Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Sự hội tụ của các trung tâm chức năng não bất thường ở bệnh nhân chấn thương sọ não nặng cấp tính hồi phục nhanh
Tóm tắt
Chúng tôi nhằm mục tiêu xác định các trung tâm chức năng não bất thường ở bệnh nhân chấn thương sọ não nặng cấp tính (sTBI) và điều tra xem chúng có thể giúp thông tin dự đoán tiên lượng hay không. Hai mươi tám bệnh nhân sTBI và các đối chứng khỏe mạnh đã tiến hành quét hình ảnh. Thước đo lý thuyết đồ thị về trung tâm độ (DC) đã được áp dụng để xác định các trung tâm chức năng não bất thường và kết hợp với phân tích dựa trên các vùng quan tâm để điều tra sự tương tác và tác động của chúng đến toàn bộ não. Chúng tôi đã chia bệnh nhân sTBI thành hai nhóm phụ theo quá trình hồi phục của họ nhằm khám phá xem sự biên độ phần trăm của dao động tần số thấp (fALFF) có vai trò gì trong các vùng kết nối chức năng khác nhau để giúp thông tin về tiên lượng dài hạn của bệnh nhân. Chúng tôi xác định phần vỏ não trước (PFC), quy hồi trước và quy hồi sau (Pre-/Post-CG), vỏ não gyrus cingulate (CgG), vỏ não sinh dục sau (PMC), và thân não có thể là các trung tâm chính có DC tăng rõ rệt ở bệnh nhân sTBI cấp tính. Cường độ tương tác của các trung tâm ghép đôi có thể được tăng cường (CG-PFC, CgG-PFC, CG-thân não, CgG-thân não, PMC-thân não, và PFC-thân não) và giảm (CG-CgG, CG-PMC, CgG-PMC, và PMC-PFC), so với các đối chứng khỏe mạnh. Chúng tôi cũng phát hiện kết nối chức năng bất thường ở 5 trung tâm đến toàn bộ não. Các hoạt động não tự phát trong các vùng kết nối chức năng khác nhau [ví dụ: fALFF và giá trị fALFF trung bình] có thể dự đoán kết quả sau 6 tháng ở bệnh nhân sTBI. Chúng tôi đã chứng minh một cơ chế bù đắp rằng một phần các vùng não sẽ hợp lưu vào các trung tâm chức năng bất thường ở bệnh nhân sTBI cấp tính, điều này cung cấp một cách tiếp cận tiềm năng để dự đoán khách quan hơn về kết quả dài hạn của bệnh nhân.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Yang C, Ma Y, Xie L et al (2022) Intracranial pressure monitoring in the intensive care unit for patients with severe traumatic brain injury: analysis of the CENTER-TBI China Registry. Neurocrit Care 37(1):160–171
Stocchetti NC, Carbonara M, Citerio G et al (2017) Severe traumatic brain injury: targeted management in the intensive care unit. Lancet Neurol 16:452–464
Kondziella D, Fisher PM, Larsen VA et al (2017) Functional MRI for assessment of the default mode network in acute brain injury. Neurocrit Care 27:401–406
Damoiseaux JS, Rombouts SA, Barkhof F et al (2006) Consistent resting-state networks across healthy subjects. Proc Natl Acad Sci USA 103:13848–13853
Cheibel RS, Newsome MR, Steinberg JL et al (2007) Altered brain activation during cognitive control in patients with moderate to severe traumatic brain injury. Neurorehabil Neural Repair 21:36–45
Mallas EJ, De Simoni S, Scott G et al (2021) Abnormal dorsal attention network activation in memory impairment after traumatic brain injury. Brain 144:114–127
Bonnelle V, Ham TE, Leech R et al (2012) Salience network integrity predicts default mode network function after traumatic brain injury. Proc Natl Acad Sci USA 109:4690–4695
Medaglia JD (2017) Functional neuroimaging in traumatic brain injury: from nodes to networks. Front Neurol 8:407
Claassen J, Doyle K, Matory A et al (2019) Detection of Brain activation in unresponsive patients with acute brain injury. N Engl J Med 380:2497–2505
Glasser MF, Smith SM, Marcus DS et al (2016) The human connectome project’s neuroimaging approach. Nat Neurosci 19:1175–1187
Caeyenberghs K, Verhelst H, Clemente A et al (2017) Mapping the functional connectome in traumatic brain injury: What can graph metrics tell us? Neuroimage 160:113–123
Qin P, Wu X, Wu C et al (2021) Higher-order sensorimotor circuit of the brain’s global network supports human consciousness. Neuroimage 231:117850
Zou QH, Zhu CZ, Yang Y et al (2008) An improved approach to detection of amplitude of low-frequency fluctuation (ALFF) for resting-state fMRI: fractional ALFF. J Neurosci Methods 172:137–141
Guo H, Liu R, Sun Z et al (2019) Evaluation of prognosis in patients with severe traumatic brain injury using resting-state functional magnetic resonance imaging. World Neurosurg 121:e630–e639
Zhang J, Zhang E, Yuan C et al (2022) Abnormal default mode network could be a potential prognostic marker in patients with disorders of consciousness. Clin Neurol Neurosurg 218:107294
Carney N, Totten AM, O’Reilly C et al (2017) Guidelines for the management of severe traumatic brain injury Fourth Edition. Neurosurgery 80:6–15
Satterthwaite TD, Elliott MA, Gerraty RT et al (2013) An improved framework for confound regression and filtering for control of motion artifact in the preprocessing of resting-state functional connectivity data. Neuroimage 64:240–256
Palacios EM, Sala-Llonch R, Junque C et al (2013) Resting-state functional magnetic resonance imaging activity and connectivity and cognitive outcome in traumatic brain injury. JAMA Neurol 70:845–851
Warthen KG, Boyse-Peacor A, Jones KG et al (2020) Sex differences in the human reward system: convergent behavioral, autonomic and neural evidence. Soc Cogn Affect Neurosci 15(7):789–801
Zuo XN, Ehmke R, Mennes M et al (2012) Network centrality in the human functional connectome. Cereb Cortex 22:1862–1875
Liu X, Zheng J, Liu B et al (2018) Altered connection properties of important network hubs may be neural risk factors for individuals with primary insomnia. Sci Rep 8:5891
van den Heuvel MP, Sporns O (2013) Network hubs in the human brain. Trends Cogn Sci 17:683–696
Caeyenberghs K, Leemans A, De Decker C et al (2012) Brain connectivity and postural control in young traumatic brain injury patients: A diffusion MRI based network analysis. Neuroimage Clin 1:106–115
Jin H, Fishman ZH, Ye M et al (2021) Top-down control of sweet and bitter taste in the mammalian brain. Cell 184(257–271):e216
Beissner F, Schumann A, Brunn F et al (2014) Advances in functional magnetic resonance imaging of the human brainstem. Neuroimage 86:91–98
Leon-Carrion J, Leon-Dominguez U, Pollonini L et al (2012) Synchronization between the anterior and posterior cortex determines consciousness level in patients with traumatic brain injury (TBI). Brain Res 1476:22–30
Zhang H, Dai R, Qin P et al (2017) Posterior cingulate cross-hemispheric functional connectivity predicts the level of consciousness in traumatic brain injury. Sci Rep 7:387
Sharp DJ, Scott G, Leech R (2014) Network dysfunction after traumatic brain injury. Nat Rev Neurol 10:156–166
Venkatesan UM, Dennis NA, Hillary FG (2015) Chronology and chronicity of altered resting-state functional connectivity after traumatic brain injury. J Neurotrauma 32:252–264
Snider SB, Bodien YG, Frau-Pascual A et al (2020) Ascending arousal network connectivity during recovery from traumatic coma. Neuroimage Clin 28:102503