性别不同对双相障碍患者脑灰质体积变化的差异影响探究

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时间:2018-05-01

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1、性别不同对双相障碍患者脑灰质体积变化的差异影响探究双相障碍(BipolarDisorder,BD)是一种慢性、常见且易反复发作的严重精神障碍,患者特点是狂躁(或轻狂躁)与抑郁交替或循环发作,严重地影响患者的日常生活。目前,该病的患病率在持续地增加,并且双相障碍是世界范围内的主要致残疾病之一,给患者家庭和社会带来了很大的负担。即使在治疗后,大约也有37%的患者在1年内还会出现抑郁或躁狂复发,2年内的复发率高达60%。目前双相障碍的发病机制尚不明确,研究表明,双相障碍患者的临床特征具有性别差异性,女性双相障碍多表现为抑郁,而男性则多表现为狂躁。Free⁃man等发现,女性双相障碍Ⅱ

2、型的患病率要高于男性。除此之外,相比男性,女性经历混合发作和快速循环的概率更高。上述研究提示双相障碍发病机制、病理变化可能存在性别差异性,应用基于体素的方法研究脑灰质体积减少的性别差异,可以为其病理变化提供形态学基础。  已有研究发现双相障碍患者在右侧颞上中下回、左侧颞腹皮层、顶上小叶、双侧边缘系统、双侧尾状核脑区体积减少,同时发现患者的左侧顶叶中央后回、双侧楔前叶、右侧额上回、左侧扣带回、左侧小脑前叶、腹侧前额叶皮层、左侧额顶叶皮层、部分辅助运动区皮层、左侧岛叶脑区体积增大;并且Jorge等研究了两个感兴趣脑区形态学变化的性别差异性,发现双相障碍病人的左内侧直回脑区形态学变化

3、存在性别差异性,而杏仁核的形态学变化无性别差异性。但目前全脑范围内的形态学变化是否存在性别差异还不清楚,而整脑范围内的脑灰质分析又能全面了解双相障碍病人形态学变化的性别差异性,具有更好的临床应用前景。在全脑范围内研究不同性别病人的形态学变化差异,有助于研究男女病人不同的病理学机制,能更好的认识双相障碍的神经生物学基础。  本研究在全脑范围内研究不同性别双相障碍脑形态学变化的异同,采用基于体素的形态学分析方法研究不同性别双相障碍患者的脑灰质变化差异,为研究其病理变化机制提供形态学依据。  1对象与方法  1.1对象  选用中南大学湘雅二医院精神科门诊已确诊的双相障碍患者,入组标准

4、:①符合美国精神障碍诊断与统计手册第四版(DiagnosticandStatisticalManu⁃al,FourthEdition,DSM-Ⅳ)双相障碍诊断标准;②年龄在18到45岁之间;③右利手;④受教育程度在九年及以上;⑤没有除双相障碍以外其他精神疾病史;⑥无药物滥用或依赖史;⑦自愿参加整个实验并能顺利完成,理解研究内容,签署知情同意书。健康对照入组标准:①年龄在18到45岁之间;②右利手;③受教育程度九年及以上;④没有任何精神病史和家族精神病史;⑤所有被试均签署知情同意书。本研究中分别选择正常女性和正常男性作为双相障碍患者女性和双相障碍患者男性的对照组。所以,设计正常女

5、性-双相障碍女性、正常男性-双相障碍男性的对照实验,正常女性、双相障碍女性、正常男性和双相障碍男性分别26位、26例、25位和24例。  1.2方法  数据采集:采用飞利浦公司生产的3.0T的Gy⁃roscan超导型磁共振成像扫描仪。在轴向位采集3D高分辨T1加权结构图像。采集参数:重复时间(rep⁃etitiontime,TR)7.5ms,回波时间(echotime,TE)3.7ms,翻转角(flipangle,FA)8o,层厚(slicethick⁃ness)1mm,层间距为0,共有180层,图像矩阵256256,视野256mm256mm。图像处理与分析:获得所有被试原始D

6、CIOM数据,然后利用MRIcron软件将原始图像数据转化成nii格式,然后基于MATLAB2011b软件平台使用SPM8工具包中的VBM8工具进行数据处理分析。利用VBM8对T1图像进行处理,首先在原始空间进行分割得到个体空间灰质、白质、脑脊液组织图像,然后利用个体空间分割得到的灰质向标准空间的组织概率图(TissueProbabilityMaps,TPMs)进行配准,配准过程的变换矩阵作用于分割之前T1加权像,这样得到标准空间T1加权像,然后再进行分割配准,这样的分割配准迭代进行,直到满足最后的迭代停止条件,这样得到标准空间的分割结果,但是这样的结果只能反映组织的密度信息;

7、然后再利用标准化过程中保存的雅各比行列式对分割结果进行调整,这样得到标准空间反映组织体积的分割结果。本次研究选取调整之后的反映体积信息的标准空间灰质图像作为研究对象进行分析,用半高宽(full-aximization,F)8mm高斯核进行平滑,以减小噪声对结果的影响,同时使得平滑后的数据更符合正态分布,以便于后续统计分析。利用SPM8工具包,以调整后反映组织体积的标准空间灰质图像作为研究对象,然后基于广义线性模型(generallinearmodal,GLM)对平滑后的灰质图像进行逐像素统计

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