小脑静态与动态功能连接组学在阻塞性睡眠呼吸暂停诊断中的价值研究

【作者】 李利锋； 彭德昌；

【机构】 南昌大学附属第一医院； 长沙市中心医院；

【摘要】 研究目的:阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)可导致小脑缺血缺氧及血流减少,进而引发神经功能异常。鉴于早期识别OSA的生物标志物具有重要临床意义,本研究拟通过探究以小脑为种子点的全脑功能连接(FC)模式,揭示OSA特异性FC改变。方法:纳入60例OSA及60名健康对照。基于小脑模板提取27个感兴趣区,采用全时间序列相关及滑动窗法分析OSA患者小脑-全脑静态(sFC)和动态功能连接(dFC)变化。dFC通过滑动窗口种子体素相关量化,以跨窗口FC标准差作为测量指标;sFC则用跨窗口平均连接表示。结合sFC和dFC特征,应用多种机器学习算法区分OSA与健康对照,并预测OSA患者睡眠、情绪及认知状况。结果:OSA患者双侧颞上回、右颞中回dFC增高,右额中回dFC降低;小脑6L、右扣带回、右额中回、双侧顶下小叶、右缘上回、右岛叶及右颞上回sFC增强。sFC与dFC组合较单独特征具有更高分类效能,支持向量机(SVM)表现最优。两者结合区分OSA与健康对照的平均准确率为79%,灵敏度92%,特异性67%,AUC为89%。此外,这些特征可预测OSA患者睡眠、情绪及认知严重程度。结论:dFC和sFC异常反映了OSA患者大脑网络重构。静态与动态连接组学的结合能有效鉴别OSA,SVM模型效果最佳。这些独特FC模式可作为潜在神经影像生物标记,为阐明OSA相关认知、睡眠及情绪障碍的病理机制提供新视角。更多还原