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癫痫是大脑网络的一种紊乱。更好地理解结构和动态网络特性可能有助于改善癫痫的诊断、治疗和预后。枢纽是与大脑其他部分高度连接的大脑区域，通常位于大脑最有效的通信路径上，支持大规模的大脑布线和许多高阶神经功能。枢纽的可视化和分析提供了一个关于区域和全局网络组织的视角，并可以为大脑疾病和癫痫提供新的见解。通过支持各种大脑网络之间的互动，枢纽可能与癫痫发作的扩散和与癫痫相关的表型有关。在本文中，我们将讨论关于常见癫痫综合征中典型枢纽组织的日益增长的文献，既涉及大脑结构和功能的神经影像学，也涉及来自磁和脑电图测量神经动力学的神经生理数据。随着研究越来越多地探索网络神经科学方法的临床应用，我们强调枢纽映射作为认知功能障碍和术后癫痫发作结果的候选生物标志物的潜力。我们将以对当前局限性的讨论和对未来研究的展望来结束这篇文章。本文发表在Epilepsia杂志。（可添加微信号19962074063或18983979082获取原文及补充材料，另思影提供免费文献下载服务，如需要也可添加此微信号入群) 关键点：
1 引言 人类大脑是一个复杂的网络，其中相互连接的区域集合产生宏观功能。在这些网络中，枢纽是具有大量连接的大脑区域，或位于重要纤维通路的交汇处，对于高效网络通信至关重要。枢纽在维持网络稳定性和功能方面发挥着关键作用，作为不同子网络间信息整合的关键中继。然而，由于枢纽作为互连区域的角色，它们可能特别容易受到病理影响，越来越多的证据显示它们具有高度的可塑性和代谢需求。在多个大脑网络的交汇处，枢纽被越来越多地认为是癫痫发作和与癫痫相关的功能失衡的贡献者。它们更容易受到与癫痫相关的结构改变的影响，新的结果表明这些区域在特定于患者的预后和疾病修正治疗中可能扮演重要角色。异常的网络同步，由于反复的兴奋性回路，可以促成癫痫发作的产生和维持。因此，理解网络变化如何与癫痫相关是探索不同癫痫综合征的一个有希望的新途径。更具体地说，局灶性癫痫中的发作起始区不仅高度兴奋，而且在结构和动态连接性方面可能密切相连，代表了通过网络枢纽的非连续性癫痫发作扩散的可能的个体化路径。在癫痫研究中，枢纽区域因此可能是更好理解和修改疾病过程的潜在目标。 本文中，我们首先简要介绍可用于可视化结构和功能性大脑网络的不同技术（例如，扩散加权、结构和功能性磁共振成像[fMRI]，以及脑电图[EEG]和磁脑电图[MEG]），并阐释网络神经科学中枢纽的概念。越来越多的技术可以探测大脑作为一个互联网络，数学方法识别枢纽区域作为大脑网络的中心。我们将讨论显示网络枢纽性与代谢成本、大脑可塑性、分子以及微观结构模式等其他神经属性之间空间关联的工作。第二部分将概述最近在多模态神经影像学和电生理研究中的发现，概述枢纽在癫痫中的作用。尽管大多数文献是在颞叶癫痫（TLE）中进行的，我们还将强调关于额颞外和特发性/遗传性全面性癫痫综合征的新兴文献。具体来说，我们将讨论在神经影像学研究中取得的进展，这些研究显示了与对照组相比癫痫中典型的枢纽组织，以及枢纽地形与认知功能障碍之间的关联，并提出了枢纽映射在术后结果预测中的潜在用途。尽管在人类和动物中的侵入性方法可以揭示关键的网络信息，但它们在空间采样上本质上受限于选定的大脑区域。因此，本文将关注提供全脑视角以探测健康和癫痫中网络枢纽的非侵入性方法。我们将通过讨论当前的知识差距和未来研究的潜在途径来结束我们的讨论。 2 非侵入性地绘制大脑网络 近期在神经影像学和电生理数据的获取和处理方面的进展为我们提供了了解人类大脑功能的结构和动态范围的窗口。这些进步与神经科学中日益采用的一种方法相伴随，即不将大脑区域视为孤立的模块，而是考虑网络级别的机制。网络效应反映了区域之间的结构和功能连接，其研究有望提高我们对健康和疾病大脑的理解。 结构连接提供了大脑的布线图，这是限制持续神经功能的地图。一种广泛用于非侵入性地近似人类结构布线的技术是扩散MRI。扩散MRI对组织中水分子的扩散敏感，可以用来测量大脑微结构在体素层面的个体特异性变化。此外，应用于扩散MRI的纤维追踪算法可以提供一种非侵入性的生物物理近似，通过追踪整个大脑中优选水分子扩散的连续路径来近似白质轴突纤维。过去几年中，随着新的纤维追踪方法的引入及其持续改进，获取和建模技术已经显著提高。此外，一些研究尝试对扩散MRI纤维追踪进行交叉验证，例如，与非人类动物的纤维追踪实验或水模数据进行比较，特别是在深层白质水平上的结果非常可靠。 结构网络也可以通过对群体中个体的形态MRI标记（如皮层厚度）的协方差分析得出。尽管这种方法只是相关性的，但它直接比较了个体之间的灰质分布，与基于纤维追踪的方法不同，后者仅限于白质的分析。结构协方差分析已被证明可以检测持续的功能性交流和成熟耦合的表现，以及共同的发育遗传影响。最初仅限于群体水平，协方差方法越来越多地被采用在个体水平，特别是通过最近对该方法的扩展，该扩展基于给定个体内成对区域之间多种形态和扩散测量的相关性来绘制形态相似性网络。类似地，微结构轮廓协方差技术基于从髓鞘敏感成像中采样的整个灰质带的微结构轮廓的相似性来绘制网络。这种方法对具有相似细胞结构的网络进行分类，因此区分了感觉和运动区域与整合性联合区域，后者拥有更多枢纽以及与大脑其他部分的更广泛和长距离连接。 功能网络绘制和动态网络绘制代表了网络神经科学的其他重要方面。一种广泛使用的技术是功能性磁共振成像（fMRI），它通过评估大脑中血流动力学信号之间的统计关联来评估大脑网络，从而量化区域间低频振荡的相互关联性。近年来，功能连接性越来越多地通过无任务（也称为静息状态）采集进行研究，在此期间，参与者不执行任何外部限制的任务。静息状态网络在个体间相对可重复，并且对应于特定任务也会涉及的系统。这些特性使静息状态fMRI成为探测单个低需求采集中多个功能网络的多功能方法。 与神经功能更直接相关的是，功能连接性也可以从脑电图（EEG）和/或磁脑电图（MEG）推断出来。EEG/MEG头皮信号可以通过逆解算法分析，以分析推断皮层及皮下神经源。一些经过颅内记录验证的EEG/MEG研究表明，源成像也可以检测到深层源，特别是EEG和MEG在内侧颞结构，以及EEG在丘脑中。与fMRI相比，这两种技术提供了更高的时间分辨率，因此在研究网络动态和时间变化的功能网络组织方面具有更高的精确度。这种高时间分辨率也可以用来推断源之间信息传递的方向性。此外，EEG/MEG提供了识别间歇性癫痫样放电和分析其网络属性的可能性。 尽管上述技术提供了丰富的人类结构和功能网络组织目录，但每种技术都有其局限性。扩散MRI纤维追踪在纤维交叉区域或具有复杂路径解剖学的区域（例如，具有细长、远程和弯曲投射的区域）可能不够准确。扩散MRI纤维追踪也无法确定纤维束在皮层内的确切终止位置，这是皮层布线的关键方面，也无法可靠地追踪体内水平纤维的区域间连接，也无法确定连接的方向。尽管如此，它仍然是唯一一种基于轴突投射追踪连接的非侵入性技术。 形态MRI标记（如皮层厚度）的协方差分析可以提供关于大脑成熟过程中网络的信息，但这些分析仍然是间接和相关性的。如果这些分析是在群体水平上进行的，它们对于针对特定患者的决策帮助有限。尽管fMRI功能连接性分析能提供一致的单个受试者网络，但它同样是基于相关性的，因此这种技术也是间接的。此外，基于fMRI的分析需要基于神经活动与测量到的血流动力学信号之间耦合的假设，这种耦合可能在不同区域间存在变异，并且可能在大脑疾病中进一步改变。 头皮EEG和MEG技术提供更好的时间分辨率，但空间精度较低，即使使用最先进的记录和源重建技术，其精度也可能仅限于次叶级别。由于这些技术不是直接从大脑而是从头皮测量神经信号，因此需要使用源重建技术来近似皮层和（更高不确定性的）更深层区域的信号。高密度电极系统和正确采样下颞区域已被证明可以提高逆解算法的准确性。 最后，上述所有方法的共同挑战是准确识别构成网络的大脑区域。这些区域可能基于各种特征（例如神经解剖学、功能、连接性、转录组特征、细胞结构或多种特征的组合）在不同的粒度级别上被区分。不同的脑区图谱具有不同数量和大小的区域，每个图谱可能更适合特定的成像技术或研究目的。此外，多模态成像和电生理模态通常对头部运动和处理选择的影响以及生理混杂因素和伪影敏感。因此，这些数据应仔细检查以确保足够的质量，并应采用适当的技术来最小化噪声和混杂因素对连接组特征的影响。尽管这增加了对质量控制的需求，但多种模态和方法的组合也可能有助于减轻特定技术的局限性。 3 健康连接组中的网络枢纽 连接组是大脑连接性的系统描述，涵盖了一系列脑区之间的联系，可以从上述每一种网络测量中得出。网络神经科学则是利用图论概念研究大脑网络的领域，图论是数学的一个分支，用于形式化复杂系统的组织结构。在图论中，大脑区域是网络的节点，它们通过边连接，这些边是通过上述的神经影像学或神经生理学测量（MRI纤维追踪、结构协方差、fMRI、EEG或MEG）得到的。图论使得我们能够计算拓扑参数，如聚类和路径长度，这些参数捕捉局部和全局网络效率，并提供技术将整个大脑网络分解为一系列中间社区。这些度量共同量化了互补的拓扑属性，特别是网络整合和分离，影响图的整体或局部效率。 网络枢纽的识别使用图论（图1）。更具体地说，图论可用于识别网络中单个节点（即区域）的相关性或中心性。中心性度量旨在对网络中的节点进行排名，根据它们在促进网络信息流中的枢纽程度或重要性进行排序。已经提出了不同的中心性参数，每个参数强调网络通信的不同方面，因此可能产生略微不同的节点排名。先前开发的中心性度量包括度中心性（给定节点的总连接数）、特征向量中心性（一种递归公式，其中连接到中心节点的节点获得高中心性分数）和介数中心性（优先考虑位于网络最短路径上的节点；图1A）。重要的是，选择特定的网络度量应根据研究的目标和问题来考虑。尽管中心性度量允许量化网络组织的相互关联方面，但它们各自强调了图的不同属性，因此可能产生略微不同的枢纽地图。与此相关，关于大脑网络的社区结构的知识可以用来对枢纽进行分类，以确定它们是在给定社区内连接节点，还是作为连接器枢纽介导不同社区之间的连接。此外，大脑中的某些区域比基于它们的强度连接性所预期的更高度互连，即枢纽在富集俱乐部类比中互连。这种架构意味着一个密集互连的高度核心，作为信号传输的主干，它接收来自更分离的供应和外围节点的连接，这些节点保持更专业化的功能角色（图1B）。  (A) 可以使用多种方法来表征网络枢纽。值得注意的是，枢纽通常使用网络或图的拓扑参数来形式化，由节点（大脑区域）和边（连接）组成。例如，可以使用中心性度量来识别枢纽节点。 (B) 另一方面，可以利用对网络社区结构的了解来对图中的重要节点进行分类，将它们定义为局部性枢纽或连接枢纽。枢纽可能在图中形成一个所谓的“富集俱乐部”结构，其中高度节点之间密集相连，并支持跨越网络中外围节点和模块的综合信息流动。 多项研究已经绘制了健康成人枢纽区域的地形图。尽管结果可能因绘图技术和处理选择（例如，扩散MRI纤维追踪与静息状态fMRI/EEG/MEG连接性分析）而有所不同，但高中心性区域通常被识别在内侧和外侧顶叶皮层，以及前岛叶和扣带皮层，有时还包括内侧前额叶区域。此外，使用EEG测量的信息传递方向性（即，时变格兰杰因果建模）表明，从后扣带向外的信息流最强，其次是内侧颞区和前扣带，导致从后向前皮层区域的全局信息传递。尽管感觉和运动网络也可能具有非常高的连接度，特别是与附近节点的连接，但异模态节点更频繁地作为连接器枢纽，服务于更远的网络。在成人中，异模态网络也被显示更频繁地参与富集俱乐部，其中它们优先介导大脑中的远程通信。除了新皮层区域外，越来越多的文献强调了海马等异皮层区域以及次皮层目标（特别是丘脑）在整个大脑网络组织中的重要性，它们可能作为维持整合性大脑功能和跨社区组织的重要节点。 发育成像研究强调了生命前几十年大脑网络和枢纽区域空间排列的显著变化。例如，研究表明，富集俱乐部的地形图从出生后不久的更多感觉-运动特征转变为成年期的更多异模态/整合特征。这一过程可能反映了远程连接的相对增强，特别是那些在儿童时期介导前后高阶系统（如默认模式网络）通信的连接。其他研究表明，跨模态和次皮层枢纽在整个青春期可能经历更多破坏性的连接性变化，其特征是它们的功能连接性配置的显著重组，而感觉和运动区域似乎更稳定。补充这些发育效应的是，几项研究表明枢纽区域可能与非枢纽区域具有不同的微回路。例如，异模态枢纽区域通常显示出更高的皮层厚度和较低的皮层髓鞘含量，与薄而重度髓鞘化的感觉和运动区域相比。这些发现可能反映了枢纽区域相对于非枢纽区域的突触密度增加和更复杂的树突树形。这也可能与跨模态区域相比重度髓鞘化的单模态区域的突触可塑性更高有关。枢纽还被显示为代谢活跃度更高，例如，表现为增加的葡萄糖代谢。这些观察结果还得到了转录组和细胞结构关联的补充，显示高度连接的枢纽展示了与代谢过程、突触活动和细胞结构相似性相关的转录活动的紧密耦合。综合来看，这些发现突出了枢纽和非枢纽连接性配置在其不同的发育轨迹以及对比的细胞结构和遗传特征方面的潜在机制。 如果您对脑网络，脑影像感兴趣，请浏览思影以下链接（直接点击即可浏览），感谢转发支持。(可添加微信号19962074063或18983979082咨询)： 广州： 数据处理业务介绍： 4 常见癫痫综合征中的非典型网络枢纽 局灶性癫痫，如与内侧颞叶硬化相关的颞叶癫痫（TLE）或与皮层发育畸形（例如，局灶性皮层发育不良 [FCD]）相关的额颞外癫痫，传统上被理解为“定位相关”的疾病。然而，近年来局灶性癫痫综合征经历了重要的重新概念化，越来越强调网络病理学。网络机制现在被认识到参与产生和传播难治性癫痫发作，以及认知和情感困难，其研究可能有助于外科手术规划和预后估计。枢纽重组经常伴随着全局网络拓扑的变化，支持枢纽绘制作为以紧凑形式索引宏观异常的实用性。尽管如此，一些研究还指出，在考虑枢纽的空间分布时，灵敏度方面有额外的好处。例如，一些研究在比较混合/额颞外局灶性癫痫患者与对照组时，没有识别出全局网络组织的可测量差异，但指出了非典型的枢纽重组。这些结果可能被解释为患者中潜在的补偿机制的出现，在这种机制中，整体网络拓扑可能通过可塑性的机制来维持，涉及重组节点级别的连接性。特定区域的连接性可能增加，以平衡影响其他区域的连接性损失。然而，枢纽重组的这种可能补偿贡献仍有待研究，也应考虑其他观点，如枢纽连接性的改变可能反映了癫痫发作活动的病理效应。鉴于它们在大规模连接组组织中的核心作用，枢纽因此似乎是更好理解、诊断和治疗局灶性癫痫的可行候选者。 各种方法已被实施以研究与癫痫相关的网络枢纽变化，部分原因是枢纽可能以不同方式被形式化。如上所述，使用中心性度量量化枢纽允许研究患者与对照组在节点级别的相对差异。可以在节点数据上应用不同的阈值技术，使得能够比较不同群体的枢纽地形图。从这个角度来看，识别与癫痫相关的网络效率全局度量变化的研究，如整体路径长度和聚类，也被认为反映了枢纽的连接模式和属性的变化，鉴于这些节点在促进高效网络通信中的关键作用。尽管多项研究调查了癫痫中的区域连接性变化，但这些发现并未系统地嵌入到量化网络整合和分离的大规模网络效率或属性的背景中。在这些情况下，尚不清楚发现的连接性改变如何影响给定节点的枢纽性和通信效率。尽管一些研究可能会被讨论，特别是当在健康连接组的已建立通信枢纽中发现连接性变化时（例如，在异模态联合网络中的节点，如默认模式和额顶系统，以及边缘脑区），本文重点关注突出群体差异的研究，包括局部枢纽性和更全局的网络效率。鉴于在所审查研究中应用的异质模态和方法来绘制大脑网络和枢纽，我们根据癫痫综合征和大脑成像方式组织呈现的发现，同时简要总结每项研究的一般方法和主要结果。 先前使用不同成像方式的研究表明，与健康对照组相比，难治性局灶性癫痫患者的枢纽地形图发生了改变。在成人最常见的难治性癫痫——TLE的患者中，皮层厚度和体积协方差分析报告了与对照组相比枢纽的非典型空间分布，伴随着网络路径长度和聚类的整体增加（图2A）。网络路径长度的整体增加表明全局效率降低，这反过来可能影响TLE中的整体信号传输过程。TLE的扩散MRI研究显示了广泛的区域效率降低，影响同侧颞区、双侧额区和双侧顶区。健康连接组中识别的枢纽，如左侧前楔叶，也出现了节点效率降低。一项高角度分辨率纤维追踪研究显示了全局和区域连接性的改变，以及枢纽结构异常，右侧TLE比左侧TLE更明显。同一研究中的微结构分析表明，与纤维方向相比，轴突密度的改变更强，为该研究中发现的连接性改变提供了潜在的微结构基础。利用网络可控性分析，一种探测结构连接组动态功能属性的基于模拟的方法，先前的研究显示在双侧默认模式和更多同侧内侧颞区的可控性显著降低，特别是在海马结构异常明显的患者中（图2B）。综合来看，这些发现表明TLE中存在全局和区域结构网络变化，局部枢纽性的变化与全局和局部网络效率相关联。  图 2 颞叶癫痫（TLE）中改变的网络拓扑。 (A) 在TLE中，基于皮层厚度测量的区域间相似性的结构协方差网络突出显示了网络通信的整体效率降低，特征是聚类和路径长度的增加，以及局部枢纽分布的改变，在左侧TLE（LTLE；红色）和右侧TLE（RTLE；绿色）。黑线显示了从1000次置换测试获得的零分布的平均值和95%置信区间（仅为LTLE组显示）。 (B) 使用扩散纤维追踪的研究已经研究了癫痫中枢纽的改变，使用全局以及更局部的枢纽性度量。一项基于扩散纤维追踪的结构连接组研究在海马硬化（TLE-HS）和仅胶质增生（TLE-G）的TLE患者中显示了与对照组相比的异常网络拓扑。然而，网络效率的变化，特征是聚类减少和路径长度增加，在有明显HS（海马硬化）的患者中显著，在仅在海马中有胶质变化的患者中微妙。此外，从扩散纤维追踪得出的节点枢纽性度量已显示出作为个体化生物标志物用于外科预后的潜力。特别是，这项研究揭示了海马、上颞回和内嗅皮层的介数中心性在预测TLE患者癫痫手术后的无癫痫发作中的重要性。 (C) 反映局部枢纽属性改变的功能网络组织的扰乱也可以在TLE与对照组中观察到。最近的一项研究显示了TLE中功能连接的物理距离减少，影响同侧颞-肢体以及对侧内侧和外侧额区域。在后续分析中，连接距离减少在富集俱乐部节点中最大，这些节点是高度互连的，并且在网络中扮演着枢纽的角色。 (D) 利用高密度脑电图（EEG）的时间精度，先前的研究报告了影响TLE与对照组中信息流强度驱动节点的网络重配置。具体来说，发现表明在患者中，信息最强的外流发生在同侧海马，而不是在对照组中观察到的后扣带皮层，表明组间区域枢纽性的相对变化。 ACC，前扣带皮层；Amyg，杏仁核；Calc，钙化皮层；fMRI，功能性磁共振成像；Hipp，海马；Ling，舌回；MCC，内侧扣带皮层；Olf，嗅皮层；OMFG，眶中额回；PCC，后扣带皮层；PH，海马旁回。 在颞叶癫痫（TLE）中，结构连接组枢纽的非典型组织发现得到了TLE功能研究的补充。静息状态fMRI研究显示了内侧颞区和默认模式网络中枢纽的中断，包括与健康对照组相比枢纽的出现和消失，以及左侧和右侧TLE患者枢纽地形图的一些差异。一项在间歇期尖峰期间研究动态和定向网络变化的EEG研究也发现了TLE的不对称效应，右侧TLE表现出更多的双侧和额颞外区域的外流变化。其他研究显示了前后默认模式枢纽之间的功能连接减少，或在结构和功能连接水平上默认模式连接的破坏。此外，还有研究显示在边缘相关内侧颞区内fMRI功能连接增加，同时远端皮层网络的连接减少。这些发现与TLE患者网络“规范化”相一致，显示出局部连接的增加以及与增加的局部分离和整体网络整合减少相关的远程连接的中断。最近的一项分析强调了类似的发现，该分析概述了功能连接模式的距离，指出分布式皮层网络的远程连接减少，以及与癫痫灶相邻的颞肢体回路中局部连接的增加。有趣的是，该研究还指出，功能网络重组与灰质萎缩没有强烈的共变关系。相反，发现功能连接收缩反映了潜在白质的微结构改变。EEG研究还显示了癫痫中重要的网络改变，即使在记录期间没有间歇期尖峰，这可能反映了独立于头皮不可见的皮层尖峰的深层连接改变，这一点得到了颅内EEG研究的支持。在TLE中，来自同侧内侧颞结构的主要外流似乎取代了健康受试者中所见的主要后扣带外流。补充强调结构网络效率降低的发现，TLE中功能连接改变的研究强调了患者中扰乱的连接组枢纽地形图。值得注意的是，可以发现在颞边缘疾病中心的显著连接改变，伴随着额颞外远程连接的中断，这是连接组枢纽的特征。 在其他局灶性癫痫综合征中，一些研究也提出了非典型的连接组组织和枢纽地形图。在颞叶癫痫（TLE）和额颞外癫痫中，EEG静息状态网络分析显示了躯体感觉、腹侧注意和默认模式网络的效率增加。研究与皮层发育不同畸形相关的额颞外癫痫，先前的研究支持了结构协方差网络规范化和功能随机化，表明网络整合和分离的模态特异性转变。尽管结构和功能网络拓扑的变化不同，但两者都表明局部区域的枢纽性改变影响了这些患者的整体网络效率。有趣的是，作者观察到大型畸形的发现以非典型皮层组织为特征（如在多微脑回和局灶性皮层发育不良（FCD）类型I中所见），与与非典型皮层迁移密切相关的畸形（异位症）的中间发现，以及FCD类型II中的微妙发现，FCD类型II是一种表明非典型神经胶质增生的病变类型。在FCD类型II病变的患者中，另一项研究利用连接组指纹识别进行体内病变组织生物分型，基于静息状态fMRI分析，重点关注病变斑块与其主要功能社区的功能连接。除了显示FCD类型II病变表达可变的功能连接配置外，该研究还展示了功能连接组嵌入与术后结果和组织病理分级之间的关联。特别是，功能连接更断开的病变（即，社区内外的功能连接减少）的患者更频繁地出现在默认模式网络中，这是一个包含健康连接组中几个典型枢纽节点的功能社区。因此，尽管皮层发育畸形的病理生理异质性，先前的研究表明与这些畸形发生的发育阶段相关的网络拓扑的一致性中断。 在特发性/遗传性全面性癫痫中，一项fMRI功能连接性研究观察到了模块内度和参与系数的非典型分布，这两个图论度量分别可以表征地方性和连接器枢纽。患者的发现在丘脑和皮层亚区中指向相反的方向，与对照组相比，丘脑的连接性配置更受限，皮层间网络组织更分散。患者中枢纽改变的总体程度发现与药物相关的癫痫控制水平相关，随访时癫痫复发的患者异常更明显。此外，这些改变在患者诊断后不久就已经可见，表明这些患者的丘脑皮层网络中存在先天性的功能失衡。早期报告指出，与对照组相比，特发性/遗传性全面性癫痫中节点效率的复杂改变模式，结构和功能网络的发现不同，表明这种状况中结构-功能关系可能解耦。这些结果得到了最近一份报告的补充，该报告显示了特发性/遗传性全面性癫痫中扩散MRI、fMRI和微回路的改变，表明影响大脑多个组织层面的丘脑皮层网络的重新配置。尽管特发性/遗传性全面性癫痫综合征中的变化总体上比TLE中的变化更微妙，但与健康对照组相比仍然是可测量的。在未经治疗的儿童进行小发作期间的磁脑图（MEG）研究中，病理性枢纽被识别在丘脑、楔前叶和扣带皮层。这些发现有助于解释小发作期间皮层和次皮层区域的快速参与。最近，基于同时进行的EEG-fMRI和MEG的小发作多层网络分析揭示了前额皮层和前楔叶区域中强烈的跨频率和同频率耦合，其中左前额皮层中有一个主要的枢纽簇。这些发现突出了特发性/遗传性全面性癫痫中明显的结构和功能改变，其特征是皮层和丘脑网络组织中的独特网络变化。 了解枢纽的空间地形图也可能突出癫痫对大脑的影响。在神经退行性和精神疾病中，先前的研究表明，高度互连的枢纽通常比更多局部连接的外围节点显示出更大的灰质萎缩。这种对结构损害的增加敏感性被认为源于大脑枢纽的增加代谢活动和可塑性，以及它们与多个大脑网络的内在关联。ENIGMA-Epilepsy多站点联盟的最近一项研究将功能和结构连接组枢纽的规范图与相对于健康对照组在数百名癫痫患者中绘制的灰质萎缩模式相关联。该研究观察到与非枢纽区域相比，枢纽区域的显著萎缩，证实了它们对癫痫相关结构损害的敏感性。该研究还强调了颞叶癫痫和特发性/遗传性全面性癫痫之间的差异，即前者患者组的萎缩与皮层间枢纽更密切相关，而后者的病理性发现与次皮层-皮层枢纽更好地共定位，可能强调了局灶性与全面性癫痫中不同的病理生理基础。 5 枢纽绘制作为临床工具 一些研究还探讨了网络神经科学方法在提供与癫痫临床相关的度量方面的价值，主要涉及认知表型的定位、癫痫源区的定位以及术后结果的预测。一项先前的MRI协方差分析观察到了在认知功能障碍程度不同的TLE患者中，通过介数中心性索引的结构枢纽的不同地形图。即使在标准化神经心理测试中没有认知障碍的患者也显示出与对照组相比枢纽的不同空间分布。使用扩散MRI纤维追踪，几项研究识别了语言和记忆障碍与白质网络组织之间的关联，特别是关于更全局的网络效率度量。有趣的是，只有在语言功能受限的TLE患者中才观察到语言网络的局部效率降低，特别是在颞上回。一项先前的研究识别了网络拓扑度量（包括聚类和路径长度，以及节点度中心性）与TLE中多维认知表型之间的关联。该研究发现，路径长度增加、聚类和连接度减少的患者，表明整体网络效率降低，行为测量的认知表现更为明显受损。特别是捕捉全局和局部效率的网络基础度量似乎对于更好地理解TLE中的功能障碍具有希望。 一系列研究还强调了枢纽在癫痫的电生理临床表现中的参与。一项最近的研究结合了颅内EEG调查和扩散MRI连接组学，暗示了白质纤维束在癫痫发作的时空演变中的作用。与此同时，一系列研究探讨了枢纽和网络属性在多大程度上可能提供有用的度量来勾勒外科手术目标。一种先前的方法开发了一种新工具，用于确定促进癫痫网络同步的大脑区域，通过识别可能在调节癫痫发作传播中发挥作用的区域。然而，最近的一项研究检查了基于静息状态MEG的半球网络，发现左侧相对于右侧局灶性癫痫患者在使用不同的中心性度量（即介数中心性、特征向量中心性、节点效率和聚类系数）比较组时发现了不同类型的枢纽改变。这些发现强调了选择和比较适当的度量来研究与癫痫相关的网络组织变化的重要性，以及它们对潜在临床使用的局限性。通过提供有关局灶性癫痫中非典型网络组织的临床关联的见解，这些研究最终可能改善认知和情感功能以及癫痫控制背景下的外科预后。 多项研究表明，术前大脑网络组织和枢纽的度量与术后结果之间存在关联。总体而言，来自fMRI、结构MRI、扩散MRI和EEG/MEG的发现可能支持术后无癫痫发作患者与术后癫痫发作不良结果患者相比，外科手术目标的拓扑隔离。在一项基于EEG的网络分析中，针对TLE和额颞外癫痫患者，使用全局网络效率度量量化的较低尖峰相关网络整合与术后癫痫自由相关。在这项研究中，通过整个大脑的整体更高效率的信息流传播病理活动主要见于术后仍有癫痫发作的患者。静息状态MEG连接模式也被显示在无癫痫和有癫痫患者之间有所不同。前者亚组通常表现出与产生间歇期癫痫放电区域和大脑其余部分之间的较弱连接，相对于非无癫痫患者。差异主要位于阿尔法波段，并且主要由远程连接差异介导。因此，EEG/MEG研究似乎强调，较不广泛的癫痫网络与良好的结果相关，支持较少的“传播”。 在一系列扩散MRI纤维追踪研究中，术前结构连接组和枢纽度量与机器学习技术相结合，以预测癫痫手术后的癫痫结果。特别是，一项多站点研究显示，从介数中心性的局部度量预测癫痫结果的模型中最强烈贡献的节点涉及双侧海马旁回和上颞回。这项研究表明，呈现非典型整合网络区域的患者不太可能实现癫痫自由。其他节点级拓扑度量，如节点强度和聚类系数，没有反映网络整合的度量的预测准确性强。海马旁区域之外的节点也与外科结果相关。例如，一项先前的静息状态功能连接性研究强调了丘脑枢纽性可能也与结果相关。这项研究发现，术后仍有癫痫发作的患者与术后无癫痫患者相比，双侧丘脑的度和特征向量中心性更高。在同一病症中，丘脑网络参与也被发现与局灶性转为双侧癫痫发作有关。因此，丘脑网络参与可能对癫痫控制和TLE中的认知至关重要。结合术前MEG和术后结构成像的另一项研究显示了枢纽移除与术后结果之间的关联。在该研究中，术后变为无癫痫的患者比癫痫复发的患者手术移除了更多的枢纽，这一效应在随机选择的一系列时间段中始终观察到。宽频MEG研究也提出了枢纽移除的效应，尽管后续使用多个网络度量的研究没有发现与术后结果明确相关。另一项研究评估了术前至术后的变化，研究了TLE手术对静息状态fMRI连接性的影响，显示了TLE患者术后多个网络整合度量的重组，这些发现受到切除类型和癫痫结果的调节。枢纽绘制可能还对治疗不适合手术的难治性癫痫患者有用，例如在神经刺激治疗的背景下。这种治疗在丘脑核团刺激的特发性/遗传性全面性癫痫治疗中显示出前景，并可能在未来作为解决与癫痫相关的记忆缺陷的可能治疗方法。综合来看，这些发现强调了考虑网络配置，特别是枢纽节点在癫痫网络和实现癫痫无发作中的参与的重要性。 此外，电生理学研究的高时间分辨率和长期EEG记录的可用性日益提供了捕捉癫痫发作和在癫痫发作产生和演变期间调查网络属性瞬态变化的能力。头皮EEG中癫痫发作数据丰富，但由于通常使用这些模态收集的记录较短，因此很少用fMRI或MEG记录癫痫发作。癫痫发作源成像也因动态模式和频繁的癫痫发作相关伪影而变得困难。早期工作表明，具有最强外流的网络节点的定位与癫痫源病变或癫痫发作单光子发射计算机断层扫描图像一致，尽管没有侵入性验证。然而，需要更多具有不同术后结果和更多额颞外癫痫患者的研究来确认这一有希望的基于网络的定位和结果预测工具。 6 结论和未来展望 研究癫痫中的网络机制有望推进诊断、预后和临床决策。然而，网络本质上是复杂和高维的，这挑战了它们的解释和临床转化。因此，总结网络的区域和全局参数的方法是必要的，通过枢纽研究连接组组织使得量化评估空间图和节点特征成为可能。此外，枢纽的识别和测量可以促进多种神经科学方法（例如MRI纤维追踪、结构协方差、fMRI、EEG和MEG）之间的可重复性和比较。尽管网络神经科学提供了丰富的不同枢纽形式，包括多种网络中心性和核心-边缘组织的概念，但仍有待确定哪些方法在癫痫研究和治疗效果测量中提供实际优势和有效性。需要在不同队列中评估不同枢纽绘制工具在成像模态中的特异性和敏感性，包括它们的最佳组合，以明确建立这些方法在临床环境中的附加价值。尽管目前在癫痫领域缺乏此类数据集，无法选择最佳模态或枢纽绘制技术，但当前文献推荐将网络枢纽作为疾病的标志，以及解释癫痫中临床轨迹的因素，包括癫痫控制和认知。正如我们所强调的，枢纽绘制已经在几种癫痫综合征中揭示了网络改变，帮助理解癫痫发作传播的机制，并为难治性患者术后癫痫复发提供了标记。连接组级别的探索和针对大脑网络枢纽的有针对性的调查将受益于日益增加的数据集，这些数据集在同一参与者中提供了综合的神经影像学、连接组学、电生理学和临床表型数据。值得注意的是，临床中常规获取的成像和电生理数据有望促进多站点数据聚合，支持未来评估网络和枢纽绘制工具在癫痫研究中的预测价值。这些是癫痫领域令人兴奋的发展，需要未来的关键步骤来验证、整合和将这些进展转化为临床决策。 核磁： 广州： 北京： 数据处理业务介绍： |
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