2023年07月15日发布 | 1276阅读

【中国声音】张建国教授团队揭示运动障碍病患者睡眠期基底节电生理变化

尹子霄

首都医科大学附属北京天坛医院

张建国

首都医科大学附属北京天坛医院

朱冠宇

首都医科大学附属北京天坛医院

达人收藏

睡眠障碍在运动障碍病中的高发,提示基底神经节结构的功能异常可能与睡眠障碍的发生相关。北京天坛医院张建国团队最近的研究突破了运动障碍病患者睡眠问题的新认识,他们与德国柏林夏洛特医学院研究团队合作,揭示了运动障碍病患者苍白球内侧部(Globus Pallidus internal, GPi)和苍白球外侧部(Globus Pallidus external segment, GPe)在睡眠过程中的神经电生理振荡模式,并探索了利用苍白球电活动来区分不同睡眠阶段的可能性,为睡眠感知自适应脑深部电刺激(sleep-aware adaptive DBS)的发展提供了重要的理论基础。相关成果发表于最近的NEUROBIOLOGY OF DISEASE(IF:6.1,Q1)上。



研究方法


该研究团队从39名运动障碍病患者(20例肌张力障碍,8例亨廷顿舞蹈病和11例帕金森病)中直接记录了超过500小时的基底节局部场电位信号(图1)。研究人员计算并比较了GPi/GPe核团的功率谱密度和皮层-基底节相干性在不同睡眠阶段之间的差异。为了进一步区分不同睡眠阶段,他们利用机器学习方法建立了基于基底节神经振荡特征的睡眠解码器。此外他们还发现,睡眠解码的准确性与颅内深部电极的空间定位显著相关。


图1:患者睡眠期基底节数据记录及分析流程。



研究结果


在三种运动障碍性疾病中,基底节核团的功率谱密度和皮层-基底节相干性均在睡眠阶段转换中显著变化。尽管如此,研究团队同样也发现肌张力障碍、亨廷顿舞蹈病和帕金森病之间在非快速眼动(NREM)和快速眼动(REM)睡眠中存在着差异性的睡眠相关颅内电生理活动(图2)。基于基底节核团神经振荡特征的机器学习模型可以以超过90%的准确率解码不同睡眠阶段及清醒状态(图3)。此外,研究人员还发现,位于GPi的记录触点的解码准确率显著高于GPe,而这一解码准确率还可以通过结构和功能的全脑神经影像连接学进行预测(图4)。


图2:颅内电极定位、功率谱密度和皮层-基底节相干性比较。

图3:基于苍白球神经震荡活动的睡眠解码器验证。


图4:睡眠解码准确率与颅内电极空间定位的关系。

文章结论与讨论,启发与展望:

这一研究结果揭示了多种运动障碍病中基底节的神经震荡活动均与睡眠阶段之间存在着显著联系。苍白球振荡特征足以实现对睡眠阶段进行解码,这一发现有望为针对睡眠问题的自适应脑深部电刺激系统的开发提供重要参考,具有广泛的临床应用前景。


首都医科大学附属北京天坛医院尹子霄博士为论文的第一作者,首都医科大学附属北京天坛医院张建国教授、朱冠宇主治医师为论文的共同通讯作者。该工作得到国家重点研发计划、国家自然科学基金及首都医疗发展研究基金等项目的资助。

REF: Yin Z, Jiang Y, Merk T, et al. Pallidal activities during sleep and sleep decoding in dystonia, Huntington's, and Parkinson's disease. Neurobiol Dis. 2023;182:106143. doi:10.1016/j.nbd.2023.106143

PMID: 37146835



通讯作者简介


张建国 教授

首都医科大学附属北京天坛医院

主任医师、教授、博导

首都医科大学附属北京天坛医院神经外科学中心副主任兼功能神经外科主任

北京市神经外科研究所功能神经外科研究室主任

神经电刺激研究与治疗北京重点实验室主任

首都医科大学运动障碍性疾病临床治疗与研究中心主任

神经调控技术国家工程实验室副主任

中国抗癫痫协会(CAAE)副会长

中华医学会神经外科分会神经生理学组主任委员

中国神经调控联盟理事长

北京医学会神经外科分会副主任委员

北京医学会帕金森病与运动障碍分会副主任委员

世界立体定向和功能神经外科学会(WSSFN)常务理事

亚洲癫痫外科协会及中国抗癫痫协会常务理事

朱冠宇 主治医师

首都医科大学附属北京天坛医院

功能神经外科主治医师,博士

以一作或通讯发表SCI论文19篇,中文核心论文4篇,获批7项国家级专利

负责国家自然科学基金青年项目一项、首都医科大学校自然一项;作为骨干研究人员参与科技部国家重点研发计划2项;参与国家自然科学基金面上项目2项,重点项目1项

于2021年获得华夏医学科技奖一等奖,于2022年获批北京市科协青年人才托举工程


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