0 引言

       克罗恩病（crohn's disease, CD）是一种病因不明的慢性炎症性肠病，能够影响从口腔到肛门任何部位。近年来，CD的发病率在全球范围内持续增加。加拿大（20.2/10万）、北欧（10.6/10万）和新西兰（16.5/10万）等国家和地区的发病率位居全球前列^[1]。与此同时，随着饮食和环境西化对胃肠道微生物群和遗传的影响，亚洲国家的CD发病率也在显著上升，目前达到了0.54/10万^{[1, 2, 3]}。在临床表现方面，CD患者常常表现为腹痛、腹泻、体重减轻及肠外症状等。其中，腹痛是最常见的表现之一，严重降低了CD患者的生活质量^[4]。然而，目前针对CD患者伴腹痛的治疗方法选择较为有限，且疗效不尽如人意，腹痛仍是CD患者的主要困扰之一^[5]。慢性腹痛是指持续或反复出现的疼痛，通常3个月内发生大于3次以上，并显著影响患者的日常活动^[6]。CD患者的腹痛类型多样，并非所有患者的腹痛都符合慢性腹痛的定义。一些CD患者可能因为疾病急性发作，经历着阵发性或间歇性的腹痛，这类腹痛通常与炎症活动直接相关，属于急性腹痛的范畴。然而，即使在疾病缓解期，约1/3的CD患者仍会因慢性炎症、肠道损伤或功能障碍而持续经历腹痛^[7]。研究表明，慢性腹痛在CD患者的腹痛类型中占比较高，并且是影响患者生活质量的主要症状之一^[8]。腹痛的发生可能与脑肠轴以及中枢神经系统功能异常密切相关^{[9, 10]}。已有研究表明，慢性腹痛状态下，脑区之间的连接性和功能会发生显著改变，表现为脑网络的重组或连接性异常^{[11, 12]}。这些改变可能进一步加重患者的疼痛感受和病痛负担。然而，目前关于CD伴慢性腹痛（abdominal pain CD, APCD）患者脑网络特征性变化的系统性研究仍较匮乏，本研究正是基于这一临床现象，聚焦于APCD的患者群体，以进一步探讨其潜在的神经网络特征。

       静息态功能磁共振成像（resting-state functional magnetic resonance imaging, rs-fMRI）技术的出现，使得在无创条件下观察APCD患者大脑网络的动态变化成为可能。该技术通过检测脑内血氧水平依赖信号的变化，反映大脑在静息状态下不同功能区域的激活情况和神经活动的变化。大量研究已利用fMRI技术探讨慢性腹痛相关的胃肠道疾病在多个大脑区域的自发活动及功能连接异常^{[13, 14]}。这些研究揭示了慢性腹痛患者脑功能的异常表现，但大多集中于个别脑区的活动及其局部特征。然而，现有研究多局限于从单一结构或功能维度探讨炎症性肠病患者的腹痛信号如何在大脑局部脑区中处理^{[15, 16]}，对脑区间的整体连接关系缺乏系统性的理解。图论分析作为一种定量研究方法，可以全面揭示不同脑区之间的连接模式和相互关系，为理解大脑如何在各个区域之间传递和整合信息提供了新的视角^[17]。然而，截至目前，利用图论分析探讨CD患者脑功能网络变化的研究仍然十分有限，特别是针对APCD患者的脑网络功能变化，现有研究尚未利用图论分析深入探讨其具体网络特征。

       为弥补这一空白，本文采用图论分析方法，探索APCD患者脑网络的特征性改变。通过构建脑网络拓扑图并分析其连接模式，可以帮助理解中枢神经在该疾病中的潜在作用。该研究有助于揭示APCD患者脑网络的特点，为进一步研究和治疗提供参考。

1 材料与方法

1.1 研究对象

       本前瞻性研究遵守《赫尔辛基宣言》，经重庆市人民医院伦理委员会批准，全体受试者均签署了知情同意书，批准文号：KY S2023-019-01。

       本研究使用G*power3.1软件（https://www.kent.ac.uk/software/gpower）计算研究所需样本量，效应量设置为0.40，显著性水平α设置为0.05，计算结果表明，为了达到0.80的统计检验力三组共需要纳入66名，实际招募80名被试。

       本研究收集了2023年10月至2024年3月来自重庆市人民医院的CD患者，病程从1到18年不等。同期招募30例年龄，性别及教育年限相匹配的健康对照（healthy control, HC）组。CD患者根据是否伴随腹痛分为APCD患者组和CD不伴腹痛（abdominal pain-free CD, FAPCD）患者组。所有CD患者均进行了视觉模拟量表（Visual Analogue Scale, VAS）评分。APCD患者的分组依据是腹痛的持续性及其对日常活动的影响。具体标准为：患者在过去6个月内至少有3个月VAS评分≥3/10，且腹痛对日常生活造成一定干扰^{[18, 19]}。该标准参考了临床慢性腹痛的定义，以确保研究聚焦于腹痛持续时间较长且影响生活质量的患者^[6]。

       CD患者纳入标准：（1）至少在12个月内前通过胃肠道内窥镜检查和病理组织活检诊断出CD^[20]；（2）年龄在18~55岁；（3）汉族，右利手。排除标准：（1）在过去3个月内使用过皮质类固醇、抗肿瘤坏死因子α（抗TNF-α）药物或精神药物；（2）个人或一级亲属患有精神或神经系统疾病、头部外伤史或意识障碍的患者；（3）妊娠期妇女；（4）MRI检查禁忌证；（5）图像质量不合格（rs-fMRI图像头动平移超过3 mm或旋转超过3°）；（6）药物滥用者；（7）CD活动指数（CD Activity Index, CDAI）评分>450且简单内窥镜评分（Simple Endoscopic Score, SES-CD）>15的患者；（8）除CD以外的胃肠道疾病和其他疾病导致的慢性腹痛患者。HC组受试者纳入标准同CD患者纳入标准（2）~（3），排除标准同CD患者排除标准。

1.2 数据采集

       采用德国西门子Skyra MR E11 3.0 T磁共振扫描仪，20通道相控阵头线圈进行头颅MRI数据的采集。嘱受试者仰卧闭目，保持清醒且不做任何思考。使用三维磁化制备的快速采集梯度回波序列采集T1W数据，参数：TR 2200 ms，TE 2.44 ms，TA 4 min 59 s，FA 8°，矩阵224×224，FOV 230 mm×230 mm，层厚1 mm，层数144，体素1.0 mm×1.0 mm×1.0 mm；使用平面回波平面成像（echo planar imaging, EPI）序列采集rs-fMRI数据，参数：TR 2000 ms，TE 30 ms，TA 7 min 28 s，FA 68°，矩阵70×70，FOV 210 mm×210 mm，层厚3 mm，层数33，体素3.0 mm×3.0 mm×3.0 mm。

1.3 数据处理

       利用RESTplus V1.2（http://restfmri.net/forum/RESTplus）进行MRI图像的预处理。首先，将受试者的rs-fMRI DICOM图像转换为4D的NIFTI格式，并去除前10个时间点。随后进行时间层校正，头动校正。采用DARTEL进行配准，使体素大小调整为3 mm×3 mm×3 mm，以实现空间标准化处理。接着，对每个时间序列执行线性趋势去除，以减少低频漂移和高频生理噪声的干扰。对体素进行0.01~0.08 Hz频段的低频滤波处理，并回归头动参数、白质信号及脑脊液信号。

       利用Gretna V2.0.0（https://www.nitrc.org/projects/gretna/），以解剖学自动标记（anatomical automatic labeling, AAL）脑图谱为模板，将大脑皮层分为90个脑区节点，节点的数值为目标脑区内所有体素的Bold的时间信号强度平均值。为使所有试验对象均满足小世界属性，必须使所有被试在稀疏度范围内的小世界属性（small-worldness, σ）值均大于1.1。稀疏度的下限设置为0.05，当σ值刚好大于1.1时，对应的稀疏度值即为上限。最终得到稀疏度阈值范围0.05~0.33，随后分别计算不同稀疏度阈值下大脑功能网络的拓扑属性。计算的全局网络属性包括σ、聚类系数（nodal clustering coefficient, Cp）、标准化聚类系数（gamma, γ）、标准化特征路径长度（lambda, λ）、全局效率（global efficiency, Eg）、局部效率（local efficiency, Eloc）；局部网络属性包括节点效率（nodal efficiency, NE）、度中心性（degree centrality, DC）。

1.4 临床数据

       采集所有受试者临床及实验室指标，包括年龄、受教育年限、病程、血沉（erythrocyte sedimentation rate, ERS）、C-反应蛋白（C-reactive protein, CRP）等。此外，对CD患者进行VAS、贝克抑郁量表（Beck Depression Inventory, BDI）、特质焦虑量表（Trait Anxiety Inventory, T-AI）测评。

1.5 统计学分析

       采用SPSS 27.0（https://www.ibm.com/spss）软件进行统计学分析。对所有计量资料进行正态性检验，方差齐性检验，符合正态分布的资料进行单因素方差分析（one-way analysis of variance, ANOVA）或独立样本t检验比较两组间的差异；不符合正态分布的资料进行Mann-Whitney U检验比较两组间的差异；对于三组间的非正态分布的资料，首先利用Kruskal-Wallis H检验，若检验结果显著，再进行Dunn’s检验进行事后两两比较。以频数表示分类变量，采用Fisher精确概率法进行组间比较。将年龄、性别、受教育年限作为协变量，对网络拓扑指标进行协方差分析（analysis of covariance, ANCOVA）。随后进行事后两两检验，并采用Bonferroni校正结果。采用偏相关分析探讨差异性脑网络拓扑指标与临床相关指标、情绪量表评分的相关性。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 一般资料

       根据纳排标准，50例CD患者中2例APCD患者和4例FAPCD患者因图像质量不合格被排除。最终纳入APCD患者20例，FAPCD患者24例，HC组30例。APCD组、FAPCD组及HC组三组间年龄、性别及受教育年限差异均无统计学意义（P>0.05）。APCD组与FAPCD组之间的病程及T-AI评分差异均无统计学意义（P>0.05）。而APCD组的VAS量表评分、BDI量表评分、CRP、ESR均高于FAPCD组（P<0.05），详见表1。

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表1  受试者的人口学信息及临床特征
Tab. 1  The demographic information and clinical characteristics of participants

2.2 全局网络度量指标

       APCD组、FAPCD组及HC组三组间仅指标σ和γ差异具有统计学意义（P<0.05）。与FAPCD组相比，APCD具有较低的σ和γ。此外，Eg、Eloc、λ及Cp在APCD组、FAPCD组及HC组三组间差异均无统计学意义（P>0.05），详见表2和图1。

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图1  APCD、FAPCD和HC组三组的脑功能网络全局指标比较。APCD：克罗恩病伴慢性腹痛；FAPCD：克罗恩病不伴腹痛；HC：健康对照；σ：小世界属性；γ：标准化聚类系数；Cp：聚类系数；λ：标准化特征路径长度；Lp：特征路径长度；Eg：全局效率；Eloc：局部效率。
Fig. 1  Comparison of global indicators of brain functional networks among APCD, FAPCD and HC groups. APCD: Crohn's disease with chronic abdominal pain; FAPCD: Crohn's disease without abdominal pain; HC: healthy control; σ: small-world attribute; γ: normalized clustering coefficient; Cp: clustering coefficient; λ: normalized characteristic path length; Lp: characteristic path length; Eg: global efficiency; Eloc: local efficiency.

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表2  APCD、FAPCD和HC组三组间网络全局指标比较
Tab. 2  The comparison of global metrics among APCD、FAPCD and HC groups

2.3 局部网络度量指标

       与HC组相比，APCD组的DC在右侧前扣带与旁扣带回增高，FAPCD组的DC与NE在左侧枕上回、右侧中央后回降低，FAPCD组右侧前扣带与旁扣带回的NE增强（均P<0.05）。与FAPCD组相比，APCD组的DC与NE在左侧枕上回、右侧中央后回增强（均P<0.05）。此外，APCD右侧三角部额下回与右侧眶部额下回的NE比FAPCD更低，左侧中央前回DC比FAPCD更高（均P<0.05）。详细见图2、图3及表3。

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图2  APCD、FAPCD和HC组三组的脑功能网络DC指标比较。事后两两检验两组间的DC存在差异的脑区，橙色标注为节点指标APCD大于FAPCD，APCD大于HC，FAPCD大于HC；蓝色标注为节点指标APCD小于FAPCD，APCD小于HC，FAPCD小于HC。APCD：克罗恩病伴慢性腹痛；FAPCD：克罗恩病不伴腹痛；HC：健康组；DC：度中心性；PreCG：中央前回；PoCG：中央后回；SOG：枕上回；ACG：前扣带回和旁扣带回；L：左侧；R：右侧。
Fig. 2  Compares the DC index of brain functional networks among APCD, FAPCD, and HC groups. The brain regions with differences in DC between the two groups in the post hoc pairwise tests; the orange labels indicate that in the nodal index, APCD is greater than FAPCD, APCD is greater than the HC, and FAPCD is greater than the HC; the blue labels indicate that in the nodal index, APCD is less than FAPCD, APCD is less than the HC, and FAPCD is less than the HC group. DC: degree centrality; APCD: Crohn's disease with chronic abdominal pain; FAPCD: Crohn's disease without abdominal pain; HC: healthy control; PreCG: precentral gyrus; PoCG: postcentral gyrus; SOG: superior occipital gyrus; ACG: anterior cingulate gyrus and paracingulate gyrus; L: left; R: right.

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图3  APCD、FAPCD和HC组三组的脑功能网络NE指标比较。事后两两检验两组间NE存在差异的脑区，橙色标注为节点指标APCD大于FAPCD，APCD大于HC组，FAPCD大于HC组；蓝色标注为节点指标APCD小于FAPCD，APCD小于HC组，FAPCD小于HC组。APCD：克罗恩病伴慢性腹痛；FAPCD：克罗恩病不伴腹痛；HC：健康对照；NE：节点效率；ORBinf：眶部额下回；IFGtriang：三角部额下回；PoCG：中央后回；SOG：枕上回；ACG：前扣带回和旁扣带回；L：左侧；R：右侧。
Fig. 3  Comparison of the NE index of brain functional networks among the APCD, FAPCD, and HC groups.The brain regions with differences in NE between the two groups in the post hoc pairwise tests; the orange marking indicates that the nodal index of APCD is greater than that of FAPCD, APCD is greater than that of the HC group, and FAPCD is greater than that of the HC group; the blue marking indicates that the nodal index of APCD is less than that of FAPCD, APCD is less than that of the HC group, and FAPCD is less than that of the HC group. APCD: Crohn's disease with chronic abdominal pain; FAPCD: Crohn's disease without abdominal pain; HC: healthy control; NE: nodal efficiency; ORBinf: Inferior frontal gyrus, orbital part; IFGtriang: Inferior frontal gyrus, triangular part; PoCG: postcentral gyrus; SOG: superior occipital gyrus; ACG: anterior cingulate gyrus and paracingulate gyrus; L: Left; R: Right.

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表3  APCD、FAPCD和HC组三组间网络节点指标比较
Tab. 3  The comparison of nodal metrics among APCD、FAPCD and HC groups

2.4 网络拓扑指标与临床量表评分的相关性

       在CD疾病组中，VAS量表评分与左侧中央前回的DC呈正相关（P=0.013，r=0.386）（图4）。在单独的FAPCD及APCD组中，未发现相关性。

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图4  CD患者（包括CD伴慢性腹痛和CD不伴腹痛患者）左侧中央前回度中心性值与视觉模拟量表评分的相关性分析。
Fig. 4  Correlation analysis of the degree centrality value of the left precentral gyrus and the score of the visual analogue scale in Crohn's disease (CD) group (combined CD with chronic abdominal pain and CD without abdominal pain group).

3 讨论

       本研究通过图论分析，探索了伴有慢性腹痛的CD患者疼痛网络的特征。总的来说，本研究的结果表明，与HC组和FAPCD相比，APCD患者的脑网络改变不仅表现在全局网络上，而且在眶部额叶、枕上回、中央后回的节点网络指标也都普遍发生了改变。与HC组相比，FAPCD患者主要在感觉运动网络（sensorimotor network, SMN）上存在节点属性的改变。此外，偏相关结果还显示了在APCD与FAPCD两个合并的CD组，VAS量表评分的增加与左侧中央前回的DC值增高有关。这些发现不仅加深了我们对APCD患者脑网络拓扑特征的理解，也为进一步研究疼痛相关脑网络的潜在机制提供了基础。

3.1 脑功能网络全局属性的改变

       大脑作为一个结构复杂、功能多样的网络系统，具有独特的小世界属性。它以高聚类、短路径长度和高传输效率为特征，能够灵活应对局部与全局的需求，平衡功能整合与分离，从而实现不同脑区之间的精密同步^[21]。这种“低成本、高效益”的信息传递网络一旦遭到破坏，便会削弱大脑的信息处理与整合能力^[22]。研究表明小世界属性有利于高效的网络间推理^[23]，本研究结果证实APCD、FAPCD及HC三组均具有小世界属性，这表明CD患者无论是否伴有慢性腹痛，其功能网络仍然保持高效的信息传递。

       此外，我们的研究表明与FAPCD组相比，APCD组的指标σ和γ降低，说明疼痛状态可能与脑网络功能的整合性和效率下降有关。这可能反映脑网络在处理局部与全局信息时的平衡被打破，从而影响了神经活动的协调性和信息传递的高效性^[24]。在脑网络的全局拓扑指标中，γ值的高低通常被认为是脑网络局部信息处理能力的直观体现，其增大通常表明局部信息处理效率更高^[25]。一项研究证实慢性腰痛的患者表现出更低的γ、σ、Eg及Eloc^[26]，这与我们的研究一致。CHEN等^[27]的研究同样也证实了具有原发性痛经的患者与正常人相比，其整体的网络指标σ及γ更低。因此，疼痛状态可能通过影响脑网络的小世界属性，降低其功能整合性与效率，从而破坏局部与全局信息处理的平衡，进一步影响神经活动的协调与信息传递的高效性。对于APCD患者与HC组在全局网络上差异无统计学意义的结果，可能是因为疼痛主要影响特定脑区，而未改变全局网络拓扑结构；此外，患者的异质性以及疼痛的适应性重组也可能是原因之一。因此，结合局部网络分析、长期随访以及多种脑成像技术的综合应用，来深入探究疼痛对脑网络的潜在影响是非常必要的。

3.2 脑功能网络局部属性的改变

       大脑的NE表示节点间信息传递的效果，而DC则反映了某一节点与其他节点连接的密切程度及其在信息传递中的重要性^[28]。在本研究中，APCD组在左侧枕上回、右侧中央后回的DC与NE比FAPCD组更高，这可能与疼痛状态下大脑在处理信息时的额外负荷或特定脑区的功能调整有关。枕上回是指枕叶的最上部分，位于枕骨的顶部，主要负责视觉处理^[29]。中央后回是大脑皮层的一部分，同样位于大脑半球的枕叶，其功能主要与感觉运动有关^[30]。在CD伴腹痛的情况下，大脑可能调动视觉网络参与疼痛相关的信息处理，例如增强对身体状态或环境变化的感知，从而更有效地应对疼痛体验。在肠易激综合征（irritable bowel syndrome, IBS）的研究中，疼痛脑区的功能异常被认为与患者的慢性腹痛和情绪障碍密切相关，尤其在与情绪调节和疼痛处理相关的大脑区域，如前扣带皮质和岛叶，表现出结构和功能改变^[31]。此外，本研究还发现了APCD组右侧三角部额下回与右侧眶部额下回的NE比FAPCD更低，表明慢性腹痛可能通过影响这些关键区域的功能，干扰情绪调节等功能。三角部额下回与眶部额下回均属于眶部额叶的一部分，参与情绪、决策、行为控制等功能的调节。眶额叶皮质、丘脑和中脑导水管周围皮质等区域构成了疼痛调节的关键通路，这些区域的活动变化与慢性疼痛的严重程度密切相关^[32]。一项关于慢性坐骨神经痛的研究发现，患者在眶部额叶的NE减少^[33]，这与我们的研究结果相似。中央前回是大脑皮层的一个重要区域，主要与运动控制和感知运动相关。本研究发现，APCD组在中央前回的DC较高，表明该区域与其他脑区的连接更加紧密，可能在疼痛感知和脑功能调节中发挥重要作用。这一发现与其他研究^[34]发现功能性便秘患者在中央前回及扣带皮层等脑区的度中心性出现异常一致，进一步支持了大脑网络连接模式在慢性疼痛和功能性障碍中的潜在作用。此外，脑肠轴在慢性疼痛的发生和维持过程中可能发挥了重要作用。研究表明，肠道微生物的改变通过自主神经系统与大脑沟通，影响这些关键脑区的功能^[35]。在APCD患者中，肠道信号可能通过脑肠轴调节眶额叶、枕上回及中央后回等区域的活动，从而影响情绪调节和疼痛感知。

       此外，与HC组相比，APCD组右侧前扣带回和旁扣带回的DC值增高。这一结果可能反映了慢性疼痛状态下大脑特定区域的功能连接性变化。前扣带回和旁扣带回（anterior cingulate and paracingulate gyri, ACG）是与情绪调节、疼痛感知和自我意识密切相关的重要脑区。在慢性疼痛患者中，ACG的活动通常表现为增强模式，这可能与患者的痛觉感知、情绪困扰以及对疼痛的认知反应密切相关。已有研究表明，肠易激综合征及功能性消化不良^[36]、慢性背痛^[37]、慢性盆腔痛^[38]等患者的ACG结构或功能均与非疼痛患者不同。这些发现为揭示慢性疼痛的神经生物学机制提供了新的视角，尤其是在情绪调节与疼痛感知之间的交互作用方面。

       与HC组相比，FAPCD组主要在SMN内表现出NE和DC的改变。这一结果表明，尽管这些患者没有腹痛症状，但其大脑在感觉运动网络的功能上已经发生了变化。这些变化可能反映了CD患者在无腹痛时仍然存在神经功能的重组或调整，提示该病可能对神经系统产生长期影响，甚至在没有明显临床症状的情况下。

3.3 异常网络属性指标与临床数据的相关性分析

       在CD疾病组中，VAS评分与左侧中央前回的DC值呈正相关。SHUAI等^[39]的Meta分析结果显示，功能性胃肠疾病（Functional Gastrointestinal Disorders, FGID）患者在中央后回的脑活动表现出变化，主要表现在与健康对照组相比，FGID患者在中央后回区域的脑活动增加。这一发现表明，中央后回区域可能与FGID的症状表现存在紧密关联，特别是与内脏疼痛感知的联系尤为明显，这与我们的研究结果类似。然而，在APCD组和FAPCD组中，均未发现与VAS评分相关的变化。这表明，疼痛的主观感知可能与特定脑区的功能性或结构性变化相关，尤其是左侧中央前回。尽管如此，这种关联在不同亚组中未能得到一致验证，提示疼痛感知与大脑网络的变化之间的关系可能更加复杂，可能受到疼痛持续时间、强度或个体差异等多种因素的影响。

3.4 局限性及展望

       首先，本研究样本量相对较小，可能限制了结果的广泛性。未来研究将通过扩大样本量来验证结果的泛化性。其次，本研究为横断面设计，无法明确判断APCD患者脑网络异常是否完全由疼痛刺激引起。由于纵向数据的伦理问题，未来可能需要通过动物实验进一步进行更全面的探索。此外，本研究未进行分组招募，而是直接招募所有CD患者，可能导致伴腹痛与不伴腹痛患者之间的样本量不均衡。未来研究将通过更加严格的分组招募策略，确保各组的样本量平衡，以进一步验证相关假设。

4 结论

       本研究运用图论分析方法，深入探讨了APCD患者脑网络的变化特征，不仅揭示了CD患者在疼痛网络中的独特功能性改变，还初步阐明了这些改变与疼痛感知之间的内在关联。这些发现不仅揭示了APCD患者脑网络的拓扑特征，也为进一步探索疼痛相关脑网络机制提供了基础。