结构性不对称在人类是一个非常普遍的现象。大脑半球的结构性不对称在皮层上的表现尤为明显，最为公认的不对称脑区与言语相关，特别是布罗卡区（Broca's area）、颞平面等^[1]，而在某些疾病状态下言语相关脑区的结构性不对称也可发生改变^[2]。因此，了解大脑的结构性不对称不仅能进一步认识大脑结构，还有助于发现相关疾病的病理机理。高分辨的结构性磁共振成像（structural magnetic resonance imaging, structural MRI）可提供大量的脑解剖结构细节，通过图像后处理可获取相关大脑分区的皮层厚度（cortical thickness, CT）、皮层表面面积（cortical surface area, CSA）和皮层体积（cortical volume, CV）等神经解剖学结构的测量值。目前国外利用此技术进行大脑结构性不对称的研究较多，但国内尚未见报告。本研究采用该技术初步探索了健康者双侧言语相关脑区的解剖学测量值的差异及三者之间的相关性，并探讨产生这些差异和相关性可能的原因。

1　资料与方法

1.1　研究对象

       本研究招募了60例健康志愿者（男30例，女30例，年龄18~60岁，平均年龄36岁，男性与女性的年龄相匹配），研究对象均为右利手，身体健康，无药物依赖病史、精神病史、脑外伤史，无颅脑占位性病变、出血和梗死以及其它重大神经系统疾病，所有志愿者均签署知情同意书。

1.2　图像采集

       采用GE Signa Excite HD 1.5 T超导型磁共振成像仪进行扫描，CTL线圈，被试者仰卧平躺，头部使用海绵垫固定以减少头部运动，并告知其在扫描过程中保持静止。采用T1加权快速扰相梯度回波(fast spoiled gradient echo, FSPGR)获取标准全脑高分辨率3D图像，参数如下：TR=13 ms, TE=6 ms, TI=450 ms, FA=20°，空间分辨率0.4688 mm×0.4688 mm×1 mm，FOV 240.00 mm，矩阵512×512，扫描层数184，扫描时间5分27秒。

1.3　数据处理

       利用freesurfer影像分析软件（Stable v5.3.0）对原始3D结构像进行皮层表面的重建和体积分割，运行环境为CentOS 6，采用Destrieux模板^[3]进行皮层分析。额下回岛盖部和三角部属于布罗卡区，与言语的产生相关；颞横回属于听觉言语中枢，可将声音转化为言语；颞平面在口语处理中扮演着重要的角色；岛叶与清晰的发音有关^{[1,2, 4,5]}，因此选择以上5个言语相关区域作为感兴趣区(region of interest, ROI)，如图1。

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图1  ROI示意图
Fig. 1  Schematic diagram of ROI. Lateral views of the five regions of interest.

1.4　统计分析

       采用偏侧化指数（laterality index, LI）以消除个体间大脑大小的差异产生的影响，公式如下：

       其中，L为左侧值，R为右侧值，LI范围为－1(完全右侧化)至＋1(完全左侧化)。由于涉及多重比较，采用Bonferroni法以修正错误发生的概率。双侧的神经解剖学测量值的比较采用配对t检验(Bonferroni P值=0.01，小于该值认为差异有统计学意义)，LI的比较采用单样本t检验（检验值为0 ，Bonferroni P值=0.01，小于该值认为差异有统计学意义），同时对3个神经解剖学测量值及其LI进行相关分析(Bonferroni P值=0.005，小于该值认为差异有统计学意义)。统计分析软件采用SPSS 19.0。

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2　结果

2.1　皮层结构分析

       右侧颞横回及左侧岛叶的CT大于对侧，额下回岛盖部、颞横回、颞平面及岛叶等脑区的CSA和CV均呈左侧大于右侧，差异有统计学意义（如表1）。

       神经解剖学测量值间的相关分析（如表2）显示：各ROI的CT与CSA均无明显相关；额下回岛盖部、三角部、颞横回和岛叶等脑区的厚度与体积呈正相关；CSA与CV均呈明显正相关。

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表1  神经解剖学结构的测量值及其LI(±s)
Tab. 1  Measurements and LIs of neuroanatomical traits

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表2  相关分析结果
Tab. 2  Results of correlation analysis

2.2　偏侧化分析

       颞横回的CT呈右侧化不对称，岛叶的CT呈左侧化不对称；除额下回三角部外，其余4个脑区的CSA和CV均呈左侧化不对称（如表1）。

       LI间的相关分析结果显示（如表2）：各ROI的CT的不对称与CSA的不对称均未发现有明显的相关；CT的不对称与CV的不对称未显示出明显相关；CSA的不对称与CV的不对称均呈明显的正相关。

3　讨论

       长久以来，CV一直被视为神经解剖学计算的金标准，传统的基于体素的形态学测量法（voxel-based morphometry, VBM）是进行CV计算的常用工具。已有不少研究利用VBM发现了某些疾病可引起特定脑区的CV发生改变^[6,7]，但VBM不能提供CT、CSA等参数，因而无法评估相关的影响因素。

       皮层的不对称可能在调节言语功能的成熟及退化上发挥了重要的作用^[8]。国外有研究发现，无论言语优势半球在左侧还是右侧，结构性不对称均主要表现为左侧化不对称^[4,5]，从而对人类大脑功能性不对称直接导致结构性不对称这一假说提出了质疑。国内文献中尚未见相关报告。本研究从60例健康志愿者获取了结构像，使用基于网格表面的形态学测量方法，测量了5个言语相关脑区的CT、CSA和CV，结果显示：言语分区皮层结构主要表现为左侧化的不对称，CV受CT和CSA两个独立因素影响，而CV偏侧化主要由CSA偏侧化决定。

       目前，产生结构性不对称的决定性因素仍然还无法确定。在人类发育早期即可观察到大脑的结构性不对称^[9]，此时后天环境、训练等外部因素尚未形成影响，因此人类基因的偏侧化决定结构性不对称可能是较为合理的解释。中文为象形文字，与外文文字有着明显差别，假若后天训练导致的功能偏侧化是造成大脑结构性偏侧化的原因，那么汉语母语人群的言语相关脑区体积测量结果与英语母语人群应当有所差别，而本研究结果与国外文献报道的结果基本一致^[4,5]，也提示大脑结构性不对称可能是由基因决定。

       从低级物种到高级物种，大脑CT的增加幅度相对很微弱，而CSA大小却有着相当大的差异：人类大脑体积的增加主要是由于脑回增多、脑沟加深使表面面积扩大所致，而CT增加的作用有限^[10,11]。Winkler等^[12]证明CSA与CT无论基因型还是表现型均是不相关的；CT和CSA均能影响CV的测量值，但CSA与CV的关系更为密切。Frye等^[13]报道失读症患者的CSA和CV发生了减低且与其病史显著相关，而CT无此表现，也证明CT与CSA是相互独立的。本研究结果支持这些观点，由此笔者推测：遗传可能分别通过CSA和CT来影响皮层体积。

       Rakic^[14]提出的放射状单位假说则认为大脑皮层细胞呈放射状柱形排列，CSA的大小由柱形单位的数量及神经元体积决定，而每个柱形单位内的细胞数量及支持其的神经胶质细胞和树突分支等则决定了CT。几乎所有神经发生和神经元的迁移都是在妊娠期内完成的，由于皮层的卷曲、折叠使CSA快速增大；而CT则是贯穿于整个生命过程、伴随发育和疾病等状态而动态地变化，因而CSA可能比CT更易受到遗传因素的影响^[15]。

       本研究样本量较小且年龄范围较大，需要再进一步加大样本量并细分；忽略了受试者的文化水平差异的影响；仅局限于皮层结构的不对称，没有对白质纤维束可能存在的不对称进行测量；未评价遗传学、功能性不对称及行为学不对称与结构性不对称之间的关系。这些不足都是未来的重要研究方向。