0 引言

       目前，全球估计有4.15亿人被诊断为糖尿病^[1]。在确诊糖尿病之前，大多数患者经历了糖尿病前期（pre-diabetes mellitus, PDM），这一阶段代表着介于正常葡萄糖耐受和糖尿病之间的异常葡萄糖代谢状态, 有31.8亿人被认为是PDM状态，预计每年约有5%~10%的PDM患者会转变为T2DM^[2]。值得注意的是，T2DM的发生率在年轻人群中呈现快速上升趋势，这可能导致糖尿病相关的认知功能障碍的患病率随之增加^[3]。许多研究表明，PDM或T2DM患者通常会出现脑老化加速和认知功能下降的现象^{[4, 5]}，此外，PDM或T2DM可能引发神经细胞损伤和神经炎症，进一步加剧认知障碍，这些特征被广泛认为是阿尔茨海默病等神经系统疾病的潜在促成因素^[6]。虽然年轻人群中的认知能力下降很少达到痴呆的诊断标准，但可能足以影响在复杂任务中的表现。已有研究表明，尽管T2DM患者未表现出认知障碍，但其在记忆、执行功能和信息处理速度等认知单元中存在功能异常^{[7, 8, 9, 10]}。然而，这些异常的神经机制仍不清楚。

       随着现代非侵入性MRI技术的快速发展，在认知能力显著下降之前已经能够检测到大脑结构和功能的异常，这些异常有可能被用作认知功能障碍的早期生物标志物^[11]。静息态功能磁共振成像（resting-state functional magnetic resonance imaging, rs-fMRI）通过测量大脑在无任务状态下的自发活动，能够反映脑功能网络的整合性及神经活动的协调性^[12]。多种rs-fMRI指标已被用于评估糖尿病患者的脑功能变化，低频振幅（amplitude of low-frequency fluctuation, ALFF）用于衡量局部脑区的神经活动强度^[13]，局部一致性 （regional homogeneity, ReHo）反映脑区内神经活动的同步性^[14]，而度中心性（degree centrality, DC）则用于评估脑区在整体网络中的连接枢纽作用^[15]。这些指标的变化可以揭示PDM及糖尿病对大脑神经活动的潜在影响。目前，已有研究指出糖尿病患者的脑功能发生了显著的改变^{[7, 16, 17, 18, 19]}。但这些研究主要采用单一指标，且并未着重关注年轻患者及PDM脑功能改变，且大多数研究未分析脑功能指标与代谢指标的关系。代谢指标的异常变化可能通过多种机制影响大脑功能。甘油三酯-血糖指数（triglyceride-glucose, TyG）由空腹甘油三酯和血糖水平计算得出，以往的研究表明，TyG指数作为胰岛素抵抗和代谢失调的替代标志物，显示出良好的应用前景^[20]，并且在评估糖尿病患者预后方面的价值在年轻患者中比在老年患者中更加显著^[21]。

       本研究旨在通过rs-fMRI探讨年轻PDM、糖尿病患者rs-fMRI的多种指标（ALFF、zReHo、DC）的变化，进一步探讨这些脑功能变化与临床指标及认知评分的相关性。通过这些分析，本研究旨在揭示糖代谢异常对大脑神经活动的潜在影响机制，为早期干预提供影像学依据。

1 材料与方法

1.1 一般资料

       使用R软件中的pwr包进行了样本量分析，考虑到显著性水平为P=0.05，目标检验效能为0.8，效应量设定为r=0.4。根据分析结果，至少需要99名参与者才能确保达到80%的统计效能。本研究共招募了103名受试者，包括34名T2DM患者、35名PDM患者及34名正常志愿者。所有患者均为2023年9月至2024年6月期间就诊于南方医科大学南方医院内分泌科的患者。所有受试者在MRI扫描前1天进行了详细的实验室检查。PDM及T2DM的诊断依据是美国糖尿病协会指南标准^[22]，PDM的诊断标准：空腹血糖（fasting plasma glucose, FPG）为5.6~6.9 mmol/L，或2小时口服葡萄糖耐量测试（Oral Glucose Tolerance Test, OGTT）血糖为7.8~11.0 mmol/L，或糖化血红蛋白（hemoglobin A1c, HbA1c）为5.7%~6.4%；T2DM的诊断标准：确认有医生先前诊断的自述糖尿病，当前使用抗糖尿病药物，FPG≥7.0 mmol/L，2 h OGTT血糖≥11.1 mmol/L，或HbA1c%≥6.5%。

       PDM组纳入标准：（1）无磁共振扫描禁忌证；（2）<40周岁；（3）右利手；（4）符合PDM诊断标准。排除标准：（1）颅脑外伤、颅内出血、脑梗死及精神分裂症、抑郁症、焦虑症等神经、精神系统疾病病史；（2）甲状腺功能障碍、心血管或脑血管疾病、类固醇治疗史；（3）磁共振图像信息缺失。T2DM组纳入标准：同PDM组纳入标准所述（1）到（3）且符合T2DM诊断标准。排除标准：同PDM组排除标准所述。同期从社会招募正常对照（normal controls, NC）34名 ，需同时满足FPG<6.1 mmol/L和HbA1c%<6.5%。排除标准与PDM组相同。本研究遵守《赫尔辛基宣言》，经南方医科大学南方医院伦理委员会批准（批准文号：NFEC-2024-409），所有受试者均签署知情同意书。

1.2 临床资料及神经心理学测试

       所有被试行在MR扫描前先采集一般临床资料，并进行蒙特利尔认知评估量表（Montreal Cognitive Assessment, MoCA）测试。所有被试均禁食> 8小时后于清晨采集血样测量FPG、HbA1c、2 h OGTT血糖、总胆固醇、甘油三酯、低密度脂蛋白、高密度脂蛋白。TyG指数被广泛用于评估胰岛素抵抗，计算公式如下：TyG=ln [甘油三酯（mg/dL）×空腹血糖（mg/dL）/2]。MoCA量表测试由1名经过心理测评相关培训的医师于安静的室内进行，评估被试的认知状态。

1.3 MRI数据采集

       采用GE 3.0 T MRI扫描仪（SIGNA Architect, GE Medical System, the United States）及配套48通道头部线圈采集MRI数据。检查时嘱咐受试者扫描期间保持闭眼、避免系统性思考、头动及体动。安静平卧于扫描床，用海绵固定头部，佩戴降噪耳塞。Rs-fMRI图像采用自旋-回波平面成像序列，参数如下：TR 2000 ms；TE 30 ms；视野192 mm×192 mm；翻转角90°；层数32；层厚3 mm；层间距4.2 mm；矩阵64×64；体素大小3 mm×3 mm×3 mm；连续采集180帧。此外，采用磁化准备快速梯度回波序列采集高分辨率3D结构T1加权图像，参数如下：翻转角15°；反转时间1000 ms；层厚1 mm；层间距0.5 mm；重复时间2338 ms；回波时间3.1 ms；层数392；视野192 mm×192 mm；矩阵512×512；带宽122.07 Hz/pX；体素大小0.5 mm×0.5 mm×0.5 mm。

1.4 rs-fMRI数据预处理及指标计算

       fMRI数据的预处理流程通过基于Matlab 2018a平台的SPM12 （http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/）工具箱及DPABI（toolbox for Data Processing & Analysis of Brain Imaging,http://rfmri.org/DPABI）工具箱的DPARSF软件完成^[23]。具体操作流程为：（1）格式转换（DICOM图像转为NIFTI格式）；（2）去除前10个时间点的图像；（3）时间层校正；（4）若被试头部平移超过2 mm或转动超过2°，则剔除该数据，本研究中未出现需排除的被试；（5）图像配准，将每个受试者的T1结构像配准到其BOLD图像上；（6）颅骨剥离；（7）基于DARTEL算法^[24]的空间标准化；（8）协变量回归（包括Friston 24头动参数^[25]，全脑平均信号，白质信号，脑脊液信号）；（9）带通滤波（带宽为0.01~0.10 Hz）；（10）图像平滑（高斯核半高宽为6 mm）。

       同样使用DPABI v6.0工具包计算静息态脑功能指标。其中ALFF的计算在上述全部预处理步骤完成后进行，本研究以0.01~0.10 Hz带宽内的ALFF值为研究对象。zReHo值为该体素与相邻26个体素的肯德尔和谐系数，计算时在上述预处理步骤中跳过空间平滑，计算完毕后进行高斯平滑，平滑核大小为6 mm。DC把每个体素视为节点，并评估节点与大脑中所有其他节点的联系，来确定连接边，其中相关系数r的阈值设为大于0.25。

1.5 统计学分析

       采用SPSS 26.0软件对两组被试的临床资料及MoCA评分进行统计分析，变量的正态性检验采用Shapiro-Wilk检验。符合正态分布或非正态分布变量的连续变量分别采用独立样本t检验或Wilcoxon秩和检验，结果均以均值±标准差表示；分类变量采用卡方检验，以P<0.05为差异有统计学意义。采用DPABI v6.0工具包，对两组被试的全脑ALFF、zReHo和DC图进行两样本t检验，并将性别、年龄和受教育年限作为协变量进行控制，以排除这些因素的混淆影响，并对结果行高斯随机场（Gaussian random field, GRF）校正，以体素水平P< 0.005，簇水平P<0.05为差异有统计学意义。提取所有具有显著差异脑区的ALFF、zReHo及DC值，分析各指标和对应的临床资料、评分的相关性。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 人口统计学与临床特征比较

       表1详细概述了所有参与者的人口统计学、临床特征及认知量表结果。通过应用卡方检验和Wilcoxon秩和检验方法进行组间分析后，我们发现在NC组与PDM组之间，年龄、性别、总胆固醇、低密度脂蛋白、高血压病史差异无统计学意义（P>0.05），Tyg指数、HbA1c%、MoCA评分差异有统计学意义（P<0.05）。NC组与T2DM组之间，年龄、低密度脂蛋白、高血压病史差异无统计学意义（P>0.05），Tyg指数、空腹血糖、HbA1c%、MoCA评分差异有统计学意义（P<0.05）。详细信息见表1。

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表1  NC组、PDM组及T2DM组人口统计学与临床特征比较
Tab. 1  Comparison of demographic and clinical characteristics between NC, PDM and T2DM groups

2.2 脑功能指标比较

       与NC组相比，PDM患者左侧额叶下回、眶额皮质及右侧额叶中回、下回部分区域ALFF值显著升高，右侧下顶小叶部分区域ALFF值显著降低（图1）；同时，右侧额叶上回和下回、眶额皮质部分区域的zReHo值显著升高，双侧枕外侧皮质部分区域的zReHo值显著降低（表2）。T2DM患者左侧额叶下回、双侧额叶中回、眶额皮质的ALFF值显著升高（图2）；同时，右侧颞叶中回、左侧颞叶上回的zReHo值则显著升高，而右侧下顶小叶的zReHo值显著降低；此外，右侧枕叶中腹侧的DC值显著升高（表3）。

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图1  NC组和PDM组脑功能指标异常脑区的比较图。ALFF：低频振幅；PDM：糖尿病前期；ReHo：局部一致性。
Fig. 1  Comparison plots of differences in rs-fMRI indices between normal control subjects and PDM patients. ALFF: amplitude of low frequency fluctuation; PDM: pre-diabetes mellitus; ReHo: regional homogeneity.

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图2  NC组和T2DM组脑功能指标异常脑区比较图。ALFF：低频振幅；DC：度中心性；T2DM：2型糖尿病；ReHo：局部一致性。
Fig. 2  Comparison plots of differences in rs-fMRI indices between normal control subjects and T2DM patients. ALFF: amplitude of low frequency fluctuation; DC: degree centrality; T2DM: type 2 diabetes mellitus; ReHo: regional homogeneity.

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表2  NC组和PDM组脑功能指标差异比较
Tab. 2  Comparison of brain function indices between normal control group and PDM group

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表3  NC组和T2DM组脑功能指标差异比较
Tab. 3  Comparison of brain function indices between normal control group and T2DM group

2.3 脑功能指标与生化指标、神经心理学认知量表相关性

       为了确定PDM和T2DM组中脑功能指标与临床指标（FPG、2 h OGTT血糖、HbA1c%、Tyg指数）及认知评分之间的关系，我们通过偏相关分析了相关性，此分析考虑了性别、受教育年限、年龄等因素。分析结果显示，在PDM组中，在右侧额叶上回（A9m区）、右侧眶额皮质（A11m区）可见zReHo值和HbA1c%呈显著正相关（A9m区：r=0.484，P=0.003；A11m区：r=0.364，P=0.031），在右侧额叶中回（A10l区）、右侧额叶下回（A45r区）可见ALFF值与Tyg指数呈显著正相关（A10l区：r=0.373，P=0.027；A45r区：r=0.410，P=0.015），右侧额叶中回（A10l区）的ALFF值与MoCA呈显著负相关（r=-0.410，P=0.014），如图3所示。在T2DM组中，在左侧额叶中回（A9/46d区）可见ALFF值和FPG呈显著负相关（r=-0.345，P=0.046），在左侧额叶中回（A9/46v区及A9/46d区）可见ALFF值与2 h OGTT血糖（A9/46v区：r=-0.429，P=0.011；A9/46d区：r=-0.418，P=0.014）及Tyg指数（A9/46v区：r=-0.354，P=0.040；A9/46d区：r=-0.344，P=0.047）呈显著负相关，如图4所示。

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图3  PDM组脑功能指标与其他临床特征的相关性分析图。3A~3B：在PDM患者中，HbA1c%与zReHo_A9m_R、zReHo_A11m_R之间存在显著相关性。3C~3D：在PDM患者中，Tyg指数与ALFF_A9m_R、ALFF_A45r_R之间存在显著相关性。3E：在PDM患者中，MoCA评分与ALFF_A10l_R之间存在显著相关性。zReHo：局部一致性指数；A9m_R：右侧额叶上回A9m区；A11m_R：右侧眶额皮质；ALFF：低频振幅；A10l_R：右侧额叶中回A10l区；A45r_R：右侧额叶下回A45r_R区；Tyg指数：甘油三酯-葡萄糖指数；MoCA：蒙特利尔认知评估量表。
Fig. 3  Correlation analysis plots of brain functional indices with other clinical characteristics in the PDM group. 3A-3B: Significant correlations are observed between HbA1c% and the zReHo indices in the PDM group, specifically with zReHo_A9m_R (right superior frontal gyrus, area A9m) and zReHo_A11m_R (right orbitofrontal cortex, area A11m). 3C-3D: In PDM group, significant correlations are observed between Tyg (TyG index, a surrogate marker of insulin resistance) and ALFF in two distinct regions [ALFF_A9m_R (right superior frontal gyrus, area A9m) and ALFF_A45r_R (right inferior frontal gyrus, area A45r_R)]. 3E: A notable correlation is detected between Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores and ALFF_A10l_R in PDM patients. zReHo: the regional homogeneity index; ALFF: amplitude of low-frequency fluctuations.

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图4  T2DM组脑功能指标与其他临床特征的相关性。4A：在T2DM患者中，FPG与ALFF_A9/46d_L之间存在显著相关性。4B-4C：在T2DM患者中，2 h OGTT血糖与ALFF_A9/46v_L、ALFF_A9/46d_L之间存在显著相关性。4D~4E：在T2DM患者中，Tyg指数与ALFF_A9/46v_L、ALFF_A9/46d_L之间存在显著相关性。FPG：空腹血糖；2 h OGTT血糖：2小时口服葡萄糖耐量测试；Tyg指数：甘油三酯-血糖指数；A9/46v_L：左侧额叶中回A9/46v区；ALFF：低频振幅；A9/46d_L：左侧额叶中回A9/46d区。
Fig. 4  Correlation analysis of brain functional indices with other clinical characteristics in the T2DM group. 4A: In T2DM patients, a significant correlation is observed between fasting plasma glucose (FPG) and ALFF_A9/46d_L. 4B-4C: In the T2DM group, there are significant associations between 2 h oral glucose tolerance test (OGTT) glucose and ALFF in two distinct regions (ALFF_A9/46v_L and ALFF_A9/46d_L). 4D-4E: In T2DM patients, there are significant associations between Tyg (TyG index, a surrogate marker of insulin resistance) and ALFF in two distinct regions (ALFF_A9/46v_L and ALFF_A9/46d_L). ALFF: amplitude of low-frequency fluctuations; A9/46d_L: the left middle frontal gyrus, area A9/46d; A9/46v_L: left middle frontal gyrus, area A9/46v.

3 讨论

       本研究综合应用多个静息态脑功能指标（ALFF、zReHo、DC）探索年轻的PDM、T2DM 患者脑功能异常改变及其临床相关性。结果发现，PDM患者在额叶、眶额皮质、下顶小叶、枕外侧皮质存在异常改变，这些变化分别与HbA1c%、Tyg、MoCA指数显著相关。此外，T2DM患者在额叶、眶额皮质、下顶小叶、颞叶、枕叶存在异常改变，这些变化分别与FPG、OGTT、Tyg指数显著相关。不同指标可揭示不同的脑功能异常改变，这为理解年轻的PDM、T2DM 患者相关脑功能损伤的发生提供新的信息。

3.1 PDM、T2DM的脑功能异常改变

       本研究发现，PDM患者和T2DM患者在rs-fMRI中的ALFF和zReHo值中显著均有统计学意义，这与之前的研究结果部分一致^{[26, 27, 28]}。在我们的研究中发现PDM患者的脑功能异常主要集中在额叶和顶叶区域，如左侧额叶下回、眶额叶皮质等区域的ALFF值升高，但顶叶区域的ALFF值下降，提示在PDM阶段，脑功能异常已经开始显现。此外，T2DM患者左侧额叶下回、双侧眶额皮质、额叶中回ALFF值显著升高，这些发现与之前T2DM患者脑功能的研究一致^{[29, 30]}。ALFF值的升高通常反映自发神经活动的增强，我们发现PDM和T2DM患者在额叶下回、眶额皮质、额叶中回区域的ALFF值均显著升高，提示这些区域可能在代偿高血糖对神经系统的不利影响，维持高级认知功能、情绪调节和决策能力^[31]，这一代偿机制可能在疾病的早期阶段发挥重要作用，表明在PDM阶段，糖尿病相关的代谢失调已经对神经系统产生影响，且通过增加这些区域的活动来维持正常认知功能。另一方面，PDM患者的右侧下顶小叶区域的ALFF值显著降低可能与空间感知、注意力控制等认知功能的早期损害有关^[32]。已有研究表明，T2DM患者通常在这些区域表现出功能异常^{[26, 33]}，我们的结果提示PDM阶段的患者已经开始表现出类似的脑功能变化。

       此外，zReHo分析显示，PDM患者在右侧额叶上回、下回及眶额皮质zReHo值显著升高，而T2DM患者在多个脑区表现出局部一致性的改变，主要在右侧颞叶中回、左侧颞叶上回zReHo值显著升高，这与以往研究中报告的T2DM患者颞叶功能改变结果相符^[27]。zReHo值的显著升高可能反映局部神经活动同步性的增强。PDM患者额叶区域功能活动的增强可能反映了认知功能下降初期大脑的代偿反应。而T2DM患者在颞叶区域的zReHo值升高可能提示，这一阶段患者的语言处理、记忆和情绪调控功能也开始受到影响^{[34, 35, 36]}。此外，PDM患者在右侧枕外侧皮质zReHo值显著降低，这可能反映了其在视觉感知和空间认知方面的损伤，枕叶功能与神经精神疾病（包括损伤或痴呆）有关^{[37, 38]}。值得注意的是，PDM和T2DM患者均在右侧下顶小叶区域表现出ALFF或zReHo值的显著降低，提示这一区域可能在糖尿病相关的脑功能变化中扮演重要角色。

       在我们的研究中，我们还观察到T2DM患者右侧枕叶中腹侧的DC值显著升高，而在PDM患者中并未出现类似的变化。右侧枕叶作为视觉信息处理的重要区域^[39]，其DC值的变化可能与T2DM所引起的视觉加工异常有关。已有研究表明，糖尿病患者在视觉认知和处理方面存在一定的障碍^[40]，可能与脑血流变化和神经元损伤密切相关。此外，DC值升高也可能反映了右侧枕叶区域的过度激活，这可能与视觉信息的处理负担增加或视觉感知异常有关。相较于T2DM患者，PDM患者的代谢异常尚未达到糖尿病的严重程度，神经退行性改变较少，因此未表现出类似的DC值升高现象。

3.2 影像指标与代谢指标及认知评分的相关性

       在本研究中，为了确定PDM和T2DM组中异常脑功能指标与临床指标及认知与之间的关系，我们通过偏相关分析了相关性，在分析中将性别、受教育年限、年龄作为协变量。研究结果表明，PDM和T2DM患者的异常脑功能指标与代谢指标及认知评分显著相关。

       在PDM患者中，发现右侧额叶下回、右侧眶额皮质的zReHo与HbA1c%呈正相关，提示长期高血糖状态可能对额叶皮质的ReHo产生影响。其中，额叶在执行功能、情绪调节等方面具有重要作用，因此PDM的代谢异常可能影响这些功能的调控。此外，PDM患者的右侧额叶中回、额叶下回的ALFF值与Tyg指数呈正相关。具体而言，右侧额叶中回的ALFF值与MoCA评分呈负相关，提示该区域功能活动的增强可能与认知能力的下降相关。这一结果提示代谢紊乱与局部脑区功能活动增强之间存在关联，这可能反映了在代谢紊乱下，大脑试图通过增强特定区域的活动来维持认知功能，但这种代偿可能是有限的，甚至可能导致功能的进一步损害，在未来的研究应进一步探讨这种关联的机制。在T2DM患者中，左侧额叶中回的ALFF值与FPG、OGTT及Tyg指数均呈负相关，提示血糖代谢紊乱可能导致该区域自发神经活动的减弱。这进一步支持了高血糖对大脑功能的不利影响。这也强调了血糖控制在预防脑功能损害中的重要性^[41]。

3.3 创新性与局限性

       本研究的创新性是探讨了年轻人群的T2DM，以及更早期的PDM患者的脑功能异常改变及其与糖代谢指标及认知功能的关系，我们不仅探讨了血糖特征，并探讨了胰岛素抵抗指标（Tyg指数）；但也存在一定的局限性：（1）本研究为横断面研究，不能动态观察PDM、T2DM大脑功能的变化过程；（2）部分T2DM被试在研究前服用过降糖药物，虽然药物对大脑结构的影响机制尚不清楚，但我们无法消除这种药物效应。

4 结论

       本研究基于 ALFF、zReHo以及DC多个静息态脑功能指标，探索年轻的PDM、 T2DM 患者脑功能异常及其与代谢指标和认知功能的相关性。发现PDM患者已发生ALFF、zReHo的改变，主要集中在额叶区域，且与代谢指标及认知功能相关。T2DM患者的脑功能异常也表现为与代谢紊乱的相关性。研究结果提示，ALFF和zReHo可能作为年轻患者糖尿病相关脑损伤早期的影像学标志物。这表明年轻的PDM及T2DM患者应严格控制代谢指标，早期干预或有助于预防认知损害并改善长期预后。