文摘
最近,越来越多的研究强调了小脑的角色在语言处理。然而,小脑内的神经重组的作用以及在cerebrocerebellar系统引起的卒中后失语症仍然未知。为了解决这个问题,在目前的研究中,我们调查区域改变小脑的功能重组cerebrocerebellar电路结合结构和静息状态功能磁共振成像(fMRI)技术。二十个病人诊断为左半球中风后失语和20的同龄健康对照组(高碳钢)招募了在这个研究。西部失语电池(war)测试是用来评估参与者的语言能力。大脑灰质体积,自发活动,功能连接和有效连接在每个参与者检查。我们发现灰质体积在小脑小叶VI和右小腿我是病人组显著降低,大脑活动在这些地区与war成绩显著相关。我们还发现减少交叉cerebrocerebellar电路中的功能连通性,这与war成绩显著相关。此外,改变小脑和大脑侧之间的信息流动。在一起,我们的研究结果提供依据区域内改变小脑和重组cerebrocerebellar系统后小脑卒中后失语症和突出的重要作用在卒中后失语症患者个人语言处理。
1。介绍
失语症是个体在左半球中风后常见的并发症之一,据报道,大约有40%的幸存者从被诊断为左半球中风失语症1]。卒中后失语症患者语言障碍的(PSA)有多个方面,包括命名、理解、和自发的演讲。因为患者PSA主要与他人交流有困难,难以在社会功能,从而减少病人的生活质量和社会经济负担(2,3]。等原因,调查针对疾病的机制后,PSA很重要,因为它有助于提高目前卒中后对语言的理解过程和完善治疗失语症治疗的策略。虽然语言网络的重组后大脑皮层内PSA近年来被广泛研究[4,5],目前很少有研究关注重组cerebrocerebellar系统内失语症的个体,尽管越来越多的证据暗示了小脑在语言处理的潜在作用。
“语言小脑”的概念目前正在关注。一方面,小脑损伤显示患者认知障碍的不同方面,包括语言处理。已经发现患者切除右小脑肿瘤和个人生存小脑违规行为往往给语言问题(6]。青少年被诊断为自闭症谱系障碍,减少在小脑激活语言任务期间被发现。同时,这些患者表现出减少之间的功能连通性对小腿我和分布式幕上的语言区域(7,8]。宋等人还发现,微观结构损伤cerebrocerebellar电路可能会相对于沟通问题(9]。另一方面,研究基于任务型功能性磁共振成像(fMRI)透露,小脑参与语言处理的不同方面(10- - - - - -13期间,激活区域语言任务主要是位于右小腿I / II小腿,小叶VI,和中线小叶VIIAt特征区域的偏侧性(14]。扩散成像分析还发现结构连接连接区域和小脑幕上的语言(15,16,结构frontal-cerebellar循环可能导致言语工作记忆(17]。这些调查结果表明,小脑扮演了一个角色在语言处理通过信息交互cerebrocerebellar电路,和相信考虑小脑当构建语言网络将使网络更准确(18]。然而,区域是否改变小脑内cerebrocerebellar电路和功能重组发生在卒中后失语症患者个体仍然是未知的。
出于上述证据和限制,在本研究中,我们使用结构和静息状态功能磁共振成像(fMRI)调查小脑内的结构和功能改变,探讨功能重组cerebrocerebellar系统在左半球中风后失语患者。首先,分布形态测量学(VBM)分析被用来探索结构性改变小脑内的灰质体积(GMV),伴随着大脑活动区域自发的计算通过使用低频波动的振幅(ALFF)作为指标。第二,地区VBM的显著差异分析作为感兴趣的区域(roi)在以下功能连通性(FC)分析与探索的目标异常FC cerebrocerebellar系统。此外,格兰杰因果关系分析(GCA)被用来研究改变有效连接在cerebrocerebellar电路(EC)。我们认为GCA可以用来识别信息流动的方向性的变化(19),从而提供全面的证据功能重组cerebrocerebellar系统PSA。我们假设PSA不仅会导致小脑区域结构和神经活动的变化与语言领域,也导致cerebrocerebellar语言系统中的功能重组。
2。方法
2.1。主题
患者被诊断为左半球中风后失语的康复部门3理查德·道金斯广州市中山大学附属医院,中国,以及年龄,sex-matched健康对照组(高碳钢),参与了这个研究。失语症的诊断是基于中国版本的西方语言测试标准失语症电池(war);患者招募在这项研究是母语为汉语和中风以前正常的语言功能。为了消除异质性,双边半球中风或患者有其他脑血管或精神疾病被排除在本研究之外。确保安全的核磁共振扫描,参与者与MRI禁忌症也被排除在外。
2.2。语言评估
之前接受MRI扫描,每个病人的语言程度是由相同的专业语言治疗师评估使用war。war分数包括失语商(AQ),代表整个语言障碍的严重程度,和四个亚型,包括命名、重复、理解、和自发的演讲。
2.3。MRI收购
本研究中所有参与者招募接受MRI扫描与通用电气3.0特斯拉扫描仪(美国通用电气公司)放射科的3理查德·道金斯中山大学的附属医院。rs-fMRI数据首次获得gradient-echo EPI序列: , , , , , , 平面分辨率,和243个时间点总共486年代。扫描过程中,受试者被告知总盯着黑色白底交叉呈现在屏幕上,避免思考任何事情。结构与高分辨率核磁共振数据获得,轴向magnetization-prepared快速梯度回波(MPRAGE) t1序列: , , ,的视野 , ,和 。泡沫填充被放置在头部线圈减少头部运动,和耳塞也用于降噪。
2.4。数据预处理
VBM处理、结构图像处理的使用CAT12工具箱(CAT12 12.6版本;http://dbm.neuro.uni-jena.de/cat/),这是实现SPM12 (SPM12;http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm12/)2020年在MATLAB环境中运行。T1影像都是首先手动质量检查人员随后bias-field尺度修正。然后,个人T1图像被划分为三个组织组件,包括灰质(GM)、白质(WM),组织和脑脊液(CSF),使用概率地图(及)。颅内总额(TIV)也通过增加总通用计算,WM和CSF卷。之后,固有空间组织部分注册标准蒙特利尔神经学研究所(MNI)模板使用DARTEL算法。标准化的通用图像随后被调制保存原始组织卷各体素,然后用6毫米高斯平滑内核与半宽度(应用)。
rs-fMRI图像处理的使用RESTplus工具箱(RESTplus v1.24;http://restfmri.net/forum/restplus2020)和SPM12在MATLAB环境。前10时间点被消除的影响参与者的适应扫描噪声,其次是片时机和调整修正的头部运动。下面的空间标准化之前,任何参与者曾最大翻译大于3.0毫米或最大旋转超过3.0度被排除在rs-fMRI分析。空间标准化当时表现的个人图像将被标准化MNI空间。在这些程序之后,功能图像平滑与高斯核6毫米的半最大值宽度。时间序列的线性趋势,和讨厌的信号(Friston 24头运动)退化了。
2.5。GMV分析
探索GMV小脑内的改变,一个独立的两个示例测试是用于voxelwise组比较使用空间无偏infratentorial模板(套装,http://www.diedrichsenlab.org/imaging/suit_download.htm),这是一个空间的人类小脑的模板(20.),年龄和TIV作为协变量。高斯随机场(平)校正(体素水平: ,集群级别: )用于多重比较修正,我们考虑吗 统计学意义。MNI坐标的高峰 - - - - - -值组间显著差异的地区被提取为中心的ROI进行以下分析。每一个ROI的半径是6毫米。
2.6。rs-fMRI分析
2.6.1。小脑ALFF分析
区域ALFF分析研究区域内自发的神经活动的地区重要GMV参与者在病人组的差异。的整个大脑ALFF地图的每个第一次计算。改善数据的正常,每个人意味着ALFF (mALFF)地图计算各体素的ALFF除以全球平均值。每个参与者被提取的区域mALFF价值在每个球形ROI。
2.6.2。Cerebrocerebellar FC分析
seed-based FC分析用于分析FC cerebrocerebellar电路中改变。每个ROI提取的平均时间序列,紧随其后的是皮尔森相关系数的计算时间序列之间的ROI和其他所有体素在整个大脑。每个主题的FC地图然后标准化与费雪的zFC地图 - - - - - --提高正常转换。
2.6.3。GCA
GCA一直被认为是一个有用的方法来研究电子商务在离散区域之间没有先验知识(21]。甘氨胆酸的理论,如果过去的时间序列和当前时间序列的预测比过去更准确时间序列本身,然后有一个“因果影响” ,反之亦然(22]。在目前的研究中,我们定义ROI的时间序列的时间序列和彼此的时间序列体素在整个大脑的时间序列 。roi的定义是一样的FC分析。甘氨胆酸Voxelwise,系数进行RESTplus工具箱的使用,和欧共体创建每个地图,费雪的紧随其后提高常态转换(动作)。
2.7。统计分析
我们使用了RESTplus包,前面所提到的,统计分析的GMV, zFC,动作数据。zFC和动作数据,一个独立的两个示例测试是用来在整个大脑voxelwise组比较。我们使用了平校正(体素水平: ,集群级别: )多重比较校正, 被认为是具有统计学意义。
人口和地区mALFF与IBM SPSS数据分析统计26。Shapiro-Wilk测试是用来评估常态。连续变量,如果数据是正态分布,一个独立的两个示例测试是用来评估组织的区别;否则,Mann-Whitney测试使用。为分类变量,费雪的精确概率测试是用来评估差异。斯皮尔曼的相关分析也用于探索war成绩之间的相关性和价值观mALFF值,war评分和zFC价值之间,war分数和动作之间的值。我们认为 显示统计学意义。
3所示。结果
3.1。人口数据和语言的性能
我们终于招募20 PSA病人和20高碳钢在目前的研究。没有显著区别年龄、性别、或教育年,详细信息如表所示1。招募病人的病变重叠图所示1。
3.2。小脑GMV变更
VBM的分析表明,两个集群的GMV正确的小脑,定心右侧小脑小腿我(rCrus I)和小叶VI (rLobule VI)的患者明显低于高碳钢。(表2,图2)。MNI坐标的高峰 - - - - - -值组间显著差异的地区被提取为中心的ROI进行以下分析。每一个ROI的半径是6毫米(图3)。
3.3。rs-fMRI分析的结果
两名患者被排除在rs-fMRI研究头部运动,离开在以下re-fMRI 18例分析。
3.3.1。ALFF结果
没有显著差异ALFF值在两组的参与者之间的roi。相关分析显示,ALFF价值rCrus我和理解分数负相关个人在病人组(表3,图4)。
3.3.2。Seed-Based FC分析的结果
失语症患者个体之间显示显著降低FC rCrus我和左侧中央前回(lPreCG)以及rLobule VI和lPreCG之间比参与者HC组(表4,图5)。相关分析显示,减少FC rCrus我和lPreCG之间显著相关,AQ ( , )和理解( , )分数。此外,理解分数之间的负相关和FC rLobule VI和观察lPreCG之间( , )(见图6)。
(一)
(b)
(一)
(b)
(c)
3.3.3。甘氨胆酸的结果
甘氨胆酸voxelwise的结果如表所示5和图7。与HC组的参与者相比,PSA证明减少EC患者从我左侧中央后回rCrus (lPostCG)和从左rLobule VI supramarginal回(lSMG)。此外,左侧额下回pars triangularis (lIFGtri)说明更高的因果影响rCrus我;此外,lSMG证明增加之间的因果影响rLobuleVI失语症患者的个人。
(一)
(b)
4所示。讨论
在目前的研究中,我们调查了小脑内的结构和功能改变,以及功能重组cerebrocerebellar系统后失语症由左半球中风引起的。我们的研究结果表明,在卒中后失语患者中,GMVs rCrus我和rLobule VI显著低于在高碳钢,虽然ALFF值没有显著差异的两个区域之间的个人在两组。FC分析显示了FC rCrus我和lPreCG之间以及rLobule VI和lPreCG之间。此外,有增强EC rCrus我lPostCG以及从lSMG rLobule VI,而EC lIFGtri rCrus我和rLobuleVI lSMG是降低了。此外,FC和ALFF值与war分数负相关。据我们所知,这是第一个研究探讨小脑除了结构和功能重组的重组功能cerebrocerebellar电路PSA。
4.1。小脑内的结构和功能改变
改变区域GMVs证明后续卒中后失语。这种现象可能是由于从幕上的解剖病变区域的扩展,先前的研究表明,地区远离解剖病变往往显示结构性改变如果这些区域在同一个网络(23,24]。越来越多的研究证实,rLobule VI和rCrus我被激活在语言表达的差异,表明这两个区域是语言网络的一部分,扮演着重要的角色在正常语言处理。伴随着相关从目前的研究结果,证明的价值ALFF rCrus我是负相关的语言表现,我们验证了小脑参与在失语症患者语言处理个人。小脑的结构损伤的另一个解释可能是由于交叉小脑双价染色体分离(CCD)。CCD是血流和代谢降低的现象在侧小脑幕上的结构性障碍后,可以普遍公认的25- - - - - -27]。据报道,病人被诊断为CCD通常与一个完整的皮层结构显示小脑机能减退(24,28在慢性阶段),但一些患者可能会进一步体验小脑萎缩(29日,30.]。然而,尽管小脑萎缩患者组的参与者所演示的,我们并没有发现ALFF减少值,这是一个指标的区域自发的神经活动,在这些萎缩性地区与高碳钢。考虑到每个ROI的ALFF价值的计算区域内的平均值,显著差异可能产生的地区GMV的减少所抵消。此外,我们的研究主要是患者招募亚急性失语症的患者小脑皮质的GMV长期代谢减退后可能更容易减少;因此,我们假设区域ALFF减少rCrus我和rLobule VI可能承认如果失语症患者在卒中后的急性期的个体。
4.2。Cerebrocerebellar FC的变化
减少了FC rCrus我和lPreCG之间,以及rLobule VI和lPreCG之间,是在我们的研究中观察到。中央前回的背流在网络语言的一部分,扮演了一个角色映射语言过程中声音的意思(31日),被认为是相关的语音处理。据报道,中央前回的障碍患者显示语音判断能力(32];此外,中央前回的激活语音任务期间是公认的健康个体中(33,34]。此外,老年患者听力损失显示激活的几个领域,包括中央前回,当遇到复杂的句子35),这表明中央前回的功能活动是很重要的在语言处理个人已经受损的语言能力。结合积累的证据音韵学的中央前回和frontal-cerebellar电路的概念在语言处理是至关重要的,我们假设的cerebrocerebellar电路rCrus I-lPreCG和rLobule VI-lPreCG部分语音网络和影响力在失语症的语言表现个人。理解口语词汇的语音处理程序通过使用语言听起来(34,36]。我们之间的相关分析结果表明,FC rCrus我和lPreCG与患者组的理解分数负相关,进一步验证我们的假设。
4.3。GCA
在目前的研究中,异常的EC小脑和语言学习之间的地区还发现,指示cerebrocerebellar系统中的信息流的变更后中风。额下回(IFG)被认为是语言的中心网络,因为它有一个角色在音韵学的和语义的过程。研究基于lesion-symptom映射(LSM)透露,损害supramarginal回和卒中后的个体与语音之间的中央后回赤字单字原图生产(37- - - - - -39]。基于任务的功能磁共振成像研究显示,这两个地区参与图片命名任务中健康个体(40]。一般来说,这两个领域一起被认为有助于流利的演讲由phonetic-articulatory生产计划(41]。中央后回,感觉运动系统的一部分,也有助于语义加工,特别是action-related词(42]。此外,受损结构连接中央后回和语言学习之间的地区由于中风对语言行为的影响(43]表示中央后回的潜在作用在语言处理。
先前的研究发现,患者言语失用症的严重程度与损伤的程度supramarginal回和中央后回。有趣的是,在某些情况下,患者只有小脑损伤显示失用症的症状相似,这表明cerebrocerebellar电路的干扰可能导致相同的结果。关联扩散磁共振成像分析表明,有侧小脑和大脑皮层之间的联系通过丘脑(16],齿状核结构连接到各个领域的侧额叶(15]。这样的证据可能的基础信息相互影响大脑和小脑在语言处理。小脑在小脑内部模型的理论,在运动过程中发挥作用传递演讲计划预测未来语言信息和修改演讲执行(如果需要44]。通过密集的结构之间的连接大脑和小脑,语言小脑接收信息从演讲的生产额颞叶区45)和前额叶皮层传达预测信息,以确保准确的实际表达(46]。扩张型心肌病是一种替代方法来分析区域之间的电子商务;使用DCM, Sobczak发现欧共体从lIFG小脑脑桥,随后向右优越(rLobule VI / rCrus我)可能导致口头健康个体之间的工作任务(17]。他们认为正确的优越小脑可能预测机制的作用[17]。甘氨胆酸的结果,我们发现失语症患者改变信息流在内部模型中的输入和输出阶段。我们假设的减少EC小脑幕上的地区可能反映了特定的疾病机制PSA。当语言学习领域,如糖尿病前期和supramarginal回(SMG)受损,信息流向侧小脑随后可能会减少,可能影响信息的输入小脑内部模型,从而影响失语症患者的表达。此外,增加电子商务从小脑幕上的地区可能表示赔偿减少信息相互作用引起的中风和帮助个人与语言恢复。与我们的假设一致,小脑的神经调节目标的一项研究表明,阳极的tDCS rCrus我帮助语言之间的性能和增加FC小脑和语言中心(18,47]。然而,我们注意到阴极的tDCS向右小脑还帮助语言恢复在一些研究。tDCS的确切影响干预右侧小脑上恢复脑卒中后失语症患者的语言,这种效应的潜在机制仍值得探索。
4.4。限制
本研究有局限性。首先,这是一个观察性研究与一个相对较小的样本,它可能有助于充分理解后cerebrocerebellar系统内特定机制PSA扩大样本量。第二,虽然这里介绍这项研究的结果表明PSA cerebrocerebellar系统中的功能重组后,我们没有探索这些领域之间的WM纤维的显微结构的完整性。值得注意的是,扩散磁共振成像是一种有用的技术,可以用来解决这个问题,可以用于未来的研究。
5。结论
据我们所知,这是第一篇文章探讨小脑内的神经重组后续PSA从区域和综合的观点。我们发现PSA不仅会导致减少问题卷在右小脑小叶VI和小腿,我也引发异常的功能连通性以及之间的有效连接小脑幕上的语言学习领域。在一起,这项研究可能提供一个新的视角来理解小脑的重组后幕上的病变引起的失语症。
数据可用性
本研究中所使用的数据集和分析可以从相应的作者合理的请求。
的利益冲突
没有利益冲突有关的出版。
确认
本研究支持由中国国家自然科学基金(81401869),国家重点研发项目(2020号yfc2004201)和广东省自然科学基金(2016号a030313327)。