摘要
引言
认知障碍在多发性硬化症(MS)患者中较为常见，但在首次脱髓鞘事件后的表现相对未被充分探索。我们调查了首次临床脱髓鞘表现五年后，磁共振成像(MRI)测量的脑体积与认知障碍结果之间的横断面关联。
方法
使用多发性硬化症认知功能最低评估量表(MACFIMS)对首次临床脱髓鞘表现五年后的患者进行全面认知评估。利用现有的基于回归的规范数据，计算每位参与者MACFIMS子测试的Z分数。若参与者的MACFIMS子测试中有一个或多个低于应用的临界值(Z≤-1.50)，则被定义为存在认知结果。使用3D T1加权MRI序列计算灰质体积(GMV)。逻辑回归模型评估了5年MRI测量值与认知障碍之间的关联(在相关情况下，调整了总颅内体积)。
结果
招募了40名参与者。5年时灰质体积较低与5年认知障碍结果显著相关(每1 cm³ GMV减少，OR=1.06，95% CI [1.00-1.13]，p=0.044)。在有认知障碍结果的参与者中，灰质体积较低与年龄增长之间存在显著关联(p=0.0095)。探索性分析表明，年龄超过39岁时，认知障碍结果可能与灰质体积相关(Z≤-1.50: p=0.0476)。
讨论
首次脱髓鞘事件五年后，MRI上的灰质体积与认知结果的存在显著相关，而年龄增长似乎也与灰质体积和认知结果相关。
1 引言
认知障碍在多发性硬化症(MS)中较为常见，可显著影响生活质量[1, 2]。MS相关认知障碍的估计患病率在34%-65%之间，具体取决于疾病病程[3-5]，且在进展性病程中患病率更高。对于首次呈现脱髓鞘事件(即临床孤立综合征，CIS)的患者，约20%-25%受到影响，在复发缓解型(RR)MS中上升至30%-45%，在继发进展型(SP)MS中达到50%-75%[3, 6]。鉴于认知症状隐匿发作、症状多样性以及身体和心理社会因素的贡献，早期诊断MS相关认知障碍具有挑战性。尽管认知症状表现多样，但处理速度减慢和记忆缺陷更常被观察到[7, 8]。
负责认知功能障碍的病理生物学机制尚不清楚，但已使用磁共振成像(MRI)确定了相关贡献。虽然T2加权MRI的整体病变负荷与认知障碍相关性不强[9]，但有证据表明皮层下、近皮层和灰质病变可能起作用[10]。此外，通过其他MRI技术，正常外观白质的异常(如磁化转移、扩散张量成像和T1弛豫)、皮层灰质病变(使用双反转恢复)[5, 11-13]以及灰质萎缩(包括皮层和深部灰质体积损失)[5, 14, 15]也与认知结果相关。
年龄增长可能在调节MS中的病理生物学疾病过程中发挥作用，并有助于解释疾病进展中观察到的一些表型差异[16]。与年轻个体相比，后期出现症状的个体炎症(复发)活动较少，更可能经历继发性进展[16]和神经退行性变[17]。然而，年龄增长与MS相关认知结果之间的关系仍未被充分理解[18]。
在本研究中，我们调查了首次临床脱髓鞘事件五年后，脑部MRI测量值、年龄与认知结果之间的横断面关系。
2 材料和方法
2.1 参与者
从一项前瞻性纵向研究中提取首次脱髓鞘事件(即临床孤立综合征，CIS)首次临床表现后5年进行的临床、认知和MRI评估数据。参与者最初在首次临床脱髓鞘事件后三个月内从伦敦英国皇后广场神经病学医院或摩菲尔德眼科医院招募。符合条件的参与者年龄在18至65岁之间，能够接受MRI检查、用英语进行认知评估，并具有提供书面知情同意的能力。排除有其他影响脑功能疾病史(如先前的脑血管意外)、使用精神活性药物，或被诊断为除CIS或MS以外其他诊断(如MOGAD、NMOSD)的参与者。研究方案获得了当地研究伦理委员会(13/LO/1762; 13/0231-CIS2013)的伦理批准。
2.2 临床评估
临床评估包括详细的病史，包括临床复发和用药(包括疾病修饰治疗)情况、神经系统检查和扩展残疾状态量表(EDSS)评估。如果在计划就诊前发生复发，则临床评估推迟至少1个月。
2.3 认知评估
使用多发性硬化症认知功能最低评估量表(MACFIMS)[1]评估认知结果；该测试电池测量了一系列认知领域，包括MS中最常受影响的领域(表1)。对于每位参与者，MACFIMS子测试原始分数使用基于回归的规范数据转换为Z分数[19]。按照先前应用的方法[20, 21]，MACFIMS子测试中表现受损被定义为Z≤-1.50的传统阈值。根据先前的探索性工作[22]，如果≥1个MACFIMS子测试低于此Z分数阈值，则将参与者指定为具有认知结果(即认知障碍)，以最大化检测认知障碍的敏感性，否则这些障碍可能无法被检测到(特别是考虑到CIS中先前认知研究的匮乏[23])。由于认知功能可被视为一个谱系，在MS早期阶段可能更隐匿地受到影响[23, 24]，我们还并行进行了额外的探索性分析，使用较宽松的Z分数临界值(Z≤-1.00)来定义更细微的认知功能障碍结果及其与MRI测量的相关性。参与者还使用医院焦虑抑郁量表(HADS)评估焦虑和抑郁，使用改良疲劳影响量表(MFIS)评估疲劳水平。
2.4 图像采集
MRI序列使用3T Philips Ingenia CX扫描仪(Philips，Best，荷兰)获取。获取了以下序列：各向同性三维(3D)梯度回波T1加权(3D-T1w)[采集时间(AT)=6:35分钟，体素大小=1×1×1 mm，翻转角(FA)=8°，矢状面采集；TR=7.0 ms，TE=3.2 ms]；3D流体衰减反转恢复(3D-FLAIR)[AT=6:35分钟，矢状面采集；体素大小=1×1×1 mm，TR=5000 ms，TE=350 ms，TI=1650 ms]；以及2D轴向常规自旋回波质子密度(PD)/T2加权(T2w)图像[AT=3:41分钟，体素大小=1×1×3mm，TR=3500 ms，TE=19/85 ms]。
在3D-FLAIR序列上使用自动病变分割流水线(nicMS)[25, 26]生成病变掩模，由M.A.F和S.S使用半自动边缘查找工具(3D Slicer v4.5.0-1 r24735 for Linux)进行手动质量检查和编辑。排除任何方向小于2 mm的病变，或位于通常与扩大血管周围空间相关的区域(如半卵圆中心)的病变。3D-FLAIR和3D T1w图像进行刚性配准[27]，然后将病变掩模重采样到3D T1w空间。使用非局部斑块匹配病变填充算法[27]对3D T1w图像进行填充，并使用测地线信息流分割为灰质(包括皮层和深灰质)和白质[28]。然后使用二元分割掩模计算脑组织体积[灰质(GMV)、皮层灰质(CGMV)、深灰质(DGMV)和白质(WMV)体积]、病变计数(LC)、病变体积(LV)和总颅内体积(TIV)。关于皮层灰质(CGMV)和深灰质(DGMV)掩模的分析在补充信息中呈现。
2.5 统计分析
使用IBM SPSS Statistics for Windows Version 28.0.0 (IBM, Armonk, NY)和R版本4.2.3[29]进行统计分析。我们旨在评估5年后的体积MRI测量值(首次脱髓鞘事件五年后)是否与5年认知结果相关，以及年龄是否影响这种关系。
构建了三个阶段的二元逻辑回归模型，以5年认知结果(在Z≤-1.50或Z≤-1.00)作为因变量。首先，简单模型仅将MRI测量值作为自变量。其次，添加年龄和性别作为额外协变量，以确定它们在合并模型中的影响(由于基线教育已在MACFIMS基于回归的规范中调整，因此未作为额外协变量再次包含)。还调查了年龄、认知结果和MRI测量值之间的交互作用。通过检查方差膨胀因子(VIF)(VIF>5被视为异常)评估线性模型(无交互作用)的多重共线性。
此外，还构建了额外的、事后的逻辑回归分析，以确定其他临床特征(如DMT或类固醇使用、临床复发频率、疲劳或焦虑/抑郁)是否与二元5年认知结果相关。事后的线性回归模型探索了DMT使用是否与5年MRI测量值显著相关。
使用双侧假设检验，显著性水平≤0.05进行统计推断。所有考虑体积MRI测量值(即GMV, WMV, LV)的模型都根据TIV进行了调整[30]。由于病变体积随疾病进展而增加，体积脑测量值(GMV, WMV)随疾病进展而减少，我们在线性回归模型中呈现体积脑测量值的逆函数，以反映每cm³ GMV和WMV减少后出现认知结果的可能性增加。相反，对于病变体积，结果以每cm³增加后出现认知结果的可能性呈现。
3 结果
3.1 人口统计学、临床和MRI特征
可获得40名参与者(26名女性，65%)的临床、MRI和认知数据。5年评估时的平均年龄为36.5±6.72岁。在首次脱髓鞘事件时，15名(37.5%)参与者被诊断为MS(使用2017年修订的McDonald标准[31])；在首次脱髓鞘事件后5年，这一比例增加到28名(70%)(表1)。基线时中位EDSS为1.50，5年时为1.25。在5年时，使用传统阈值(Z≤-1.50)，17名(43%)参与者被归类为认知障碍(至少1个MACFIMS领域失败)，而在较宽松(Z≤-1.00)阈值下，21名(53%)参与者被归类为认知障碍(见补充表S5和S6)。
22名(55%)参与者在5年内至少接受了一种DMT，其中8名(22%)接受了高效力药物。16名参与者(40%)在首次脱髓鞘事件后或随后的复发中接受了至少一次类固醇治疗。使用事后逻辑回归，认知结果(在任一Z分数阈值下)与DMT使用或类型(高效力vs.低效力)、类固醇使用、复发频率、疲劳(总改良疲劳影响量表)或焦虑/抑郁(医院焦虑抑郁量表)无关。DMT使用或类型也与事后线性回归模型中的5年MRI测量值无关。
认知表现最常低于对照联想词测试(COWAT)的临界值，这是一种对执行功能敏感的语音流畅性测试32，以及Delis-Kaplan执行功能系统(DKEFS)排序描述分数，这是对高级执行功能的进一步测量(Z≤-1.50: 11名参与者失败，Z≤-1.00: 14名参与者失败)(表2)。
3.2 5年MRI测量值与5年认知结果的横断面关联
在Z≤-1.50时，逻辑回归模型表明，GMV或CGMV的减少与5年时发展为认知结果的可能性增加相关(见表3和表S7)：每1cm³ GMV减少，OR=1.06，95% CI [1.00-1.13]，p=0.044。认知障碍组(Z≤-1.50)的平均GMV为659.23±56.28 cm³，而在认知保存组中，平均体积为668.58±49.01 cm³。认知结果(Z≤-1.50)与其他5年MRI测量值(DGMV、WMV、LC或LV)无关。在考虑5年测量值、年龄和性别与认知结果之间关联的合并模型中，所有协变量均失去显著性。
独立建模时，年龄与5年认知结果显著相关(Z≤-1.50)：年龄每增长一岁，OR=1.15，95% CI [1.02-1.29]，p=0.022；以及与5年GMV相关(β -0.636 cm³每岁年龄增长，95% CI [-1.17, -1.03]，p=0.021)。
使用更宽松的阈值(Z≤-1.00)进行认知结果评估时，逻辑回归模型再次表明5年GMV的减少与认知结果可能性增加显著相关(表3)：每1cm³ GMV减少，OR=1.06，95% CI [1.00-1.13]，p=0.041。认知障碍组(Z≤-1.00)的平均GMV为667.01±53.85 cm³，而在认知保存组中，平均GMV为661.94±50.62 cm³。认知结果(Z≤-1.00)与其他5年MRI测量值(DGMV、WMV、LV和LC)无关，除了CGMV(见表S7)，而在合并模型中，MRI测量值、年龄和性别与5年认知结果不再显著相关。
考虑逆函数的线性回归模型(即5年二元认知结果与5年MRI测量值相关)在补充信息中呈现(见表S8)。所有显著的线性回归模型均显示VIF<1.5(见表S9)。
3.3 年龄和认知结果与5年GMV的交互作用
在两个Z分数阈值下，年龄和认知结果之间存在边缘显著的交互作用(Z≤1.50斜率交互p=0.046；Z≤1.00斜率交互p=0.054)。在被定义为认知障碍的个体中，年龄增长与GMV显著降低相关，在任一临界值下均如此(Z≤-1.50: GMV每岁年龄增长β变化-0.946 cm³，p=0.0095；Z≤-1.00: GMV每岁年龄增长β变化-0.908 cm³，p=0.01)。相反，在未发展为认知结果的个体中，年龄与GMV之间未观察到显著关联(Z≤-1.50: p=0.509；Z≤-1.00: p=0.529)。图1展示了在5年时具有认知结果的个体中(用蓝色突出显示)GMV随年龄增长的显著负斜率，与无认知结果的个体(用红色突出显示)形成对比。Z≤-1.00的图，请参见图S3和S4。
额外的、探索性的、事后边缘对比分析表明，在任一Z分数临界值下，年龄≥39岁时，认知结果与GMV之间可能存在显著关联(在39岁时：Z≤-1.50: p=0.0476，Z≤-1.00: p=0.0364)(表4)。
在5年时发展为认知障碍的参与者中，年龄25岁和45岁之间GMV存在显著差异(Z≤-1.50: ΔGMV 16.4 cm³，p=0.0184；Z≤-1.00: ΔGMV 16.6 cm³，p=0.018)。相反，在保持认知保存的参与者中，5年GMV与年龄之间无关联(Z≤-1.50: ΔGMV -9.01 cm³，p=0.269；Z≤-1.00: ΔGMV -7.77 cm³，p=0.327)。图2描绘了在具有认知结果的个体中(在Z≤-1.50时)，年龄25岁和45岁时GMV的显著模型差异，与无认知结果的个体中年龄组之间GMV无差异形成对比。Z≤-1.00的图，请参见图S3和S4。
4 讨论
我们调查了脑部MRI测量值、年龄与认知障碍之间的横断面关系。结果表明，首次临床脱髓鞘事件五年后，GMV(和CGMV)MRI测量值与认知障碍的存在显著相关，无论使用传统定义(≥1个MACFIMS认知子测试失败且Z≤-1.50)还是更宽松的定义(≥1个MACFIMS认知子测试失败且Z≤-1.00)，这与现有文献一致[14, 15]。在5年时表现出认知结果降低的个体中，年龄增长似乎也与GMV(和CGMV)降低相关，即使认知Z分数已根据年龄和性别进行了调整。我们推测这一观察可能与首次脱髓鞘事件后发展为认知障碍的个体中，大脑老化对灰质脑体积的额外影响有关[33, 34]，尽管未来应通过更长期的纵向分析和/或大脑年龄建模来研究这一点。相比之下，我们发现5年时认知功能完整的个体表现出相对独立于年龄的灰质体积保存。此外，在39岁以下的年龄，认知障碍或认知保存的参与者之间的灰质脑体积无明显差异。我们的结果表明，年龄可能与MS相关认知结果和脑体积之间的关联相互作用。这可能表明大脑老化与灰质体积降低对认知结果降低发展具有潜在的协同效应，并引发疑问：灰质储备的减少是否有助于调节随年龄增长的MS相关认知结果。这在考虑到对MS中加速(或过早)大脑老化的日益关注(大脑年龄范式)[35, 36]时尤为重要。鉴于疾病和认知进展可能在无临床或放射学上明显复发的情况下发生[37]，未来研究早期脱髓鞘事件(如放射学孤立综合征)之前的预症状纵向研究可能有助于理解MS时间线上的早期病理生物学机制和临床疾病演变。
我们的结果还表明，执行功能障碍是研究队列中最常见的认知缺陷，而SDMT异常则不太明显。这可能是由于较大的MS队列可能低估了执行功能障碍，原因是使用了简短的筛查措施(如BICAMS)或缺乏专门的执行功能测量的电池(如神经心理学测试简短可重复电池，BRB-NT)。相比之下，我们使用MACFIMS电池可能增强了对执行功能缺陷的敏感性。特别是，D-KEFS排序测试被广泛认为是对高级执行功能敏感的测量，需要抽象、概念形成和认知灵活性。行为研究表明，D-KEFS的两个主要组成部分在敏感性上有所不同：描述分数反映高级功能，即元认知洞察力和语言抽象，而正确排序可能部分反映试错策略。Fine及其同事[38]发现，描述分数与执行功能障碍的关联比正确排序更强，突显了它们在检测细微缺陷方面的实用性。这些发现与Parmenter及其同事[39]一致，后者支持D-KEFS排序测试对MS中执行功能障碍的敏感性，证明其能够区分患者与对照组，超出处理速度或情绪影响。在另一项研究中，Migliore等人[40]表明，在轻度残疾的RRMS患者中，描述分数比正确排序更能识别执行功能缺陷，表明其在疾病早期阶段的价值。此外，Pitteri等人[32]表明，即使SDMT表现正常，语音流畅性也能揭示执行功能障碍，强调执行功能缺陷可能独立于处理速度障碍出现。
尽管应用传统临界值(如5th百分位或Z≤-1.50)[5, 19-21]有助于定义认知结果，但另一种方法可将认知功能障碍视为从正常认知到严重认知障碍的连续体。用于确定异常认知表现的此类阈值不一定反映对MS患者具有功能性意义的内容，也不清楚地区分不同组别(例如，双峰分布的情况)。因此，可能达不到认知障碍传统定义的MS个体仍可能在日常生活活动中经历功能性困难，从而降低其生活质量。这种论点支持我们应用传统和更宽松阈值(即Z≤-1.50和Z≤-1.00)来评估更广泛比例的MS个体在认知测试中表现低于预期的做法。这种方法的实用性体现在这样一个事实中：当采用更敏感的临界值(Z≤-1.00)而非更传统的临界值(Z≤-1.50)时，与5年认知结果相关的基线GMV之间的关联才变得显著。
我们的研究有几个局限性。相对较小的样本量可能解释了为什么5年MRI测量值与5年认知结果之间的关联仅在灰质体积(GMV和CGMV)中被识别，而在其他MRI测量值(如DGMV)中未被识别。这可能是因为研究可能效能不足，不能将无关联解释为无关联的证据。此外，虽然我们探讨了一般体积脑测量值(如GMV、WMV)的影响，但其他特定脑结构(如海马、丘脑、脑干/小脑)也可能在认知障碍累积中发挥重要作用。因此，未来考虑这些结构的区域分析将有助于更好地理解它们与认知结果的关系。此外，虽然我们的结果显示GMV存在显著差异，但观察到的效应大小是否具有生物学意义尚不清楚，因此也应谨慎解释。此外，缺乏健康对照数据(如MRI测量值、认知数据)，或关于DMT或类固醇使用的更详细信息，也可能限制对研究结果的解释。然而，这些局限性并不一定会削弱研究中已观察到的显著关联，也不会实质性地改变对研究结果的解释。第二，我们研究队列中有相当高比例的参与者以视神经炎作为初始脱髓鞘事件。因此，在将我们的结果解释为适用于更典型的CIS人群时，需要谨慎。由于该研究仅探讨了早期疾病演变和首次脱髓鞘表现后5年认知障碍的发作(使用MACFIMS)，因此目前尚不清楚被确定为使用宽松临界值(Z≤-1.00)发展为认知功能障碍的参与者中有多少会在疾病后期发展为更明显的认知障碍。因此，需要更长期的随访数据和进一步的纵向研究，以确定探索性临界值(如Z≤-1.00)是否与随时间推移使用传统定义(即Z≤-1.50)发展为临床上明显的认知障碍相关[41]。还应提及的是，使用MACFIMS等工具对认知障碍的分类仍然是任意的，没有统一共识来确定什么构成认知障碍。因此，在本研究中，我们将认知障碍定义为至少一个MACFIMS子测试在任一Z分数临界值下失败。应用更具负性的Z分数临界值并增加失败的MACFIMS子测试数量可能会提高特异性但降低敏感性，这可能会显著降低本研究的效能(例如，只有两名参与者会被定义为认知障碍，基于≥2个MACFIMS认知子测试在Z≤-1.50时失败；见补充信息)。此外，尽管认知症状是CIS或MS患者中常见的投诉[1, 2]，但使用经过验证的工具8测试认知功能仍未在临床实践中常规执行，因此可以认为认知评估应纳入常规早期诊断和临床监测，特别关注高级和低级执行功能。我们还注意到研究队列中SDMT子测试失败率较低(在Z≤-1.00时3%失败，在Z≤-1.50时0%失败)，这可能由多种原因解释，如天花板效应(特别是对于认知储备水平较高的个体，与人群规范相比SDMT相对保存)，练习效应(原始前瞻性研究基于0、1、3和5年时间点的相对短的重测间隔)，以及由于相对较小的研究样本中受影响域的异质性。
总之，我们的研究表明，在首次脱髓鞘事件五年后，发展为认知障碍的个体的GMV(和CGMV)MRI测量值低于未发展为认知障碍的个体。独特的是，我们的结果还表明年龄增长和认知结果可能与其与灰质脑体积的关联相关。
作者贡献
P.A. 项目构思、数据收集与分析、统计分析、准备和修订手稿。M.P. 项目构思、准备和修订手稿。M.F. 数据收集、MRI/图像分析、手稿审阅。S.C. 数据收集、手稿审阅。S.S. 数据收集、手稿审阅。E.C. 数据收集、手稿审阅。F.P. MRI/图像分析、手稿审阅。B.K. MRI/图像分析、手稿审阅。M.Y. MRI/图像分析、手稿审阅。C.A.M.G.W.-K. MRI/图像分析、手稿审阅。I.D. MRI/图像分析、手稿审阅。F.B. MRI/图像分析、手稿审阅。D.C. 统计分析、准备和修订手稿。O.C. 数据收集和分析、MRI/图像分析、准备和修订手稿。A.T. 项目构思、数据收集和分析、统计分析、MRI/图像分析、准备和修订手稿。
资金支持
本研究得到英国医学研究委员会(MRC)(资助参考：MR/S026088/1)、NIHR BRC (541/CAP/OC/818837)和RoseTrees Trust (A1332和PGL21/10079)的支持。
伦理声明
伦理批准由批准研究方案的当地研究伦理委员会获得(13/LO/1762；13/0231-CIS2013)。
利益冲突
PA—临床研究研究员，由MS学会资助(参考：141)。之前在由D. Chard和SA Trip监督的职位上得到Merck的支持。
MP—无披露。
MF—由MRC (MR/S026088/1)资助，并获得Merck的演讲酬金。
SC—由RoseTrees Trust (A1332和PGL21/10079)资助，并获得Merck的演讲酬金。
SS—由MSIF McDonald Fellowship/ARSEP资助。
EC—无披露。
FP—获得国家卫生研究院(NIHR)、伦敦大学学院医院(UCLH)生物医学研究中心计划以及此前2017-2020年Guarantors of Brain奖学金的资助。
BK—获得UCL和UCLH的BRC NIHR资助计划的部分资助。
MY—无披露。
CWK—获得MS学会(#77)、Wings for Life (#169111)、BRC (#BRC704/CAP/CGW)、UCL全球挑战研究基金(GCRF)、MRC (#MR/S026088/1)和Ataxia UK的资助，并是Queen Square Analytics Ltd的股东。
ID—无披露。
FB—获得UCLH的NIHR生物医学研究中心支持。担任Biogen、Merck、ATRI/ACTC和Prothena的指导委员会或数据安全监测委员会成员。担任Roche、Celltrion、Rewind Therapeutics、Merck、IXICO、Jansen、Combinostics的顾问。与Merck、Biogen、GE Healthcare、Roche有研究协议。Queen Square Analytics Ltd的联合创始人和股东。
DC—担任Hoffmann-La Roche的顾问。在过去三年中，他曾担任Biogen的顾问，获得Hoffmann-La Roche、国际进展性MS联盟、MS学会、医学研究委员会和国家卫生研究院(NIHR)、伦敦大学学院医院(UCLH)生物医学研究中心的研究资助，以及Novartis的演讲酬金。他在伦敦国家神经病学和神经外科医院共同监督一名临床研究员，该职位由Merck支持。
OC—担任Novartis的DSMB成员，曾担任Biogen的顾问，并获得Merck的演讲酬金。她获得NIHR研究教授职位(RP-2017-08-ST2-004)的资助。
AT—获得Merck、Biomedia、Sereno Symposia International Foundation、Bayer和At the Limits的演讲酬金，以及来自Merck、Biogen Idec和Novartis的会议费用。他最近获得英国医学研究委员会(MR/S026088/1)、NIHR BRC (541/CAP/OC/818837)和RoseTrees Trust (A1332和PGL21/10079)的资助。Frontiers in Neurology(神经眼科学部分)的副编辑，以及Neurology和Multiple Sclerosis Journal的编辑委员会成员。
数据可用性声明
支持本研究发现的数据可在合理请求下从通讯作者处获得。
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