摘要
背景
认知障碍(CI)是多发性硬化症(MS)中常见且致残的症状。为了更好地理解MS中CI的神经基础，本磁共振成像(MRI)研究旨在识别和量化相关脑部结构变化，并调查它们之间的关系。
方法
我们研究了51名CI患者和391名认知功能保存(CP)患者。我们在3特斯拉下分析了三维T1加权和FLAIR扫描。我们确定了平均皮质厚度以及皮质灰质(GM)、包括丘脑的深部GM、小脑皮质、白质、胼胝体和白质病变(WML)的体积。我们还通过基于体素和基于表面的技术分析了全脑GM。
结果
平均病程为5年。比较MS中CI和CP患者，我们发现CI患者WML体积更大，深部和皮质GM结构体积更小，胼胝体体积也更小(所有经校正的p值<0.05)。效应量在WML和丘脑体积方面最大(标准化ß值分别为0.25和-0.25)。通过包含WML和丘脑体积的逻辑回归分析，我们仅发现WML体积具有显著效应。加入WML和丘脑体积的交互项增加了模型拟合度，并揭示了WML和丘脑体积之间高度显著的交互作用。此外，MS中CI和CP患者的基于体素和基于表面的比较显示，独立于WML体积和总体残疾的深部和皮质GM区域萎缩，但效应量较低。
结论
尽管多种机制在MS早期阶段就已对CI产生影响，但WML似乎是主要驱动因素，而丘脑萎缩主要加强了这种效应。
引言
认知障碍(CI)是多发性硬化症(MS)中的常见症状。MS相关CI的神经病理学基础，以及潜在的治疗靶点，目前仍存在争议[1]。最早关于MS中CI的磁共振成像(MRI)研究之一[2]报告了CI与白质病变(WML)之间的强关联，这与经典的断开综合征概念相符[3]。在后来的MRI研究中，报道了CI与深部和皮质灰质(GM)萎缩的关系[4-11]。当我们回顾了包含CI患者数量最多的十项关于MS中CI的结构脑MRI研究[4-13]时，我们发现关于WML负荷和GM萎缩对MS中CI的贡献结果不一致。鉴于所使用方法的多样性阻碍了可比性，这一现象是合理的。一些研究仅发现WML的贡献[12, 13]。在这两项研究中，由于缺乏高分辨率结构图像，可能遗漏了GM变化(即萎缩)。其他研究确定GM萎缩是MS中CI的主要驱动因素。一项研究通过在3特斯拉下对高分辨率T1加权图像进行基于体素分析，发现了深部和皮质GM萎缩的关联[4]，而WML体积在组间无差异。然而，患者群体是异质的，包括复发缓解型(n=22)、继发进展型(n=29)和原发进展型(n=22)MS患者，这可能导致WML体积方面的高方差，降低了统计功效。在另外两项研究中，主要是丘脑萎缩[5, 6]与MS中的CI相关。在其中一项研究中，方法学集中在丘脑上。在复杂的统计模型中，只有丘脑测量值解释了CI；值得注意的是，标准化脑体积、深部GM和WML体积的原始值在组间也有显著差异[5]。在另一项研究中，将健康对照与PPMS患者进行比较，后者认知测试分数较低。这种设置仅需在患者中将测试表现与基于MRI的测量相关联。同样，在包含多个MRI参数的统计模型(逐步线性回归)中，只有丘脑体积显示显著效应，而其他参数的原始值也有差异[6]。其他研究报道了WML负荷和GM萎缩的共同贡献[7-11]。然而，在其中一些研究中，具有不同程度CI的患者组在其他特征(如病程和EDSS)上也有差异，而这些差异在统计上未得到调整，因此结果不一定证明对CI的不同贡献[7, 8]。这同样适用于一项对大型MS患者群体的研究，其中43%被归类为CI，并在整个群体中对不同测试分数与GM进行了基于体素的相关性分析[10]。在一项使用高分辨率MRI的研究中，CI与WML和深部GM损失相关，皮质厚度略有降低[9]。此外，在一项对1052名MS患者的研究中，分析了WML体积和脑实质分数。在早期阶段(<2年)发现CI与这两个基于MRI的参数之间存在弱相关，在后期阶段(>15年)存在强相关，但无法区分GM结构。最后，胼胝体萎缩也与CI相关，尽管基于的患者数量较少[14-17]。
在本研究中，我们回顾性分析了主要处于早期阶段的大型MS患者队列的数据。所有纳入的患者均接受了神经心理学测试和标准化高分辨率MRI，包括FLAIR和T1加权序列。这些数据使我们能够在全脑范围内搜索与CI相关的结构脑变化，包括全局和区域水平。除了识别脑结构外，我们还可以比较其贡献的大小，分析它们之间的关系，并搜索不同的贡献。
材料与方法
数据获取和认知评估
根据《赫尔辛基宣言》，本研究在我们的前瞻性观察研究TUM-MS背景下进行，该研究已获得当地伦理委员会批准。在TUM-MS背景下，患者每年通过标准化临床和神经心理学检查以及脑部MRI进行随访。测试包括扩展残疾状态量表(EDSS)和认知筛查测试，包括多发性硬化症认知清单(MuSIC)[18, 19]。MuSIC由5个子测试组成，用于评估MS中的认知核心缺陷：首先通过"单词列表A"(立即回忆十个说出的单词，执行两次)测试注意力和记忆力，其次通过"单词列表B"(立即回忆十个说出的单词，执行一次，现在还评估集合转换能力)，第三通过"单词列表A延迟"(稍后测试期间回忆单词列表A，执行一次)；通过"言语流畅性"(在一分钟内交替命名属于两个不同类别的术语)测试心理集合转换和认知信息处理速度，通过称为"干扰"的Stroop测试捕获抑制控制。MuSIC分数范围为0至30；低于20的分数被认为提示CI，已在80名对照和158名MS患者中得到验证[18]。在我们中心，如果没有CI的任何迹象，治疗医生假设认知功能保存(CP)，这通常基于他和患者的印象以及筛查工具MuSIC的结果。如果提示CI，则建议由经验丰富的神经心理学家(LT)进行详细的神经心理学评估(NPA)。在NPA期间，评估以下领域：(a)通过言语学习和记忆测试(VLMT)评估短期和长期记忆，(b)通过韦氏记忆量表-修订版(WMS-R)评估记忆广度和工作记忆(言语和视觉领域)，(c)通过连线测试A(TMT A)评估信息处理速度，(d)通过注意力测试表现(TAP，子测试警觉性和分散注意力)和D2注意力测试评估注意力，以及(e)通过连线测试B(TMT B)和雷根斯堡言语流畅性测试(子测试类别和字母流畅性)评估执行功能。为了对接受NPA的患者进行分类，将神经心理学测试结果的原始分数根据不同年龄水平的规范人群转换为百分位秩。规范值采用自已建立的神经心理学测试。当可用时，使用德国人群的规范值[20-24]。
纳入和排除标准
我们研究了三组受试者。54名年龄匹配的健康对照，这些对照参加了我们机构的其他成像研究，以及MS的CI和CP患者。我们决定将MS患者的测量值与健康对照的测量值进行比较，以进行质量和合理性控制。图1说明了MS患者的选择。原则上，我们考虑了纳入TUM-MS的所有患者以及因疑似CI被转诊到我们中心的所有患者(预选)。然后，我们根据纳入标准选择患者：认知评估的可用性(无论是NPA还是MuSIC，分别参见下文)和标准化MRI，与认知评估的间隔小于365天，年龄在18至69岁之间，病程小于20年，EDSS小于7.5，并排除严重的精神合并症。对于CI患者的选择，CI必须由神经心理学家(LT)通过详细的NPA诊断。根据德国神经心理学评估指南[25]，为确保质量，将至少两个领域的表现分数低于−1z作为额外的纳入标准。对于CP患者的选择，如果治疗医生未记录任何CI迹象，我们假设CP；此外，必须有表明无CI的MuSIC认知筛查测试结果(即值>19)。接下来，我们应用排除标准，这些标准包括不寻常的MRI发现、MRI协议的违规或有限的检查条件。从接受NPA的患者中，2名因MRI发现不符合MS典型表现(弥散性脑白质病，1个肿块样病变)而被排除，5名因检查条件有限(2名语言障碍，2名不配合，1名症状加重)而被排除，19名因NPA未确认CI而被排除。从CP患者中，4名因其他MRI发现(1个肿块样病变，2个有伪影，1个切片被裁剪)而被排除。最终，在开始数据分析前，我们纳入了51名经确认的CI患者和391名CP患者。
图像获取和处理
所有脑部图像均在相同的3T扫描仪(Achieva, Philips, 荷兰)上获取。我们使用了3D梯度回波T1加权序列(方向，170个连续矢状面1mm切片；视野，240×240mm；体素大小，1.0×1.0×1.0mm；TR，9ms；TE 4ms)和3D液体衰减反转恢复(FLAIR)序列(方向，144个连续轴向1.5mm切片；视野，230×185mm；体素大小，1.0×1.0×1.5mm；TR，10,000ms；TE，140ms；TI，2750ms)。
图像处理的详细描述已在先前发表[26]。简言之，WML是从FLAIR和T1加权图像中通过病变生长算法进行分割的，该算法在SPM12的病变分割工具(LST)版本2.0.15中实现(www.statistical-modelling.de/lst.html)。此外，我们在填充(修复)WML后，应用计算解剖工具箱(CAT12，版本916，
人口统计学和临床参数及脑体积的组间比较
通过未配对t检验(年龄、病程、EDSS、MuSIC和脑体积)或卡方检验(性别)比较CI和CP MS患者的 demographic、临床和MRI参数。将WML体积转换为十进制对数(lgWML)以接近正态分布。对于脑体积的组间比较，我们使用调整年龄、性别和EDSS的广义线性模型。在这些和其他分析(见下文)中，应用EDSS校正，因为该参数是MS中物理残疾最公认的参数；我们的理由是，通过EDSS校正后仍然显著的结果更可能与CI相关，而未通过此校正的结果可能有其他基础。最后，我们应用Holm-Bonferroni校正来调整多重检验[32]。由于我们提取了12个脑体积，未校正的p值乘以该数字。
基于体素和基于表面的分析
为了在没有任何特定脑区先验假设的情况下研究全脑GM，我们通过SPM12/CAT12进行了基于体素和基于表面的组间比较。在这些分析中纳入了年龄、性别和TIV。为了识别独立于EDSS估计的整体残疾和其他结构脑变化的区域脑变化，我们重复了包含一个额外变量的分析。这导致了六次额外的分析，额外变量为EDSS(基于体素和基于表面)、lgWML(基于体素和基于表面)体积；大脑皮质体积(基于体素)和丘脑体积(基于表面)。为了校正全脑的多重比较，我们应用了无阈值聚类增强(TFCE)(
多发性硬化症认知障碍的决定因素
在显示出与CI最强关联的体积(在多重统计比较以及年龄、性别和EDSS校正后)，我们进行了二元逻辑回归分析，响应变量为认知障碍。在这些分析中，效应大小通常由系数的指数化Exp(B)给出，对应于每单位的比值比。为了直观解释效应大小，我们将解释变量(体积)z标准化，使CI患者的z值高于CP患者。我们分析了主效应，包括和不包括交互作用。
软件
除了基于体素和基于表面的分析外，所有统计分析均使用IBM SPSS版本26进行；p值<0.05被认为具有统计学意义。
结果
人口统计学和临床参数及脑体积的组间比较
我们的健康对照组在年龄和性别方面与我们的患者组高度可比(n=54，年龄39±5.3岁，39名女性；与CP和CI患者组比较的所有p值>0.1)。如预期，几乎所有脑体积在两组患者中均显著低于对照组。因此，我们仅报告患者组间比较的结果(即CP vs. CI)。CI和CP患者在年龄、性别和病程方面无显著差异(表1)。后者(CI 5.4±5.6年)反映了早期疾病阶段。与CP患者相比，CI患者显示出更高的残疾，由EDSS测量(3.0±1.7 vs. 1.6±1.1，p<0.001)。如预期，认知筛查测试MuSIC的表现在28名可获得该测试电池的CI患者中要低得多(20.4±5.5 vs. CP MS患者：26.7±2.9，p<0.001)。CI患者显示出更高的WML体积(lgWML 1.14±0.68 vs. 0.50±0.57；对应WML 32.1±34.8 vs. 5.6±9.1 ml)和更低的GM体积(所有p值<0.05，在多重检验校正后，即针对12个体积参数)。值得注意的是，效应量在lgWML和丘脑体积方面最大(标准化ß值0.25和−0.25)。不那么明显的是，我们还观察到胼胝体显著萎缩。在患者中，所有结构脑参数对均显著相关(图2)。在与CI最强关联的参数中，丘脑体积和WML显示出最强的相关性(r=−0.67，p<0.001)。
基于体素和基于表面的分析
GM的基于体素分析显示，与CP相比，CI中存在广泛GM减少，深部GM最为明显。调整EDSS后结果减弱，但没有根本改变(图3a, b)。皮质厚度的区域分析显示CI组中广泛皮质变薄，调整EDSS后仅略有减弱(图4a, b)。为了找到对CI产生独立效应的参数，我们在纳入基于图像的协变量后重复了基于体素和基于表面的分析。在基于体素的分析中，丘脑萎缩在纳入皮质萎缩后仍显著(图3c)，但在纳入WML体积后几乎消失(图3d)。降低皮质厚度在纳入丘脑体积或WML后主要在枕叶和顶叶皮质失去显著性，而前额叶和前颞叶区域的大部分皮质变薄区域仍保持显著(图4c, d)。为了更好地可视化皮质变薄最明显的区域，我们将统计阈值降低到p<0.05，家庭智能错误校正在体素水平上，显示出八个区域：双侧海马旁回(1和2)，左上额回(3)，喙部中额回(4)，左中颞上回包括横颞回(5)，右中央前回(6)，右中颞回(7)，以及右缘上回(8)。
多发性硬化症认知障碍的决定因素
在这里，我们关注对CI影响最大的体积，即WML和丘脑体积。在CP和CI患者中，这两个体积均强相关(r=−0.560和r=−0.808，分别；p<0.001)。在包含丘脑体积和WML体积主效应的一个二元逻辑回归模型中，响应变量为CI/CP(参考变量CI)，仅WML对CI显示出显著贡献。在另一个模型中包含主效应及其交互作用后，伪-R2值更高(表明模型拟合更好)，WML体积及其与丘脑体积的交互作用均显示出显著效应(表2，上部)。在纳入由EDSS估计的整体残疾后，两个模型仍保持显著(表2，下部)。
讨论
我们旨在通过研究大型MS患者队列来研究与MS相关CI密切相关的脑结构，该队列具有可用的认知测试，包括通过详细NPA确认的51名CI患者，以及高分辨率MRI。这不仅使我们能够识别相关脑结构，还能够估计其效应大小并分析其不同贡献以及它们之间的关系。我们将考虑我们的研究设计和队列，然后讨论结果，重点关注WML和丘脑萎缩，最后承认局限性。
本研究是我们的TUM-MS机构内MS观察性研究的一部分，该研究计划于2007年。数据收集按照定期门诊就诊的标准化协议进行。如果没有治疗医生认为的CI迹象，我们假设CP，治疗医生通常考虑他和患者的印象以及筛查工具MuSIC的结果。为了确保质量，我们进一步应用了MuSIC测试电池用于CP的公认临界分数[18]。尽管在原始出版物中经过分析但未确认[18]，该分数可能仍受MS中CI以外其他因素的影响，如教育水平。因此，该阈值可能引入了对CP组中更高前病态智力能力的偏向。相比之下，所有纳入患者的CI均通过经验丰富的神经心理学家的详细NPA确认。尽管符合德国神经心理学评估指南[25]，我们的标准再次引入了回顾性质量保证，即至少两个领域的记录表现分数低于−1z，与其他研究相比较为宽松[4-11]。然而，在这些研究中，调查了EDSS更高和病程更长的队列(超过10年[4, 6-9, 11]和超过7年[5]，分别)。因此，我们认为我们的CI患者处于MS和CI的早期阶段，且CI比其他研究中的患者更轻。这也可能解释为什么与文献中报告的43-70%的频率相比，我们的队列中CI频率相对较低[35]，在这些文献中，大多数队列的MS阶段比我们的队列更晚。总之，我们能够分析一大群相对轻微但经过彻底确认的CI患者，同时不能完全排除被归类为CP的更大患者群体中的一些患者实际上是CI，这可能会降低统计功效，而不是导致假阳性结果。
与CP患者相比，三个参数的差异尤为突出——所有这些都与文献一致：整体残疾(即EDSS)[12]，WML体积和丘脑萎缩[4-11]。此外，基于体素的分析证实，丘脑萎缩是CI和CP患者之间脑GM内最显著的差异，而CI相关的皮质变薄区域中没有一个显示出这种数量级的效应大小。尽管WML负荷和丘脑萎缩与MS中CI的关联已被进一步证据证明[29, 36-40]，但与剩余结果相比，这些效应的稳健性给我们留下了深刻印象。此外，这两个参数强相关，先前已有报道[27, 41, 42]，尽管不一致[43]。在此背景下，我们认为进一步分析集中于这两个参数是合理的。在共同模型中，仅WML体积独立解释了CI的发生。值得注意的是，WML体积和丘脑萎缩交互项的纳入导致了更好的整体模型拟合，表明WML体积及其与丘脑体积的交互作用均有显著贡献。换句话说，丘脑萎缩似乎不如WML问题大，而两者的共同发生是有害的。在我们看来，WML通过连接纤维的轴突横断驱动丘脑萎缩的想法最能解释我们的结果[27, 42, 44]。WML对丘脑萎缩的影响可能取决于总体积、位置的显著性和破坏力(即给定WML体积中的轴突横断程度)。这三者也很可能增加MS中CI的发生。因此，我们推测，在我们的统计模型中，WML体积的主效应反映了WML负荷的空间范围，而丘脑和WML体积的交互作用反映了WML的破坏性和其位置的显著性。相比之下，我们无法在主要处于MS早期阶段的患者队列中证明丘脑体积的独立主效应。然而，直接的丘脑损伤确实存在于MS相关病理中[45]，并且可能在后期阶段变得突出。
关于大脑皮质，我们观察到与CP患者相比，CI患者存在广泛变薄。尽管程度较低，但通过校正WML体积或整体残疾(即EDSS)，我们可以将皮质区域(主要是颞叶和额叶区域)更具体地与CI相关联。结果非常稳健，但不如丘脑萎缩或WML的数量级。在MS阶段如我们队列的早期阶段，皮质萎缩仅在少数研究中与CI相关[9, 46]，而这一效应似乎在后期阶段变得更加稳健[4, 9, 47, 48]。值得注意的是，最近的一项研究证明，皮质GM体积减少是5年认知下降的唯一显著MRI预测因子，在一个比我们队列更晚阶段的队列中(基线时平均症状持续时间为15年)[29]。因此，我们推测皮质变薄对MS中CI的影响在早期阶段较小，并在后期阶段越来越发挥作用。
我们还发现，与CP相比，CI MS患者存在胼胝体萎缩。由于体积测量是从填充(修复)WML后的标准化T1w图像进行的，因此这种效应不能完全通过胼胝体内WML导致的体积损失来解释。胼胝体萎缩以前一直被描述，但在较小的队列中，并且再次在MS的后期阶段[14, 15, 17]。由于其与整体WM体积的最强相关性，我们认为胼胝体体积是WM病理的一个有信息量的标志物，鉴于该WM结构内密集排列的长距离WM纤维，这是合理的。与此观点一致，几项使用扩散张量成像技术的研究已经证明了MS相关胼胝体组织结构变化[16, 49-52]。
我们承认本研究的局限性。我们的队列中没有教育水平信息，因此无法考虑。用于详细NPA的测试在MS中不常用，这降低了我们队列与其他队列的可比性。我们只能将临床数据与基于常规结构MRI的测量相关联，因此我们仅限于通过脑结构体积测量和T2加权高信号WML来量化MS病理，这当然不能涵盖MS病理的全部范围。使用更先进技术的研究确实发现了与其他基于MRI参数的关联，例如通过双反转恢复序列检测到的皮质病变[53, 54]，或通过扩散张量成像检测到的WM完整性损伤[36, 50, 55]。此外，我们的区域分析只能检测跨受试者空间重叠的效应；它不考虑网络信息[56]。因此，不同脑区域的损伤(在受试者之间但阻碍同一网络功能)未被我们的分析涵盖。
总之，我们发现区域性皮质变薄、胼胝体萎缩、WML体积和丘脑萎缩与CI存在稳健关联。似乎在早期MS中，脑WML是CI的主要驱动因素，而丘脑萎缩的共同发生加剧了WML的影响。然而，我们的数据也表明，在MS的早期阶段，相对轻微的CI已经与不同脑隔室中的组织损伤相关，这强调了将CI视为与身体症状同样严重的重要性。我们相信，对于MS中CI的特定疗法，更深入的理解是关键。需要对大型队列进行研究，这些队列经过良好表征(即CI的标准化诊断和量化)，使用多模态成像技术检查，理想情况下进行纵向研究，这将是必要的，可能仅在多中心试验中可行。
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