磁休克（MST）可改变重度抑郁症患者脑功能网络
依瑞德集团
学术前沿
2022-11-14

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磁休克（MST）是一种新兴的神经调控技术，在重度抑郁症（MDD）治疗中得到广泛应用。因为其抗抑郁机制尚不清楚，所以探索MST对MDD患者脑功能网络的影响，对MST的抗抑郁作用机制研究具有重要意义。

田树香等学者对18例MDD患者，进行MST治疗前后的静息态脑电图（EEG）记录，结果发现，MST改变了MDD患者脑功能网络连通性和网络拓扑结构，且对治疗有效的MDD患者网络改变更为显著。

该研究结果于2022年发表在《生物化学及生物物理进展》上。

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实验方法

① 受试者

实验数据采集对象为澳大利亚Alfred医院的18名MDD患者（男10名，女8名）,平均年龄为（44.76±14.93）岁。

所有MDD患者在实验前均签署了知情同意书，且均符合美国精神障碍诊断与统计手册第4版（DSM-IV）重度抑郁诊断标准，汉密尔顿抑郁量表HDRS-17评分>18。

研究获得了澳大利亚Alfred健康人类研究伦理委员会和莫纳什大学人类研究伦理委员会批准。

② 实验设备及方案

▶脑电记录及同步分析系统
记录系统由64导电极帽、第二代放大器和记录分析处理计算机组成，其电极安放标准遵循国际通用标准10-10系统放置方法。导联的采样率为10kHz。所有电极的阻抗均保持在5kΩ以下。

▶磁休克治疗方案
使用磁刺激仪在全身麻醉状态下进行MST。根据国际10-10系统，确保线圈刺激前额叶。所有患者最初都进行阈值剂量滴定，以100Hz的频率进行刺激，以确定诱发癫痫发作所需的阈值。

每周在周一、周三和周五进行3次治疗，治疗时长为3~4周，直到满足抑郁症状的缓解标准（两次连续评分，HDRS-17得分≤10且抑郁症状降低≥50%），总共进行12次治疗。

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▶实验方案设计
所有MDD患者的静息态EEG实验数据采集工作均在安静、适宜的环境，采集过程中，要求MDD患者安静、放松但要保持头脑清醒。

实验方案具体流程为：在MST过程开始之前的48h内先进行一次静息态EEG信号记录（5min）和HDRS-17量表评估（pre-MST）；然后进行3~4周的MST治疗；最后，在MST疗程结束后48h内再进行一次静息态EEG信号记录（5min）和HDRS-17量表评估（post- MST）。

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图：实验方案设计流程

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统计学分析

本实验所得数据采用t检验进行统计学分析，以P值大小为参考对不同组间数据差异是否有统计学意义进行判断，认为当P<0.05时数据具有显著性差异并记为“#”，P<0.01 时记为“##”，P<0.001时记为“###”。

其中，实验前后对照组数据，采用配对样本t检验，其他组间数据采用不假定等方差的独立样本t检验。

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脑电数据处理

脑功能网络构建：
研究选取皮尔逊相关网络连接模型，基于皮尔逊相关系数构建相关系数矩阵。

在构建脑功能网络的基础上，求取网络的平均节点度、平均聚类系数、平均最短特征路径长度、平均全局效率和小世界属性等5个特征参数，通过对比分析网络参数的不同，来定量分析评价脑功能网络在治疗前后的差异。

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实验结果

① 抑郁量表评估

全部MDD患者在MST治疗前后的平均HDRS-17量表评分为（27.1+4.6），在MST后的平均HDRS-17量表评分为（22.2+5.6），评分变化率为18.1%，说明MST改善了MDD患者的抑郁症状。其中4人的HDRS-17评分变化率≥50%，达到治疗缓解标准，为res组；另外14人的HDRS-17评分在MST后有所降低，但没有达到治疗缓解标准，为non组；全部MDD患者组为all组。

② 脑功能网络连通性分析

MST作用前（a）后（b）所有MDD患者的加权脑功能网络连接图如下。图c为MST前后连接密度变化对比图，图d为MST前后连接强度变化对比图。

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图：MST治疗前后MDD患者组的网络连通性
注：（a）MST前加权网络连接。（b） MST后加权网络连接。（c）功能连通性密度对比图。（d）功能连通性强度对比图（#P<0.05）

▶MST后左侧前额网络连接减少，左侧中额及颞叶上部网络连接增加（图a，b）。
▶全脑功能网络连接密度在MST后明显增加（图c），脑功能网络连接变密集。经配对样本t检验，MST作用前后的连接密度存在统计学差异（t=-1.521，df=17 ,P=0.012）。
▶全脑功能网络连接连接强度在MST后明显增加（图d），脑功能网络连接增强。经配对样本t检验，MST作用前后的连接强度存在统计学差异（t=-1.059，df=17，P=0.048）。

结果表明：MST改变了MDD患者脑功能网络连接，在全脑平均水平上，功能连通性得到改善。

③ 脑功能网络参数

  脑功能网络的平均节点度和聚类系数

MST作用前后脑功能网络的平均节点度和聚类系数对比结果如下图所示。

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图：MST治疗前后脑网络平均度和平均聚类系数对比图
注：（a）MST治疗前后各组平均节点度对比图。（b）MST前后各组平均聚类系数对比图。"all"是所有MDD患者的组，"res"是有反应者，"non"是无反应者。# p <0.05， ## p <0.01

▶由图a可以看出，全部MDD患者组的平均节点度在MST作用前后无显著差异（配对样本t检验，P>0.05）。

治疗有效组的平均节点度在MST后明显增加，经配对样本t检验，治疗有效组MST前后的平均节点度存在统计学差异（t=-2.402,df=3.197，P=0.007）。治疗无效组的平均节点度在MST后无显著变化（配对样本t检验，P>0.05）。

结果表明：治疗有效组的MDD患者的平均节点度在MST后显著增加，表现为网络连接增强；治疗无效组的平均节点度在MST后变化不显著。

▶由图b可以看出，全部MDD患者组和治疗有效组的平均聚类系数均在MST后明显增加，各组在MST作用前后的平均聚类系数均存在统计学差异（res组：t=-0.997, df=5.325, P=0.026；all组：t=-0.314，df=4.113，P=0.042）。

治疗有效组和治疗无效组的平均聚类系数在MST前无显著差异。治疗有效组的平均聚类系数在MST后大于治疗无效组，经独立样本t检验，两组的平均全局效率存在统计学差异（t=1.635，df=7.860， P=0.009）。

结果表明：MST增大了MDD患者脑功能网络的聚类系数，网络的集团化程度和局部信息传递能力显著增强，并且治疗有效组网络的改善优于治疗无效组。

  脑功能网络的平均最短路径长度和全局效率 

MST作用前后脑功能网络的平均最短路径长度和全局效率对比结果如下图所示。

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图：MST治疗前后脑网络平均路径长度和全局效率对比
注：（a）各组MST治疗前后平均路径长度对比图 （b） MST前后各组平均整体效率对比图（#P<0.05）。

▶由图a可以看出，治疗有效组的平均最短路径长度在MST后明显降低，治疗有效组的平均最短路径长度大于治疗无效组，经配对样本t检验,治疗有效组MST作用前后的小世界属性存在统计学差异（t=2.581, df=5.800， P=0.043）。

而在治疗无效组和全部MDD患者组的平均最短路径长度在MST作用前后无显著变化（配对样本t检验，P>0.05）。

结果表明：MST仅仅降低了治疗有效组MDD患者的平均最短路径长度，治疗有效组脑功能网络的信息传递效率得到提升，MST改善了MDD患者网络的信息传递效率。

▶由图b可以看出，全部MDD患者组、治疗有效组和治疗无效组的平均全局效率均在MST后明显增加，经配对样本t检验，各组在MST作用前后的全局效率均存在统计学差异（res组：t=-0.848，df=4.316，P=0.041；non组：t=-0.221，df=3.964，P=0.035；all组：t=-0.558， df=3.624， P=0.039） 。

治疗有效组和治疗无效组的平均全局效率在MST前无显著差异。治疗有效组的平均全局效率在MST后大于治疗无效组，经独立样本t检验，两组的平均全局效率存在统计学差异（t=0.848， df=5.990，P=0.029）

结果表明：MST增大了抑郁症患者的平均全局效率，网络的信息传递效率显著增强；MST作用后，治疗有效组信息传递效率的改善优于治疗无效组。

  小世界属性 

小世界属性量化了复杂网络特性，是衡量所构建的网络是否为小世界网络的基准。小世界属性大于1，表明网络具有小世界网络特征，且值越大，网络的小世界特征越强。

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图：MST治疗前后各组小世界属性比较#P<0.05, ##P值均<0.01。

全部MDD患者组、治疗有效组和治疗无效组的平均小世界属性在MST后均大于MST前。经配对样本t检验，治疗有效组的小世界属性在MST前后存在统计学差异（t=-2.482， df=3.783，P=0.007）。

治疗无效组和全部MDD组的平均小世界属性在MST作用前后无显著差异。治疗有效组的平均小世界属性在MST后大于治疗无效组，经独立样本t检验，两组的小世界属性存在统计学差异（t=3.677, df=13.233，P=0.033）。

结果表明，MST增大了MDD患者脑功能网络的小世界属性，且MST后，治疗有效组的小世界属性显著大于治疗无效组。

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研究结论

该研究表明：MST改变了MDD患者脑功能网络连通性和网络拓扑结构，且对治疗有效的MDD患者网络改变更为显著。基于EEG的网络特征显示出一定的预测潜力，因此MDD的MST客观电生理指标分析和疗效预测也将是今后研究的重点。

通过简单的EEG测量，进行疗效预测，可以大大减少患者和临床负担。同时该研究结果有助于理解MST治疗抗抑郁机制，也对MDD的临床治疗和评估具有重要意义。


参考文献：
田树香,徐桂芝,王龙龙,刘向向,FITZGERALD B Paul.磁休克治疗对重度抑郁症患者脑功能网络的影响[J].生物化学与生物物理进展,2022,49（06）：1103-1113.

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