论文题目：

Task-Related Reorganization of Cognitive Network in Parkinson's Disease Using Electrophysiology

中文翻译：使用电生理学对帕金森病认知网络进行任务相关重组

期刊：Movement Disorders  影响因子：8.6分

发表时间：2023年8月

发表网址： https://doi.org/10.1002/mds.29571

背景

认知能力下降是帕金森病（PD）最常见的非运动症状之一。它主要包括执行功能的缺陷。然而，通过电生理学评估其潜在的神经机制尚不清楚。因此，我们旨在使用源定位和图论方法揭示PD患者在执行认知任务期间特定神经网络的变化。我们假设，与对照组相比，PD患者在执行认知任务期间会表现出特定频段内功能连接的改变和神经网络的重组。

实验目标

使用脑电图（EGI）技术及GO / NOGO实验任务用于检查与注意力和响应控制相关的ERP，来揭示PD患者执行认知任务期间的特定神经网络改变。

实验方法

该研究包括90名实验被试，30名HC和60名PD患者。30名PD患者和16名对照组在执行GO / NOGO任务时接受了脑电图记录。脑电图记录是在视觉GO / NOGO（VGNG）任务期间进行的，同时戴着64导电极脑电图帽（GEODESIC-GES 400，Magstim EGI）。电极的位置是按照国际标准10-10设置。所有通道的采样率为250 Hz。

对已知在GO / NOGO任务中起关键作用的感兴趣脑区域的源定位进行评估该认知网络中的功率密度和功能连接性。使用图论方法评估连通性矩阵，该方法包括聚类系数、度数和全局效率的度量。进行混合模型分析，校正年龄和左旋多巴等效日剂量，以检查PD患者和对照组之间的神经变化。

脑电图处理

EEG数据使用EEGLAB进行处理。EEG信号使用范围为0.5至40 Hz的有限脉冲响应（FIR）滤波器进行通带滤波。该滤波器消除了低频和高频伪影。在此之后，将数据参考所有头皮电极的平均值，并使用独立成分分析来剔除由眼球运动和肌肉活动引起的伪影。随后，将EEG信号分段成1.25秒的时间段，事件前基线为250毫秒，事件发生后间隔为1秒。剔除振幅超过相应电极平均值三个标准差的分段。计算GO和NOGO线索的平均ERP（下图）。并基于这些平均ERP生成时频图。最后，使用FT工具箱对GO和NOGO ERP进行源定位。

在Fz电极上记录的平均事件相关电位

实验结果

PD患者在GO/NOGO任务中表现较差（P < 0.001）。与对照组相比，PD患者的δ和θ波段的功率密度较高，但PD患者的α和β波段的功率密度较低（相互作用组×波段：P < 0.001），表明网络内普遍缓慢。患者在网络中的连接（P < 0.034）多于对照组，这些连接用于图论分析。图论测量的组间差异仅在聚类系数中发现，与对照组相比，PD的聚类系数更高（×带的交互作用组：P < 0.001）。

帕金森病 （PD） 患者和健康对照组在 （A） δ 波段、（B） θ 波段、（C） α 波段和 （D） β 波段的平均 GO 线索周期的功率密度差异。

PD患者和健康对照组在（A）δ波段、（B）θ波段、（C）α波段和（D）β波段中NOGO线索平均周期的功率密度差异

帕金森病（PD）患者（红色）和健康对照组（蓝色）在（A）GO线索的平均时期和（B）每个波段的NOGO线索平均时期期间超过16.0阈值的07个Brodmann区域之间的联系

更多数据详情，请参考原文献

结论

PD的认知缺陷通过大脑网络水平的改变来强调，包括更高的δ和θ活性，较低的α和β活动。这些发现可能对未来的适应性深部脑刺激具有重要意义。

参考文献：

Bar-On, M., Baharav, S., Katzir, Z., Mirelman, A., Sosnik, R. and Maidan, I. (2023), Task-Related Reorganization of Cognitive Network in Parkinson's Disease Using Electrophysiology. Mov Disord. https://doi.org/10.1002/mds.29571

以上内容整理参考以上文献，更多内容请参考原文献，本内容仅供参考，如有疑问及侵权，请后台联系我们！