摘要
虽然帕金森病（PD）主要被定义为一种运动障碍，但它也伴有一系列非运动症状，包括认知衰退。PD患者认知衰退的发生和进展存在差异，而促成或保护PD患者免于认知衰退的神经生物学机制尚不清楚。利用从伴或不伴认知衰退的PD患者中收集的静息态功能磁共振成像数据，我们研究了大脑网络拓扑韧性与PD认知功能之间的关系。通过采用网络攻击分析，我们证明，与经历认知衰退的PD患者相比，认知稳定的PD患者的额顶网络对网络扰动的韧性显著更强。我们的研究结果表明，额顶网络的拓扑稳健性与PD患者未出现认知衰退相关。
引言
帕金森病是一种进行性神经退行性疾病，以静止性震颤、僵硬、运动迟缓和姿势不稳为典型运动症状。然而，PD也常伴有广泛非运动症状，其中最常见的是认知衰退。重要的是，包括认知障碍在内的非运动症状严重影响了PD患者的生活质量。尽管认知衰退在PD的临床表达中占核心地位，但其发生机制仍不清楚。
虽然PD中认知衰退的总患病率很高，但其发生、进展和严重程度存在变异性。许多PD患者多年未经历认知缺陷。PD中出现的认知缺陷存在于一个谱系中，从轻度认知障碍到中度或重度痴呆。尽管痴呆可能影响PD患者，但认知结局通常高度可变，并非所有经历MCI的PD患者都会发展为痴呆。此外，一些PD-MCI患者在病程中保持认知稳定，甚至可能改善其认知症状。重要的是，在PD中观察到的领域特异性认知缺陷也存在异质性，伴或不伴痴呆的PD患者在记忆和视空间领域均出现缺陷。这些缺陷被认为与额纹状体多巴胺网络的破坏以及额顶网络区域的结构和功能特性改变有关。
确实，神经影像学研究已开始揭示PD认知功能障碍的神经生物学机制。PD的病理特征是黑质纹状体多巴胺能神经元变性，这些神经元通过背侧纹状体（即尾状核和壳核）向基底节的苍白球和黑质提供大量多巴胺输入。重要的是，尾状核多巴胺能投射的进行性丧失与PD患者的认知功能评估表现和痴呆程度显著相关。此外，尾状核中的多巴胺转运体可用性与PD的认知功能相关。研究还表明，在执行功能任务时，伴认知障碍的PD患者相对于不伴认知障碍的PD患者，尾状核的激活减少。此外，尾状核的功能连接与PD的认知相关，尾状核连接性越低，全局认知评分越差。这种认知障碍与尾状核功能降低之间的关系不仅仅是更晚期PD与更差认知功能相关的反映。
在伴认知衰退的PD患者中也观察到网络水平的功能障碍，尤其是在额顶脑区。PD-MCI和PD痴呆患者额叶和顶叶皮层的代谢网络活动改变，这些区域还出现广泛灰质萎缩和白质微观结构改变。功能神经影像学研究也表明，伴痴呆的PD患者的认知衰退与额叶和顶叶脑区之间的功能连接中断相关。
尽管许多神经影像学研究考察了PD认知功能障碍的神经基础，但对PD患者认知衰退轨迹的较大变异性的机制解释仍然缺失。对脑网络韧性的考察，即量化大脑网络受到扰动后拓扑完整性得以维持的程度，是一个有前景的研究方向。人脑网络是稳健的，能够承受相当大的扰动，这通常使用靶向攻击来模拟。靶向攻击方法涉及系统性地移除网络中的节点，例如基于节点度数（即网络中每个节点的边数）进行移除。在健康脑中，移除高度连接节点后，功能网络的拓扑性质大多得以保留。尚未有研究考察PD中脑网络的攻击耐受性。因此，我们推断，量化并比较经历认知衰退的PD患者与未经历认知衰退的PD患者之间的脑网络韧性，将有助于理解PD认知功能障碍变异性的机制。
在本研究中，我们因此考虑了脑网络韧性保护PD免于认知衰退的假设。为检验这一假设，我们评估了伴和不伴纵向认知衰退的PD患者是否在针对靶向攻击的拓扑韧性上表现出差异。我们的分析聚焦于全脑针对靶向攻击的韧性，以及额顶网络（一个与尾状核有广泛功能连接的大尺度功能网络）的韧性。我们还比较了各组的全脑和网络水平平均节点度数，以确认韧性作为PD认知衰退保护因素的特异性。
结果
我们分析了来自两组PD患者的神经影像和表型数据：认知衰退组和认知稳定组（见“方法”；表1）。PD组在年龄、男女分布或教育程度上无显著差异（图1a）。此外，PD组在主要临床变量上无差异，包括运动功能（以MDS-UPDRS-III评估，仅off药评分）、受累侧分布或Hoehn-Yahr分期（图1b,c）。PD组在初始蒙特利尔认知评估评分上无差异；然而，重复测量方差分析显示，组别与评估时间之间存在显著交互作用，表明两组之间确实存在纵向认知差异（F(1,57)=27.93, p<0.0001；补充表1）。重要的是，两组患者在MoCA和UPDRS评分时服用PD药物与未服用药物的比例无显著差异；在初始MoCA评分时服用左旋多巴、多巴胺激动剂或两者联用的患者比例也无显著差异；在UPDRS评分时也是如此。两组在MoCA评估间隔月数、影像数据采集与初始MoCA评估间隔、PD症状出现与初始MoCA评估间隔、以及影像数据采集与PD症状大致出现时间或正式诊断时间之间均无差异。然而，正如预期，认知衰退组在考察期间MoCA评分下降幅度大于认知稳定组（图1d）。
我们还考察了认知衰退PD组中MoCA测试中哪些具体认知领域更容易出现衰退，发现个体在记忆领域下降百分比最大，其次是语言领域，最后是注意力、集中力和工作记忆领域（补充表2）。
全脑靶向攻击分析
我们首先考察了临床组间的全脑靶向攻击韧性，迭代攻击整个功能连接组（以本研究使用的300节点分区表示）（图2a）。攻击耐受值（每位患者计算）在网络每项成本（2.5-25%）下使用非参数检验进行比较（图2b）。所有成本下均未观察到组间差异（所有p值>0.66，补充表3）。虽然我们的整个认知衰退组（n=37）包含17名在MoCA评分上只有单点下降的个体，但我们确认，在考察的每项成本下，仅有单点变化的个体与变化大于一分的个体之间，在全脑（所有p值>0.17）和额顶网络（所有p值>0.06）的攻击耐受性上均无显著差异。
单网络靶向攻击分析
随后，我们考察了临床组间的网络水平靶向攻击韧性。我们的分析特别集中于额顶网络（图2c），因为该网络与尾状核（PD主要病理部位之一）有广泛连接，并在认知功能中已有记载。临床组在9个（共10个）成本上额顶攻击耐受性存在差异。具体而言，相对于认知稳定组，认知衰退组在除2.5%之外的所有网络成本下均表现出显著降低的攻击耐受性（图2d；补充表4）。我们还比较了认知衰退组中那些表现出临床相关性认知表现变化的亚组（n=12）。我们根据初始和最终MoCA评估，将认知衰退组中的每位受试者分类为认知正常、轻度认知障碍或痴呆。我们发现，将那些经历了认知衰退且认知状态改变的个体子集与认知稳定组进行比较时，攻击耐受性存在相似差异（所有p值<0.036；补充表5）。我们进一步通过随机置换检验（n=5000次迭代）评估了这一发现的显著性，其中在先前分析中考虑的不同成本下，对大小与额顶网络相同（36节点）的随机网络中两临床组的攻击耐受性进行了比较（图2e，补充表6）。我们确定，两组的攻击耐受性真实差异在所有成本下始终高于随机差异分数（所有p值<0.01；补充表6）。此外，我们发现在认知衰退组中，额顶网络的攻击耐受性与MoCA评分变化相关（在6个成本下，所有p值<0.05），但额顶网络攻击耐受性与运动症状严重程度之间无关联（所有p值>0.456），MoCA评分下降与MDS-UPDRS-III评分之间也无关联（p=0.649）。
我们还考察了排除额顶网络内小脑节点后的攻击耐受性。在纳入（图2d）和排除（补充图1）小脑节点的分析中，两组攻击耐受性模式相似，即认知衰退组相对于认知稳定组表现出降低的攻击耐受性。在10个成本中的4个上存在显著差异（所有p值<0.047；补充表7）。
接下来，我们考察了上述攻击耐受性差异是否特异于额顶网络，还是在其他单个功能网络中也能观察到。作为对照网络，我们考察了听觉网络，这是一个由初级听觉皮层和颞上回外周听觉区域组成的大尺度功能网络（图2c）。该网络因与PD无主要关联而被选为对照网络。确实，在8个成本（共10个）中，两组攻击耐受性无显著差异（图2f和补充表8）。
靶向攻击韧性的拓扑特性特异性
鉴于PD组在额顶网络的攻击耐受性上表现出差异，我们考虑这些差异是否反映了两组之间的一般拓扑差异。因此，我们进一步考察了全脑和额顶网络加权度（也称为“强度”；图3；补充表9-10）。两个PD组在所有成本下，全脑和单网络加权度测量均无差异（所有p值>0.21）。
我们还考察了两临床组额顶网络的整体功能连接，以确认针对该网络的靶向攻击韧性并非简单的功能连接差异或比例阈值的混淆。当保留正相关时，以及当考察所有相关的绝对值时，两临床组额顶网络的功能连接均无显著差异。
在健康对照组中考察额顶网络攻击和加权度分析
接下来我们测试了额顶网络攻击耐受性差异是否特异于PD认知衰退，还是反映了患者与对照组之间更一般的差异。我们首先确保患者与对照组在年龄、男女分布或初始MoCA评分上无显著差异。我们考察了临床组和对照组间的额顶靶向攻击韧性（图4a）。合并两临床组后发现，除3个成本外，PD患者在所有其他成本下均表现出显著低于对照组的攻击耐受性（p值<0.03）（补充表11）。分别比较两个PD组与对照组，发现PD与对照组之间的攻击耐受性差异特异于认知衰退PD组：认知衰退PD组的所有校正后p值均<0.03，而认知稳定PD组与对照组之间无差异（所有校正后p值>0.08；补充表12）。PD组与对照组之间的攻击耐受性差异很可能反映基本的网络拓扑差异，因为对照组在所有有效成本下均表现出与患者相比显著降低的额顶网络加权度（所有p值<0.0002）（图4b；补充表13-14）。
讨论
认知衰退是PD最常见的非运动症状之一，然而认知功能障碍的发生、进展和严重程度在不同患者间存在差异。认知衰退轨迹变异性的潜在机制仍不清楚。在本研究中，我们通过利用功能连接组的靶向攻击分析，考察了脑网络韧性与PD认知衰退之间的关系。我们发现，额顶网络的脑网络韧性与PD患者未出现认知衰退之间存在关联。也就是说，相对于认知衰退的PD患者，认知稳定的PD患者在额顶网络中表现出更强的靶向攻击韧性。这两组患者在额顶网络的整体功能连接或该网络更一般的拓扑性质（即加权度）上没有差异。此外，我们确定结果特异于额顶网络，因为在8个（共10个）成本下，针对一个与PD无主要作用的网络（即听觉网络）的靶向攻击未发现组间差异。两组在听觉网络攻击耐受性上观察到的显著差异很可能反映了成本依赖性差异，而非真正的组间差异。
我们通过量化单个受试者脑网络对靶向=====
攻击的耐受性来评估PD中的脑网络韧性。我们报告，认知稳定的PD患者比认知衰退的PD患者在额顶网络中表现出更强的靶向攻击耐受性。网络对损伤和扰动的韧性已在生物、社会和人工系统的背景下得到广泛研究。脑网络的稳健组织使其具有韧性，使得脑网络的拓扑完整性在面对退行性变化或疾病时得以高度保持。在我们的发现背景下，这可能意味着一些PD患者的大脑网络能够承受相当程度的损伤，同时维持对正常认知至关重要的关键拓扑特征。脑网络承受扰动的能力也可能源于皮质-皮质下脑网络中冗余的存在，而冗余程度在不同患者之间可能存在差异。也就是说，PD患者的大脑网络在承受相同程度扰动方面的能力可能不同，这在神经病理学进展后会变得明显。
我们的发现记录了额顶网络（一个参与高级认知功能、与尾状核有复杂功能连接的大尺度功能网络）中的脑网络韧性差异。我们没有发现全脑网络韧性、与额顶网络大小相同的随机网络韧性、或听觉网络（作为对照网络分析，通常不与认知相关，也与PD无实质性关联）韧性的组间差异。我们的发现因此揭示了额顶网络韧性的特异性。这些结果与先前揭示尾状核和额顶核在PD认知中核心作用的研究相符。特别是，尾状核和额顶核的异常连接性与PD的认知功能相关。因此，我们的结果为证实尾状核和额顶核在认知以及PD认知衰退病因学中的关键作用提供了新的证据。
在我们的主要分析中，我们考察了整个额顶网络的韧性，包括小脑节点，这些节点包含在本研究使用的皮质-皮质下分区中。有证据表明小脑区域与大尺度功能网络整合，并且小脑节点与包括额顶网络在内的已明确表征的网络相关联。由于先前的功能神经影像工作发现，在认知任务期间，小脑区域与额顶皮质共同激活，并且小脑区域接收来自前额叶和顶叶区域的输入，我们希望进一步考察小脑节点在攻击耐受性中的作用。我们的结果强调了额顶网络中小脑节点在脑网络韧性中的核心作用。这些发现与先前关于PD功能激活和连接性的研究相符，这些研究发现，在具有相当认知需求的任务中，小脑区域存在过度激活。小脑活动增加也与PD患者更好的认知表现相关。这种过度激活被认为代表一种代偿功能，可能减轻PD神经退行性变的早期症状。也就是说，当大脑其他部分（即多巴胺能基底节区域）受到PD病理挑战时，小脑可能在维持脑网络韧性。目前的结果为当前文献增添了新证据，并支持这些论点，因为我们的结果表明，额顶网络的韧性（尤其是包含小脑ROI时）与该人群未出现认知衰退相关。
为评估PD额顶网络韧性的发现是否反映了或由更一般的拓扑差异驱动，我们测试了两个临床组是否在基本的网络拓扑测量（加权度）或额顶网络的整体功能连接上存在差异。这一点值得注意，因为从功能连接矩阵导出的测量受基本拓扑特征影响。我们未观察到加权度或额顶网络整体功能连接的组间差异。因此，这些辅助发现表明我们的分析方法触及了PD网络组织中一个独特的特征。换句话说，我们的发现表明，PD中明显的认知差异更强烈地由拓扑稳健性的差异驱动，而非更基本的拓扑网络属性或简单的功能连接差异。先前也有发现，经过长时间病程（即八年），通过脑电图数据分析揭示前额脑区的过度连接性可以预测PD的认知衰退。然而，与本研究的方法学差异（包括使用不同的成像方式和较长的病程差异）可能排除了直接比较。未来研究可使用其他成像方式和具有更广泛病程范围的临床样本来考察PD功能连接组的拓扑结构。
我们还比较了患者组和对照组之间额顶网络对靶向攻击的韧性。我们发现健康对照组对靶向攻击的韧性显著更强，但在此网络中患者组和对照组之间存在基本的拓扑差异（即加权度）。鉴于这一发现，并且网络测量确实可能受基本拓扑特征影响，这些结果可能反映了临床组和对照组之间的一般拓扑差异。这些结果与先前的工作一致，该工作显示了PD患者与年龄匹配对照组之间功能网络拓扑的显著差异。更具体而言，与本文报告的结果类似，先前研究也发现年龄匹配对照组的脑功能连接节点度数显著低于PD患者。
一些局限性应被讨论。我们的发现表明额顶网络的拓扑稳健性可能对PD患者的认知衰退具有保护作用，尽管我们使用了横断面成像数据以及纵向认知测量。未来研究可使用纵向成像数据进一步证实我们的发现。此外，我们使用了全局认知测量（MoCA）来评估认知的纵向变化。MoCA已被成功用作PD认知障碍的有效且可靠的筛查工具；然而，未来研究可使用更具体的测量工具来纵向考察认知。
总之，我们发现，相对于经历认知衰退的PD患者和年龄匹配的健康对照，认知稳定的PD患者的额顶网络对靶向攻击的韧性显著更强。我们的发现表明，额顶网络的拓扑稳健性与PD患者未出现认知衰退相关。
方法
受试者
本研究所有数据均来自帕金森进展标记物倡议（PPMI）数据库。PPMI是一项全面的观察性、国际多中心研究，旨在确定PD的进展标志物。所有参与者均提供了书面知情同意书，所有程序均符合参与研究中心机构审查委员会批准的法规和指南。本研究的PD参与者最初根据是否存在完整的解剖和静息态功能MRI数据以及纵向全局认知评估而选择（截至2019年8月；n=101名参与者）。每位受试者的全局认知（以MoCA评分衡量，范围0-30）在最近一次评估与初始评估进行比较（MoCA_last - MoCA_initial）。认知改善（即MoCA_last - MoCA_initial > 0）的个体被排除在当前分析之外。符合纳入标准的个体进一步根据是否存在认知衰退被分为两个PD组。认知衰退组的个体是MoCA评分下降至少一分的个体（即MoCA_last - MoCA_initial < 0），而认知稳定组的个体是MoCA评分无变化的个体（即MoCA_last - MoCA_initial = 0）。因此，总共分析了59名PD患者的数据，包括37名经历认知衰退的个体（平均年龄62.97±9.8岁）和22名认知稳定的个体（平均年龄62.05±10.0岁）。这两组中相似比例的受试者初始MoCA评分指示认知障碍。根据PPMI研究队列指南，本研究纳入的PD受试者在入组时是未服用药物的个体，PD诊断时间在两年或以下。然而，大多数PPMI参与者在研究的前两年内开始服用多巴胺能药物，而静息态fMRI协议正是在那时添加的。我们发现，在已知扫描时用药状态的服用PD药物的患者中，静息态fMRI扫描时用药/停药的比例在各组间相似。当也将停药组中未服用药物的个体考虑在内时，我们再次未发现各组间fMRI扫描时用药/停药比例有显著差异。PPMI临床组的完整纳入和排除标准可在网上获取。
我们还在当前研究中纳入了年龄匹配的健康对照组。在PPMI研究中注册的对照受试者中，根据数据下载时存在完整解剖和静息态fMRI数据选择了本研究的受试者（n=22）。一名对照受试者因扫描时头部运动过大而被排除。我们未在对照组中纵向考察认知，因为我们的对照组样本量较小（n=21，平均年龄63.10±10.3岁），不足以检测纵向认知结局（即认知衰退和认知稳定亚组）的组间差异。
临床和认知评估
根据PPMI方案，所有受试者均接受了临床和认知评估。临床特征使用MDS-UPDRS评分，Part III评分用于评估运动功能障碍。PD症状进展也根据Hoehn-Yahr系统进行评级。全局认知使用MoCA评估（表1），该测试用于筛查轻度认知障碍。
影像数据采集
所有MRI数据均使用西门子3T扫描仪（TrioTim或Prisma）采集。解剖扫描使用MPRAGE序列和GRAPPA（TE=2.98 ms, TR=2300 ms, 翻转角=9°, 体素大小=1 mm³）。静息态fMRI扫描使用回波平面序列（TE=25 ms, TR=2400 ms, 210个体积, 翻转角=80°, 体素大小=3.3 mm³）。静息态扫描长度为8.4分钟。在静息态扫描期间，受试者被要求睁眼安静地躺在扫描仪中。
图像预处理
影像数据预处理通过MATLAB R2019b进行，使用SPM 12和CONN工具箱版本18.b。以下CONN流程的完整文档可在线获取。使用CONN默认的基于体积分析的预处理流程。预处理期间，功能图像进行了对齐、去扭曲和切片时间校正。使用中间设置（0.9 mm受试者运动（以帧位移测量）和全局信号阈值Z=5）识别并清理异常体积。剔除超过50%体积的受试者。功能数据被标准化到标准MNI空间，并分割出灰质、白质和脑脊液。最后，功能数据使用8 mm半高全宽高斯核进行空间平滑。数据预处理后，使用CONN默认的去噪流程。白质、脑脊液和12个受试者运动参数作为回归因子纳入去噪步骤。还应用了时间带通滤波器，以从血氧水平依赖信号中去除低于0.008 Hz或高于0.09 Hz的时间频率。
矩阵构建和攻击分析
使用一个功能定义的、包含300个非重叠球形感兴趣区域的皮质-皮质下-小脑分区图来导出功能时间序列。单网络（即额顶和听觉网络）根据Seitzman等人（2020）概述的功能细分进行定义，该研究开发了一个全面的功能定义皮质-皮质下分区。额顶和听觉网络中每个ROI的MNI坐标可分别在补充表15和16中找到。计算未加权连接矩阵，矩阵元素表示每对ROI的BOLD时间序列之间的Fisher Z转换双变量相关（图5a）。在进行网络攻击分析之前，我们在一系列阈值（成本）下对连接矩阵进行二值化，保留前2.5-25%的边。我们总共考察了10个成本，步长为2.5%。
使用MATLAB R2019b和脑连接工具箱进行全脑和单网络靶向攻击分析。所有攻击分析在所有网络成本（2.5-25%）下进行。节点按节点度数降序迭代移除，这是衡量节点与其他节点连接的指标（图5b）。在每次攻击迭代后计算全局效率，得到一条曲线，表示全局效率值作为被移除/攻击节点分数的函数。然后计算所有迭代下的曲线下面积，并将其用作网络韧性的测量。
节点度数和全局效率的计算
未加权度数的计算公式为：k_i = Σ_{j=1}^{n} d_{ij}，其中i和j对应网络节点，d是节点之间的连接。我们还计算了加权度数，因为我们在连接矩阵中使用了比例阈值。加权度数的计算公式为：k_i^W = Σ_{j=1}^{n} w_{ij}，其中w_{ij}描述节点i和j之间的连接权重。全局效率，即两个节点之间最短路径的倒数，计算公式为：E_global = [1/n(n-1)] Σ_{i,j,j≠1} 1/L_{ij}，其中n是网络中的节点总数，L_{ij}是节点i和j之间的最短路径长度。
统计和可重复性
所有统计分析在R版本4.0.2中完成。在PD组中，人口统计学和量表变量使用独立样本t检验或卡方检验进行比较。还使用重复测量方差分析考察了临床组间MoCA评分的纵向变化。在方差分析中，评估时间（初始/最终）和PD组（稳定/衰退）作为因素纳入。使用置换检验进行临床组间网络韧性（如上所述的AUC值）和加权度数的比较。使用R中permuco包的aovperm函数，在每个成本下使用非参数配对置换检验进行临床组间比较。每次检验使用5000次置换，显著性水平设为p=0.05。
临床组和对照组在额顶网络的网络韧性和加权度数测量上进行了比较。在临床组和对照组的比较中，再次在每个成本下使用非参数配对置换检验。
报告摘要
关于研究设计的更多信息，可查阅与本文章相关的自然研究报告摘要。
数据可用性
神经影像、认知和人口学数据可从帕金森进展标记物倡议网站获取。当前研究中生成的数据集可在figshare上获取，标识符为：10.6084/m9.figshare.14955189。所有其他数据可应通讯作者的合理要求提供。
参考文献
（此处省略，原文包含参考文献列表，因无需翻译具体内容，故不翻译）
致谢
我们感谢Dr. Nina Browner之前的讨论。本出版物报告的研究由美国国立卫生研究院国家老龄化研究所支持，奖励编号R01AG062590。内容完全由作者负责，不一定代表美国国立卫生研究院的官方观点。
作者信息
作者和单位
- Arianna D. Cascone：北卡罗来纳大学教会山分校神经科学课程
- Stephanie Langella：北卡罗来纳大学教会山分校心理学与神经科学系
- Miriam Sklerov：北卡罗来纳大学教会山分校神经病学系
- Eran Dayan：北卡罗来纳大学教会山分校放射学和生物医学研究中心
贡献
A.D.C.和E.D.设计研究，A.D.C.分析数据，A.D.C., S.L., M.S.和E.D.解释结果，A.D.C.撰写论文初稿，S.L., M.S.和E.D.做出贡献，A.D.C., S.L., M.S.和E.D.阅读并批准了论文最终版本。
通讯作者
通讯作者请联系Eran Dayan。
伦理声明
竞争利益
作者声明无竞争利益。
附加信息
同行评审信息 Communications Biology 感谢Joan Duprez、Rodolfo Solis-Vivanco以及其他匿名审稿人对本工作的同行评审所做的贡献。主要处理编辑：Jeanette Mumford和George Inglis。
出版商注 Springer Nature对于已出版地图中的管辖权声明和机构隶属关系保持中立。
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