0 引言

       偏头痛是一种严重的神经系统疾病^[1]。根据发作时是否伴视觉、感觉及运动等先兆症状，偏头痛分为有先兆和无先兆偏头痛（migraine without aura, MwoA），后者约占80%^[2]。近年来，越来越多的学者认为偏头痛与患者的大脑结构和功能异常有关^{[3, 4]}。然而到目前为止，偏头痛的神经病理生理机制尚未完全明确。

       大脑白质（white matter, WM）主要由髓鞘神经元轴突组成，是不同大脑区域之间信息传输的重要枢纽。WM完整性受损可能会影响正常的神经信息交流，导致患者神经心理功能障碍^[5]。扩散张量成像（diffusion tensor imaging, DTI）是一种应用成熟的磁共振成像技术，已被广泛用于各类疾病的WM结构检测中^{[6, 7]}。近年来，多项基于DTI技术的研究采用不同分析方法证实了偏头痛患者存在WM结构完整性变化。例如，一项基于感兴趣区（region of interest, ROI）的研究发现，与对照组相比，偏头痛患者的胼胝体各向异性分数（fractional anisotropy, FA）降低^[8]。另一项研究基于纤维束示踪空间统计方法（tracer based spatial statistics, TBSS）发现MwoA患者胼胝体膝部和体部等区域的FA值显著低于对照组^[9]。但基于ROI的分析缺乏统一的标准，且高度依赖主观判断，尽管TBSS在检测受试者之间WM纤维束形态方面比基于ROI的分析更准确，但它仍然缺乏特定纤维束完整性定位能力^[10]。因此，需要更精准可靠的定量分析方法来进一步阐明MwoA患者大脑WM纤维束的损害。

       近年来，自动纤维定量（automated fiber quantification, AFQ）技术作为一种检测WM异常的更为灵敏和稳健的方法，已经被用于检测多种疾病的WM微观结构，如阿尔茨海默病、多发性硬化征等^{[11, 12]}，该方法的特征在于WM纤维束的严格确定性纤维束成像，并将每条纤维沿轨迹分割成100个解剖学上等距的节点，与传统方法相比，AFQ可以更精确地识别纤维束内的异常部位，并基于DTI衍生的扩散指标以整体或节点方式评估纤维束的改变，这可能提供受试者更全面的微观结构信息^[13]。目前，利用AFQ方法对比研究MwoA患者与健康人群脑白质微观结构差异的文献仍然比较少，且现有研究多局限于FA值分析^[14]，而平均扩散系数（mean diffusivity, MD）、轴向扩散系数（axial diffusivity, AD）以及径向扩散系数（radial diffusivity, RD）等指标同样具有重要的分析价值。

       基于此，本研究旨在采用AFQ技术整合四种DTI扩散指标检测发作期MwoA患者神经纤维束的微结构节段性改变，并探究其与临床指标的相关性。

1 材料与方法

1.1 研究对象

       前瞻性纳入2023年9月至2024年3月在河南省中医院神经内科就诊的45例发作期的MwoA患者作为MwoA组。纳入标准：（1）符合国际头痛疾病分类第3版（The International Classification of Headache Disorders-3rd Edition, ICHD-3）中MwoA的诊断标准^[2]；（2）右利手，年龄18~60岁；（3）无酒精及精神类药物滥用史；（4）偏头痛发作后4~72个小时内的患者^[15]；（5）近1个月未服用预防及治疗性药物；（6）无磁共振检查禁忌证，且检查时头动位移≤3 mm或旋转角度≤3.0°。排除标准：（1）有头部外伤史，合并有继发性、丛集性、紧张性头痛等；（2）合并高血压、糖尿病和肿瘤等原发性疾病。另同期在周围社区招募30名与MwoA组一般资料相匹配的健康对照（healthy controls, HC）者作为HC组，纳入标准：同MwoA组的（2）、（3）。排除标准：（1）MRI扫描图像存在严重运动伪影或设备伪影，影响后续分析；（2）影像学检查发现任何脑部结构异常或病变；（3）无磁共振禁忌证，且检查时头动位移≤3 mm或旋转角度≤3.0°。

       本研究遵守《赫尔辛基宣言》，已获得河南省中医院伦理委员会批准（批号：HNSZYYWZ-20230901038），所有受试者自愿参与本研究，并签署知情同意书。

1.2 数据采集

1.2.1 一般资料及临床量表采集

       采集两组受试者的一般人口学资料，包括性别、年龄及受教育年限等，以及MwoA组患者的病程和头痛发作频率信息。在MRI检查前2 h，由1位经过培训且具备相关资质的心理评估师对患者进行临床量表评估：患者健康问卷-9（Patient Health Questionnaire-9, PHQ-9）和广泛性焦虑障碍量表-7（Generalized Anxiety Disorder-7, GAD-7）用于筛选患者的抑郁和焦虑症状，PHQ-9和GAD-7评分推荐的临界值为10分^{[16, 17]}；视觉模拟评分法量表（Visual Analogue Scale, VAS）用于评估MwoA患者的头痛程度；偏头痛特异性生活质量问卷（Migraine-Specific Quality of Life Questionnaire, MSQ）用于评估偏头痛对患者生活质量的影响情况；头痛影响测试问卷（Headache Impact Test-6, HIT-6）用于评估偏头痛对患者日常生活的影响。

1.2.2 磁共振数据采集

       使用河南省中医院3.0 T GE MRI扫描仪（Signa HDx, GE, USA）采集所有受试者的MRI 数据，配有8通道的头颅正交线圈。首先进行常规T2WI和液体衰减反转恢复（fluid-attenuated inversion recovery, FLAIR）序列扫描以排除脑结构异常的受试者，随后采集3D-T1WI和DTI图像数据。使用磁化准备快速梯度回波序列采集3D-T1WI图像，参数如下：总层数为192，TR 900 ms，TE 75 ms，FA 90°，矢状位，FOV 240 mm×240 mm，矩阵64×64，层厚1.0 mm，间距0 mm，体素大小1 mm×1 mm×1 mm。DTI采用平面回波成像序列，扫描参数如下：TR 15000 ms，TE 75 ms，FOV 240 mm×240 mm，矩阵128×128，层间距0 mm，层厚2 mm，b值为0、1000 s/mm²，体素大小2 mm×2 mm×2 mm，扩散梯度方向数为30个。

1.2.3 数据预处理

       在Linux系统中，使用FSL（https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/）软件对DTI原始数据进行预处理，具体分析流程如下：（1）将数据DICOM格式转换为NIFTI格式；（2）图像畸变校正，包括头动和涡流校正；（3）基于个体的b0图像，采用FSL中的脑组织提取工具（brain extraction tool, BET）创建个体脑掩模；（4）使用FSL中的DTIFIT程序拟合张量模型，计算FA、MD、AD以及RD图。

1.2.4 AFQ分析

       在Linux系统的Matlab平台使用AFQ软件包（http://github.com/yeatmanlab/AFQ）对预处理后的DTI指标和3D-T1WI图像进行分析。具体分析流程如下。（1）数据准备与格式转换：对每位被试的3D-T1WI图像进行前后联合的平面校正，并将FSL预处理后的扩散数据转换为DT6格式。（2）参数初始化与纤维束追踪：采用确定性流线追踪算法进行全脑纤维束重建，通过四阶Runge-Kutta法进行全脑追踪。参数设定为追踪阈值FA>0.2、纤维走行角度<30°、纤维长度50~250 mm^[18]，生成全脑纤维库供后续分割。（3）纤维束分割与精细化处理：基于Wakana法，将穿过两个预设ROI的纤维归入目标纤维组。ROI基于蒙特利尔神经学研究所（Montreal Neurological Institute, MNI）空间标准图谱绘制，并通过非线性配准映射至个体空间。然后根据每个目标纤维与标准纤维束概率图的相似性对其评分，具有高概率分数的纤维被保留。（4）纤维束清理：采用迭代程序移除均值超过4个标准差或偏移纤维束核心超过5个标准差的纤维，并通过5次迭代清理去除离群纤维。（5）量化指标提取：等距离将20条纤维束分为100个节段，计算各节段的FA、MD、RD、AD等扩散指标，用于后续统计分析。

       本研究中已识别的20条WM纤维束包括双侧丘脑辐射束、双侧皮质脊髓束、双侧扣带束、双侧海马旁扣带束、双侧额枕下束、双侧下纵束、双侧上纵束、双侧钩束、双侧弓状束以及胼胝体大钳和小钳，见图1。

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图1  AFQ追踪的20条白质纤维束示意图。红色实线是第一个节点，蓝色实线是第100个节点。TR：丘脑辐射；CST：皮质脊髓束；CGC：扣带束；CH：海马旁扣带束；CF major：胼胝体大钳；CF minor：胼胝体小钳；IFOF：额枕下束；ILF：下纵束；SLF：上纵束；UF：钩束；AF：弓形束；L：左；R：右。
Fig. 1  The identified WM fiber tracts by AFQ. The red solid line represents the first node, and the blue solid line represents the 100th node. TR: thalamic radiation; CST: corticospinal tract; CGC: cingulum cingulate; CH: Cingulum Hippocampus; CF major: forceps major of corpus callosum; CF minor: forceps minor of corpus callosum; IFOF: inferior fronto-occipital fasciculus; ILF: Inferior Longitudinal Fasciculus; SLF: superior longitudinal fasciculus; UF: uncinate fasciculus; AF: arcuate fasciculus; L: left; R: right.

1.3 统计分析

       采用SPSS 25.0软件进行统计分析。符合正态分布的计量资料使用均数±标准差表示，采用两独立样本t检验分析组间差异；不符合正态分布的计量资料用中位数（四分位数）表示，采用Mann-Whitney U检验分析组间差异；计数资料使用例数（%）表示，采用χ²检验分析组间差异。对追踪得到的纤维束DTI指标行逐点置换检验，并使用错误发现率（false discovery rate, FDR）方法（n=5000）校正，阈值为P<0.05，同时将年龄、性别、受教育年限、PHQ-9和GAD-7评分作为控制变量。采用偏相关分析评估差异纤维束DTI参数与MwoA患者临床量表评分的相关性，同时以年龄、性别、受教育年限、病程和发作频率为控制变量，P<0.05表示差异有统计学意义。

2 结果

2.1 人口统计学信息统计及结果

       本研究共纳入MwoA患者45例，HC组30例。两组受试者在年龄、性别、受教育年限、PHQ-9和GAD-7评分方面差异均无统计学意义（P>0.05），见表1。

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表1  组间一般人口学资料比较
Tab. 1  Comparison of general demographic data between groups

2.2 MwoA组的AFQ分析结果

       与HC组相比，在整体层面：MwoA组胼胝体小钳的MD和RD升高，两组间差异具有统计学意义（FDR校正，P均<0.05），见表2和图2；其他指标差异无统计学意义（FDR校正，P均>0.05）。

       在节点层面：MwoA组的左侧额枕下束（85~90节段）FA降低，见表3及图3A；MwoA组的左侧丘脑辐射（9~15、31~33节段）、胼胝体小钳（7~13节段）和右侧额枕下束（66~68、80~84节段）MD升高，见表3及图3B~3D；MwoA组的右侧额枕下束（81~85、88~89节段）AD升高，左侧钩束（50~71节段）AD降低，见表3及图3E~3F；MwoA组的左侧丘脑辐射（8~16、29~35节段）、胼胝体小钳（8~12、88~97节段）RD升高，见表3及图3G~3H；各组间差异均具有统计学意义（FDR校正，P均<0.05）。

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图2  胼胝体小钳DTI指标差异示意图。FDR校正。DTI：扩散张量成像；MwoA：无先兆偏头痛；HC：健康对照；CF minor：胼胝体小钳；MD：平均扩散系数；RD：径向扩散系数；FA：各向异性分数；AD：轴向扩散系数。
Fig. 2  Alterations of DTI metrics in forceps minor of corpus callosum between groups. FDR correction. DTI: diffusion tensor imaging; MwoA: migraine without aura; HC: healthy controls; CF minor: forceps minor of corpus callosum; MD: mean diffusivity; RD: radial diffusivity; FA: fractional anisotropy; AD: axial diffusivity.

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图3  组间逐点白质纤维束扩散指标的改变。MwoA：无先兆偏头痛患者；HC：健康对照；FA：各向异性分数；MD：平均扩散系数；AD：轴向扩散系数；RD：径向扩散系数；IFOF：额枕下束；TR：丘脑辐射；UF：钩束；CFminor：胼胝体小钳。
Fig. 3  Alterations of DTI metrics in point-wise fiber tracts. MwoA: migraine without aura; HC: healthy controls. FA: fractional anisotropy; MD: mean diffusivity; AD: axial diffusivity; RD: radial diffusivity; IFOF: inferior fronto-occipital fasciculus; TR: thalamic radiation; UF: uncinate fasciculus; CF minor: forceps minor of corpus callosum.

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表2  胼胝体小钳DTI指标比较
Tab. 2  The group differences in DTI metrics of forceps minor of corpus callosum

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表3  组间逐点纤维束中DTI指标比较
Tab. 3  Alterations of DTI metrics in point-wise fiber tracts between groups

2.3 差异白质纤维束DTI参数与MwoA组临床量表评分的相关性分析结果

       发作期的MwoA患者右侧额枕下束差异节段的AD和MD均值与HIT-6评分呈正相关（r=0.351，P=0.023；r=0.331，P=0.032），左侧钩束差异节段AD均值与MSQ评分呈负相关（r=-0.535，P<0.001），见图4，其他差异纤维节段DTI指标均值与MwoA患者的量表评分均无明显相关性。

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图4  患者组差异节段DTI指标值与量表评分的相关性（P均<0.05）。DTI：扩散张量成像；AD：轴向扩散系数；MD：平均扩散系数；IFOF：额枕下束；UF：钩束；HIT-6：头痛影响测试问卷；MSQ：偏头痛特异性生活质量问卷。
Fig.4  Correlation between differential segment DTI metrics and scale scores in the patient group (all P < 0.05). DTI: diffusion tensor imaging; AD: axial diffusivity; MD: mean diffusivity; IFOF: inferior fronto-occipital fasciculus; UF: uncinate fasciculus; HIT-6: headache impact test-6; MSQ: migraine-specific quality of life questionnaire.

3 讨论

       本研究采用AFQ技术系统分析了MwoA患者在发作期多个脑白质纤维束节段性微结构改变及其与临床症状的关系。研究结果表明，MwoA患者在多个关键白质纤维束（如胼胝体小钳、双侧额枕下束、左侧丘脑辐射和左侧钩束等）存在显著的节段性扩散参数异常，且部分异常节段与患者头痛症状量表显著相关，这提示发作期MwoA患者的白质微结构节段性改变可能参与偏头痛的病理生理过程。

3.1 AFQ技术检测到MwoA患者胼胝体小钳微观结构改变

       本研究使用的四种扩散指标可以量化患者病理状态下水扩散的强度和方向，如FA反映了轴突中髓鞘形成的数量或纤维束的连贯性，MD可以对白质纤维束体积进行评估^{[19, 20]}；AD对轴突变性很敏感，而RD可能反映了脱髓鞘、轴突直径或密度异常等变化^{[21, 22]}。本研究的AFQ分析显示，发作期MwoA患者的胼胝体小钳在整体和节点层面均出现MD和RD值异常，这提示患者胼胝体小钳的髓鞘完整性受损和轴突结构紊乱。这一发现与既往多项研究结果相似，如一项关于发作期MwoA的TBSS研究发现，患者在胼胝体小钳的FA值降低^[23]。另一项研究比较了有先兆偏头痛患者和对照组的白质微观结构变化，发现患者胼胝体小钳的AD值降低^[24]。从神经解剖学角度来看，胼胝体是大脑半球间主要的连合纤维，其在功能上与传递知觉、学习和认知等有关^[25]。胼胝体小钳起源于胼胝体膝部，是前额叶间连接的重要通路，其完整性对高级认知和疼痛相关功能至关重要^[26]。近期研究也证实了偏头痛患者胼胝体神经突的损伤与头痛发作频率相关^[27]。因此，发作期MwoA患者的胼胝体小钳的WM微结构改变，可能影响双侧前额叶的功能整合，进而参与认知功能失调和疼痛调节障碍的病理生理过程。

3.2 AFQ技术检测到MwoA患者丘脑辐射微观结构损伤

       丘脑作为核心的感觉信息中转站，一方面接收全身各类感觉信号并精准传递至对应大脑皮层区域，另一方面将皮层的调控指令反向反馈至自身，最终构成功能闭环的丘脑-皮质环路^[28]。多项研究证实丘脑辐射微结构异常与偏头痛相关，其中ZHAO等^[29]使用孟德尔随机化方法发现偏头痛患者右侧丘脑辐射白质损伤对偏头痛产生因果影响，COPPOLA等则报道了慢性偏头痛患者后丘脑辐射冠的MD高于发作性偏头痛患者^[23]。本研究发现发作期MwoA患者丘脑辐射的MD、RD值升高，这与COPPOLA等的研究结果相一致，提示丘脑辐射的微观结构损伤可能会导致患者感觉信息处理失衡。

3.3 MwoA患者受损额枕下束与钩束的DTI指标同临床特征的相关性分析

       本研究在MwoA患者中发现，左侧额枕下束部分节段的FA值降低，而右侧额枕下束部分节段则表现为MD、AD值升高，以及左侧钩束的部分节段还出现了AD值降低，与既往关于偏头痛WM微结构异常的研究一致^[30]。额枕下束作为连接前额叶与枕叶的核心纤维通路，参与视觉语义加工和情绪识别^[31]。偏头痛是一种与情绪压力及焦虑密切相关的疾病，发作时常伴有畏光、畏声和感觉过敏等症状，额枕下束作为整合上述感觉信息的关键通路，在疾病反复发作过程中可能因长期感觉超负荷而承受过度代谢压力，进而导致其微结构损伤，这可能是本次发现左侧额枕下束部分节段FA值降低的原因。研究发现右侧额枕下束部分节段MD和AD值两者同时升高，这表明神经纤维出现了轴突及髓鞘的受损，进一步分析显示，右侧额枕下束差异节段的AD和MD均值与HIT-6评分呈正相关，提示右侧额枕下束轴突完整性损伤与头痛致残程度加重有关，与LI等^[32]于额枕下束损伤加重功能障碍的结论一致。本次研究显示MwoA患者左侧钩束的AD值显著降低，钩束作为连接额叶与颞叶的关键白质通路，其结构异常与语言、记忆和情绪处理有关，特别是焦虑和疼痛^{[33, 34]}，左侧钩束微观结构受损可能是导致MwoA患者焦虑和疼痛的相关因素。值得注意的是，本研究还观察到发作期MwoA患者左侧钩束50~71节段的AD均值降低程度与MSQ评分呈现显著负相关，表明该部分节段微结构损伤越严重，患者生活质量受损程度越高。这一结果提示，偏头痛病程中左侧钩束微结构受损可能是导致MwoA患者生活质量下降的重要神经生物学基础，也与近期一项神经退行性疾病研究中钩束结构完整性与社会情感功能相关的结论相符^[35]。值得思考的是，我们所发现的异常受损白质纤维束呈现出偏侧化的分布，推测原因有以下可能，首先，右侧半球则在负性情绪处理和注意维持中具有优势^[36]，这可能是仅表现为右侧额枕下束差异节段的AD和MD均值异常的原因。其次，本研究中纳入对象均为右利手个体（通常以左侧大脑半球为优势半球），偏头痛相关异常可能优先影响优势半球功能网络（包括钩束），进而导致左侧钩束AD值减低。此外，持续性偏侧头痛可能引起不对称的疼痛信号传递，进而引发偏侧可塑性重构或微结构损伤，最终表现为DTI参数的偏侧化改变。综上所述，右侧额枕下束和左侧钩束节段性异常可能与发作期MwoA的神经病理机制密切相关。

3.4 局限性

       本研究仍存在一些不足之处：首先，本研究研究样本相对较小，未来研究需扩大样本量以提高结果的可靠性。其次，本研究未将头痛侧别这一因素纳入分析，而这一因素可能是本研究中白质纤维束呈现偏侧化损害的原因，未来将进一步阐明头痛侧别与影像学指标的关联机制。

4 结论

       本研究表明，发作期的MwoA患者存在多个纤维束的白质微观结构节段性改变，包括胼胝体小钳、双侧额枕下束、左侧丘脑辐射和左侧钩束，其完整性改变可能参与患者疼痛感知、情绪调控和认知处理相关的神经病理过程。AFQ结合DTI四种扩散指标可以准确地检测到MwoA患者脑白质纤维束特定节段的微结构改变，为分析MwoA神经影像特征提供了极具前景的研究工具。此外，右侧额枕下束和左侧钩束节段性异常可能与发作期MwoA的神经病理机制密切相关。