este dificil să distingem rapid depresia și anxietatea și severitatea lor în ambulatoriu, în special în cazul simptomelor complicate de somatizare. Pacienții severi cu MDA pot avea deficiențe severe, abilități de lucru scăzute și risc crescut de incidență a bolilor comorbide și pot necesita un tratament medical crescut . Severitatea depresiei este adesea determinată de scale psihologice , cum ar fi scala de evaluare a depresiei Hamilton (HAMD), chestionarul de sănătate a pacientului cu 9 articole (PHQ-9) și scala de anxietate Hamilton (Hama) . Cu toate acestea, cercetările au arătat că o astfel de scară este eficientă doar pentru bolile de scurtă durată și nu poate reflecta depresia ca o boală cronică . Identificarea rapidă și precisă a severității depresiei ca boală cronică este esențială pentru urmărirea unui tratament precis. Cercetările noastre s-au axat pe diferențele mecanismului funcției cerebrale dintre modelele TCM la pacienții cu MDA și au oferit suport teoretic pentru tratamentul sindromului TCM.imagistica prin rezonanță magnetică funcțională în stare de repaus (rs-fMRI) este o modalitate neinvazivă de a observa funcția creierului și este astfel utilizată pe scară largă de cercetătorii tulburărilor cerebrale și de dispoziție, inclusiv depresia . Studiul funcției creierului pacientului cu MDD a arătat că există regiuni, conexiuni și diferențe de rețea față de cele fără MDD. Regiunile creierului care sunt legate de depresie sunt localizate în girusul cingulat , cortexul prefrontal, cuneus , insula și gyrus lingualis , precum și rețeaua în mod implicit (DMN) în rețelele de repaus cerebral . Amigdala și hipocampul au fost, de asemenea, zone de interes. Aceste regiuni și rețele sunt legate de cunoaștere, memorie și emoție și au confirmat mecanismul funcției cerebrale a pacienților depresivi . Comparativ cu MDD , au existat , de asemenea, mai multe regiuni anormale funcționale la pacienții cu MDA, cum ar fi cingulatul anterior ventral și amigdala, girusul temporal Mijlociu și cuneus și chiar conexiunea funcțională anormală în DMN . Deși multe regiuni funcționale anormale ale creierului au fost găsite atât în MDD, cât și în MDA, acestea au fost relativ concentrate și în mare parte legate de funcția emoțională și cognitivă.

prin urmare, ipoteza noastră este că există chiar diferențe funcționale ale creierului între modelele de deficiență și exces ale pacienților cu MDA în aceste regiuni ale creierului, iar aceste diferențe au ca rezultat simptome somatice diferite și modele TCM. Așadar, intenționăm să folosim rs-fMRI pentru a cerceta diferențele funcției cerebrale dintre pacienții cu deficiență și excesul de MDA pentru a descrie mecanismele funcției cerebrale ale acestor două modele TCM și pentru a furniza materiale clinice pentru a sprijini diferențierea sindromului TCM de urmărire și tratamentul MDA.

2. Materiale și metode

2.1. Subiecți

pacienții cu MDA au fost examinați de la clinicile Spitalului de prietenie din Beijing și Spitalul Beijing Anding. Controalele normale au fost recrutate din comunitatea locală prin reclame. Am analizat 42 de pacienți care au îndeplinit cele două modele TCM de la 63 de pacienți cu MDA care nu au fost tratați în primul episod (21 de pacienți cu deficiență și 21 de pacienți în exces, definiți în conformitate cu modelele sindromului TCM) și am recrutat 19 controale normale potrivite (NC). Toate activitățile implicate de pacienți au fost aprobate în prealabil de Comitetul de etică a cercetării medicale din Spitalul Prieteniei din Beijing, Universitatea Medicală de Capital. Consimțământul scris informat a fost obținut de la fiecare participant.

pentru toți participanții, criteriile de includere au fost următoarele: (1) între vârsta de 18 și 65 de ani; (2) dreptaci; și (3) au un scor Mini-Mental State Examination (MMSE)>24 . Participanții au fost excluși dacă au avut (1) boală neurologică primară, inclusiv demență sau accident vascular cerebral; (2) orice modificare a materiei albe cerebrale în imaginile de rezonanță magnetică ponderate în T2, inclusiv infarct sau alte leziuni vasculare și atrofie a materiei cenușii; (3) Istoricul oricăror alte boli psihiatrice majore, cum ar fi tulburarea bipolară, schizofrenia, tulburarea de personalitate, dizabilitatea intelectuală și claustrofobia; (4) prezența unei boli medicale care ar putea afecta funcțiile cognitive, cum ar fi diabetul; (5) abuzul sau dependența de alcool/droguri; și (6) corpuri străine metalice, cum ar fi stimulatoarele cardiace, protezele metalice sau umpluturile de amalgam. Pe lângă respectarea criteriilor generale menționate mai sus, subiecții MDA au fost supuși următoarelor criterii suplimentare de includere: (1) diagnostice prin interviuri clinice structurate de doi psihiatri seniori bine pregătiți, în conformitate cu criteriile DSM-IV pentru tulburarea depresivă cu suferință anxioasă; (2) scorurile HAMD 24-item 18, (3) scorul Hamilton Anxiety Scale (HAMA), 14, (4) sunt conforme cu criteriile de diagnostic ale deficienței și excesului standardului de diferențiere a sindromului TCM și (5) fără medicamente timp de cel puțin 2 săptămâni. Criteriile suplimentare pentru controalele normale au fost următoarele: (1) scorul HAMD <8 și (2) scorul HAMA <7.

2.2. Achiziționarea de date RMN

imaginile au fost achiziționate cu un scaner RMN 3.0 Tesla Ge (SIGNA EXCITE) de la Departamentul de radiologie al Spitalului de prietenie din Beijing. Subiecților li s-a spus să țină ochii închiși și mintea relaxată în timpul scanării și să nu adoarmă.

scanările funcționale ale întregului creier au fost colectate în 34 de felii axiale folosind o matrice ecoplanară = 64 x64, câmp vizual = 220 X220 mm2, grosime felie = 4 mm și decalaj felie = 0,5 mm. fiecare rulare funcțională conținea 240 de volume.

2.3. Preprocesarea datelor imagistice

dacă nu se specifică altfel, toate preprocesările au fost efectuate utilizând Asistentul de procesare a datelor pentru fMRI în stare de repaus , care se bazează pe programul de mapare parametrică Statistică (SPM12) și setul de instrumente de analiză a datelor fMRI în stare de repaus . Înainte de preprocesare, primele 5 volume au fost aruncate pentru a permite stabilizarea semnalului. Volumele rămase obținute de la fiecare subiect au fost corectate pentru diferențele în timpii de achiziție a feliilor. Imaginile rezultate au fost apoi realiniate pentru a corecta mișcările mici care au avut loc între scanări. Hărțile rezultate au fost apoi înregistrate în spațiul Atlas al Institutului neurologic din Montreal cu un șablon EPI, reeșantionând la voxeli izotropi de 3 mm. Pentru netezirea spațială a fost utilizat un nucleu Gaussian cu jumătate de lățime maximă de 6 mm. Apoi, mai multe surse de variație falsă sau nespecifică Regional au fost eliminate din date prin regresia variabilelor de neplăcere, inclusiv (1) 24 de parametri (inclusiv 6 parametri de mișcare a capului, 6 parametri de mișcare a capului cu un punct de timp înainte și cele 12 elemente pătrate corespunzătoare) obținute prin corecția rigidă a mișcării capului corpului, (2) semnalul mediu pe întregul creier (semnal global), (3) semnalul mediu pe ventriculii laterali, (4) semnalul mediu pe o regiune centrată în materia albă cerebrală profundă și (5) tendințe liniare și pătratice . Filtrare temporală (0,01-0.1 Hz) din seria de timp a fost apoi efectuată. Deplasarea medie bazată pe volum (FD), comparând variațiile poziției capului între volumele curente și cele anterioare, a fost utilizată pentru a cuantifica mișcarea capului pe volume pentru fiecare participant .

2.3.1. Centralitatea gradului

hărțile centralității gradului Individual (DC) au fost generate într-un mod voxel în cadrul unei măști de studiu, care este o mască de materie cenușie predefinită, inclusiv țesut cu probabilități de materie cenușie mai mari de 20% așa cum s-a descris anterior . În primul rând, rulările funcționale preprocesate au fost supuse analizei corelației întregului creier pe bază de voxel. Cursul de timp al fiecărui voxel de la fiecare participant care se afla în masca de materie cenușie a fost corelat cu cursul de timp al oricărui alt voxel, ceea ce a dus la o matrice de corelație. O matrice de adiacență nedirecționată a fost apoi obținută prin pragarea fiecărei corelații la r > 0,25 . Apoi, DC a fost calculat ca numărul de corelații semnificative (binarizat) sau ca suma ponderilor conexiunilor semnificative (ponderate) pentru fiecare voxel. În cele din urmă, DC-ul voxel la nivel individual a fost transformat într-o hartă a scorului z prin scăderea DC-ului mediu pe întregul creier și împărțirea la deviația standard a DC-ului întregului creier .

2.3.2. Conectivitate funcțională bazată pe semințe

după identificarea regiunii(Regiunilor) a cărei DC a prezentat diferențe semnificative între grupuri, am utilizat o analiză a conectivității funcționale bazate pe semințe (FC) pentru a identifica conectivitatea funcțională specifică care contribuie la diferențele între grupuri. Mai exact, seriile de timp medii ale fiecărei regiuni de semințe au fost dobândite prin medierea seriilor de timp ale tuturor voxelilor din acea regiune. Și apoi au fost calculați coeficienții de corelație între cursul mediu de timp al regiunii semințelor cu toți ceilalți voxeli din creier. În cele din urmă, coeficienții de corelație au fost convertiți în valori z folosind transformarea lui Fisher de la R la z pentru a-și îmbunătăți normalitatea.

2.4. Statistici

analiza Anova unidirecțională a fost efectuată pentru a testa dacă au existat diferențe în DC sau FC în timp ce se lua mișcarea capului măsurată prin FD medie ca fără interese ale covariatelor.

metoda standard de eroare a fost utilizată pentru analiza datelor și s-au obținut diferențe semnificative de grup cu o valoare corectată Fwe în cluster de 0,05 pentru comparații multiple (prag individual voxel,). Dacă efectul principal a fost semnificativ statistic, s-au efectuat analize simple ale efectului pentru dimensiunea medie a efectului extrasă din clustere cu efecte semnificative folosind SPSS v19.0.

3. Rezultate

3.1. Date demografice și clinice

nu au existat diferențe semnificative în ceea ce privește vârsta, denderul, anii de învățământ și mișcarea capului măsurate prin FD medie și numărul de spălări ale punctelor de timp proaste. Cu toate acestea, observăm diferențe semnificative în scorul HAMD, scorul HAMA și factorul somatic HAMD între grupurile de deficiență și exces (Tabelul 2).

NC (n = 19) Deficiency (n = 21) Excess (n = 21) value Age 46.79 ± 13.97 39.62 ± 12.39 46.38 ± 13.28 0.151 Gender (M/F) 4/15 6/15 4/17 0.585 Education (years) 12.52 ± 3.45 11.90 ± 2.93 11.28 ± 2.77 0.444 HAMD score — 29.24 ± 6.65 24.76 ± 6.54 0.034 HAMA score — 26.48 ± 5.24 19.81 ± 5.20 0.000 HAMD somatic factor — 9.14 ± 1.49 5.33 ± 1.31 0.000 Head motion: mean FD 0.15 ± 0.04 0.13 ± 0.07 0.14 ± 0.04 0.276

HAMD, Hamilton Depression Rating Scale; Hama, scala de evaluare a anxietății Hamilton; NC, controale normale.

Tabelul 2

caracteristicile demografice și clinice ale participanților.

3.2. Gradul de centralitate

în grupul NC, distribuția spațială a DC ponderată a fost foarte localizată în precuneul cingulat posterior/ventral, lobul occipital, cortexul cingulat Mijlociu (MCC), cortexul cingulat anterior/cortex prefrontal medial, cortexul prefrontal lateral, regiunile parietale inferioare, insula (Figura 1(a)). Atât în grupurile de deficiență, cât și în cele în exces, distribuția spațială a DC ponderat a fost localizată și în regiunile menționate mai sus, dar clusterele au fost mai mici (Figurile 1(b) și 1(c)). Comparativ cu grupul NC, s-au constatat scăderi semnificative ale DC ponderate în precuneusul drept atât în grupul cu deficit, cât și în grupul în exces (Figurile 1(d) și 1(e), Tabelul 3).

(a)

(B)

(c)

(d)

(a)
(B)
(c)
(d)
(E)

figura 1

centralitatea gradului(dc) în fiecare grup și diferențele dintre grupuri. (a) DC în grupul NC, (b) DC în grupul cu deficiențe, (c) DC în grupul în exces, (d) rezultatele ANOVA și (e) comparații Post-hoc. Culorile întunecate și luminoase indică valoarea. Cu cât culoarea este mai profundă, cu atât valoarea este mai mică.

locația clusterului NC deficiență exces valoare nc vs. deficiență nc vs. exces deficiență vs. Excess Right precuneus 1.11 ± 0.51 0.18 ± 0.52 0.24 ± 0.51 <0.00 < 0.001 0.712

DC, degree centrality; NC, normal controls.

Table 3

DC differences in the three groups.

3.3. Conectivitate funcțională bazată pe semințe

am folosit precuneul potrivit care a arătat semnificația dintre diferențele de grup ca regiuni de semințe pentru cartografierea rețelei de conectivitate funcțională. În general, precuneusul Drept a arătat o conectivitate pozitivă semnificativă cu regiunile dintr-o rețea în mod implicit (DMN), cum ar fi cortexul cingulat posterior și cortexul prefrontal medial, și a arătat o conectivitate negativă semnificativă cu regiunile dintr-o rețea de control executiv (ECN), cum ar fi cortexul prefrontal bilateral și cortexul parietal, și regiunile dintr-o rețea proeminentă (SAN), cum ar fi insula anterioară bilaterală și cortexul cingulat, în fiecare grup (figurile 2(a)-2(c)). ANOVA a găsit diferențe semnificative în conectivitatea dintre precuneusul drept și cuneusul bilateral, precum și girusul lingual drept (Figura 2(d)). Comparațiile Post-hoc au arătat că conectivitatea a fost scăzută în grupul de deficiență comparativ cu grupul NC și grupul în exces, dar nu au existat diferențe între grupul de deficiență și grupul NC (Figura 2(e) și Tabelul 4).

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

(a)
(b)
(c)
(d)
(e)

Figure 2

Functional connectivity (FC) of the right precuneus in each group and diferențe între grupuri. (a) DC în grupul NC, (b) DC în grupul cu deficiențe, (c) DC în grupul în exces, (d) rezultatele ANOVA și (e) comparații post-hoc. Culorile calde și reci din (a–C) indică regiunile creierului cu FC semnificativ crescute și scăzute. Culorile întunecate și deschise din (d) indică valoarea P; cu cât culoarea este mai profundă, cu atât valoarea este mai mică.

Cluster location NC Deficiency Excess value NC vs. Deficiency NC vs. Excess Deficiency vs. Excess Bilateral cuneus 0.54 ± 0.36 0.16 ± 0.26 0.50 ± 0.27 <0.001 0.647 <0.001 Right lingual gyrus 0.38 ± 0.32 0.01 ± 0.19 0.29 ± 0.27 <0.001 0.272 <0.001

FC, functional connectivity; NC, normal controls.

Table 4

FC differences in three groups.

4. Discussion

TCM has a history of more than 2,000 years. Este un sistem teoretic medical care a fost format și dezvoltat treptat prin practica medicală pe termen lung sub îndrumarea materialismului simplu și a gândirii dialectice. Deficitul și excesul sunt cele mai importante două tipuri de TCM cu simptome remarcabile la pacienții cu MDD și , de obicei, trebuie studiate ca modele tipice de sindrom ale MDD, așa că le alegem pentru observare.conform analizei scalei, am constatat că scorurile HAMD, scorurile HAMA și factorul somatic HAMD al grupului de deficiență au fost mult mai mari decât cele ale grupului în exces. Acest rezultat a fost raportat de cercetările anterioare . Ei sugerează că pacienții cu deficiență au avut un curs de boală mai lung și o anxietate somatică mai gravă. Prin urmare, aceste două modele diferite de sindrom TCM pot reflecta severitatea MDA într-o anumită măsură.

am folosit DC ponderat pentru a analiza datele rs-fMRI, care au demonstrat că toate distribuțiile spațiale ale DC ponderate ale celor trei grupuri au fost foarte localizate în DMN și rețeaua de atenție dorsală (DAN). Aceste rețele ale creierului joacă un rol central în cercetarea stării de repaus . Apoi, când am folosit precuneusul drept ca sămânță pentru a calcula conectivitatea funcțională, a arătat o conectivitate semnificativ pozitivă cu regiunile din DMN și conectivitate negativă cu regiunile din ECN și SAN în general. Aceste distribuții sunt similare cu cele raportate de studiile anterioare . Se poate indica faptul că funcția conștiinței de sine , gândirea spontană și procesele legate de sine au fost deteriorate la pacienții cu MDA.în același timp, am constatat că precuneus a fost o regiune foarte importantă pentru pacienții cu MDA. Comparativ cu participanții la NC, atât pacienții cu deficiență, cât și cei în exces au scăzut funcția creierului în precuneusul drept. Studiile anterioare au arătat, de asemenea, că pacienții depresivi au o funcție anormală a creierului în precuneus . Această regiune este foarte importantă pentru procesele de auto-reflecție și joacă un rol potențial în imagistica mentală și regăsirea memoriei episodice/autobiografice . Precuneus ajută, de asemenea, alte regiuni ale creierului în îndeplinirea funcțiilor, cum ar fi procesarea informațiilor, în special în ceea ce privește reglarea emoțiilor . Mai mult, precuneus este un centru major al organizării creierului și un nod central al DMN . Este implicat într-o varietate de stări de procesare a informațiilor . Au existat rapoarte suplimentare că precuneusul pacienților depresivi a făcut separarea conectivității funcționale a rețelei creierului și că rețelele disociate la scară largă ar fi putut contribui la expresia clinică a depresiei . Deși am constatat că atât pacienții cu deficit, cât și cei în exces au o funcție scăzută în precuneusul drept în comparație cu grupul NC, nu au existat diferențe semnificative între cele două grupuri de sindrom TCM. Aceasta indică faptul că disfuncția precuneusului drept poate fi manifestarea anomaliilor funcției cerebrale la pacienții cu MDA.

din studiul nostru, comparativ cu NC și grupurile în exces, grupul de deficiență a arătat conectivitate negativă cu cuneusul bilateral, precum și cu girusul lingual drept. Există, de asemenea, funcții anormale ale acestor două regiuni ale creierului care se găsesc la pacienții cu tulburări de panică . În timp ce cuneusul are funcția de a integra informațiile somato-senzoriale cu alți stimuli senzoriali și procese cognitive, cum ar fi atenția, învățarea și memoria , girusul lingual este o regiune a creierului responsabilă de susținerea memoriei vizuale . Mai mult, precuneus a fost activat și în multe sarcini de versiune . Cercetările au arătat, de asemenea, că depresia și anxietatea sunt corelate în primul rând cu deficitele funcționale din rețeaua precuneus .cu toate acestea, observăm, de asemenea, că avem nevoie de probe mai mari și chiar de observații multiple ale modului creierului pentru a confirma dacă cele două modele de sindrom TCM au regiuni cerebrale mai semnificative și diferențe funcționale de rețea în precuneus sau alte regiuni ale creierului în cercetările viitoare.

5. Concluzii

pe scurt, există diferențe în funcția creierului între cele două modele diferite de sindrom TCM ale pacienților cu MDA. Pe baza cercetărilor noastre, s-a constatat că disfuncția precuneus poate avea o relație cu MDA și diferențele de conectivitate funcțională a creierului și am putut afla că pacienții cu deficiență au simptome fizice și emoționale mai severe la pacienții cu MDA. În același timp, am realizat că o dimensiune mai mare a eșantionului și mai multe observații ale modului creierului au fost necesare în cercetările ulterioare.

abreviere

MDD:	tulburare depresivă majoră
MDA:	depresie majoră cu anxietate
TCM:	Traditional Chinese Medicine
rs-fMRI:	Resting-state functional magnetic resonance imaging
DC:	Degree Centrality
FC:	Functional connectivity
HAMD:	Hamilton Depression Rating Scale
HAMA:	Hamilton Anxiety Scale
DMN:	Default-mode network
ECN:	Executive control network
SAN:	Salience network.

disponibilitatea datelor

toate datele generate sau analizate în timpul acestui studiu sunt incluse în articol.

conflicte de interese

autorii declară că nu există conflicte de interese în ceea ce privește publicarea acestui articol.

contribuțiile autorilor

Yi Du, Han Yu și Hongxiao Jia au contribuit prin examinarea pacienților și scrierea manuscrisului. Jingjie Zhao, Yongzhi Wang și Joyce Su au contribuit la redactarea și revizuirea manuscrisului. Lili a contribuit la conceperea și proiectarea studiului. Ligang Deng a contribuit la achiziționarea FMRI. Yuan Zhou a contribuit la proiectarea parametrilor FMRI și a datelor de analiză. Toți autorii au citit și aprobat manuscrisul final.

mulțumiri

Acest studiu a fost susținut de granturi de la Fundația Națională de științe Naturale din China (grant nr. 81673737), Fundația de științe Naturale din Beijing (grant nr. 7172063), Administrația de la Beijing de Medicină Tradițională Chineză (grant nr. JJ2018-51), administrația municipală din Beijing a spitalelor incubarea programului (codul grant: PZ2017024) și programul de formare a sistemului de sănătate de la Beijing pentru talente tehnice de nivel înalt (grant nr. 2014-3-001).