電休克治療（ECT）是一種能夠對重度抑郁癥（MDD）進行高效神經調節的干預技術，但其抗抑郁作用機制尚不明確。本文通過記錄19例MDD患者在ECT前后的靜息狀態腦電（RS-EEG），從多角度分析了ECT對MDD患者靜息態腦功能網絡的調制作用：利用Welch算法估算自發腦電活動功率譜密度（PSD）；基于虛部相干（iCoh）構建腦功能網絡并計算功能連通性；利用最小生成樹理論探究腦功能網絡的拓撲結構特征。結果表明，MDD患者多個節律PSD、功能連通性和拓撲結構在ECT后發生了顯著變化。本文研究結果揭示了ECT對MDD患者大腦活動的作用，對MDD的臨床治療和機制解析具有重要參考作用。
引用本文： 田樹香, 徐桂芝, 楊新生, Paul B Fitzgerald, Alan Wang. 電休克治療對重度抑郁癥患者腦功能網絡的影響研究. 生物醫學工程學雜志, 2023, 40(3): 426-433. doi: 10.7507/1001-5515.202201032 復制
0 引言
重度抑郁癥（major depressive disorders，MDD）是一種常見的精神障礙，嚴重危害著人們的工作和生活[1]。MDD患者治療困難，常常產生抗藥性的問題，且容易復發。在MDD的臨床研究中，電休克治療（electroconvulsive therapy，ECT）是一種起效迅速且作用明顯的技術手段[2]。盡管近年來有大量的工作對MDD及其ECT療法進行了研究，但有關ECT治療的抗抑郁機制還未得到明確的揭示。
腦電信號（electroencephalography，EEG）是神經生理學研究的重要技術手段，可以無創地在患者體內記錄整個神經群的節律活動。在早期的EEG研究中，人們觀測到大腦中存在不同節律的EEG活動，并發現這些節律活動與大腦的不同功能狀態密切相關[3]。利用EEG信號構建腦功能網絡進行機制探索已經成為近年來的研究熱點[4]。目前EEG多應用于比較患者與正常人的大腦活動差異，從而探究抑郁癥的發病機制。相對于正常人，MDD患者或有抑郁癥史的人群在左側額葉表現出頻繁的Alpha節律活動，而且額葉皮質活動減退[5]。Fingelkurts等[6]通過對MDD患者的閉眼靜息EEG進行研究，發現MDD會影響幾乎整個大腦皮層的節律活動，主要表現為0.5～30 Hz范圍內的大量EEG活動改變或重組，其中對大腦后側皮層影響最大，同時在額葉、頂葉和枕葉區域都發現了右側皮層活動過強的不對稱性。Li等[7]通過相干性和層次聚類分析，發現相對于正常人，MDD患者的大腦相互作用更強，同時左右額葉區域的功能存在失衡現象。
MDD患者的主要臨床特點為情感功能障礙和認知功能損傷，這兩種癥狀都與大腦多個腦區功能失調有關，ECT會引起全腦網絡的動力學變化，這可能是由于大腦中復雜而廣泛的神經化學和代謝變化所導致。大腦的認知過程需要不同腦區共同參與完成，各通道EEG信號之間的高度相干性代表電極所在腦區域之間存在高度關聯，相干性的大小可以反映腦區間的相互合作程度。大腦的功能連通性被定義為不同神經組織活動之間的時間相關性[8]。多名學者通過計算各種簡單的連通性度量，發現ECT可以起到改變患者功能連通性的作用[9-10]。另有研究發現MDD患者在ECT后的網絡拓撲結構發生顯著變化，ECT有可能改變腦網絡拓撲中的聚類系數和特征路徑長度[11-12]。電生理學和功能性神經影像學研究均表明ECT對MDD患者的神經回路具有一定的調節作用，其中基于EEG信號的研究結果通常與功率譜密度（power spectral density，PSD）變化有關[13-14]。但是，更復雜的EEG信號動力學變化的研究（如連通性和基于圖的網絡拓撲）仍然有限[11, 15]，需要更大樣本的數據來確認這些初步的觀察結果。
隨著連通性研究不斷展開，圖論得到了廣泛的應用，但是由于連接邊的數量由閾值的大小來決定，網絡屬性容易因為閾值的選擇產生偏差[16]。使用最小生成樹來表征大腦網絡可能是閾值問題的無偏解決方案[7, 17]。最小生成樹是連接原始加權網絡中所有節點的非環子圖，具有原始網絡的所有節點和連接，從而避免了閾值引起的偏差和缺陷[17]，因此最小生成樹被認為是一種分析皮質網絡的有效方法[18]。最小生成樹特征包括最大k度、葉分數、直徑、偏心率、樹層次結構、最大中介中心性、葉子數和Kappa系數等。最小生成樹以最大k度、直徑和葉分數來表征信息的全局整合；以最大中介中心性和偏心率來量化節點的中心性；以樹層次結構評估拓撲層次結構的全局度量[18-19]。
以上研究表明ECT可能對MDD患者的腦功能網絡具有一定的調節作用，但研究多集中在EEG信號的某一節律上，較少同時采用多個頻段對腦功能網絡進行研究，且網絡屬性容易因為閾值的選擇差異較大。本文利用靜息狀態EEG信號，從多個節律分析ECT對MDD患者自發腦電活動、腦功能網絡連通性的影響，同時采用最小生成樹理論對網絡拓撲結構變化進行分析，以避免因閾值的選擇產生的偏差。本文基于以上理論探討了ECT對MDD患者靜息態腦功能網絡的作用影響。
1 信號采集與數據預處理
1.1 實驗對象
本文依托莫納什大學（Monash University）和河北工業大學科研平臺展開相關研究，受試者為澳大利亞墨爾本Alfred醫院19名MDD患者（男5名，女14名），年齡為（47.21 ± 16.13）歲。所有受試者均符合美國精神障礙診斷與統計手冊第4版（DSM-IV）重度抑郁診斷標準，17項漢密爾頓抑郁量表（HDRS-17）評分>18，并且在實驗前簽署知情同意書。本研究已獲得了澳大利亞Alfred健康人類研究倫理委員會和莫納什大學人類研究倫理委員會批準（編號：ANZCTRN12611000054910）[20]。
1.2 實驗設備及方案
1.2.1 腦電設備及采集方案
EEG數據采集設備為美國NeuroScan公司生產的腦電采集以及同步分析系統，記錄系統由Quick-cap電極帽、SynAmps第二代放大器和記錄分析處理計算機組成，其電極安放標準遵循國際通用標準10-20系統放置方法。接地電極為頭頂GND，參考電極為REF，導聯的采樣率為10 kHz，所有電極的阻抗均保持在5 kΩ以下。
1.2.2 實驗方案
所有受試者在ECT前48 h內和ECT療程（8～12次治療）完全結束后48 h內分別進行HDRS-17量表評估和靜息態EEG記錄，通過提取的EEG特征和網絡特征分析ECT對MDD患者腦功能網絡的改變。EEG記錄要求在安靜、適宜的環境中進行，每次EEG記錄時間為閉眼狀態5 min，要求被試在EEG采集過程中安靜、放松但要保持頭腦清醒。
1.2.3 ECT設備及治療方案
ECT設備為Thymatron系統IV型多功能電抽搐治療儀（Somatics，美國）。采用每周三次治療方案，治療時長為3～4周，治療次數為8～12次，直到抑郁癥狀明顯緩解。受試者在治療開始時接受右顳單側超短波刺激，或根據主治醫生/患者的偏好進行雙腦區刺激，電極的放置符合美國精神病學協會指南要求。在治療過程中，接受單側ECT的患者如果對最初的治療反應不佳，則改用雙側顳葉刺激。采用硫噴妥鈉進行麻醉，琥珀膽堿進行肌肉松弛。ECT的施放電量根據抑郁癥患者年齡決定，每位受試者首次成功誘發抽搐發作的刺激強度（即最小施放電量）為刺激閾值，之后每次治療采用3倍閾值的刺激強度[21]。ECT療程的終結是根據患者的反應、臨床因素、患者的意愿或臨床醫生的判斷來綜合決定。
1.3 腦電數據預處理
由于EEG信號極易受到外部環境和采集設備的干擾，本文采用Matlab（R2018b）EEGLAB工具箱對EEG數據進行預處理。Cz為在線參考電極。預處理步驟包括：降采樣（1 kHz），零相四階巴特沃斯濾波器濾波（0.2～45 Hz），獨立成分分析（消除眼電和肌肉動作等偽跡），壞導插值，手動檢查壞段并剔除以及重參考（全腦平均）等。
1.4 統計學分析
為了觀察MDD患者ECT前后的神經生理指標的改變，本文采用GraphPad Prism 9統計分析軟件進行分析，結果以均數±標準差表示，組間差異先進行正態分布檢驗和方差齊性檢驗，正態分布且方差齊時選擇配對樣本t檢驗，非正態分布或方差不齊時選擇符號秩和檢驗，檢測水準為0.05。
2 腦電數據分析及結果
ECT前MDD患者的HDRS-17量表評分為（26.68±4.91）分，ECT后為（12.32±12.57）分，治療后HDRS-17量表評分顯著降低（配對樣本t檢驗，P < 0.01），可知ECT有效改善了MDD患者的抑郁癥狀。本文通過提取EEG功率、網絡連通性和拓撲結構等特征分析ECT對MDD患者腦功能網絡的影響。
2.1 ECT前后的PSD對比分析
為了研究ECT對MDD患者EEG節律活動的影響，本文利用Welch算法在0.2～45 Hz范圍內估算節律PSD，包括Delta（0.2～4 Hz）、Theta（4～8 Hz）、Alpha（8～13 Hz）、Beta（13～30 Hz）、Gamma（30～45 Hz）。Welch算法是對周期圖法的一種改進，其實現方法為對信號進行分段加窗處理，求出各段功率譜后進行平均，信號采樣點數為4 000，數據分段且不重疊，FFT點數為512，窗函數選取Hanning。
ECT前后的PSD變化結果如圖1所示。pre為ECT治療前的PSD，post為ECT治療后的PSD。由圖1可知，MDD患者的節律活動在治療前后均主要以Delta、Theta和Alpha節律為主，Delta［配對樣本t檢驗，MD = ?3（?4，?1），P < 0.01］、Theta［配對樣本t檢驗，MD = ?3.631（?5.432，?1.831），P < 0.01］、Alpha［配對樣本t檢驗，MD = ?3.713（?6.617，?0.808），P = 0.02］節律PSD經過ECT后均有顯著增加。全頻段PSD經過ECT后也顯著增加［配對樣本t檢驗，MD = ?2.380（?3.166，?1.595），P < 0.01］。相對于正常人，MDD患者體現出較多的慢波，Delta和Theta節律通常被抑制；Alpha節律活動與認知密切相關，通常在額葉部位能量很高，ECT治療伴隨著這些節律活動的變化。Beta和Gamma節律活動的能量相對較低，且在ECT前后變化不顯著。
圖1
ECT前后PSD變化（*P < 0.05）
Figure1.
Changes of power spectral density after ECT treatment (*P < 0.05)
2.2 ECT前后的功能連通性對比分析
為了研究ECT對MDD患者腦功能網絡連通性的改變，本文采用Matlab （R2018b） EEGLAB工具箱的插件FCLAB，在多個頻段上構建了基于虛部相干（imaginary part of coherency，iCoh）的腦功能網絡。iCoh的計算是取電極交叉頻譜的虛部除以各個電極功率乘積的平方根，因為只對大小感興趣，所以取絕對值。分別對每個被試每對電極之間（60 × 60）進行iCoh計算，得到個體水平的iCoh連接矩陣，用以表征各個通道之間的同步性以及緊密程度，然后在所有電極對間進行平均，再進行組內平均即可得到每個頻帶內的iCoh連接強度，即功能連通性。
MDD患者在ECT前后各個頻段網絡的功能連通性變化如圖2所示，pre為ECT前的功能連通性，post為ECT后的功能連通性。結果表明， Theta頻段網絡連通性在ECT后顯著增加［配對樣本t檢驗，MD = ?0.070（?0.135，?0.005），P = 0.04］，Gamma頻段網絡連通性顯著降低［配對樣本t檢驗，MD = 0.014（0.002，0.027），P = 0.02］。全頻段網絡連通性顯著增強［配對樣本t檢驗，MD = ?0.009（?0.016，?0.001），P = 0.02］。另外，Delta、Alpha和Beta頻段功能連通性在ECT后變化不顯著。
圖2
ECT后網絡連通性變化（*P < 0.05）
Figure2.
Changes of functional connectivity after ECT treatment (*P < 0.05)
2.3 ECT前后的網絡拓撲結構屬性特征對比分析
為了客觀表征復雜腦網絡的拓撲信息，避免閾值的選擇為網絡連接帶來的主觀偏差，本文基于上述iCoh相干矩陣，使用Kruskal算法構建最小生成樹[22]。最小生成樹是原始加權網絡的簡單非循環連接子圖，可用于直接比較具有相同數量節點的網絡，并簡化網絡特征，可以捕獲原始網絡中的大多數重要拓撲信息。在構建最小生成樹選取邊的過程中，將相干系數按照從大到小的順序進行選取。在計算相干系數矩陣時使用60個通道，因此，最小生成樹拓撲中的節點數為60，連接邊數為59。Kruskal算法實現過程如下：① 以降序對iCoh相干矩陣的元素進行排序；② 以最大的iCoh相干性連接節點，直到所有節點被連接到一個無環子圖中，該子圖包括邊緣；③ 如果添加此連接過程中形成一個圓圈，則跳過該連接。最小生成樹的屬性特征包括最大k度、葉分數、直徑、偏心率、樹層次結構、最大中介中心性、葉子數和Kappa系數等。
由上文可知，Theta頻段、Gamma頻段以及全頻段網絡的功能連通性在ECT后有顯著變化，分別計算這些頻段網絡的拓撲屬性并進行統計分析。其中Theta頻段網絡最小生成樹特征如圖3所示，pre為ECT治療前的網絡拓撲屬性特征，post為ECT治療后的網絡拓撲屬性特征。結果表明，ECT后網絡的直徑顯著變小［配對樣本t檢驗，MD = 4.335（0.645，8.026），P = 0.02］，相當于小世界網路的路徑長度變短，信息傳遞速率增大，網絡拓撲結構顯示出更高的整合度，因此Theta頻段上網絡的功能連通性表現為增強。
圖3
ECT后Theta頻段網絡的最小生成樹特征（*P < 0.05）
Figure3.
Minimum spanning tree characteristics of Theta functional network after ECT treatment (*P < 0.05)
Gamma頻段網絡最小生成樹特征如圖4所示，pre為ECT治療前的網絡拓撲屬性特征，post為ECT治療后的網絡拓撲屬性特征。結果表明，ECT后網絡拓撲結構的偏心率顯著變大［配對樣本t檢驗，MD = ?0.040（?0.078，?0.002），P = 0.04］，網絡拓撲結構整合度降低，網絡效率下降，功能連通性降低。
圖4
ECT后Gamma頻段網絡的最小生成樹特征（*P < 0.05）
Figure4.
Minimum spanning tree characteristics of Gamma functional network after ECT treatment (*P < 0.05)
全頻段腦功能網絡最小生成樹特征如圖5所示，pre為ECT治療前的網絡拓撲屬性特征，post為ECT治療后的網絡拓撲屬性特征。結果表明，最大k度顯著增大［配對樣本t檢驗，MD = ?0.110（?0.190，?0.030），P = 0.01］、樹層次結構顯著升高［配對樣本t檢驗，MD = ?0.043（?0.076，?0.010），P = 0.01］，因此ECT后網絡更加整合。同時偏心率顯著變小［配對樣本t檢驗，MD = 0.052（0.001，0.100），P = 0.04］，因此，網絡集成度更高，所有節點之間具有更短的通信路徑，信息傳遞效率升高，網絡功能連通性增強。
圖5
ECT后腦功能網絡的最小生成樹特征（*P < 0.05）
Figure5.
Minimum spanning tree characteristics of full-band functional network after ECT treatment (*P < 0.05)
3 討論
為了研究ECT對MDD患者腦功能網絡的作用影響，本文通過采集19例MDD患者ECT治療前后的靜息態EEG信號，采用PSD表征節律活動強度，衡量ECT對MDD患者自發腦電活動的調節作用。同時，基于iCoh相干性構建腦功能網絡并計算功能連通性變化，采用最小生成樹理論分析網絡拓撲結構特征以探究ECT對MDD患者腦功能的調控作用。
在ECT對腦電活動的影響方面，ECT增加了MDD患者Delta、Theta和Alpha頻段以及全頻段PSD，說明低頻節律活動增強，尤其在前額葉、枕葉和顳葉區域變化顯著。Hill等[11]研究表明，ECT可以調節MDD患者多個節律活動，隨著治療次數的增加，低頻節律（Delta和Theta）PSD的增加也變得更加明顯。本文研究結果與前人的研究結論基本一致，這也支持了本文研究結果的有效性和可復制性。EEG中Delta節律與一系列的正常功能有關，包括慢波睡眠、記憶處理、動機和認知處理等；工作記憶與Theta節律密切相關，MDD患者的額-中央腦區的Theta不對稱可能與其抑郁和焦慮癥狀有關；能量較多的Alpha節律在閉眼靜息時最為明顯，且與認知、記憶表現等密切相關[23]。抑郁癥狀可能與多個節律能量失衡有關，本文結果發現ECT可以引起MDD患者Delta、Theta和Alpha節律活動變化。柏同健[24]采用低頻振幅計算局部活動強度，也發現ECT具有相似的作用效果。Farzan等[25]發現ECT可以引起高頻節律（Beta和Gamma）的活動降低，海馬中Beta和Gamma節律活動的增強有助于改善抑郁行為[11]，但在本文中未發現Beta和Gamma節律活動的顯著變化。
在ECT對腦功能網絡的影響方面，本文基于iCoh相干性算法，以各通道電極為網絡節點、以各通道電極間iCoh相干系數大小為連接邊構建腦功能網絡，并對比分析MDD患者在ECT后多個頻段網絡連接強度變化。結果表明，Theta和全頻段網絡連通性增強，Gamma頻段網絡連通性降低，其中Theta頻段連通性的增加主要在額葉和枕葉區域；Gamma頻段網絡連通性變化主要在左側顳葉和右側額葉區域；全頻段網絡連通性變化主要集中在額葉、頂葉和枕葉區域。另外基于最小生成樹理論對網絡拓撲結構進行分析，發現ECT后全頻段腦功能網絡具有更小的直徑、更高的葉分數和更大的樹層次結構，節點中心性增大，全局集成增強，網絡更加穩健。另外Gamma頻段網絡的偏心率增大，整合度降低，網絡傳輸效率下降，連通性減弱。在抗抑郁治療反應的預測研究中，Scangos等[26]發現基線期Delta頻段相干性與ECT反應顯著相關，表明治療性癲癇發作在全局網絡進行傳播。柏同健[24]基于功能磁共振的研究發現ECT可以增加MDD患者背內側前額葉-后扣帶回間的功能連接。另外，史丹丹[27]采用靜息態功能磁共振研究首發未治療重性抑郁患者ECT前后默認網絡，發現ECT后默認網絡功能連接發生部分逆轉，其中左側角回功能連接增強，左側顳中回、右側后扣帶回及左側前額葉內側功能連接減低。Hakulinen等[28]采用walktrap算法和最小生成樹理論發現MDD患者相比于正常人的社區結構更簡單，說明最小生成樹特征具有識別抑郁癥的潛力。Sun等[29]發現ECT可以調節大腦的全局和局部信息處理模式，同時發現ECT誘導的網絡指標增加與臨床緩解有關。
在多個節律腦功能活動顯著變化的同時，MDD患者的抑郁癥狀得到改善，表現為HDRS-17量表評分的顯著降低。一些研究發現腦電節律PSD和HDRS-17量表評分變化存在正相關，但是這種關系仍然不確定，也有研究未能找到確定的對應關系。后續工作會將ECT后有顯著變化的腦電特征與HDRS-17量表評分變化做相關性分析，以探究可以預測臨床療效的神經生理學特征。總之，結合已有的研究結果和本團隊前期研究[20]，推測ECT的抗抑郁機制可能與情緒控制區域——顳葉海馬、前額葉皮層等腦區的多個節律的能量變化有關，也可能通過影響特定頻段腦功能網絡連接來重塑環路的平衡，由參與控制情緒及認知功能的腦部結構（海馬、扣帶和前額葉）協調完成，ECT可能是通過調節腦功能活動達到治療目的。
基于頭皮靜息態EEG，采用節律PSD、腦功能網絡連通性和拓撲結構的最小生成樹特征等來探究ECT對MDD的作用效果，有利于深入解析ECT的抗抑郁機制，并推動未來ECT的優化應用。本研究結果是對ECT調控MDD患者腦功能的初步探討，具有一定的局限性，例如病例數較少、ECT治療參數不統一、缺乏隨訪的長期療效以及第三方對比論證難度較大等客觀問題。另外本文研究結果的準確性也有一定局限，可能與樣本數量、治療參數、個體差異以及分析方法等因素有關，未來需要更大樣本量、更多針對性的研究來證實這一結果。
4 結論
本文通過分析腦電節律PSD、功能連通性和網絡拓撲結構特征，發現ECT后MDD患者Delta、Theta、Alpha和全頻段PSD顯著增加；Theta頻段和全頻段功能連通性顯著增強，Gamma頻段連通性顯著降低。基于最小生成樹的拓撲分析進一步揭示了ECT對MDD患者靜息態腦功能網絡的調制作用，即通過對網絡的最大k度、直徑、樹層次結構和偏心率等屬性特征來影響網絡的拓撲結構。本文研究結果表明ECT可以改變MDD患者的腦功能網絡的連通性、拓撲結構以及自發腦電活動，對MDD的臨床治療和預后具有重要意義。
重要聲明
利益沖突聲明：本文全體作者均聲明不存在利益沖突。
作者貢獻聲明：田樹香負責研究方案設計、數據分析和論文撰寫；楊新生負責語法校正；Paul B Fitzgerald負責提供實驗數據；徐桂芝和Alan Wang負責論文指導和審閱。
倫理聲明：文中數據來源于Paul B Fitzgerald的一項隨機對照實驗，實驗獲得了澳大利亞Alfred健康人類研究倫理委員會（Alfred Health Human Research Ethics Committee）和莫納什大學人類研究倫理委員會（Monash University Human Research Ethics Committee）批準（批文編號：ANZCTRN12611000054910）。
0 引言
重度抑郁癥（major depressive disorders，MDD）是一種常見的精神障礙，嚴重危害著人們的工作和生活[1]。MDD患者治療困難，常常產生抗藥性的問題，且容易復發。在MDD的臨床研究中，電休克治療（electroconvulsive therapy，ECT）是一種起效迅速且作用明顯的技術手段[2]。盡管近年來有大量的工作對MDD及其ECT療法進行了研究，但有關ECT治療的抗抑郁機制還未得到明確的揭示。
腦電信號（electroencephalography，EEG）是神經生理學研究的重要技術手段，可以無創地在患者體內記錄整個神經群的節律活動。在早期的EEG研究中，人們觀測到大腦中存在不同節律的EEG活動，并發現這些節律活動與大腦的不同功能狀態密切相關[3]。利用EEG信號構建腦功能網絡進行機制探索已經成為近年來的研究熱點[4]。目前EEG多應用于比較患者與正常人的大腦活動差異，從而探究抑郁癥的發病機制。相對于正常人，MDD患者或有抑郁癥史的人群在左側額葉表現出頻繁的Alpha節律活動，而且額葉皮質活動減退[5]。Fingelkurts等[6]通過對MDD患者的閉眼靜息EEG進行研究，發現MDD會影響幾乎整個大腦皮層的節律活動，主要表現為0.5～30 Hz范圍內的大量EEG活動改變或重組，其中對大腦后側皮層影響最大，同時在額葉、頂葉和枕葉區域都發現了右側皮層活動過強的不對稱性。Li等[7]通過相干性和層次聚類分析，發現相對于正常人，MDD患者的大腦相互作用更強，同時左右額葉區域的功能存在失衡現象。
MDD患者的主要臨床特點為情感功能障礙和認知功能損傷，這兩種癥狀都與大腦多個腦區功能失調有關，ECT會引起全腦網絡的動力學變化，這可能是由于大腦中復雜而廣泛的神經化學和代謝變化所導致。大腦的認知過程需要不同腦區共同參與完成，各通道EEG信號之間的高度相干性代表電極所在腦區域之間存在高度關聯，相干性的大小可以反映腦區間的相互合作程度。大腦的功能連通性被定義為不同神經組織活動之間的時間相關性[8]。多名學者通過計算各種簡單的連通性度量，發現ECT可以起到改變患者功能連通性的作用[9-10]。另有研究發現MDD患者在ECT后的網絡拓撲結構發生顯著變化，ECT有可能改變腦網絡拓撲中的聚類系數和特征路徑長度[11-12]。電生理學和功能性神經影像學研究均表明ECT對MDD患者的神經回路具有一定的調節作用，其中基于EEG信號的研究結果通常與功率譜密度（power spectral density，PSD）變化有關[13-14]。但是，更復雜的EEG信號動力學變化的研究（如連通性和基于圖的網絡拓撲）仍然有限[11, 15]，需要更大樣本的數據來確認這些初步的觀察結果。
隨著連通性研究不斷展開，圖論得到了廣泛的應用，但是由于連接邊的數量由閾值的大小來決定，網絡屬性容易因為閾值的選擇產生偏差[16]。使用最小生成樹來表征大腦網絡可能是閾值問題的無偏解決方案[7, 17]。最小生成樹是連接原始加權網絡中所有節點的非環子圖，具有原始網絡的所有節點和連接，從而避免了閾值引起的偏差和缺陷[17]，因此最小生成樹被認為是一種分析皮質網絡的有效方法[18]。最小生成樹特征包括最大k度、葉分數、直徑、偏心率、樹層次結構、最大中介中心性、葉子數和Kappa系數等。最小生成樹以最大k度、直徑和葉分數來表征信息的全局整合；以最大中介中心性和偏心率來量化節點的中心性；以樹層次結構評估拓撲層次結構的全局度量[18-19]。
以上研究表明ECT可能對MDD患者的腦功能網絡具有一定的調節作用，但研究多集中在EEG信號的某一節律上，較少同時采用多個頻段對腦功能網絡進行研究，且網絡屬性容易因為閾值的選擇差異較大。本文利用靜息狀態EEG信號，從多個節律分析ECT對MDD患者自發腦電活動、腦功能網絡連通性的影響，同時采用最小生成樹理論對網絡拓撲結構變化進行分析，以避免因閾值的選擇產生的偏差。本文基于以上理論探討了ECT對MDD患者靜息態腦功能網絡的作用影響。
1 信號采集與數據預處理
1.1 實驗對象
本文依托莫納什大學（Monash University）和河北工業大學科研平臺展開相關研究，受試者為澳大利亞墨爾本Alfred醫院19名MDD患者（男5名，女14名），年齡為（47.21 ± 16.13）歲。所有受試者均符合美國精神障礙診斷與統計手冊第4版（DSM-IV）重度抑郁診斷標準，17項漢密爾頓抑郁量表（HDRS-17）評分>18，并且在實驗前簽署知情同意書。本研究已獲得了澳大利亞Alfred健康人類研究倫理委員會和莫納什大學人類研究倫理委員會批準（編號：ANZCTRN12611000054910）[20]。
1.2 實驗設備及方案
1.2.1 腦電設備及采集方案
EEG數據采集設備為美國NeuroScan公司生產的腦電采集以及同步分析系統，記錄系統由Quick-cap電極帽、SynAmps第二代放大器和記錄分析處理計算機組成，其電極安放標準遵循國際通用標準10-20系統放置方法。接地電極為頭頂GND，參考電極為REF，導聯的采樣率為10 kHz，所有電極的阻抗均保持在5 kΩ以下。
1.2.2 實驗方案
所有受試者在ECT前48 h內和ECT療程（8～12次治療）完全結束后48 h內分別進行HDRS-17量表評估和靜息態EEG記錄，通過提取的EEG特征和網絡特征分析ECT對MDD患者腦功能網絡的改變。EEG記錄要求在安靜、適宜的環境中進行，每次EEG記錄時間為閉眼狀態5 min，要求被試在EEG采集過程中安靜、放松但要保持頭腦清醒。
1.2.3 ECT設備及治療方案
ECT設備為Thymatron系統IV型多功能電抽搐治療儀（Somatics，美國）。采用每周三次治療方案，治療時長為3～4周，治療次數為8～12次，直到抑郁癥狀明顯緩解。受試者在治療開始時接受右顳單側超短波刺激，或根據主治醫生/患者的偏好進行雙腦區刺激，電極的放置符合美國精神病學協會指南要求。在治療過程中，接受單側ECT的患者如果對最初的治療反應不佳，則改用雙側顳葉刺激。采用硫噴妥鈉進行麻醉，琥珀膽堿進行肌肉松弛。ECT的施放電量根據抑郁癥患者年齡決定，每位受試者首次成功誘發抽搐發作的刺激強度（即最小施放電量）為刺激閾值，之后每次治療采用3倍閾值的刺激強度[21]。ECT療程的終結是根據患者的反應、臨床因素、患者的意愿或臨床醫生的判斷來綜合決定。
1.3 腦電數據預處理
由于EEG信號極易受到外部環境和采集設備的干擾，本文采用Matlab（R2018b）EEGLAB工具箱對EEG數據進行預處理。Cz為在線參考電極。預處理步驟包括：降采樣（1 kHz），零相四階巴特沃斯濾波器濾波（0.2～45 Hz），獨立成分分析（消除眼電和肌肉動作等偽跡），壞導插值，手動檢查壞段并剔除以及重參考（全腦平均）等。
1.4 統計學分析
為了觀察MDD患者ECT前后的神經生理指標的改變，本文采用GraphPad Prism 9統計分析軟件進行分析，結果以均數±標準差表示，組間差異先進行正態分布檢驗和方差齊性檢驗，正態分布且方差齊時選擇配對樣本t檢驗，非正態分布或方差不齊時選擇符號秩和檢驗，檢測水準為0.05。
2 腦電數據分析及結果
ECT前MDD患者的HDRS-17量表評分為（26.68±4.91）分，ECT后為（12.32±12.57）分，治療后HDRS-17量表評分顯著降低（配對樣本t檢驗，P < 0.01），可知ECT有效改善了MDD患者的抑郁癥狀。本文通過提取EEG功率、網絡連通性和拓撲結構等特征分析ECT對MDD患者腦功能網絡的影響。
2.1 ECT前后的PSD對比分析
為了研究ECT對MDD患者EEG節律活動的影響，本文利用Welch算法在0.2～45 Hz范圍內估算節律PSD，包括Delta（0.2～4 Hz）、Theta（4～8 Hz）、Alpha（8～13 Hz）、Beta（13～30 Hz）、Gamma（30～45 Hz）。Welch算法是對周期圖法的一種改進，其實現方法為對信號進行分段加窗處理，求出各段功率譜后進行平均，信號采樣點數為4 000，數據分段且不重疊，FFT點數為512，窗函數選取Hanning。
ECT前后的PSD變化結果如圖1所示。pre為ECT治療前的PSD，post為ECT治療后的PSD。由圖1可知，MDD患者的節律活動在治療前后均主要以Delta、Theta和Alpha節律為主，Delta［配對樣本t檢驗，MD = ?3（?4，?1），P < 0.01］、Theta［配對樣本t檢驗，MD = ?3.631（?5.432，?1.831），P < 0.01］、Alpha［配對樣本t檢驗，MD = ?3.713（?6.617，?0.808），P = 0.02］節律PSD經過ECT后均有顯著增加。全頻段PSD經過ECT后也顯著增加［配對樣本t檢驗，MD = ?2.380（?3.166，?1.595），P < 0.01］。相對于正常人，MDD患者體現出較多的慢波，Delta和Theta節律通常被抑制；Alpha節律活動與認知密切相關，通常在額葉部位能量很高，ECT治療伴隨著這些節律活動的變化。Beta和Gamma節律活動的能量相對較低，且在ECT前后變化不顯著。
圖1
ECT前后PSD變化（*P < 0.05）
Figure1.
Changes of power spectral density after ECT treatment (*P < 0.05)
2.2 ECT前后的功能連通性對比分析
為了研究ECT對MDD患者腦功能網絡連通性的改變，本文采用Matlab （R2018b） EEGLAB工具箱的插件FCLAB，在多個頻段上構建了基于虛部相干（imaginary part of coherency，iCoh）的腦功能網絡。iCoh的計算是取電極交叉頻譜的虛部除以各個電極功率乘積的平方根，因為只對大小感興趣，所以取絕對值。分別對每個被試每對電極之間（60 × 60）進行iCoh計算，得到個體水平的iCoh連接矩陣，用以表征各個通道之間的同步性以及緊密程度，然后在所有電極對間進行平均，再進行組內平均即可得到每個頻帶內的iCoh連接強度，即功能連通性。
MDD患者在ECT前后各個頻段網絡的功能連通性變化如圖2所示，pre為ECT前的功能連通性，post為ECT后的功能連通性。結果表明， Theta頻段網絡連通性在ECT后顯著增加［配對樣本t檢驗，MD = ?0.070（?0.135，?0.005），P = 0.04］，Gamma頻段網絡連通性顯著降低［配對樣本t檢驗，MD = 0.014（0.002，0.027），P = 0.02］。全頻段網絡連通性顯著增強［配對樣本t檢驗，MD = ?0.009（?0.016，?0.001），P = 0.02］。另外，Delta、Alpha和Beta頻段功能連通性在ECT后變化不顯著。
圖2
ECT后網絡連通性變化（*P < 0.05）
Figure2.
Changes of functional connectivity after ECT treatment (*P < 0.05)
2.3 ECT前后的網絡拓撲結構屬性特征對比分析
為了客觀表征復雜腦網絡的拓撲信息，避免閾值的選擇為網絡連接帶來的主觀偏差，本文基于上述iCoh相干矩陣，使用Kruskal算法構建最小生成樹[22]。最小生成樹是原始加權網絡的簡單非循環連接子圖，可用于直接比較具有相同數量節點的網絡，并簡化網絡特征，可以捕獲原始網絡中的大多數重要拓撲信息。在構建最小生成樹選取邊的過程中，將相干系數按照從大到小的順序進行選取。在計算相干系數矩陣時使用60個通道，因此，最小生成樹拓撲中的節點數為60，連接邊數為59。Kruskal算法實現過程如下：① 以降序對iCoh相干矩陣的元素進行排序；② 以最大的iCoh相干性連接節點，直到所有節點被連接到一個無環子圖中，該子圖包括邊緣；③ 如果添加此連接過程中形成一個圓圈，則跳過該連接。最小生成樹的屬性特征包括最大k度、葉分數、直徑、偏心率、樹層次結構、最大中介中心性、葉子數和Kappa系數等。
由上文可知，Theta頻段、Gamma頻段以及全頻段網絡的功能連通性在ECT后有顯著變化，分別計算這些頻段網絡的拓撲屬性并進行統計分析。其中Theta頻段網絡最小生成樹特征如圖3所示，pre為ECT治療前的網絡拓撲屬性特征，post為ECT治療后的網絡拓撲屬性特征。結果表明，ECT后網絡的直徑顯著變小［配對樣本t檢驗，MD = 4.335（0.645，8.026），P = 0.02］，相當于小世界網路的路徑長度變短，信息傳遞速率增大，網絡拓撲結構顯示出更高的整合度，因此Theta頻段上網絡的功能連通性表現為增強。
圖3
ECT后Theta頻段網絡的最小生成樹特征（*P < 0.05）
Figure3.
Minimum spanning tree characteristics of Theta functional network after ECT treatment (*P < 0.05)
Gamma頻段網絡最小生成樹特征如圖4所示，pre為ECT治療前的網絡拓撲屬性特征，post為ECT治療后的網絡拓撲屬性特征。結果表明，ECT后網絡拓撲結構的偏心率顯著變大［配對樣本t檢驗，MD = ?0.040（?0.078，?0.002），P = 0.04］，網絡拓撲結構整合度降低，網絡效率下降，功能連通性降低。
圖4
ECT后Gamma頻段網絡的最小生成樹特征（*P < 0.05）
Figure4.
Minimum spanning tree characteristics of Gamma functional network after ECT treatment (*P < 0.05)
全頻段腦功能網絡最小生成樹特征如圖5所示，pre為ECT治療前的網絡拓撲屬性特征，post為ECT治療后的網絡拓撲屬性特征。結果表明，最大k度顯著增大［配對樣本t檢驗，MD = ?0.110（?0.190，?0.030），P = 0.01］、樹層次結構顯著升高［配對樣本t檢驗，MD = ?0.043（?0.076，?0.010），P = 0.01］，因此ECT后網絡更加整合。同時偏心率顯著變小［配對樣本t檢驗，MD = 0.052（0.001，0.100），P = 0.04］，因此，網絡集成度更高，所有節點之間具有更短的通信路徑，信息傳遞效率升高，網絡功能連通性增強。
圖5
ECT后腦功能網絡的最小生成樹特征（*P < 0.05）
Figure5.
Minimum spanning tree characteristics of full-band functional network after ECT treatment (*P < 0.05)
3 討論
為了研究ECT對MDD患者腦功能網絡的作用影響，本文通過采集19例MDD患者ECT治療前后的靜息態EEG信號，采用PSD表征節律活動強度，衡量ECT對MDD患者自發腦電活動的調節作用。同時，基于iCoh相干性構建腦功能網絡并計算功能連通性變化，采用最小生成樹理論分析網絡拓撲結構特征以探究ECT對MDD患者腦功能的調控作用。
在ECT對腦電活動的影響方面，ECT增加了MDD患者Delta、Theta和Alpha頻段以及全頻段PSD，說明低頻節律活動增強，尤其在前額葉、枕葉和顳葉區域變化顯著。Hill等[11]研究表明，ECT可以調節MDD患者多個節律活動，隨著治療次數的增加，低頻節律（Delta和Theta）PSD的增加也變得更加明顯。本文研究結果與前人的研究結論基本一致，這也支持了本文研究結果的有效性和可復制性。EEG中Delta節律與一系列的正常功能有關，包括慢波睡眠、記憶處理、動機和認知處理等；工作記憶與Theta節律密切相關，MDD患者的額-中央腦區的Theta不對稱可能與其抑郁和焦慮癥狀有關；能量較多的Alpha節律在閉眼靜息時最為明顯，且與認知、記憶表現等密切相關[23]。抑郁癥狀可能與多個節律能量失衡有關，本文結果發現ECT可以引起MDD患者Delta、Theta和Alpha節律活動變化。柏同健[24]采用低頻振幅計算局部活動強度，也發現ECT具有相似的作用效果。Farzan等[25]發現ECT可以引起高頻節律（Beta和Gamma）的活動降低，海馬中Beta和Gamma節律活動的增強有助于改善抑郁行為[11]，但在本文中未發現Beta和Gamma節律活動的顯著變化。
在ECT對腦功能網絡的影響方面，本文基于iCoh相干性算法，以各通道電極為網絡節點、以各通道電極間iCoh相干系數大小為連接邊構建腦功能網絡，并對比分析MDD患者在ECT后多個頻段網絡連接強度變化。結果表明，Theta和全頻段網絡連通性增強，Gamma頻段網絡連通性降低，其中Theta頻段連通性的增加主要在額葉和枕葉區域；Gamma頻段網絡連通性變化主要在左側顳葉和右側額葉區域；全頻段網絡連通性變化主要集中在額葉、頂葉和枕葉區域。另外基于最小生成樹理論對網絡拓撲結構進行分析，發現ECT后全頻段腦功能網絡具有更小的直徑、更高的葉分數和更大的樹層次結構，節點中心性增大，全局集成增強，網絡更加穩健。另外Gamma頻段網絡的偏心率增大，整合度降低，網絡傳輸效率下降，連通性減弱。在抗抑郁治療反應的預測研究中，Scangos等[26]發現基線期Delta頻段相干性與ECT反應顯著相關，表明治療性癲癇發作在全局網絡進行傳播。柏同健[24]基于功能磁共振的研究發現ECT可以增加MDD患者背內側前額葉-后扣帶回間的功能連接。另外，史丹丹[27]采用靜息態功能磁共振研究首發未治療重性抑郁患者ECT前后默認網絡，發現ECT后默認網絡功能連接發生部分逆轉，其中左側角回功能連接增強，左側顳中回、右側后扣帶回及左側前額葉內側功能連接減低。Hakulinen等[28]采用walktrap算法和最小生成樹理論發現MDD患者相比于正常人的社區結構更簡單，說明最小生成樹特征具有識別抑郁癥的潛力。Sun等[29]發現ECT可以調節大腦的全局和局部信息處理模式，同時發現ECT誘導的網絡指標增加與臨床緩解有關。
在多個節律腦功能活動顯著變化的同時，MDD患者的抑郁癥狀得到改善，表現為HDRS-17量表評分的顯著降低。一些研究發現腦電節律PSD和HDRS-17量表評分變化存在正相關，但是這種關系仍然不確定，也有研究未能找到確定的對應關系。后續工作會將ECT后有顯著變化的腦電特征與HDRS-17量表評分變化做相關性分析，以探究可以預測臨床療效的神經生理學特征。總之，結合已有的研究結果和本團隊前期研究[20]，推測ECT的抗抑郁機制可能與情緒控制區域——顳葉海馬、前額葉皮層等腦區的多個節律的能量變化有關，也可能通過影響特定頻段腦功能網絡連接來重塑環路的平衡，由參與控制情緒及認知功能的腦部結構（海馬、扣帶和前額葉）協調完成，ECT可能是通過調節腦功能活動達到治療目的。
基于頭皮靜息態EEG，采用節律PSD、腦功能網絡連通性和拓撲結構的最小生成樹特征等來探究ECT對MDD的作用效果，有利于深入解析ECT的抗抑郁機制，并推動未來ECT的優化應用。本研究結果是對ECT調控MDD患者腦功能的初步探討，具有一定的局限性，例如病例數較少、ECT治療參數不統一、缺乏隨訪的長期療效以及第三方對比論證難度較大等客觀問題。另外本文研究結果的準確性也有一定局限，可能與樣本數量、治療參數、個體差異以及分析方法等因素有關，未來需要更大樣本量、更多針對性的研究來證實這一結果。
4 結論
本文通過分析腦電節律PSD、功能連通性和網絡拓撲結構特征，發現ECT后MDD患者Delta、Theta、Alpha和全頻段PSD顯著增加；Theta頻段和全頻段功能連通性顯著增強，Gamma頻段連通性顯著降低。基于最小生成樹的拓撲分析進一步揭示了ECT對MDD患者靜息態腦功能網絡的調制作用，即通過對網絡的最大k度、直徑、樹層次結構和偏心率等屬性特征來影響網絡的拓撲結構。本文研究結果表明ECT可以改變MDD患者的腦功能網絡的連通性、拓撲結構以及自發腦電活動，對MDD的臨床治療和預后具有重要意義。
重要聲明
利益沖突聲明：本文全體作者均聲明不存在利益沖突。
作者貢獻聲明：田樹香負責研究方案設計、數據分析和論文撰寫；楊新生負責語法校正；Paul B Fitzgerald負責提供實驗數據；徐桂芝和Alan Wang負責論文指導和審閱。
倫理聲明：文中數據來源于Paul B Fitzgerald的一項隨機對照實驗，實驗獲得了澳大利亞Alfred健康人類研究倫理委員會（Alfred Health Human Research Ethics Committee）和莫納什大學人類研究倫理委員會（Monash University Human Research Ethics Committee）批準（批文編號：ANZCTRN12611000054910）。
