不同的丘脑皮层网络动力学与慢性腰痛的病理生理学有关

丘脑皮层节律障碍（dysrhythmia）是慢性神经性疼痛的主要病理，但鉴于慢性腰痛(cLBP)的非特异性病因和复杂性，对其丘脑皮层网络的研究很少。利用fMRI，我们提出了一个分析流程来识别cLBP患者异常的丘脑皮质网络动力学，并在两个独立队列验证这些发现。我们首先确定了两种反复出现的动态连接状态及其与慢性和暂时性疼痛的关系。进一步的分析表明，cLBP患者的腹外侧/后外侧核(VL(VPL)和中央后回(PoCG)存在异常的连接，背侧/腹侧内侧核和脑岛之间较低频率的连接状态，暂时的疼痛恶化改变了VL/VPL和PoCG之间的连接和更频繁的默认模式网络连接状态。这些结果扩展了目前关于慢性疼痛中丘脑皮层功能障碍和心律失常的发现，并证明了cLBP的病理生理学和临床疼痛强度与不同的丘脑皮层网络动力学相关。

由于世界人口的老龄化和增长，慢性腰痛(cLBP)这个问题正在恶化。目前的治疗方案在相当多的个体中是无效的，而且在过去的50年里很少有非阿片类和非成瘾性镇痛药物被开发出来。cLBP以一系列生物物理、心理和社会因素为特征，在起源上具有极端的变异。cLBP的发展、维持和经验的神经机制的复杂性和理解的有限阻碍了新的治疗方法的发展。慢性疼痛患者的大脑通过整合与感觉、认知和情绪功能相关的大脑多个区域的信息，持续加工腰痛。多项证据表明，丘脑在慢性疼痛加工过程中起着关键作用。电生理研究表明，慢性疼痛的丘脑皮层节律改变，称为丘脑皮层节律障碍(TCD)。在丘脑-皮质-丘脑网络中，异常的、内部的低频振荡破坏了丘脑和皮质之间依赖于正常状态的信息流，这进而导致慢性疼痛患者的感觉、运动和认知障碍。使用功能性磁共振成像(fMRI)的研究也表明，异常的低频振荡和丘脑皮层网络的连通性支撑着持续的疼痛感知。然而，这一证据主要在神经性疼痛(NP)中发现，丘脑皮层网络在cLBP中的作用仍不清楚。与NP不同的是，cLBP不一定由周围神经损伤维持，而且很少能确定cLBP的特定病因。研究cLBP中丘脑皮层网络的神经机制具有挑战性，但对潜在的治疗靶点很重要。在过去的几十年里，fMRI静息态功能连接为研究大脑网络提供了高空间分辨率。最近的研究表明，rsFC在不同的时间尺度上也不同，这挑战了传统的静息态的功能连接保持不变的概念。这种时变特征可能代表了潜在网络的自发改变，因此可能揭示了仅通过静态rsFC无法发现的神经机制。

在这项研究中，我们使用fMRI检查了90例cLBP患者和74例健康对照(HCs)的动态rsFC。我们假设cLBP可能与丘脑皮层网络的动态连接异常有关，这可能与临床症状相关。患者在运动前后进行了两次静息态功能磁共振扫描，目的是加重他们自发性腰痛。因为之前的研究表明，区分cLBP患者和HC的神经动力学可能不同于对疼痛强度变化敏感的神经动力学，这使我们能够将与慢性疼痛病理生理学(与HC相比)相关的大脑模式和临床疼痛的时间强度变化(高疼痛与低疼痛)分离开来。我们应用了一种新的分析框架，结合了滑动窗口互相关、聚类状态分析和图论方法来捕捉两种不同情况下(即低自发性腰痛和高自发性腰痛)cLBP患者异常的丘脑皮质网络动态及其与临床症状的关系。本研究并比较了cLBP和HC在大尺度脑网络中的全局和局部信息传递效率。此外，我们使用30名cLBP患者和30名HC组成的独立数据集(每名患者进行两次fMRI扫描，间隔约2周，以探索重测的可靠性)测试结果的有效性。我们还重复了来自25名cLBP患者和25名HC的数据集的发现，具有类似的注意/警惕性（attention/vigilance）水平，通过多源干扰任务(multisource interference task, MSIT)证明，以排除警惕性的混淆效应。本文发表在Nature Communications杂志。(可添加微信号siyingyxf或18983979082获取原文及补充材料，另思影提供免费文献下载服务，如需要也可添加此微信号入群，原文也会在群里发布)。

方法

被试

目前的研究包括三个独立的数据集，共274名参与者。第一个数据集(数据集1)包括90例经临床评估确诊为至少6个月的cLBP患者和74例匹配的HC。第二个数据集(数据集2)包括30个cLBP和30个HC。第三个数据集(跨站点验证)包括25个cLBP和25个HC。三个数据集中的所有患者都符合相同的纳入标准，没有其他慢性疼痛共病。

实验程序

在第一个数据集中，所有cLBP患者都进行了两次静息状态fMRI扫描。在第一次核磁共振检查后，患者走出扫描仪，进行疼痛加重的动作以增加他们的腰痛，这样我们就可以研究暂时性背痛加重后的大脑活动/连接变化。根据患者报告的会加重其腰痛的情况，如腰椎屈曲、伸展或旋转，为每个患者量身定制相应的动作。运动大约需要10 ~ 15分钟，运动后患者进入扫描仪进行另一次相同的核磁共振检查。所有患者都被要求在两次核磁共振检查之前和之后评估他们的疼痛强度。HC不进行操作，只进行了一次核磁共振检查。在第二个数据集中，cLBP患者没有进行动作，他们接受了两次间隔约2周的MRI检查。HC只接受了一次核磁共振检查。在第三个数据集中，cLBP患者和HC在MRI扫描前后均进行了MSIT测试，以测量并提高他们的注意力水平。MSIT的注意和认知成分与注意/警惕性水平密切相关，其他类似的视觉注意力测试也被用于研究缺乏睡眠前后的受试者，这表明困倦状态/睡眠不足可能会降低视觉注意力任务的表现。MSIT由e-prime 2.0(心理学软件工具)呈现。简而言之，有一个反应盒(数字为1、2和3)，要求在屏幕中央观看三个数字(即1、2、3、0)，持续1.75秒，其中一个数字总是与其他两个数字不同，要求通过按下按钮来报告与其他两个项目不同的数字。有两个不同的任务：一个控制任务（干扰数字零(0)和目标数字总是与反应盒一样），一个干扰任务（干扰数字(例如,1、2或3)和目标数字与反应盒上的不一样）（图6a）。两种不同类型的试次交替出现，共96个试次（每个任务48个，在MRI房间外完成这两个组块），然后是静息态，然后是192个fMRI试次任务（每个任务96个试次）。刺激呈现为1.75 s，刺激间间隔为0 s。在所有试次中，受试者都被要求尽可能快速准确地回答问题。RTs和Acc作为评估受试者注意力/警觉性水平的行为指标。

MRI数据

第一和第二数据集中的MRI数据是使用3T西门子扫描仪中的32通道射频头线圈获取的。采用梯度回波平面成像(RT=3000 ms，回波时间30 ms，翻转角度90，层厚3 mm，层间隔0.88 mm, FOV：240 mm, 44个切片)获取全脑T2加权功能数据。数据集1和数据集2的受试者分别进行了6分钟和8分钟静息态fMRI扫描。采用t1加权三维多回波磁化快速梯度回波序列(RT=2500 ms，回波时间1.69 ms，层厚1mm，翻转角度7，FOV：256 mm，共176个切片)获取高分辨率脑结构图像。第三个数据集在西安交通大学第一附属医院获得，使用8通道头线圈的3 t GE扫描仪(RT：2500毫秒，回波时间：30毫秒，翻转角度：90，切片厚度：3毫米，层间距：0毫米，FOV：256毫米，50个切片)。结构像采用t1加权三维快速梯度回波序列(RT：10.7 ms，回波时间4.8 ms，层厚1 mm，翻转角度7，,FOV 256 mm, 140个切片)获取。

fMRI预处理

使用CONN预处理，去掉前5个volumes，预处理步骤包括一个标准的流程(头动校正，时间层校正，结构分割和归一化，功能像归一化，功能像离群值检测，以及5mm平滑)。未回归全脑信号。

dFNC分析

（1）执行GICA，分解全脑fMRI数据为多个ICs，并选择ICNs；（2）计算ICNs之间的dFNC，使用滑动窗技术和图LASSO；（3）执行k均值聚类，识别不同状态；（4）应用图论方法对dFNC的各个状态进行测量，以验证功能脑网络中信息传递的有效性。

每个dFNC状态中异常的丘脑皮质网络

为了探索异常的丘脑皮层网络，我们在每个dFNC状态下进行丘脑-全脑连接分析（分别是VL/VPL核和DM/VM核团）。除了BrainNavigator，我们还将我们的masks与FSL下丘脑atlas和Morel atlas的位置进行了比较。考虑到ICA技术在大脑分割中的潜在局限性，与基于细胞和脊髓结构信息的分割相比，ICA获得的核团可能覆盖更大的区域，以及其他非侵入性丘脑分割，如使用概率弥散追踪和基于功能连接的赢者通吃策略。因此，我们根据其在丘脑中最主要的解剖位置来定义核团。然后，我们：

(1)计算了丘脑的时间序列和大脑中所有其他体素的时间序列在每个滑动窗口之间的相关性，得出了每个窗口的功能连接图(Fisher z-transform)；

(2)平均每个状态内的连接图(即状态1和状态2对应的所有窗口内的连接图的平均)；

(3)对不同组(cLBP vs. HC;术前cLBP患者vs术后cLBP患者)进行统计分析，voxel-p=0.005，团块FDR-p = 0.05。

结果

cLBP患者的人口学和临床评分

为了探索和验证，我们使用了三个独立的受试者队列(表1)。第一个队列(数据集1)包括90名cLBP患者(年龄34.5±9.0岁；男38例)，74例HCs(年龄32.4±8.4岁；男31例)。在过去7天内，患者的平均疼痛严重程度(使用疼痛困扰视觉模拟量表[Pain Bothersomeness visual analog scale，VAS]，从0，一点也不困扰，到10，非常困扰)为5.1±1.9。疼痛严重程度是本研究的主要临床指标，正如之前的研究和我们的研究所表明的那样，cLBP可能以不适应的方式调节大脑功能，影响患者的日常体验，降低他们的生活质量。此外，在两次静息态功能磁共振成像扫描之前，患者被要求对他们当前的疼痛强度进行评分(数值评定量表[NRS]，从0，无疼痛，到100，可想象到的最严重疼痛)，在这两次扫描之间，他们进行了疼痛加剧的动作以增加腰痛强度。在90名cLBP患者中，疼痛强度从31.7±20.1增加到51.5±20.1，而其中14人的疼痛强度水平相同或降低。这14名患者被排除在以下的fMRI分析之外，这些分析比较了低疼痛和加重疼痛情况下的动态rsFC和丘脑皮层网络。其余76例患者的疼痛强度从31.3±18.7增加到55.2±19.6。数据集2包括30例cLBP患者(年龄37.2±11.0岁；13名男性)和30名HCs(年龄33.5±7.2岁；17名男性)。在第一次静息态fMRI前7天的病人平均疼痛强度为5.8±1.5(0-10 NRS)，第二次静息态fMRI扫描之前的平均疼痛强度为44.0± 23.1和44.1±23.1(0-100 NRS)。数据集3有25名cLBP患者（年龄48.0±9.6；7名男性）和25名HCs（年龄44.3±12.2；9名男性）。患者过去的平均疼痛强度为6.1±5.8 (0-10 NRS)。

大脑分割和全脑连接估计

我们使用组水平独立成分分析(GICA)将大脑分成感兴趣的区域和网络，这是一种强大的数据驱动方法，用于捕捉大脑中真实功能边界的个体差异。以往的研究通常在探索性数据集上进行GICA，并将独立成分(ICs)确定为内在连接网络(ICNs)。然而，由于数据集之间的差异(例如，样本大小、数据维度或数据质量)，传统的GICA识别的ICN是可变的，在研究中不一定一致，这限制了研究结果的可重复性。在这项研究中，我们采用了一种能够识别可靠的ICN的方法，可以跨数据集进行比较。ICN的组模板来自两个独立的数据集(人类连接体(HCP，N = 823)和基因组学计划(GSP，N = 1005))。这45个ICNs分类为6个功能网络（图1a），包括：感觉运动网络（SMN），默认模式网络（DMN），额顶网络（FPN），皮下网络（SCN），视觉网络（VSN），听觉网络（AN），这些在慢性疼痛中研究颇多。对ICNs的时间过程进行四个后处理步骤，去除剩余噪声源，包括：

（1）去掉线性、二次、三次趋势；

（2）对在fMRI预处理中通过伪影检测工具箱(ART)检测的头部运动相关点的噪音进行回归；

（3）去掉检测到的尖峰离群值；

（4）截止频率为0.15 Hz的低通滤波。在这些额外的质量控制步骤之后，我们对每个被试计算了45*45的相关矩阵，并做了fisher-z变换，获得静态功能网络连接(sFNC)。我们没有在参与者中观察到强烈的丘脑皮层连接（图1b）。

图1 识别出的ICN的空间映射和静态连接矩阵。

a、45个ICNs分为6个静息状态网络，每种颜色表示一个ICN。

b、组平均静态功能连接矩阵。ICNs固有连接网络，有SMN感觉运动网络、DMN默认模式网络、SCN皮层下网络、FPN额顶叶网络、VSN视觉网络、听觉网络。

为了进一步提高我们研究的有效性，我们使用Yeo及其同事建立的广泛验证的功能图谱来测试额外的分割策略。除了Yeo图谱，我们在SCN中增加了6个区域(双侧丘脑、双侧尾状核和双侧壳核)，在SMN中增加了6个区域(双侧中央后回、双侧中央前回、和自动解剖标记(AAL)图谱中的双侧中央旁小叶[ParaCL]），以匹配GICA识别的区域。

聚类分析和动态功能连接

我们使用图LASSO的滑动窗口方法计算ICN之间的动态功能网络连接(dFNC)，然后对dFNC估计进行k均值聚类，以识别重复出现的功能状态。我们使用轮廓（silhouette）法进行了聚类数有效性分析，以确定2-10个范围内的最佳聚类数，并最终确定为2。两个高度结构化的dFNC状态在个体和所有被试之间都重复出现（图2a）：一个更频繁（大约75%的发生率）但更稀疏的连接状态1，一个较不频繁（大约25%的发生率）但更强的内部连接状态2。图2b显示了2个状态的前100（以dFNC的绝对强度来表示）的连接。在状态1中，ICN之间的连接主要位于SMN和VSN之间，FPN与其他网络之间。状态1的连接模式与图1b中sFNC的连接模式非常相似。相反，状态2的主要特征是SCN(包括丘脑、壳核和尾状核)和SMN(包括PoCG、中央前回和前交叉韧带)之间的强连接。我们使用Yeo图谱验证了这一发现，表明rsFC的时变特征在不同的脑分割策略下可能是一致的。

图2聚类分析结果。a、每个状态的聚类质心。两个状态，一个更频繁(约占总发生次数的75%)但较稀疏连接的状态1，一个不那么频繁(约占总发生次数的25%)和更紧密连接的状态2。b、每个状态下的功能连接强度前100个，代表最强的连接(即相关系数的绝对值)。每种颜色代表六种网络中的一种。网络间的连接是通过两个网络之间颜色的转换来表示的。

发生率和dFNC模式的组间差异组间差异在发生率(分数率[fraction rate]：在每个状态中花费的时间比例；停留时间[dwell time]：即被试在某种状态下停留的时间）如图3a和表2所示。在数据集1中，与HCs相比，cLBP患者的状态1的发生率和停留时间显著降低，但在状态2较高，无论是轻微疼痛(premaneuver)还是严重疼痛(post-maneuver)条件都是如此。我们没有发现轻微疼痛和严重疼痛情况在发生率和停留时间上有任何显著差异。数据集2中也观察到cLBP患者(Session 1和Session 2)和HC之间的发生率和停留时间的显著差异，使用Yeo分割策略也验证了这一发现。综上所述，这些变化提示cLBP患者中，较弱的网络内dFNC (State 1)的稳定性受到显著影响，而较强的网络间dFNC (State 2)的表达则相应增加。进一步分析dFNC和cLBP患者临床症状之间的关系，我们发现状态2的发生率和停留时间与疼痛严重程度有显著相关性(图3 b)，表明更严重cLBP可能导致更高的状态2的发生率。图3c显示了两个不同状态cLBP患者在运动前后以及HC的组特异性dFNC概况(前100个连接)。总体而言，患者和HC在两种状态下的连接模式相似(图3c，左图)。在状态1中，在进行运动前，cLBP患者与HC相比，SMN与DMN之间的FC显著降低，DMN内部的FC较高(图3c，右上面板)。在状态2中，与HCs相比，cLBP患者在状态2中SCN和SMN之间的FC显著降低(图3c，右下角面板)。

图3 cLBP患者和HC中dFNC的发生及组间差异。a、数据集1中，cLBP患者(运动前后)状态1的发生率和停留时间明显较低，状态2的发生率和停留时间明显较高。这一发现在数据集2中得到了验证。每个圆圈代表一个人的数据。b、状态2的cLBP患者的发生率和停留时间与过去7天的疼痛严重程度呈正相关。请注意疼痛的严重程度和强度是两种不同的测量方法，但通常是紧密相关的。c、cLBP患者和HC在两种状态下的连接模式相似，但连接强度不同。

动态网络效率

为了研究dFNC状态的拓扑组织，并比较各组(运动前、后和HC)的拓扑组织，我们应用了图论分析。两种已建立并得到广泛验证的指标，即全局网络效率和局部网络效率，被用来评估功能性脑网络中的局部和全局信息传递。图4显示了每组中全局效率和局部效率的均值和自举法95%置信区间以及平滑密度直方图。在数据集1和数据集2中，我们观察到cLBP患者在状态2中表现出明显低于HC的全局效率，提示状态2脑网络的平均信息传输效率在慢性疼痛患者中较低。然而，在cLBP中，状态1的全局效率与HC相比没有显著差异。与cLBP患者的全局效率缺陷相比，局部效率（测量关键节点之间的平均效率）受到的影响较小。有趣的是，直接比较运动前后患者的dFNC在两种状态下的全局和局部效率没有显著差异，表明暂时疼痛加重可能不会影响cLBP患者的脑网络效率。

异常的丘脑皮质网络

前几节的发现表明状态2可能是cLBP病理生理学基础上的一个关键动态状态。患者在状态2出现异常dFNC，特别是SCN和SMN之间。我们研究中的SCN包括丘脑、壳核和尾状核。鉴于丘脑在慢性疼痛病理生理学中的重要作用，以及cLBP中丘脑皮层网络异常的假设，我们以丘脑为种子，研究每种状态下的丘脑至全脑的dFNC，并在组间进行比较。在GICA中，我们确定了丘脑核的两个icn，并使用MNI坐标和BrainNavigator图谱确定了它们在丘脑中的解剖位置。我们发现这两个icn包括腹侧/后外侧(VL/VPL)和背侧/腹侧中（DM/VM）核（图5a）。在状态1和状态2中，采用基于种子的相关分析，对这两个icn的时间进程与大脑中其他体素的时间进程进行相关性分析，估计全脑dFNC。此外，我们还使用VL/VPL和DM/VM作为种子进行传统静态种子到体素的FC分析。

表2病人组和对照组的发生率和停留时间

图4 dFNC状态的拓扑情况。不同组的2个不同状态的全局（a）和局部（b）效率的小提琴图描述，每个黑点代表一个人的值，每个红点代表组的平均值。

图5两个动态状态的丘脑-全脑的dFNC的组间差异。a、基于种子点的相关性分析和GICA识别的2个种子。b、在状态2中，cLBP患者VL/VPL与中央后回(PCoG)/中央旁小叶(ParaCL)之间的dFNC较高，但在c的DM/VM和脑岛(INS)之间的dFNC较低。d、在状态1中，VL/VPL与视皮层之间dFNC较弱，而VL/VPL与PoCG与DMN的典型区域(内侧前额叶皮层[mPFC]、后扣带皮层[PCC]、角回[AG])之间dFNC较强。我们对面板b和c进行了双样本t检验，对面板d进行了配对样本t检验，并报告了双尾p值。

图6 dFNC发生率和MSIT行为表现。

a、MSIT试次举例。

b、cLBP和HC静息态fMRI (rsfMRI)前的控制和干扰任务的准确性和反应时间。

c、cLBP和HC rsfMRI后的控制和干扰任务的准确性和反应时间。b和c中的方框代表第25和75个百分位数，红线代表准确率或反应时间的中位数。

d中的条形和误差棒代表平均值和SEM。每个圆圈代表一个人的数据。

图5b、c显示状态2的cLBP患者的VL/VPL和基于DM/VM的全脑dFNC的异常。与HCs相比，患者VL/VPL与PoCG/ParaCL之间的连通性明显更高，DM/VM与双侧岛叶之间的连通性更低。这些结果支持了我们的假设，即异常的丘脑皮层网络可能是状态2慢性疼痛病理生理学的基础。

直接比较运动前后的VL/VPL和基于DM/VM的全脑dFNC显示，cLBP患者VL/VPL与视觉皮层(即楔、距和舌回)之间的连通性显著降低，但在状态1时VL/VPL、PoCG和DMN(即内侧前额叶皮层、后扣带皮层和双侧角回)之间的连接增强(图5d)。因此，疼痛加重可能主要影响频繁但连接稀疏的状态1的丘脑皮层网络。使用传统静态种子-体素连接，我们仅发现cLBP和HC之间基于DM/VM的连接存在显著差异，但在运动前后条件之间没有差异。在任何比较中，我们都没有发现基于VL/VPL连接的任何显著差异。考虑到丘脑的复杂功能，来自其他核的丘脑皮层连接也可能是cLBP和HC之间以及运动前后条件之间连接差异的原因。因此，我们使用与丘脑下核相同的方法进行了探索性分析，根据结构连接(使用概率追踪)将丘脑细分为以下七个大的皮层区域：初级运动区、体感觉区、枕部区、前额区、前运动区、顶叶区和颞区。丘脑下图谱的结果与ica衍生核的结果一致，但我们也发现丘脑皮层的连通性与其他核的不同。在图5c中，我们还观察到DM/VM与壳核之间的异常功能连接。由于基底神经节(BG)结构(如壳核和尾状核)从丘脑接收输入，丘脑-皮质-BG回路在疼痛处理中发挥重要作用，我们使用相同的方法，以壳核和尾状核作为种子(来自GICA)进行了探索性分析。我们观察到cLBP患者的壳核与情绪情感(如杏仁核、海马)和认知网络(如前扣带皮层、背侧前额叶皮层)的几个大脑区域之间的连接减弱。

交叉验证

为了进一步验证我们的研究结果，更重要的是，考虑到警惕对dFNC的潜在混淆效应，我们使用cLBP和HC对数据集3进行了跨站点验证。两组患者在MRI扫描前后均进行MSIT检查，发现注意/警戒水平相似(MSIT详细实验设计方法见方法)。总之，我们发现，与干扰试次相比，cLBP患者和HC在控制试次中表现得更好(高Acc和较短的反应时间(RT))，但组间没有差异(图6 )。虽然我们不能实验性地追踪静息状态fMRI扫描期间的警戒水平，MSIT(尤其是任务的控制条件)提供的证据表明cLBP患者和HC在fMRI扫描前后具有相似的警戒/注意水平。在这个队列中，我们能够复制从数据集1和2中获得的结果，cLBP患者与HC相比处于State 2的时间更长(更大的比例和停留时间)(图6d)]。

结论

考虑到大脑功能连接的动态和条件依赖性质(如精神状态、疾病)，即使在休息时，rsFC的时变特征可能揭示仅通过静态rsFC无法发现的神经机制和病理生理学。在本研究中，我们识别了两种以不同连接模式为特征的重复出现的dFNC状态。在这两种dFNC状态中，频率较低的状态以SCN和SMN之间的强的负连通性为特征，与以下特征相关：(1) cLBP患者出现该状态的发生率显著较高，且与疼痛严重程度相关；(2)cLBP患者在该状态下功能脑网络的信息传递效率显著降低；(3)在此状态下，丘脑皮层网络异常。相比之下，临床疼痛强度的改变与另一种更频繁状态的丘脑皮层网络相关，这种状态的特征是网络内dFNC的稀疏连接。

原文：Distinct thalamocortical network dynamics are associated with the pathophysiology of chronic low back pain

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