顳下頜關節紊亂病患者靜態與動態腦功能異常的磁共振研究

尹圓圓 李飛 何姝姝 陳嵩

1.口腔疾病研究國家重點實驗室 國家口腔疾病臨床醫學研究中心四川大學華西口腔醫院正畸科，成都610041；2.四川大學華西醫院放射科華西磁共振研究中心，成都610041

作為口腔臨床發病率最高的4種疾病之一，顳下頜關節紊亂病（temporomandibular disorders，TMD） 的主要臨床表現為面部和耳前區局部疼痛、下頜運動障礙、關節彈響及雜音，部分患者可伴有其他臨床癥狀如頭頸部疼痛、頭暈、耳鳴等[1]。目前對TMD 的病因和病理生理機制的理解尚無定論[1]，近期有學者提出TMD 可能與慢性疲勞綜合征和慢性下背痛等疾病具有類似的、涉及中樞神經系統的病理生理特征[1-2]。 已有研究[3-8]表明，TMD 患者存在異常的自發腦功能活動和腦區間功能連接，并與患者的疼痛感知、情緒調節和運動控制等有關。

靜息態功能磁共振成像（resting-state functional magnetic resonance imaging，rs-fMRI） 是一種非侵入性的腦功能檢測技術，通過血氧水平依賴（blood oxygenation level dependent，BOLD） 信號反映受試者大腦功能活動。以往TMD 相關rs-fMRI 研究都是基于在掃描過程中（5～10 min） 人腦處于靜止狀態這一假設，以整個掃描的BOLD 信號均值來量化大腦活動和功能連接。然而，近期研究[9]證實，靜息狀態下大腦實際上是一個極其動態的系統，內部功能狀態隨時間波動，同時提出大腦的動態特征可通過測量大腦自發活動和功能連接的時間變異性來表征，具有良好的可重復性，能提供具有生理病理學意義的用于診斷和評估預后的腦影像學信息[10]。

局部腦功能活動反映了大腦BOLD 信號波動的內在屬性，且與心理和認知過程相關[11]。低頻振幅（amplitude of low frequency fluctuation，ALFF）是常用的反映靜息態大腦自發活動強度的腦影像特征[12]。結合 “滑動窗口” 方法（sliding-window approach），動態ALFF （dynamic ALFF，dALFF）可通過衡量ALFF 隨時間變化的變異程度來計算[13]，目前已在焦慮[14]、原發性失眠[15]、頸椎間盤源性疼痛[16]等疾病中有所應用，是對靜態ALFF（static ALFF，sALFF） 研究的有力補充。本研究擬采用ALFF 指標探究TMD 患者靜態和動態腦功能改變以及兩者之間相似或互補的特征，以促進對TMD病理生理機制的理解。

1 材料和方法

1.1 研究對象

本研究獲得四川大學華西口腔醫院倫理委員會批準，所有被試者自愿參與實驗并簽署書面知情同意書。本研究于四川大學華西口腔醫院正畸科的初診患者中招募30 名TMD 患者作為患者組，并通過社會公開招募的方式收集20 名健康志愿者作為對照組。患者組納入標準包括：1） 根據TMD研究用分類及診斷標準（research diagnostic criteria for TMD，RDC/TMD）[17]診斷為TMD；2） 無正畸修復治療史、無偏側咀嚼習慣和磨牙、無與TMD 無關的慢性頜面部或身體其他部位的疼痛；3） 無TMD 相關治療史；4） 牙列式完整；5） 右利手。所有被試者的排除標準包括：1） 有幽閉恐懼癥等不適宜行磁共振檢查者；2） 使用精神障礙診斷和統計手冊非患者版的結構化臨床訪談，排除受試者患有抑郁障礙、廣泛性焦慮障礙等精神障礙；3） 目前或既往有藥物濫用史或其他嚴重疾病；4） 妊娠期或哺乳期婦女。

1.2 TMD相關臨床癥狀檢查

根據RDC/TMD量表對所有被試者進行問卷調查和臨床檢查。使用RDC/TMD軸Ⅱ中基于癥狀自評量表-90 的抑郁和非特異性軀體癥狀量表來評估所有被試者的抑郁和軀體化癥狀，記為抑郁和非特異性軀體癥狀等級。伴疼痛的TMD 患者記錄疼痛病程，同時根據RDC/TMD軸Ⅱ的慢性疼痛分級量表記錄疼痛強度和疼痛所致功能障礙指數。計算患者的Helkimo 指數[18]，包括對TMD 主觀癥狀指數（anamnestic dysfunction index，Ai） 和臨床功能障礙指數（clinical dysfunction index，Di） 的評分和分級。

1.3 正中關系（centric relation，CR）-最大牙尖交錯位（maximum intercuspation，MI）不調檢查

對所有被試者進行CR-MI 不調檢查，包括面弓轉移、上架及髁突分析[19]。首先采用雙手誘導法配合負荷試驗獲取并驗證患者的正中關系，然后進行面弓轉移，取正中關系咬合蠟、轉關系上架。在髁突位置測量儀上分別測量CR 位和MI 位的髁突位置，從而獲得CR-MI 左右側矢狀向和垂直向及橫向不調的程度，精確到0.1 mm。根據以往研究[20]報道，將CR-MI 位置差異在矢狀向/垂直向≥1.0 mm 或橫向≥0.5 mm 定義為CR-MI 不調。以上操作由同一名研究者完成。2周后從兩組中各抽取10 個樣本，由該名研究者再次測量不調量，采用Dahlberg公式[21]對前后兩次數據進行一致性檢驗，結果顯示兩次測量誤差小，矢狀向為0.01 mm、垂直向為0.02 mm，表明測量的可重復性高。

1.4 磁共振數據采集

所有被試者均在四川大學華西醫院使用Siemens 3.0T Trio MR 成像系統（Siemens 公司，German） 和八通道頭線圈完成掃描。被試者平躺于磁共振掃描床上，軟墊固定以減少頭部運動，佩戴耳塞以減少噪音干擾，要求保持不動，閉眼的同時保持清醒。

對所有被試者進行高分辨三維T1 結構像和rsfMRI掃描。1） 結構像采用三維磁化準備快速梯度回波序列進行掃描，并由一名放射科主治醫師閱片以排除顱內腫瘤等腦部器質性異常，參數：重復/回波時間（repetition/echo time，TR/TE） 1 900/2.26 ms，層厚1 mm，共176 層，翻轉角9°，視野范圍256 mm×256 mm， 體素大小1 mm×1 mm×1 mm；2） rs-fMRI 掃描時囑咐患者下頜放松、處于息止頜位。使用梯度回波-回波平面成像序列平行于大腦前后聯合線平面進行逐層掃描，參數：TR/TE 2 000/30 ms，層厚5 mm，共30 層，無層間距，翻轉角90°，矩陣64×64，視野范圍240 mm×240 mm，體素大小3.8 mm×3.8 mm×5 mm，共采集180個時間點。

1.5 數據處理及分析方法

基于Matlab 2012b平臺，利用靜息態功能磁共振數據處理助手（data processing assistant for resting-state fMRI，DPARSF） 5.0[22]對腦影像數據進行預處理，流程包括：1） 去除前10個時間點；2）時間層校正和頭動校正，排除頭動平移＞2 mm、旋轉角度＞2°的被試者，本研究無被試者被排除；3） 將Friston 24個方向的頭動參數、白質和腦脊液信號作為協變量去除，獲得每個被試者的平均幀向位移（frame-wise displacement，FD）[23]頭動參數；4） 結構像配準到功能像后，體素重采樣至3 mm×3 mm×3 mm，匹配到蒙特利爾神經研究所（Montreal neurological institute，MNI） 標準空間；5） 高斯函數平滑（半高全寬8 mm） 并去線性漂移；6） 帶通濾波。預處理后對全腦0.01～0.08 Hz的低頻信號進行快速傅里葉變換，將所有體素的時間序列由頻率譜轉變為功率譜，經開方處理后得到的平方根即為該體素的sALFF 值，再除以全腦平均值進行標準化處理。

使用DynamicBC 工具箱[24]，將全長BOLD 信號時間序列分割成長度為30 TR （60 s） 的正方形窗口，并以1 TR （2 s） 的步長位移，每個被試者最終得到141個窗口。計算單個被試者每個體素在所有窗口下ALFF值的方差，再除以全腦平均值得到標準化后的dALFF 值。為驗證dALFF 分析結果的可重復性，另選擇窗長20 TR、步長1 TR 以及窗長30 TR、步長2 TR兩種情況進行分析。

1.6 統計分析

所有數據使用SPSS 23.0 軟件進行統計學分析，分析前進行正態分布和Levene方差齊性檢驗，計量資料以均值±標準差表示。計量資料的組間比較使用兩獨立樣本t檢驗或Mann-WhitneyU檢驗，計數資料使用卡方檢驗，P＜0.05 為差異有統計學意義。

使用DPARSF 的統計模塊在標準化灰質模板（mask） 內對患者組與對照組的全腦sALFF 和dALFF 空間圖進行兩獨立樣本t檢驗，以年齡、性別和平均FD 值作為協變量排除其影響，對統計結果進行AlphaSim校正（體素水平P＜0.005，簇水平P＜0.05）。如在全腦水平上的結果無法通過多重比較校正，則選取未校正P=0.005時具有組間差異的腦區所屬的MNI AAL （anatomical automatic labeling） 區域作為感興趣區（region of interest，ROI），再次進行相同閾值的AlphaSim 校正。最終將結果疊加在標準模板上顯示，記錄差異具有統計學意義腦區的峰值點MNI坐標及對應T值。

在患者組內，以組間出現sALFF 和dALFF 統計學差異的腦區作為感興趣區提取sALFF 及dALFF 具體數值，并與Di、CR-MI 不調指數和疼痛指標進行相關性分析，以P＜0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 人口及臨床特征統計結果

患者組與對照組的年齡、性別、身高、體重、教育年限、抑郁和非特異性軀體癥狀等級以及平均FD值的差異均無統計學意義（表1）。本研究30名TMD 患者中，22 名同時有肌肉和關節癥狀（其中14 名伴慢性疼痛，疼痛來源為：6 名肌肉和關節區、5 名僅肌肉、3 名僅關節區），8 名僅有關節癥狀（2名伴關節區慢性疼痛，6名不伴疼痛）。伴慢性疼痛的16 名中，平均疼痛病程（17.3±22.4）個月，平均疼痛強度得分（41.4±14.0） 分，疼痛所致功能障礙得分（26.7±18.9） 分。患者組Helkimo 指數結果為：AiⅠ5 名（16.7%），AiⅡ25 名（83.3%）；DiⅠ4 名（13.3%），DiⅡ12 名（40%），DiⅢ14 名（46.7%），Di 指數為9.53±4.78。患者組中共23名存在CR-MI不調，具體見表2。

表1 被試者基本信息情況Tab 1 Basic data of all subjects

2.2 2組sALFF、dALFF的比較

與對照組相比，患者組后扣帶回（posterior cingulate cortex，PCC） 的sALFF 和dALFF 均增加（全腦水平未校正P=0.005；AAL ROI 水平Alpha-Sim 校正時，體素水平P＜0.005，簇水平P＜0.05，體素分別為39 和44；表3，圖1）。此外，患者組內側眶額回皮質（medial orbitofrontal cortex，mOFC） 的dALFF 顯著增加（全腦水平AlphaSim校正，體素水平P＜0.005，簇水平P＜0.05，體素為83；表3，圖1）。不同窗長、步長對動態腦功能組間差異的驗證結果與主結果類似（圖2）。

圖2 不同窗長、步長驗證dALFF組間差異結果的腦區分布圖Fig 2 The validation results with different window length and step length

表3 2組存在差異的腦區Tab 3 Brian regions with significant differences of two groups

圖1 2組間存在差異的腦區分布圖Fig 1 Brain regions with significant differences of two groups

2.3 ALFF與臨床指標間的相關性

在患者組23 名CR-MI 不調患者中，PCC 的dALFF 值與左側（r=-0.468，未校正P=0.024） 和右側（r=-0.466，未校正P=0.025） 髁突垂直向偏斜存在負相關（圖3）。PCC 的dALFF 值與Di和疼痛相關指數均無顯著相關性。

圖3 TMD患者后扣帶回dALFF與左右側髁突垂直向不調的相關性（P＜0.05，未校正）Fig 3 Significant correlations between the dALFF of posterior cingulate cortex and bilateral condylar vertical discrepancies in patients with TMD（P＜0.05，uncorrected）

3 討論

本研究結合靜態與動態ALFF 探討TMD 患者靜息態腦功能活動，結果顯示，與對照組相比，TMD 患者PCC 的sALFF 和dALFF 均升高，且dALFF 值與CR-MI 不調指數存在負相關關系。此外，患者mOFC 的dALFF 值亦顯著高于正常。這些結果可能反映了與TMD 患者自我相關思維增加、負面情緒及情緒調節異常相關的潛在中樞改變。

與對照組相比，TMD 患者PCC 的sALFF 顯著升高。 PCC 是默認網絡（default mode network，DMN） 的關鍵節點[25]，DMN 是一組功能上相互關聯的大腦區域，其活動反映了自我監控和對內部狀態信息的處理，參與自我意識的維持并負責將注意力引向內部世界[26-27]。 以往研究已在偏頭痛[28]、廣泛性焦慮[29]、抑郁癥[30]等疾病中發現PCC局部功能活動升高增強。PCC 功能活動升高以及與DMN 其他腦區功能連接增加被認為可能是導致負面情緒相關的自我沉思（rumination） 的神經基礎，即內心過度關注令人痛苦的想法和刺激[31-32]。Kucyi 等[4]發現TMD 患者的PCC/楔前葉與DMN 另一關鍵腦區——內側前額葉的靜息態功能連接顯著增加，且與患者疼痛沉思程度呈正相關。因此，本研究中TMD 患者PCC 局部功能活動升高可能表明患者對自我的過度關注，而這可能是TMD 相關臨床癥狀如關節區彈響、雜音、張口受限和疼痛等所帶來的負面情緒影響。事實上，已有研究[33]表明，TMD 患者在執行認知任務時表現較差、DMN 異常激活，這可能是由于他們在認知控制過程中難以將注意力從與自我相關的想法轉移到外部刺激。此外，PCC 可被情緒性刺激激活[34]。例如，健康志愿者在觀看令人厭惡場景時特定激活的腦區便位于PCC[35]。Weissman-Fogel 等[33]也發現在情緒干擾任務中TMD 患者PCC 的功能活動比對照組更活躍。故筆者推測本研究中PCC 功能的改變可能也反映了所納入TMD 患者的負面情緒狀態。

dALFF 是一種基于高時間分辨率的捕捉大腦瞬時活動模式的手段。大腦瞬時活動過度變異或過度穩定可能是大腦功能改變和病理狀態的表現[36]。本研究發現TMD 患者PCC 的dALFF 升高，且與CR-MI 不調中雙側髁突垂直向不調指數呈負相關。CR-MI 不調在TMD 患者中很常見[19]，其定義為下頜沿肌力閉合道閉合至最大牙尖交錯位的過程中，由于咬合干擾早接觸，牙周膜內本體感受器產生神經反饋使翼外肌下頭出現非生理性收縮，髁突被牽拉偏離關節窩正中、最前、最上的位置，下頜偏離正中關系位。CR-MI 不調可表現為咬合不調，影響正常咀嚼運動，且來源于牙齒、口周肌肉和關節的異常感覺傳入刺激可引起大腦皮質的適應性改變[37]。此外，動物實驗已經證明咬合不調可激活下丘腦-垂體-腎上腺軸，導致皮質醇升高，誘導類焦慮樣負面情緒反應[38-39]。因此，Ono等[40]將咬合不調描述為一種慢性應激源，而慢性應激已被證明與TMD 本身[41]以及焦慮等情緒障礙[42]的發生發展密切相關。本研究發現不調程度越嚴重的TMD 患者，ALFF 動態變異度越小。結合PCC 的sALFF 結果，提示不調指數越嚴重的TMD 患者其PCC 的動態功能越穩定且靜態功能維持在高水平，反映出患者的自我關注程度越高。因此，推測CR-MI 不調作為慢性應激源可能與TMD患者過高的自我意識和負面情緒有關。

值得注意的是，PCC 的dALFF 值與不調指數的相關性無法通過多重比較校正。此外，PCC 靜態和動態ALFF組間比較的結果在全腦水平上無法通過多重比較校正，但ROI 水平上的校正以及不同窗長、步長對主結果的驗證在一定程度上控制了假陽性結果的可能。PCC 在靜態和動態功能上的異常改變體現出PCC 局部功能在TMD 神經病理生理機制中的重要性，但仍然亟需進一步擴大樣本量來重復并驗證本研究結果。

本研究還發現TMD 患者mOFC 的ALFF 動態變異度增大，意味著其局部功能波動不穩定。既往研究發現，TMD 患者眶額回皮質（orbitofrontal cortex，OFC） 周圍白質纖維束的各向異性分數異常降低[43]，且OFC 功能激活強度在患者接受顳部疼痛刺激時低于接受手指刺激時[44]。OFC 負責編碼情感配價，即對刺激/事件產生正面或負面的情緒[45]。此外，OFC 與內感刺激相關的認知重新評價和情緒調節也有關[46]。神經質（neuroticism） 是一種對負面情感刺激高度敏感的人格特質，正常情況下應與OFC 皮層厚度呈負相關[47]， 然而Moayedi 等[48]發現TMD 患者神經質得分與OFC 皮層厚度呈異常的正相關關系。本研究中mOFC 的ALFF 動態變異度升高，表明局部腦活動存在異常的時間波動、功能不穩定，這種改變可能與TMD患者的情緒調節異常有關，加重患者的自我意識和負面情緒。

本研究的優勢之一為結合靜態與動態ALFF分析方法綜合探討TMD 患者靜息態腦功能改變。此外，本研究所納入的患者均未接受過TMD 相關物理或藥物治療，排除了治療對腦功能的影響。但仍存在以下局限性：1） 研究樣本量較小，統計效能受限，且為橫斷面研究，缺乏縱向數據支持，無法推斷TMD 腦功能改變與臨床指標的因果關系；2） 本研究TMD 患者組樣本的臨床異質性較大，未來可根據疼痛和癥狀來源等將患者群體細分進行更深入研究；3） 本研究通過RDC/TMD 量表軸Ⅱ對所有被試者的抑郁和非典型軀體癥狀進行了評估，患者組的這兩項指標得分均值雖高于對照組，但組間差異無統計學意義。未來的研究應對患者的心理方面進行更細致全面的評估，包括對焦慮、壓力、沉思、災難化、神經質水平等進行評估，探討其對TMD 腦功能影響的神經機制；4） 本研究揭示的TMD 患者腦功能異常局限于與自我意識及情緒相關的腦區，以往研究[43,49]發現TMD 患者運動功能相關腦區存在結構異常改變，提示后期可結合腦功能和結構兩方面進行更全面的研究。

綜上，本研究結合靜態和動態ALFF分析發現TMD 患者PCC 和mOFC 靜息態腦功能存在異常改變，可能反映了與TMD 患者過高的自我意識、負面情緒狀態和情緒調節異常相關的潛在中樞改變。但鑒于本研究樣本量有限，且未記錄患者的焦慮、痛苦沉思、血漿皮質醇水平等臨床指標，需要未來大樣本研究進行更深入的探討。

利益沖突聲明：作者聲明本文無利益沖突。