基于脑连接组学的帕金森病冻结步态的脑网络机制研究

Parkinson's disease (PD) is one of the most common neurodegenerative diseases in the elderly population. Freezing of gait (FOG) is a very disabling and common gait disorder in advanced PD, which significantly affects these patients' quality of life. So far, the pathophysiological mechanisms of FOG are still unclear, and there is no effective treatment method. Then，it is very important to identify PD patients who will develop FOG, allowing early interventions. Therefore, it is crucial to further explore the pathophysiological mechanism of FOG and identify markers that can be used for the early diagnosis and prediction of FOG. Based on our brain imaging database and previous findings, from the brain connectome perspective, this project will utilize multimodal MRI technique combined with graph theory to analyze the topological properties of whole-brain networks of PD patients with FOG and PD patients who will develop FOG. This project can further advance our understanding of the whole-brain network and provide imaging markers for the early diagnosis and prediction in PD patients with FOG.

帕金森病（Parkinson’s disease, PD）是一种常见的中老年神经系统变性疾病。冻结步态（freezing of gait, FOG）是中晚期PD患者常见且最具有致残性的步态障碍，严重影响患者的生活质量。目前，冻结步态的病理生理机制尚不明确，仍无明确有效的治疗手段。那么，早期诊断或早期在PD患者中筛选出可能出现FOG的患者，并进行早期干预则变得尤为重要。因此，进一步探索PD冻结步态的病理生理机制，寻找能够用于PD冻结步态早期诊断及预测的标志物是目前亟需解决的问题。本项目基于我们目前建立的脑影像学数据库及前期工作基础，拟从脑连接组学这一全新视角，基于多模态磁共振成像技术并结合图论分析方法横断面及纵向随访探索帕金森病冻结步态及其症状前期的全脑网络拓扑属性特征，进一步从全脑水平揭示帕金森病冻结步态的脑网络机制，同时为其早期诊断及预测提供客观的影像学标志物。

冻结步态（freezing of gait, FOG）是中晚期帕金森病（Parkinson’s disease, PD）患者常见且最具有致残性的步态障碍。目前，FOG的病理生理机制尚不明确。本项目基于我们建立的脑影像学数据库及前期工作基础，从脑连接组学这一全新视角，进一步解释揭示帕金森病冻结步态的脑网络机制。首先，我们基于静息态功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging, fMRI）数据并结合图论分析方法，横断面探索PD伴FOG患者的脑功能网络的拓扑属性特征，发现PD伴FOG患者脑功能网络的小世界属性受损，有向随机化网络转化的趋势，并且皮层及皮层下的广泛脑区受累，表现出代偿性功能紊乱，从全脑功能网络的水平进一步揭示了PD伴FOG患者可能存在多系统的损害。随后，我们进一步纵向探索PD患者FOG症状前期的全脑功能网络拓扑属性特征，发现其脑功能网络的全局属性无明显变化，而主要表现为局部属性异常，如左侧额中回的节点中心性显著下降。综上，本项目基本按照研究计划顺利进行，这些研究结果进一步从全脑水平揭示了帕金森病冻结步态的脑功能网络机制，为其早期诊断及早期预测提供了一定的理论依据。在该项目的支持下，发表了SCI论文8篇、会议论文3篇，培养博士后1名、博士研究生2名。