自闭症谱系障碍儿童的灰质与白质之间的异常功能协方差连接
目录
1 引言
2 方法
2.1 被试
2.2 静息状态fMRI数据预处理
2.3 ALFF图的计算
2.4 功能协方差连接
2.5 异常协方差捆绑
2.6 典型相关分析
3 结果
3.1 ASD中的非典型FCC
3.2 异常GM-WM连接的局部低频振幅（ALFF）值对于显示出异常FCC的GM/WM区域
3.3 异常FCC与ASD症状之间的相关性
4 讨论
简要总结
白质（WM）和灰质（GM）是支持大脑功能的两大主要脑部组织。在典型发育的个体中，白质和灰质的功能表现出一种特定的共发育模式。该研究发现，在自闭症谱系障碍（ASD）儿童中，这种灰质/白质的共发育模式发生了改变，而这种改变的灰质/白质共发育模式与刻板行为相关。这些发现可能有助于理解ASD中灰质/白质的功能发育。
摘要
自闭症谱系障碍（ASD）是一种神经发育障碍，其灰质（GM）和白质（WM）的功能发育过程存在异常。然而，ASD中灰质和白质的功能共发育模式尚不清楚。在此，研究采用功能协方差连接方法来探索ASD患者中灰质和白质功能之间的一致性模式。研究使用了一个多中心静息态功能磁共振成像（fMRI）数据集，该数据集由来自ABIDE数据集六个站点的105名ASD男童和102名匹配良好的健康对照（HC）组成。研究为每个受试者计算了灰质和白质的低频振幅波动（ALFF）图。研究分别计算了ASD儿童和健康对照组的灰质和白质之间ALFF值的功能协方差连接。随后，采用Z检验并结合假发现率（FDR）多重比较校正，以确定两组之间的功能协方差是否存在显著差异。研究采用了一种“捆绑”策略，以确保表现出异常功能协方差的灰质/白质簇大于5个体素。最后，研究进行了典型相关分析，以探索异常的灰质/白质功能协方差是否与ASD症状相关。结果显示，在特定的灰质和白质区域之间存在异常的功能协方差连接，而这些区域的ALFF值在两组之间并无显著差异。典型相关分析揭示了异常功能协方差与ASD刻板行为之间存在显著关系。结果表明，ASD中白质与灰质之间的功能共发育模式发生了改变。
1 引言
自闭症谱系障碍（ASD）是一种神经发育障碍。其特征是严重的社交障碍和刻板行为。ASD的估计患病率已达到儿童中的1/58。ASD的症状与灰质（GM）和白质（WM）的非典型发育有关。
在典型发育的个体中，灰质和白质表现出一种特定的共发育模式。白质的各向异性分数（FA）和灰质皮层厚度在整个生命周期中呈线性相关，这表明一种共同的生物学机制部分驱动了灰质和白质的微观结构。以往的研究表明，ASD中灰质和白质的这种结构共发育可能受到损害。利用纵向结构磁共振成像（MRI），Hua等人报告了ASD中灰质结构的异常过度生长，而ASD儿童表现出异常缓慢的白质发育。在他们的mata分析中，Cauda等人报告了连接参与社交认知的大脑区域的白质纤维束存在异常。大多数异常的白质纤维束与连接的灰质区域呈负相关，这表明灰质异常总是伴随白质的改变。然而，这些研究都基于大脑结构。ASD中灰质和白质功能之间的协方差模式是否发生改变尚不清楚。
功能性磁共振成像（fMRI）的出现提供了一种非侵入性的体内技术，可以根据血氧水平依赖（BOLD）信号以高空间分辨率探索大脑活动。它已被广泛用于探索灰质活动。最近的研究表明，白质也携带功能性信息，其功能活动也可以通过fMRI检测到。Ding等人提出，在静息状态下，特定白质纤维束上的fMRI活动高度同质，这表明白质的BOLD变化与神经元活动相关。Peer、Nitzan、Bick、Levin和Arzy展示了白质的内在功能组织。通过独立成分分析，Marussich、Lu、Wen和Liu 揭示了白质fMRI信号的可重复和分层模式。Li、Newton、Anderson、Ding和Gore估算了白质中的BOLD血流动力学响应函数。这些研究表明了fMRI探索白质功能的能力。
2 方法
2.1 被试
所有静息态图像及其对应的T1图像均从自闭症大脑影像数据交换开放获取数据库（ABIDE数据库）下载。
纳入标准：（1）男性受试者。（2）年龄在7至12岁之间的儿童。（3）具有完整智商（全量表IQ）、利手性和眼睛状态信息的受试者。（4）头动较小的受试者（平移小于2毫米，旋转小于2度，且帧间位移（FD）超过0.5毫米的帧数少于50%）。（5）扫描时大脑皮层覆盖完整的受试者。（6）具有对应T1图像的受试者。未覆盖全脑、存在明显运动伪影或有器质性病变的图像被排除。（7）在每个站点内采用数据驱动的方法，以最大化两组在年龄、全量表IQ、利手性、眼睛状态和平均FD上的组间差异p值。（8）排除每组受试者少于10人的站点。最终，研究纳入了来自六个站点的105名ASD儿童和102名健康对照（HC）的数据集。被试的详细人口统计学信息见表1。
表1 被试的详细人口统计学信息
2.2 静息状态fMRI数据预处理
该研究的流程图如图1所示。
所有静息态功能磁共振成像（fMRI）数据均使用DPABI工具箱v4.2进行预处理。
预处理步骤如下：（1）去除前10个时间点。（2）对剩余volume进行时间校正和空间头动校正。（3）使用嵌入在功能神经影像分析工具箱（AFNI）中的3dDespike工具对校正后的图像进行去尖峰处理。去尖峰步骤可以解决静息态fMRI数据中潜在的运动伪影问题，并保留信号的时间信息。（4）为每个受试者创建灰质（GM）和白质（WM）掩膜。分割基于T1图像。T1图像被配准到静息态fMRI数据中，然后使用SPM12分割为灰质和白质。这里使用了默认方法，即SPM8中的“New Segment”。对于每个体素，根据三种分割图像的最大概率将其定义为灰质、白质或脑脊液（CSF），从而获得个体的灰质/白质掩膜。（5）去除线性趋势，并回归噪声信号，包括24个头动参数和脑脊液的平均信号。（6）分别进行两次滤波：一次用于灰质fMRI图，滤波频率范围为0.01–0.1 Hz；另一次用于白质fMRI图，滤波频率范围为0.01–0.15 Hz。（7）重新定向滤波后的fMRI图和T1图像，使其大致与蒙特利尔神经学研究所（MNI）EPI模板对齐。使用了名为FAIRT的自动化工具。（8）使用T1-unify + DARTEL方法将静息态fMRI图标准化到标准MNI EPI模板。为了降低计算复杂性，体素大小设置为4×4×4 mm³。灰质/白质掩膜也被标准化到标准MNI空间。（9）创建群体灰质/白质掩膜。对于每个体素，如果它出现在超过60%受试者的灰质/白质掩膜中，则将其定义为灰质/白质。为了避免灰质和白质信号之间的混淆，位于灰质/白质边界附近的体素在群体灰质/白质掩膜中被排除。小脑区域也被排除，因为它们在某些受试者中并未完全覆盖。（10）分别使用高斯核（FWHM = 6 mm）对灰质和白质fMRI图进行平滑处理。
图1 功能协方差分析的流程图
2.3 ALFF图的计算
对于每个受试者的灰质（GM）和白质（WM）图，计算了低频波动的幅度。根据Peer等人的先前研究，灰质和白质在频域中的能量分布存在差异。灰质图的频率范围设置为0.01–0.1 Hz，而白质图的频率范围设置为0.01–0.15 Hz。对每个受试者的ALFF图分别进行了标准的z变换。最终，每个受试者得到了两张ALFF图，即灰质ALFF图和白质ALFF图。
2.4 功能协方差连接
基于结构协方差连接的定义，功能协方差连接（Functional Covariance Connection， FCC）被定义为两个体素的ALFF值在不同受试者之间的相关系数。在该研究中，计算了所有灰质（GM）和白质（WM）体素之间的功能协方差连接（FCC）。为了排除其他协变量的影响，研究首先从ALFF图中回归去除了性别、全量表智商（fIQ）、平均头动参数（meanFD）、眼睛状态以及站点（使用虚拟编码方案）的影响。
对于每个组（ASD/健康对照组HC），研究得到了一个10466×3165的功能协方差连接矩阵（10466代表灰质体素的数量，而3165代表白质体素的数量）。对于每一对连接，研究应用Z检验来确定ASD组和HC组之间的功能协方差强度是否存在显著差异。研究对p值进行了假发现率（FDR）多重比较校正。P值小于0.05（经过FDR校正）被认为是显著的。那些在ASD组和HC组之间表现出显著差异（P < 0.05，FDR校正）的连接被认为是ASD中的异常功能协方差连接（atypical FCCs）。
2.5 异常协方差捆绑
在对灰质-白质连接进行统计分析后，研究得到了一个10466×3165的矩阵，该矩阵显示了自闭症谱系障碍（ASD）组与健康对照（HC）组之间FCC值存在显著差异的连接（P < 0.05，经FDR校正）。如图1D所示，采用了一种“束化”策略，以在cluster水平上揭示异常的灰质 - 白质连接。一个“束化”的灰质-白质连接由相邻的异常灰质-白质连接组成。在这里，相邻的灰质-白质连接指的是这些连接连接的是相同的灰质cluster和相同的白质cluster（见图1D）。鉴于功能性磁共振成像（fMRI）数据的平滑度较大，具有较低cluster大小的异常cluster很可能是假阳性。因此，对于“束化”连接，如果连接的灰质聚类或白质聚类的cluster小于5个体素，则排除该连接。
提取连接的灰质/白质区域的平均低频振幅（ALFF）值，以探索连接的灰质/白质区域的ALFF值在ASD组和HC组之间是否存在显著差异。因此，可以确定异常的FCC是否受到连接的灰质/白质区域的区域ALFF值的影响。
2.6 典型相关分析
FCC定义为两个体素之间的Pearson相关系数。在自闭症谱系障碍（ASD）组和健康对照（HC）组之间发现了多个灰质/白质FCC存在显著差异。典型相关分析（CCA）被用于确定异常 FCC 是否与 ASD 儿童的症状相关。CCA 是一种探索性数据分析技术，它提供了两组变量之间相关关系的估计值，并且已在功能磁共振成像（fMRI）研究中被广泛使用。与传统的皮尔逊相关分析相比，CCA 考虑了异常 FCC 之间的相互作用，并揭示了异常灰质/白质 FCC 与 ASD 症状之间潜在的复杂多变量关系模式。在该研究中，对异常“束化连接”的 FCC 值和三个ADOS Gotham评分（社交情感、沟通以及总分和严重程度评分）进行了CCA分析。CCA将寻找异常灰质-白质FCC值的线性组合，以实现与ADOS Gotham评分的最佳相关性。显著性水平通过Rao近似F统计量确定，该统计量通过MATLAB实现。由于CCA重复了四次（针对四个ADOS Gotham评分），因此对P值应用了FDR多重检验校正。P < 0.05（经FDR校正）被认为是具有统计学意义的。
3 结果
3.1 ASD中的非典型FCC
如图2和表2所示，在自闭症谱系障碍（ASD）儿童中，有五个灰质-白质（GM-WM）连接显示出功能协方差（FCC）的改变。其中四个连接的功能协方差高于健康对照组（HC），而另一个连接的功能协方差低于健康对照组。两个异常的FCC连接至右侧楔叶，而另外三个异常的FCC连接至前额叶皮层并连接至白质纤维。
图2 ASD中的异常GM-WM FCC
表2 ASD中的异常GM-WM FCC
3.2 异常GM-WM连接的局部低频振幅（ALFF）值对于显示出异常FCC的GM/WM区域
研究检查了局部ALFF值。在P < 0.05（校正后的错误发现率，FDR）的显著性水平下，ASD组与HC组之间没有任何区域显示出显著不同的局部ALFF值。结果表明，ASD中GM与WM之间的异常FCC并非由GM/WM区域的局部ALFF引起。
3.3 异常FCC与ASD症状之间的相关性
典型相关分析（CCA）揭示了异常GM-WM FCC与ADOS Gotham刻板重复行为（RRB）评分之间存在显著相关性（P = 0.039，FDR校正；见图3）。为了排除异常值的影响，研究排除了图3中FCC评分最高的受试者，然后对剩余受试者应用CCA，以评估异常GM-WM FCC与ADOS Gotham RRB评分之间的相关性。研究发现，即使排除了该异常值，FCC评分仍然与ADOS Gotham RRB评分存在显著相关性（r = 0.39，P = 0.0177；由于研究仅在异常GM-WM FCC与ADOS Gotham RRB评分之间进行了CCA，因此未对P值进行校正）。
图3 异常FCC与ADOS RRB Gotham评分之间的相关性
4 讨论
在该研究中，是基于一个大型多中心数据集，探讨了自闭症谱系障碍（ASD）儿童中灰质（GM）和白质（WM）区域功能的一致性模式。通过运用功能协方差连接方法，揭示了在ASD儿童中表现出异常低频振幅（ALFF）协方差的五对GM-WM区域。大多数异常的功能协方差连接（FCC；五对中的四对）在ASD中显示出比健康对照组（HC）更高的功能协方差，这表明ASD儿童中GM区域与连接的WM纤维之间的功能共发育模式受到损害。与异常FCC连接的GM/WM区域的局部ALFF在ASD和HC之间没有显著差异。典型相关分析（CCA）显示异常FCC与ASD的刻板重复行为（RRB）症状之间存在显著相关性。这些结果可能有助于理解ASD的功能性GM/WM共发育模式。
GM和WM是人脑的两大主要组织成分。GM被认为在信息处理中发挥重要作用，而WM包含特定GM区域之间的连接 。在该研究中，发现与健康对照组相比，ASD儿童中GM和WM区域之间存在异常的功能协方差。先前的研究表明，WM和GM的微观结构在一生中存在线性相关。此外，WM和GM结构的发育过程也存在差异。已有充分证据表明，ASD个体中GM和WM结构之间的共发育模式发生了改变。研究的结果表明，ASD儿童表现出异常的功能性WM/GM共发育。
在ASD的异常WM/GM FCC中，大多数连接（五对中的四对，表2：连接2-5）显示出ASD中WM和GM之间的功能协方差增加。研究推测，WM和GM之间增加的功能协方差可能与ASD中皮质亚板的超数神经元的存在有关。先前的研究报告了ASD中皮质板下方存在超数神经元。增加的神经细胞导致皮质第VI层与下方白质之间的边界不明显。根据大脑皮质组织样本的数字显微照片，Avino和Hutsler发现ASD中皮质第VI层与白质之间的边界不清晰；体内神经影像学证据也表明ASD中WM/GM边界不够清晰。对于图2中的异常连接2和3，连接的WM和GM区域之间的欧几里得距离较短，且cluster靠近GM/WM边界。ASD中WM与GM的边界不清晰，可能会导致GM/WM边界处的WM和GM细胞混淆。此外，相邻WM/GM体素的fMRI信号可能会混淆，从而增加WM/GM边界附近WM和GM区域之间的功能协方差。同时，皮质亚板神经元开创了皮质丘脑轴突通路。它们在丘脑皮质轴突支配皮质板之前，作为短暂的突触枢纽。这种现象可能与图2中的异常FCC 4和5一致。它们连接的WM区域位于靠近丘脑的位置。图2中的异常FCC 1连接GM视觉处理区域和视觉区域相关的WM纤维。这一结果可能暗示视觉相关神经回路的发育受到干扰，这可能与ASD中增强的视觉空间处理能力有关。
ALFF是一种常用的指标，用于测量BOLD低频波动的幅度。它直接表征了静息状态下体素水平上的局部自发脑活动。与另一种称为分数ALFF（fALFF）的指标相比，ALFF显示出更高的重测信度。先前的研究显示ASD中存在异常的局部ALFF。ASD中改变的FCC可能由异常的局部ALFF引起。研究探索了与异常FCC连接的WM/GM区域的ALFF值，发现ASD和HC之间没有显著差异。同时，异常FCC与ASD的RRB症状相关。
该研究的受试者年龄范围为7至12岁，这一时期是大脑发育高度动态的阶段。对于某些特定的白质（WM）和灰质（GM）区域，白质和灰质功能之间的共同发育模式可能复杂且呈非线性。本研究采用线性皮尔逊相关方法来描述白质和灰质的功能协方差模式，这可能会遗漏复杂的非线性共同发育模式。未来的研究应开发非线性功能协方差方法。值得注意的是，基于协方差的方法只能探索大脑区域之间的共同发育模式，而不能直接评估白质和灰质区域的发育过程。本研究的另一个局限性是血氧水平依赖（BOLD）信号的神经机制尚不清楚。BOLD信号是反映人脑神经活动的间接测量方法，白质BOLD信号的机制一直是备受争议的话题。
该研究探讨了自闭症谱系障碍（ASD）儿童中白质和灰质之间的功能协方差模式。结果显示，在ASD中，特定白质/灰质区域对之间的FCC存在异常，且不受相应区域局部低频振幅（ALFF）的影响。这种异常的FCC与ASD的重复行为（RRB）症状相关。该研究的结果可能暗示了特定白质和灰质区域之间存在异常的共同发育模式。
精读分享
主要内容:
被试：
被试的纳入标准：
1. 男性；
2. 7至12岁的儿童；
3. 被试具有全面的智商、左右利手和眼睛状态值（eye status values）的信息；
4. 被试的头动大小较低（移动距离小于2mm、头部旋转在2度以内和帧级位移（FD）大于0.5mm的帧占比在50%以下）的被试；
5. 在扫描中皮质被完全覆盖的被试；
6. 被试有完整的T1结构像，图像没有覆盖全脑，或者有明显的运动伪影，或者有器质性病变；
7. 对每个中心的被试采用数据驱动的方法，最大限度的提高年龄、全面智商、左右利手、眼部状态和平均FD的组间差异的P值；
8. 每组被试少于10人的部位排除在外
最后，研究纳入了ABIDE数据中6个中心的105名ASD儿童和102名。
研究思路：
研究检验自闭症儿童白质和灰质的ALFF之间的功能协方差模式的思路：
首先，确定ASD和HC之间的GM/WM功能协方差是否存在差异。其次，探讨ASD症状与GM/WM功能协方差模式之间的关系。同时假设ASD患者在GM/WM功能之间会表现出非典型一致性。这种非典型的GM/WM功能协方差模式可能与ASD症状有关。
研究主要分五个步骤进行：
1. 静息态磁共振数据预处理；
2. 根据 GM/WM的Mask分别计算它们的ALFF图；
3. 跨组别的功能协方差连接（FCC）矩阵构建，并进行Z检验和FDR多重比较校正；
4. 对非典型连接进行“捆绑”（Bundle）操作；
5. 对非典型的GM/WM连接与ASD症状进行典型相关性分析（Canonical Correlation Analysis，CCA）。
结果：
5个灰质白质连接显示ASD儿童的FCC发生了改变。5个连接中有4个连接的功能协方差高于HC，而其余连接的功能协方差低于HC。两个非典型FCCs连接右楔叶，三个非典型FCCs连接前额叶皮层并连接WM束。
对于显示非典型FCC的灰质白质区域，研究检测了区域ALFF值。在P <0.05（FDR校正）时，ASD和HC之间的区域ALFF值无显著差异。结果表明，ASD中灰质和白质之间的非典型性FCC并不是由灰质白质区域的区域ALFF引起的。
CCA显示非典型GM/WM FCC与ADOS Gotham RRB评分之间存在显著相关性（P = 0.039，FDR校正）。
参考文献：
Chen, Heng, et al. "Atypical functional covariance connectivity between gray and white matter in children with autism spectrum disorder." Autism Research 14.3 (2021): 464-472.