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從功能磁振造影數據探討精神分裂症患者大腦功能連接網路之錯誤連結
Dysconnectivity of brain functional network in schizophrenia from fMRI data
專題組員:靳宇晴、吳宜芳、蕭函容、陳麗雪
專題編號:PROJ2013-BIOINFO-9902
指導老師:黃俊燕老師
摘要
結果與討論
精神分裂症一直以來是腦神經科學家與醫生們所研究的課題,而本專題研
究是利用複雜網路來探討健康者與精神分裂症患者的大腦功能連接網路差
異,建立出兩種不同族群大腦功能連接網路,進一步分析精神分裂症患者
大腦功能連接網路之錯誤連結,最後結果發現精神分裂症患者腦部功能連
接比健康者少,而精神分裂症患者左腦的錯誤連接特別多,主要的錯誤連
接在Default-mode Network與Sensorimotor Network兩個網路間的連線,還
有Default-mode Network與Occipital Network兩個網路間的連線。
精神分裂症患者沒有高Degree的ROIs
低Degree的ROIs特別多
•資料來源與ROI:
建構大腦功能網路時,需找出感興趣的區塊
ROIs(Region of interests),而這些ROIs必須分
佈 在 全 部 的 腦 中 , 所 以 採 用 ”Prediction of
Individual Brain Maturity Using fMRI”[3] 這份
文獻中的160個ROIs模型來進行研究。(共分
成六區,Sensorimotor水藍色、Default-mode
紅色、Cingulo-opercular綠色、Occipital藍色、
Cerebellum紫色、Fronto-parietal黃色。)
160ROIs 模型
>0.45
的15個ROI座標與對應的網路
左/右腦
L
L
R
L
R
L
L
L
L
L
L
L
R
L
L
研究方法
功能磁振造影 (fMRI)影像資 料是從 1000 Functional Connectomes Project
INDI資料庫中的COBRE資料集,取得73位健康者與71位精神分裂症患者的
fMRI影像資料來進行研究,受測者在照fMRI時處於休息狀態下。
(TR:2 s, TE:29 ms, matrix size: 64x64, 33 slices, voxel size: 3mm×3mm×4
mm。)(http://fcon_1000.projects.nitrc.org/indi/retro/cobre.html)
表一: Degree改變率
網路
CON
CON
DMN
DMN
DMN
DMN
DMN
DMN
DMN
DMN
OPN
OPN
OPN
SMN
SMN
X
-30
-59
52
-2
10
-9
-6
-42
-11
-61
-29
-29
29
-24
-38
Y
-14
-47
-15
-75
-55
-72
50
-76
-58
-41
-75
-88
-81
-30
-27
Degree改變率>0.45的ROI圖,從左圖中可得知15個ROI分佈於4區網路中,
右圖可得知這些ROI主要分佈在左腦
L
•研究流程:
Z
1
11
-13
32
17
41
-1
26
17
-2
28
8
14
64
60
R
表二:連線改變率>0.03的五區功能連結網路,左右腦錯誤連線個數統計,從表中得知連線錯
誤主要是跨越左右腦間,比對表一和表二還可以發現精神分裂症患者左腦的連線錯誤特別
多,而連線改變率最高的是Default-mode Network與Sensorimotor Network間。
REST
Aij=
用連線密度ρ值定義λ值
1, if |z (i,j)| ≥ λ
0,
otherwise
False Discovery Rate(FDR)修正P-value
SZ α=0.0327,HC α=0.0301
λ =0.43
DMN-DMN
DMN-OPN
DMN-SMN
OPN-SMN
0.0463
0.0351
0.0402
0.0675
0.0366
連
線
改
變
率 L
R
↓
R
L
↓
L
R L
↓+↓
ρ
DMN-CON
R L
R L
R L
R L
R
10
4
13
14
9
18
23
19
45
18
9 +21=30
4+19=23
3+26=29
19+25=44
9+15=24
L R
結論
λ
Health control
從功能磁振造影數據以及休息狀態下的大腦功能連接網路,可得知精
神分裂症患者左腦的連線錯誤特別多,且主要的功能錯誤連接是在
Default-mode Network與Sensorimotor Network間,未來希望可用此種方
式建立出精神分裂症的診斷與預測準則。
參考文獻
Schizophrenia
1. ED. Bullmore, OF. Sporns (2009) Complex brain networks: graph
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Neurosci. 10, 186–198.
2. Humphries, M. D., Gurney, K. & Prescott, T. J. (2006) The
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