神经科学的最新发展强调了大脑区域整合的分布式网络对成功的认知功能的重要性。目前认为大脑具有一个模块化组织,其中通过一些远程连接将支持特定加工处理的分布式网络连接在一起从而确保整合处理。虽然这样的框架在结构上是稳定的,但是它在功能上似乎很灵活,可以根据可能的认知需求进行远程连接以调节信息流并促进相关模块之间的通信。本文展示了经颅磁刺激和脑电图(TMS–EEG)融合带来的见解,以及对最新的功能性大脑结构模型的支持。此外,本文将重点介绍可通过TMS-EEG获得的数据类型,例如信号传播的时间、连接的兴奋性/抑制性以及因果关系。最后,将讨论TMS–EEG在脑部疾病研究中的新兴应用。本文发表在Neuroscience and Biobehavioral Reviews杂志。
1、引言
过去,有关大脑-行为关系的研究的主要是确定参与给定任务的分离的大脑区域。最近的研究强调了各个层次的分布式网络的重要性,从单个神经元到神经群,因此该方法正在将神经科学研究从拓扑学角度研究“重要的大脑区域”的映射,变成从形态学角度来研究“系统交互”。大脑中的神经元聚集在具有不同细胞结构和功能特性的区域,通过大尺度网络中的双向连接将这些区域紧密连接。这种框架与功能网络有关,因为从感知到运动控制、从执行功能到情绪的认知效率不仅依赖于局部信息加工,而且还依赖于多个区域的协调活动的信息整合。因此,有研究已提出连接模式的失衡与神经、精神系统疾病密切相关(如阿尔兹海默症、精神分裂症)。
神经科学研究的一个关键目标是确定人脑的“连接组”(connectome),即在结构连接和功能连接上确定人类大脑神经连接的完整图谱,这会使我们能够更好地理解大脑-行为的关系。为了实现上述目标,绝大多数研究都采用神经成像技术,如功能磁共振成像(fMRI)、正电子发射断层扫描(PET)。同时从多学科方法中受益匪浅,例如将图论整合到神经影像学中。但是我们仍然面临一些重要的挑战,包括研究设备的方法学、分析的复杂性、以及图论所需的先验假设。因此,通过独立方法进行交叉验证有助于克服单一方法在定义大脑连接组如何支持认知功能中的局限性。
本文我们概述了联合TMS和EEG的多模态成像方法如何促进对对功能连接组的理解,该方法在有效连接中的应用为神经活动的起源提供了因果模型,并且可能定义了区域之间的连接强度。
首先回顾在静息状态下探测运动系统的TMS–EEG文献,然后回顾不同任务中的功能连接的TMS–EEG文献。将TMS–EEG研究与基于fMRI的功能连接组学进行比较,展示如何测试和验证由图论推论的功能性大脑结构的一般原理,即脑网络的组织和配置,并根据大脑状态或特定的认知任务进一步了解连接组的性质。最后,将重点介绍TMS-EEG方法在脑部疾病中的最新应用。
2、TMS–EEG配准实现有效连接
神经影像技术(如EEG、fMRI、PET)可以分析空间上不相邻的神经生理事件时间相关性来揭示大脑区域之间的功能连接。基于现有的神经解剖、神经心理学和功能性神经影像数据,使用脑成像技术获得有效连接的指标需要复杂的因果模型(如动态因果模型和Granger因果关系)。由于这些技术自身无法提供有效连接所需的因果关系,因此它们对有效连接的推断能力取决于对所涉及网络和所实现模型的先验假设的有效性。TMS与上述神经成像技术的整合可能是检验功能整合和因果关系(即有效连接)的有经验方法。TMS–PET和TMS–fMRI整合可以高空间分辨率地揭示TMS效应的空间分布,包括皮层下结构。但是,这些神经成像技术的时间分辨率较低,只能检测刺激后几秒钟(fMRI)甚至几分钟(PET)产生的调控的效应。
TMS–EEG提供了测量TMS刺激后大脑电活动以及有效连接的经验方法,因为TMS诱导的目标区域的激活传播到解剖学和功能上相连的区域。脑电的毫秒级时间分辨率在研究大脑连接方面有3个重要的优势:
(1)TMS引起的反应时间模式的信息有助于定义大脑区域之间连接的因果关系。我们可以假设,如果区域A在区域B之前激活,那么区域A可能会通过两个区域之间的兴奋性(或抑制性)连接使区域B的活动增加(或减少)。
(2)脑电能够研究区域之间交流的时间演变,并在整个任务过程中展现连接模式,从而突出信息交流的短时窗口。此外,TMS脉冲的发放在明确的实验控制下进行,能够使研究人员区分与特定任务的执行或不同大脑状态相关的不同认知过程的连接模式。 (3)脑电可以直接测量神经元活动产生的电信号,并使研究人员能够得出网络连接的兴奋性/抑制性。因此,TMS–EEG的这些功能可以极大地帮助确定大脑区域之间相互作用的神经活动的时间序列,该时间序列通常由神经影像学中的图论模型建模以代表网络交流。
评估皮质-皮质连接的一种简单的方法是研究单个TMS脉冲后TMS诱发电位(TEP)的时空分布,也称为诱发TMS-EEG方法。TMS脉冲经过皮层区域后,可以通过TEP在头皮上的波形和拓扑来追踪诱发活动的分布,从而直接测量大脑连接。将单脉冲TMS和序列脉冲的频率调谐到目标皮层区域的振荡频率,它们也可以触发或增强大脑振荡,定义为节律TMS–EEG方法。最后,可以用TMS诱导的皮层区域的一致性识别任务期间的有效连接,即通过振荡活动的同步来设定界限,已经开发定向相干、虚相干、锁相值、相位滞后指数等方法来估计大脑区域之间的相互作用。简而言之,TMS的大脑反应的时空模式可以有助于定义跨大脑区域连接的因果关系。通过检查网络中某个节点被刺激时的响应,TMS–EEG配准提供了可以更直接地沿因果维度对图论模型的预测进行大脑交互方面的测试的有效方法。
3、神经影像和图论的分布式网络
对结构和功能神经影像学数据的图论分析表明,大脑连接组是一个分层的模块化组织,该组织以最少的布线实现快速有效的信息传递。大脑连接框架类似于“小世界”(small world)网络,其特征在于模块(module)(或子网络)执行分离且高度专业化的处理操作,并通过一些远程连接而连接在一起(图1)。节点(node)的模块对应于区域的功能网络,例如运动网络、视觉网络、背侧注意力网络、默认网络、内侧记忆网络和额顶控制网络。同一网络的区域之间具有更强的解剖学连接和内在偏向,如高局部聚类表明两个相邻节点相互连接的可能性很高。Long connection连接了参与多个网络的区域(hub),通过缩短平均路径长度(网络中任意两对节点之间的最短路径长度)确保网络之间信息的快速交换。Hub在全局网络功能中处于中心地位、最具有影响力,因为它们具有较高的连接数(degree),是网络中最短路径的路径点,通常与其他hub紧密互连形成“富人俱乐部”(rich club)。虽然尚无关于rich club中所包含区域的一致性说法,但是在双侧额-顶区域和皮层下区域的关联区域中发现了hub。
虽然结构连接组在宏观尺度上是高度稳定的,但是功能连接组似乎很灵活,因为不同的认知状态与功能连接权重的变化有关。有证据表明,与高认知需求的条件相比,静息态可能与更强的模块化结构有关。共同发挥认知功能(运动、注意力、记忆等)的区域有更强的连接,也与其他模块更分离。图论模型进一步表明,大脑hub和rich club的中央基础设施可以确保这些局部聚类网络和特定网络之间的交流。灵活hub理论表明,大脑hub的连接取决于认知需求,以促进相关模块之间的交流。这种小世界框架在最小化布线成本的同时最大化功能的复杂性或适应性,从而限制了对大脑功能连接的理解。
图1 人类大脑连接组的分层模块化组织
(a)Hubs:连接数量较多、度中心性较高、路径长度较短且彼此之间高度聚集的区域,Hubs额顶区域和皮层下区域。
(b)节点的模块:功能相关的节点(圆圈)在空间上紧密相连,并通过短距离连接紧密地互连,从而形成模块或子网络。每个模块的hub(正方形)介导大多数较长距离的模块间连接。
4、健康对照组的皮层网络:TMS–EEG的贡献
根据图论模型,专用网络的节点和rich club的hub应该表现出显示不同的连通性,即专用网络的节点主要与同一功能网络的其他节点相连(尤其在静息态下),而rich club的hub应该表现出大量的模块间连接。TMS–EEG可用于对网络框架的上述预测进行经验检验,本文将证明TMS–EEG对静息态和认知过程中网络动力学的研究与专用网络分割、大脑hub具有密集的连通性一致。
4.1 功能网络的皮层-皮层连接
与静息态神经影像学一致,TMS–EEG在功能上揭示了被试静息态时分离的网络(见图2)。TMS–EEG已揭示TMS诱导的活动从刺激节点传播到同一运动网络的其他节点,TEP的激活图显示初级运动皮层的TMS引起同侧辅助运动区/前运动区和对侧运动区的激活,这些激活取决于目标运动皮层引起的反应幅度。有证据显示,在同源运动区域之间经胼胝体连接和快速的直接信号传导约为9-20 ms。这些连接的抑制作用与促进作用取决于皮层激活水平。使用Diffusion Tensor Imaging(DTI)技术发现,初级运动皮层的阈下TMS和阈上TMS分别在对侧同源区产生促进和抑制作用,可能由于兴奋性和抑制性环路的激活阈值不同,表明胼胝体可能根据激活水平调节半球之间的通信。最近的一项TMS-EEG研究显示,初级运动皮层的兴奋性与同侧前运动区的早期TEP成分的振幅负相关,表明静息态下初级运动皮层和运动区之间的连接可能主要是抑制性的,与基于fMRI的皮层连接图论模型保持一致。
总而言之,通过对TMS诱导活动的时空分解确定了运动系统探测网络的节点,显示TMS诱导的活动的皮层-皮层扩散仍然主要局限于专门的运动网络,支持静息态下功能性大脑结构的模块化组织。
图2 在静息态下测试连接
(a)大脑网络的模块化组织的示意图,包括节点(灰色圆圈)、hub(灰色正方形)和rich club的hub(红色正方形)及短距离连接(黑线)和长距离(红线)连接。
(b)大脑对low-degree节点TMS响应的时空分布。彩色箭头表示节点之间的因果关系以及来自TMS脉冲的信号传播延迟。TMS之后,目标区域的激活通过短距离连接传播到同一模块的其他节点。
(c)当TMS刺激同一网络的两个low-degree节点时,信号在同一模块内传播。
4.2 从node到hub的皮层-皮层连接
虽然延迟的TMS响应反映了功能网络中的直接连接,但是TEP的成分显示出更多的节点和更复杂的交互作用,这表明从lower-degree nodes到hub的自下而上的信号传播。例如,初级运动皮层刺激产生该功能网络之外区域(包括扣带回、颞顶联合)的晚期激活,这些激活可能通过成环或与其他节点的间接连接来实现,从而影响与受刺激网络有严格功能关系的区域。Garcia等人将TMS应用到左右初级视觉皮层、颞中、腹侧颞叶等视觉系统,在特定位点和刺激位点均收集到脑电响应,特定位点的响应潜伏期更短,刺激位点的响应随着潜伏期的增加而增加。重要的是,许多刺激位点响应都集中在额叶和顶叶,表明来自受刺激的lower-degree节点的激活扩散已汇聚到常见、高度互连的区域。综上所述,在不同区域引起的活动倾向于到达已被确定为hub的部分区域。从node到hub信号收敛与hub在跨大脑的信息传输中的推定作用以及通过图论得出的大多数连接路径至少经过hub的理论结果一致。
4.3 从hub到node的皮层-皮层连接
Morishima等人使用TMS评估被试关注视觉刺激的特定特征时神经冲动从前额叶皮层向下游区域的传播。他们假设刺激注意网络的前额叶区域会使激活向解剖学上相连的后部区域扩散,并且当前扩散的方向和数量可能会根据参与完成特定任务的功能网络而有所不同。他们发现,额叶眼区FEF(即眶额皮质)的TMS激活了两个不同的网络,具体取决于关注的视觉特征的性质(垂直光栅与人脸),如图3所示。此外,TMS效应发生在刺激后20–40 ms,表明脉冲传播是将神经输入从额叶直接传递到后部区域的。其他研究已经确认,把任务中与TMS相关的区域作为目标并评估TMS对与任务相关的EEG响应的影响,可以追踪发送到专门刺激处理的下游网络节点的自上而下的信号,该方法已成功于感知决策、控制行为、目标导向行为、视觉搜索、面部处理和短期记忆等领域。因此,TMS诱导的活动取决于任务情景。
TMS–EEG揭示了由大脑状态和目标节点的层次级别而导致的功能连接的动态变化。如果目标区域跨网络高度互连,则TMS–EEG强调跨不同网络的信息流的自上而下的调制方式。相反,刺激专用网络的节点主要说明了该功能网络内与连接的自下而上的任务相关的调制。总而言之,这些结果说明了在认知行为的过程研究瞬时激活的皮层网络,反映在局部TMS效应以状态依赖的方式向连接区域扩散。
图3. 检测任务执行过程中的连接该图显示大脑中具有远程连接的三个模块的节点之间信号分布。任务执行增加了在功能上相关的模块之间的连接(粗线)。TMS引起的响应在这些连接上传播,即从刺激节点到任务期间连接更强的节点。通过刺激hub,可以识别局部受激模块内以及沿长距离连接到功能相关的下游模块的“增强的连接”。
5、TMS-EEG研究中的皮层网络与大脑振荡
TMS–EEG研究的新兴领域集中在TMS诱发的大脑振荡,它将TEP方法扩展到频域,着重于TMS脉冲或训练产生的大脑反应的振荡成分。如果一组网络元素在TMS刺激后局部同步,那么我们应该期望随之而来代表大脑结构之间信息传递的远程同步。简而言之,我们应该期望在相同网络的所有“同步”区域中出现延迟之后会诱发相同的频率活动,有助于所涉及区域的局部化。然而,两个频率都将与TMS脉冲时间锁定,从而潜在与刺激区域连接。
Rosanova等人在静息态下刺激左侧额叶、顶叶和枕叶皮层,报道了不同的皮层网络具有不同的振荡活动,还表明诱发的振荡活动的拓扑基本上取决于刺激区域,表明功能上分割的网络可以在静息态下以不同的频率振荡。使用有节奏的TMS进行的后续研究表明,自然振荡与周期性外部刺激的逐步同步可能会出现特定频率的增强。
使用该方法刺激注意力网络的节点(顶内沟)也导致了行为表现的变化,表明这些振荡以及可能是所夹带的网络与所探究的认知过程有因果关系。在两个相互连接的皮层上以相同的频率施加了两个成对的单脉冲TMS或有节奏的TMS序列(即配对关联TMS)可能促进皮层连接。Veniero等人证明,两个区域(顶叶和初级运动皮层)的重复共激活选择性增强了目标区域之间两个不同振荡成分的目标区域之间的交流。同样Plewnia等人证明,α频率的双焦点节律性TMS诱导了区域间相干性的选择性增强,这种效应持续了10分钟。
进一步的研究必须集中在TMS如何与大脑复杂的多频工作空间内的振荡网络活动相互作用,从振荡的角度可能会提供有关人类连接组的其他信息。
6、临床应用
节点改变后,网络连接可以通过两种方式变化:
(1)受影响节点的边的权重改变,即增强或减弱目标区域和连接区域之间的连接; (2)受影响节点及其连接的丢失会调制较远的边并激活信息流的替代(补偿)路径
图论表明神经损伤的影响可能取决于受影响的区域,即该区域是由hub还是特定的lower-degree结节组成。建模研究的综合结果表明,与初级皮层区域相比,干预hub对大脑结构的影响更大。这些研究表明,hub在全局脑功能方面比其他节点更为重要,并且hub的损失可能更难以弥补。
神经连接的破坏长期以来与许多病理状况有关,如AD、自闭症、失语症和失认症。因此,评估异常连接的机会可能在诊断和未来的治疗干预中发挥核心作用。TMS–EEG可用于检查在特定条件下以及在药物治疗下正常和经过改善的有效大脑连接。因此,TMS–EEG可能体现现有皮层-皮层的增强或减弱,有补偿网络形成。有研究用静息态TMS-EEG评估特定病理学(例如AD)中神经连接的改变,或将其作为诊断和早期识别轻度认知障碍的工具。Julkunen等人表明,与健康对照组相比,AD患者运动皮层的刺激与TMS诱导的多个大脑区域活动明显降低有关。同样,将图论应用于AD中的功能连接研究可支持功能连接的整体下降和hub连接更高的脆弱性。
更重要的是,TMS-EEG连接研究为意识障碍(例如植物性状态和最低意识状态)的诊断提供有价值的信息,因此使意识与皮层-皮层连接的特征相关。虽然图论尚未应用于意识障碍患者,但是一些使用fMRI-EEG的神经影像学研究表明静息态的额-颞-顶网络连接和意识水平存在密切关系。两项独立的TMS-EEG研究已经能够根据TEP的半球内和半球间连接模式的差异区分处于植物状态和最低意识状态的患者(如图4所示)。对于最低意识患者,两项研究均发现TMS引起刺激区域以及更远端的皮层(仅限于与刺激区域同源的区域)连接部位的局部活动。对于植物状态的患者,TMS诱发的活动仅局限在受刺激的半球,这表明有效连接受到严重损害。有趣的是,对侧TEP的存在与否能够明显的区别植物状态和最低意识状态。
综上所述,在患者中进行的TMS-EEG连接研究强调了稳定的脑网络交互作用对于确保大脑正常功能至关重要,通过改变的连接来表征疾病以及增进对特定疾病的病理生理状态的了解。
图4 意识障碍的连接改变
该图显示了健康对照组、最低意识状态患者(MCS)和植物人患者(VS)中C3(TMS的同侧–红线)和C4电极(对侧半球–黑色线)记录的TEP。在所有被试中,左侧运动皮层均受刺激,如波形下方报告的信号分布图上的黑点所示。用灰色矩形指示信号有效的时间窗口(即EEG信号在至少20 ms内超过刺激前活动的标准偏差的三倍)。分别在顶部和底部记录了头皮的平均地形图和sLORETA定位图,显示了激活区域随时间的变化。
7、局限及公开的问题
使用基于EEG的一致性的指标研究连接时应该谨慎,因为不同的EEG传感器均可记录来自同一源的活动,并诱发虚假的连接模式。使用基于对滞后相互作用的检测、不包括零相位相互作用(虚相干、部分有向相干和相滞后指数)等方法可以减少或排除虚假连接。此外,可以在source水平进行连接分析来进一步减少容积传导。
TMS在刺激时会沿着激活的功能连接扩散TMS所诱导活动,TMS-EEG可能会强调网络内部和网络之间节点之间的兴奋性/抑制性相互作用,但可能无法揭示节点的完整连接。大多数皮层下结构在脑电记录中是沉默的,因为只有柱状结构才对记录有贡献(皮层功能柱)。因此,用这种技术很难获得连接组的某些特性和某些连接模型之间的区别。
一个问题是,TMS–EEG对作为任务背景和病理状况的函数的神经输入传递替代路径的追踪可能有多敏感。图论表明,当节点改变时,网络连接改变方式有两种:
(1)受影响节点的边的权重改变,即增强或减弱目标区域和连接区域之间的连接 (2)受影响节点及其连接的丢失会调制远处的边并激活信息流的替代路径。在临床中,使用TMS–EEG方法追踪补偿活动和连通的重组将是有趣的,即是否选择了替代途径来解决病理条件下的任务并了解替代途径与保留的能力之间的关联。此外,还要确定是否改变hub或节点将有助于设计更具体的神经调节和康复方案,以重建退化的功能。
神经网络动力学的变化对健康的大脑功能也很重要。认知功能的变化与系统通过可塑性过程获得或提高技能的能力密切相关。重复TMS具有可塑性诱导特性,因此TMS可用于暂时改变目标皮层区域的活动。目标区域中的这些可塑性变化还可能导致全局功能连接和网络效率的复杂广泛变化,这可能取决于该区域是hub或low degree的专业区域。在这种情况下,通过在诱导可塑性的TMS方案中记录EEG活性,可以评估长期的增强作用或长期的抑郁样效应在网络水平上的作用。
8、总结与展望
TMS–EEG联合使用可以同时刺激皮层并评估局部和全局水平的皮层活动来研究高时间分辨率下的有效连接。上述回顾的研究发现与先前基于图论理论的fMRI的理论分析相吻合,表明TMS探测的连接模式取决于目标区域的等级。对low degree区域的刺激响应而引起的活动最初在分离的网络中传播,并最终到达相互连接程度更高的high degree节点。相反,来自hub刺激的诱导活动迅速到达low degree的特定区域取决于其连接的激活状态。
TMS–EEG研究与其他神经影像技术获得的大脑网络结构发现之间的接口具有两个重要优势:
(1)它为诸如图论之类的大脑网络体系结构模型提供了经验验证;
(2)TMS-EEG可以动态地测量大脑的反应。TMS–EEG联合使用突出显示大脑hub和low degree节点在健康和功能失调的大脑组织中的不同贡献。图论模型和TMS-EEG研究的融合将为映射网络中有效的皮层连接及其与认知功能的关系提供一种极佳的方法,从而促进神经疾病诊断工具的进一步开发。
微信扫码或者长按选择识别关注思影
如对思影课程感兴趣也可微信号siyingyxf或18983979082咨询。觉得有帮助,给个转发,或许身边的朋友正需要。请直接点击下文文字即可浏览思影科技其他课程及数据处理服务,欢迎报名与咨询,目前全部课程均开放报名,报名后我们会第一时间联系,并保留名额。
更新通知:第十届脑影像机器学习班(已确定)