論文題目：

期刊：Movement Disorders  影響因子：8.6分

發表時間：2023年8月

發表網址： https://doi.org/10.1002/mds.29571

背景

認知能力下降是帕金森病（PD）最常見的非運動癥狀之一。它主要包括執行功能的缺陷。然而，通過電生理學評估其潛在的神經機制尚不清楚。因此，我們旨在使用源定位和圖論方法揭示PD患者在執行認知任務期間特定神經網絡的變化。我們假設，與對照組相比，PD患者在執行認知任務期間會表現出特定頻段內功能連接的改變和神經網絡的重組。

實驗目標

使用腦電圖（EGI）技術及GO / NOGO實驗任務用于檢查與注意力和響應控制相關的ERP，來揭示PD患者執行認知任務期間的特定神經網絡改變。

實驗方法

該研究包括90名實驗被試，30名HC和60名PD患者。30名PD患者和16名對照組在執行GO / NOGO任務時接受了腦電圖記錄。腦電圖記錄是在視覺GO / NOGO（VGNG）任務期間進行的，同時戴著64導電極腦電圖帽（GEODESIC-GES 400，Magstim EGI）。電極的位置是按照國際標準10-10設置。所有通道的采樣率為250 Hz。

對已知在GO / NOGO任務中起關鍵作用的感興趣腦區域的源定位進行評估該認知網絡中的功率密度和功能連接性。使用圖論方法評估連通性矩陣，該方法包括聚類系數、度數和全局效率的度量。進行混合模型分析，校正年齡和左旋多巴等效日劑量，以檢查PD患者和對照組之間的神經變化。

EEG數據使用EEGLAB進行處理。EEG信號使用范圍為0.5至40 Hz的有限脈沖響應（FIR）濾波器進行通帶濾波。該濾波器消除了低頻和高頻偽影。在此之后，將數據參考所有頭皮電極的平均值，并使用獨立成分分析來剔除由眼球運動和肌肉活動引起的偽影。隨后，將EEG信號分段成1.25秒的時間段，事件前基線為250毫秒，事件發生后間隔為1秒。剔除振幅超過相應電極平均值三個標準差的分段。計算GO和NOGO線索的平均ERP（下圖）。并基于這些平均ERP生成時頻圖。最后，使用FT工具箱對GO和NOGO ERP進行源定位。

在Fz電極上記錄的平均事件相關電位

實驗結果

PD患者在GO/NOGO任務中表現較差（P < 0.001）。與對照組相比，PD患者的δ和θ波段的功率密度較高，但PD患者的α和β波段的功率密度較低（相互作用組×波段：P < 0.001），表明網絡內普遍緩慢。患者在網絡中的連接（P < 0.034）多于對照組，這些連接用于圖論分析。圖論測量的組間差異僅在聚類系數中發現，與對照組相比，PD的聚類系數更高（×帶的交互作用組：P < 0.001）。

帕金森病 （PD） 患者和健康對照組在 （A） δ 波段、（B） θ 波段、（C） α 波段和 （D） β 波段的平均 GO 線索周期的功率密度差異。

PD患者和健康對照組在（A）δ波段、（B）θ波段、（C）α波段和（D）β波段中NOGO線索平均周期的功率密度差異

帕金森病（PD）患者（紅色）和健康對照組（藍色）在（A）GO線索的平均時期和（B）每個波段的NOGO線索平均時期期間超過16.0閾值的07個Brodmann區域之間的聯系

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結論

PD的認知缺陷通過大腦網絡水平的改變來強調，包括更高的δ和θ活性，較低的α和β活動。這些發現可能對未來的適應性深部腦刺激具有重要意義。

參考文獻：

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

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