0 前言

       失眠障碍（insomnia disorder, ID）是最常见的睡眠障碍，其表现包括入睡困难、睡眠维持困难和睡后不能恢复精力，以及高度觉醒^[1]。持续的失眠不仅与高血压等慢性疾病相关^[2]，还与癌症相关^{[3, 4]}。此外，ID对认知、行为和社会功能方面都有损害，ID患者具有自杀高风险^{[5, 6]}，且发生严重交通事故的可能性为良好睡眠者的2.5～3倍^[7]。失眠严重影响人们身心健康、危害社会发展，已成为世界重大公共卫生问题^[8]。中国成人失眠诊断与治疗指南（2017版）中提到，我国有高达45.4%受调查者在调查当时的过去一个月有过不同程度ID。但ID的神经病理机制尚未阐明。

       随着MRI技术的不断发展，基于血氧水平依赖（blood oxygenation level dependent, BOLD）效应的功能磁共振成像（functional magnetic resonance, fMRI）可以将脑组织因代谢产生的血红蛋白浓度变化以BOLD信号波动的形式间接反映脑区功能激活，尤其是静息态fMRI（resting-state fMRI, rs-fMRI），相较于任务态fMRI，受试者无需完成特定任务故配合度高,成为目前研究ID患者脑功能异常的有力手段，并有望为探索大脑活动的本质规律及ID的神经机制提供客观影像学证据。基于rs-fMRI应用于ID的脑功能分析方法主要有以下三种：局部脑活动分析方法，包括局部一致性（regional homogeneity, ReHo）和低频振幅法（amplitude of low frequency fluctuation, ALFF）等；整体的功能连接分析方法，包括基于种子点的功能连接分析（seed-based correlation analysis, SCA）、独立成分分析（independent component analysis, ICA）等；基于图论的脑功能分析方法，如描述局部属性的中心性的度量和描述全局属性的小世界属性方法等。

       本文从既往的静息、觉醒状态下的ID患者脑功能改变的磁共振研究出发，综述rs-fMRI的ID脑功能最新研究进展，讨论了当前研究的不足，并展望未来研究方向，旨在为进一步探索ID更深层次的神经机制研究提供坚实的理论基础和研究证据。

1 区域研究方法：局部脑活动分析

       用区域研究方法分析局部脑活动的常用方法包括ReHo和ALFF，这两种基于数据驱动的方法可以反映自发神经元活动的不同方面，且都不需要先验假设，应用简单。

1.1 ReHo

       ReHo为目前广泛应用的rs-MRI分析方法之一，其根据肯德尔和谐系数一致性评估大脑中某一体素与其邻近体素的BOLD信号波动在时域上的同步性^[9]，可反映某脑区内局部神经元与周边神经元活动水平的一致性，并且该方法的长期（如6个月）再测可靠性较高。

       既往有多项研究利用ReHo法研究ID，涉及可能存在功能异常的脑区包括梭状回、扣带回、前额叶、小脑等^{[9, 10, 11, 12]}。虽然ReHo法应用较广泛，但部分研究结果并不一致甚至相反（如针对扣带回ReHo值改变）^{[9, 10]}，如何明确ID与脑区信号值变化的内在神经机制联系成为目前研究中的重点与难点。于是有研究将ReHo法与生物信息结合来探究ID患者脑功能变化，如FENG等^[11]利用ReHo法首次探讨了慢性ID患者的ReHo改变和肠道菌群之间的关系，发现乳酸菌的相对丰度、左梭状回的ReHo值和慢性ID患者的抑郁症评分之间存在关联，此外，Coprobacter菌的相对丰度与左侧角回的ReHo值和特定的认知表现相关，表明慢性ID患者的肠道菌群、脑功能和认知行为之间存在复杂联系，为ID脑功能研究提供了新角度，但该研究的不足之处在于未分析慢性ID患者与健康对照组肠道菌群的基线水平差异，无法进一步探讨肠菌异常与ID脑功能变化的潜在关系，可以在今后的研究中进一步探索。

1.2 ALFF

       与ReHo从时域上评估不同，ALFF可显示BOLD 信号振荡的绝对强度，从频域上反映静息状态下皮层神经元、基底神经节的活动变化。ALFF法分析简单，且时间稳定性^[13]和长期内再测信度^[14]较高，Fractional-ALFF为ALFF的变体，代表低频振荡的相对贡献，其对灰质更具特异性^[15]，但再测信度较低^[14]，故在研究中常同时报告两种测量结果以相互补充。

       既往研究中，ALFF值异常脑区主要位于颞叶、额叶、顶叶、枕叶、小脑后叶^{[16, 17, 18]}等，且可能与性别相关^[17]。最新的研究发现，ID患者边缘叶^{[19, 20]}、岛叶^[19]也有ALFF值的异常。ZHAO等^[21]在最近的研究中发现，在经皮耳廓迷走神经刺激治疗后，ID患者右侧楔前区的ALFF值明显降低，左侧枕中回的ALFF增加，提示该治疗可能通过调节右侧楔前叶和视觉皮层相关脑区的神经元自发活动而在治疗原发性ID中发挥作用，但该研究设计的不足在于无法区分假刺激是否对研究结果造成影响。虽然既往研究提示ID患者局部脑区存在自发神经活动异常，但不同的研究其结果存在较大差异^{[22, 23]}。

       区域研究方法分析ID患者局部脑活动的常用方法的优点是无需先验假设，分析简单。由于ReHo法和ALFF法从不同方面反映脑功能活动，其结果可以相互补充，因此该两种结果应单独讨论，如ReHo值和ALFF值都增高的重叠区域就表明该区域及其邻近神经元在相同时间序列下功能活跃^[24]。

2 整合研究方法：功能连接分析

       上述局部脑功能活动分析不提供大脑各区域之间的功能连接信息，但功能整合和协调是不同脑区之间信息传递的基础，因此在脑功能研究中将全脑视为整体较局部更有意义。基于功能整合的分析方法可以从整体反映空间上非邻近的各功能脑区自发神经活动，主要包括SCA/感兴趣区（region of interest, ROI）、ICA法以及基于体素的镜像同伦连接（voxel mirror homotopic connectivity, VMHC）。

2.1 SCA

       SCA是一种基于假设驱动的方法，需要事先选择或者计算得出由单个或多个体素构成的ROI^[25]，再评估基于此的全脑功能连接模式及其在不同受试者中的变化。如MA等^[26]利用该方法发现在短期ID和慢性ID这两组ID亚型都存在基底前脑Ch_4亚区的功能连接异常，还发现短期ID的患者，额中回和Ch_4亚区的功能连接与Epworth嗜睡量表评分显著相关。最近该团队进一步依据Brainnetome图谱将丘脑划分的8个亚区作为ROI，发现短期ID患者较慢性ID患者存在左侧尾颞部丘脑、枕部丘脑、后顶部丘脑、外侧前额部丘脑和内侧前额部丘脑这5个丘脑亚区与尾状核之间的连接减弱的特定改变^[25]，但该研究未纳入认知和情绪评估数据，无法解答丘脑的功能连接改变是否以及如何与患者的认知缺陷和情绪障碍相关，因此，更严格的实验设计将有助于在未来解答这一问题。上述研究提示基底前脑Ch_4亚区和功能改变和左侧的丘脑核团-尾状核的功能连接减弱可能是ID诊断与分型的关键生物标志物，因此SCA法对探索ID神经机制具有潜在价值。

       SCA法简单直观、应用广泛，但依赖于先验假设，ROI的选择常基于尚不明确的概念或是引用既往文献的陈述，而对特定脑区和心理活动之间的联系没有明确研究证据支持^[27]，不同的种子区选择可能造成实验结果的偏差以及其具体机制难以解释。故除单独应用外，近年来越来越多研究将该法与其他基于数据驱动的分析方法如ALFF、ReHo及VMHC等联合应用以评估ID及其他疾病患者脑功能异常^{[20,28, 29]}。

2.2 ICA

       ICA是一种无需先验假设的数据驱动研究方法，其使用多元分解将全脑体素的BOLD信号分为几个既独立又具有时间相关性的功能网络。该法能有效提取不同静息态脑网络并揭示潜在影响因素。如Cheng等^[30]通过ICA和双重回归分析评估了ID的具体功能连接变化，发现与健康对照组相比，ID患者在突显网络中的背侧前扣带回皮层的功能连接增加，并且突显网络与其他脑区包括背外侧前额叶皮层、额上回、感觉运动区和脑干之间的连接更强，推测这可能与ID患者的过度焦虑有关。成组ICA方法是ICA法的拓展^[31]，更适合于评估组间差异^{[31, 32]}以及高通量影像数据挖掘。最近的一项研究就基于此方法提取大尺度脑网络，发现在“尝试入睡”与“闭眼休息”两种不同状态下的大脑活动和功能连接非常相似，且3个大脑网络的ALFF值和功能连接也相似^[23]，推测这可能是因为受试者在清醒时，全脑神经元活动和功能整合保持在相对一致水平，虽然该研究使用的分析方法具有创新性，但由于未收集多导睡眠图参数，无法获得如入睡潜伏期和不同睡眠状态的持续时间等关键数据，也未能评估受试者睡眠前认知状态、焦虑水平和嗜睡程度，故以上因素与脑功能活动的关系仍需进一步探究。

       虽然ICA法对ID研究具有一定价值，但基于ICA法的分析结果可能会因所提取的网络成分不同而改变，且所提取成分要求在空间上独立，这可能导致部分空间重叠。此外，呼吸、脉搏等生理运动也可能影响分析结果。

2.3 VMHC

       VMHC可以识别一个半球的每个体素与对半球的镜像体素之间的皮尔森相关性，从而反映两侧半球脑信号活动协同性，值降低提示协调能力受损^[33]，在ID研究中也有一定应用^[34]。研究中常将差异脑区作为种子区做全脑功能连接分析。

       方燕燕等^[35]基于此法发现ID患者双侧颞中回的半球间协调性受损，并发现左侧颞中回分别与双侧丘脑、小脑小叶部分亚区的功能连接增强，而与对侧颞中回间功能连接减弱。此外，DAI等^[28]从大尺度脑功能网络的角度发现默认模式网络、视觉通路和执行控制网络存在半球内和半球间的协调功能障碍，认为默认模式网络和视觉通路内半球间协同性改变可能是原发性ID病因学的核心易感或衍生因素，而执行控制网络可能是失眠后产生消极情绪症状的基础。因此，VMHC法不仅可以表征半球间协调能力受损，还可以反映大尺度脑网络功能协调障碍。

       基于功能整合的各种分析方法优点在于将全脑视为整体，可以从整体反映空间上非邻近的各功能脑区自发神经活动，并可以在局部脑活动分析研究的基础上进行。但各方法在ID神经机制的研究中也有一定局限性，如SCA法依赖于先验假设，其结果可能受种子点的选择影响；ICA法的分析结果可能因所提取的网络成分不同而变化，且可能导致部分空间重叠；VMHC法虽然可以体现半球间协调能力，但不能完全反映ID患者整个大脑的功能连接模式，因此各方法所得结果的准确性和全面性还需进一步提高。

3 基于图论的脑功能研究方法

       除上述的区域研究方法和整合研究方法以外，基于图论的脑功能分析方法则通过分析一系列全局和局部属性指标来计算大脑连接组的拓扑结构^[36]，从另一视角研究ID脑功能变化。其中，度中心度（degree centrality, DC）是描述局部属性的重要指标^[37]，而小世界性常用来描述全局属性，以上两种指标相比其他图论指标在ID脑功能网络的变化更为广泛。

3.1 基于体素水平描述局部属性：中心性度量

       DC是测定给定体素的直接连接边的数量，从体素水平描述单个节点的中心性和信息流特征^[37]，为最简单的中心性指标。与ReHo、ALFF法类似，DC法不需先验ROI，但常常与SCA法联合使用以评估DC值异常区域与其他脑区的功能连接^[38]。研究表明，ID患者DC值明显增加的脑区有右侧视觉联合皮层、小脑后叶^[39]以及楔前叶^[38]。相反，脑岛、左侧内侧前额叶^[39]、左侧额下回^[38]、颞中回的DC降低。但LIU等^[39]指出，报告的结果只有在未经多重比较校正的情况下才有意义，故目前DC法针对ID脑功能的研究较少，所得研究结果的可重复性有待进一步验证。此外，在中心性度量的其他分析指标中，介数中心性也在以往的ID脑功能研究中有所运用^[40]。

3.2 基于节点水平描述全局属性：小世界属性

       除局部属性以外，还可以从节点水平计算全局指标以描述全脑功能网络的全局属性。人脑网络表现为小世界属性，表明大脑在信息交流和整合方面具有高效性^[41]。计算小世界属性指标是研究脑功能网络拓扑性质的常用方法，已运用于多种神经精神疾病^{[41, 42]}。如MA等^[43]就聚焦于ID患者脑网络的小世界属性改变，发现原发性ID患者脑网络全局效率提高，节点中心性以及区域间功能连通性提高，且以上结果主要表现在默认模式网络和情绪回路，提示ID患者的记忆和情绪功能障碍可能与大尺度脑功能网络的拓扑属性改变有某种内在联系。另一项研究则发现，原发性ID患者较健康受试者表现出聚类系数降低^[44]提示上述全局属性指标可能成为潜在影像学生物标记物。但也有研究并未发现ID组和对照组的小世界效率存在显著差异^[45]。

       除上述图论指标以外，近年来也有研究通过分析脑网络的富人俱乐部指数^[46]以及体素水平的功能连接强度^{[47, 48]}寻找网络枢纽或确定网络枢纽分布，以探究ID脑功能变化的潜在神经机制。此外，多层网络方法也得益于图论研究方法，对更深入的数据挖掘具有极大价值。基于图论的ID研究较局部脑活动分析和脑功能连接分析而言更加复杂，能提供更多的属性特征，可能有助于对人脑信息的处理机制的更深入理解，但使用方法分析脑功能属性具有抽象性，有时分析结果与ID的神经病理机制的联系难以解释，且图论指标较多，运用较为复杂，故所得研究结果的重复性不高。

4 总结与展望

       rs-fMRI因其操作便捷、无创客观且受试者配合度较高，对于大样本、多中心研究更为友好，已成为研究人脑功能活动的一种有力手段，其对探索大脑活动的本质规律及ID的神经机制意义重大。在基于rs-fMRI的分析方法中，使用ReHo、ALFF等的研究间结果不尽相同，可能因为ReHo和ALFF分别从时域和频域的不同角度反映自发神经活动的异常。因此，需根据情绪或认知功能等的改变或进一步结合脑功能连接变化来探索ID患者这些脑区异常的潜在神经生物学机制。在基于功能连接的分析方法中，大多数采用基于种子点分析法，其结果差异可能与种子点的选择有关。与上述方法不同，神经网络理论结合数学领域图论的方法通过计算不同的局部或全局图论指标，从脑功能网络的拓扑属性角度为探索ID患者潜在的神经机制提供全新视角。但以上分析方法都存在分析结果在神经生物学上的可解释性不强、结果的可重复性不高和难以推广到临床应用等限制。

       综上所述，针对ID患者的静息态脑功能研究当前和未来可能主要有以下几个方向：（1）挖掘rs-fMRI对依据数据制订ID诊断标准的临床应用价值。美国精神疾病诊断分类手册第五版中不再强调ID与共病之间的因果关系，而转向依据数据制订诊断标准，基于rs-fMRI的分析方法对此具有极大潜在价值。（2）开展更多高质量、大样本纵向研究和队列研究。目前ID的研究大多为小样本的横断面观察性研究，但已有学者提出“时间连接组学”的概念^[49]，即脑网络空间属性随时间变化而不断变化^[50]，在精神分裂症等疾病已有部分研究^[51]，而如何将该概念运用于ID脑功能研究或将成为研究难点。此外，已有部分团队开展针对ID患者行为认知治疗、饮食疗法等治疗前及治疗不同阶段的纵向研究，亦可能为现阶段研究热点。（3）开展多组学、MRI多模态跨学科融合研究。将多模态MRI数据结合遗传学信息^[52]、生物信息如肠道菌群相关性或肠-脑轴交互机制等^[11,22]，或结合脑电图、深度学习和计算机数据挖掘的脑机融合技术研发^[53]形成客观全面的影像学证据链，促进对ID更深层次的神经病理机制探索，帮助指导或评估ID的认知行为、药物和其他治疗方法疗效，可能为目前和将来纵向干预的研究重点。总之，综合rs-fMRI具有的各种优势，相信在今后的ID神经机制研究中能得到更广泛的应用并发挥出更大的临床价值。