利用基于体素的形态学分析探索正常脑老化过程中简单数字计算功能和脑灰质体积的关系。
2016年10月至2017年6月在郑州大学第一附属医院磁共振科招募汉族健康成年右利手志愿者123名，其中男63名、女60名，平均年龄18~70（43±14）岁。使用多维心理网络平台对受试者进行简单数字计算功能测试。对所有的受试者进行磁共振矢状位三维结构像扫描，并使用统计参数图（SPM）8软件进行基于体素的形态学分析，比较不同年龄组间脑灰质体积的差异。提取不同年龄组间的灰质体积差异脑区作为感兴趣区，与简单数字计算功能得分进行相关分析，寻找与简单数字计算能力下降相关的责任萎缩脑区。
不同年龄组间灰质体积有差异的脑区主要包括双侧额上回、双侧前扣带回、双侧中扣带回、双侧嗅皮质、双侧尾状核、双侧岛叶。其中双侧额上回及前扣带回与灰质体积与简单数字计算功能的相关性最强，未将年龄作为协变量去除时，双侧额上回及前中扣带回与简单数字计算功能的校正后的正确个数呈显著正相关（r=0.403，P=0.000），与正确百分率呈正相关（r=0.229，P=0.037）；将年龄作为协变量去除后，双侧额上回及前扣带回仍与简单数字计算功能的校正后的正确个数呈正相关（r=0.225，P=0.014），与正确百分率呈正相关（r=0.245，P=0.007）。
正常脑老化过程中全脑存在较广泛的灰质体积萎缩，其中额叶和前扣带回灰质体积萎缩可能与简单数字计算功能下降有关。
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研究证明人类婴幼儿时期已有数字识别能力和基本计算能力，这种能力随着文化教育和神经系统的发育而逐渐发展[1]。随着年龄增长人脑的许多认知功能都呈下降趋势。由于老年人中以灰质萎缩为主的脑萎缩与老年人的认知功能下降相关[2]，故推测数字处理神经网络中的某些脑区的灰质萎缩可能与简单数字计算能力下降直接相关。近年来，基于体素的形态测量方法（VBM）能定量分析全脑结构、刻画局部脑区结构特征，在神经影像学标识研究中得到广泛应用[3]。本研究采用简单数字计算（20以内减法）任务和VBM方法考察正常成人脑老化过程中数字计算能力与脑灰质体积萎缩之间的关系。
2016年10月至2017年6月招募汉族健康成年右利手志愿者123名，男63名、女60名，年龄18~70（43±14）岁，按年龄划分为5组：18~30岁（34名），31~40岁（21名），41~50岁（22名），51~60岁（27名），61~70岁（19名）。纳入标准：（1）无任何明显神经、精神系统疾病的症状及体征；（2）无颅脑手术及外伤史，无高血压、糖尿病、心脏病等慢性病史；（3）无酗酒、吸烟成瘾及药物、毒品依赖等；（4）无MRI检查禁忌证，如不可摘除的假牙及其他金属植入；（5）常规头颅MRI扫描未见明显阳性病灶。所有检查者均获知情同意。
采用德国西门子公司Prisma 3.0 T MR扫描仪，标准64通道头颅线圈对所有受试者进行MRI图像采集。所有被试者先进行常规轴位液体衰减反转恢复序列（T2 FLAIR）扫描以排除明显的结构异常。使用T1加权三维磁化强度预备梯度回波序列（mp2rage）获取全脑高分辨率矢状位三维结构T1WI图像。矢状位三维结构像扫描参数：视野（FOV）：256 mm×240 mm；矩阵（Matrix）：256×240；重复时间（TR）：5 000 ms；回波时间（TE）：2.88 ms；层厚：1.20 mm；层数：176层；翻转角（FA）：0°。
该测验考查了计算流畅性。测验材料出自多维心理网络平台[4]（http：//www.dweipsy.com/lattice/）。受试者面对电脑屏幕，屏幕中央将呈现20以内的减法算式，请受试者计算它的结果。如果正确答案是屏幕左下方的数字，请受试者用左手食指按一下"Q"键；如果正确答案是屏幕右下方的数字，请用右手食指按一下"P"键。练习完成后进行正式测验，告知受试者在限定时间内集中注意力、又快速又准确地完成测验。多维心理网络平台将自动记录受试者的校正后的正确个数（校正后的正确个数=正确个数-错误个数）以及正确百分率[正确百分率=正确个数/（正确个数+错误个数）×100%]。正确个数及正确百分率越高，代表简单数字计算测试成绩越好。
采用DPABI[5]软件将DICOM格式的数据转换为NIFTI格式。使用SPM8软件（http：/1www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/）对数据进行预处理：（1）灰白质分割：将高分辨率结构像分割为灰质、白质和脑脊液，然后在李代数微分同胚配准算法（DARTEL）内运算获得每位被试的灰质、白质及脑脊液图像。（2）配准及空间标准化：运用DARTEL工具箱进行刚性变换，将所有图像的平均作为初始模板，进行12次的迭代过程，最后将图像配准到标准空间。（3）空间平滑：利用三维高斯核卷积运算进行空间平滑处理，半高全宽（FWHM）值为8 mm×8 mm×8 mm。
为了分析正常脑老化过程中简单数字计算功能与脑灰质体积的关系，统计分析过程如下：（1）检验年龄与简单数字计算功能是否相关：采用SPSS 21.0软件对年龄与简单数字计算功能得分做偏相关分析，将性别、受教育年限作为协变量去除；（2）检验年龄与灰质体积的关系：使用SPM8软件分别对五个亚组的灰质体积进行单因素方差分析，提取出方差分析差异有统计学意义的脑区，然后进行事后检验。方差分析和事后检验分别将性别、受教育年限和全脑体积作为协变量去进行回归。方差分析的多重比较校正采用体素水平的FWE（family wise error）校正，将P<0.05，连续体素数>300个体素定义为差异有统计学意义的脑区；事后检验的多重比较采用体素水平的FDR（false discovery rate）校正，将P<0.05，连续体素数>100个体素定义为差异有统计学意义。为验证灰质体积与年龄是否存在线性相关，使用基于Matlab平台的rest插件将组间差异有统计学意义的脑区提取出来作为感兴趣区（ROI），把每个被试每一个ROI体积与年龄做相关分析，将性别、受教育年限和全脑体积作为协变量去除；（3）灰质体积与检验简单数字计算功能得分的关系：采用SPSS 21.0对灰质体积与检验简单数字计算功能得分做相关分析，将性别、受教育年限和全脑体积作为协变量去除。为排除年龄因素的影响，将年龄也作为协变量去除，再次对两者进行相关分析。
将年龄与简单数字计算功能的得分（校正后的正确个数、正确百分率）进行偏相关分析，将性别和受教育年限作为协变量去除，发现随着年龄增长，数字计算功能的校正后的正确个数明显下降（r=-0.458，P=0.00），而正确百分率与年龄无明显相关性（r=-0.120，P=0.189）。
对5个年龄组进行单因素方差分析，将性别、受教育年限和全脑体积作为协变量去除，采用体素水平的FWE校正，P<0.05，团块大小>300体素。5个年龄组间所有的差异脑区中，团块大小>300体素的团块有5个，5个团块包含的主要脑区包括：内侧额上回、回直肌、前扣带回、中扣带回、嗅皮质、杏仁核、尾状核、脑岛、颞上回（表1）。可见随着年龄增长，全脑有较广泛的灰质体积减低区域。提取每个团块的灰质体积，每个年龄组每个团块的灰质体积的柱状图和散点图如图1，图2，图3，图4，图5所示，可见5个团块（cluster）灰质体积均随年龄呈线性下降，其中团块1（主要包括双侧内侧额上回和双侧前扣带回）灰质体积随年龄的下降趋势最明显（r=-0.681，P=0.000）。
5个年龄组灰质体积差异的方差分析差异脑区分布表
5个年龄组灰质体积差异的方差分析差异脑区分布表
| 脑区 | 峰值坐标 | 体素大小 | 主要脑区(AAL) | ||
|---|---|---|---|---|---|
| x | y | z | |||
| Cluster1 | 0 | 42 | 18 | 7 562 | 双侧内侧额上回、双侧前扣带回 |
| Cluster2 | 16.5 | 3 - | 13.5 | 1 552 | 右侧嗅皮质、右侧杏仁核 |
| Cluster3 | -43.5 | -9 | 4.5 | 2 821 | 左侧脑岛、左侧颞上回 |
| Cluster4 | 43.5 | -12 | 9 | 3 235 | 右侧脑岛、右侧颞上回 |
| Cluster5 | 3 | -27 | 43.5 | 1 321 | 双侧中扣带回 |
使用SPSS 21.0对5个差异脑区的灰质体积值与简单数字计算功能的得分（校正后的正确个数、正确百分率）进行偏相关分析，将性别、受教育年限和全脑体积作为协变量去除，结果见表2。受试者5个团块的灰质体积均与简单数字计算功能校正后的正确个数呈正相关，其中团块1（主要包括内侧额上回）的灰质体积与校正后的正确个数相关性最强（r=0.403，P=0.000）；5个差异脑区的灰质体积值与简单数字计算功能正确百分率进行偏相关分析，发现受试者团块1（r=0.229，P=0.037）和团块2（r=0.218，P=0.048）的灰质体积与正确百分率呈较弱的正相关，其余3个团块与简单数字计算功能的正确百分率无明显相关性。为排除年龄对认知功能的影响，将年龄也作为协变量，再次计算5个团块的灰质体积与简单数字计算功能的相关性，结果见表3：团块1与校正后的正确个数仍存在相关性（r=0.225，P=0.014），其余4个团块与简单数字计算功能校正后的正确个数无明显相关性；团块1和团块5与简单数字计算功能正确百分率仍存在相关性（cluster1：r=0.245，P=0.007，cluster2：r=0.215，P=0.019），其余4个团块与正确百分率无明显相关性。
5个团块与简单数字计算功能的相关分析（未去除年龄影响）
5个团块与简单数字计算功能的相关分析（未去除年龄影响）
| 脑区 | 校正后的正确个数 | 正确百分率 | ||
|---|---|---|---|---|
| 相关系数(r) | P值（双侧） | 相关系数(r) | P值（双侧） | |
| Cluster1 | 0.403 | 0.000 | 0.229 | 0.037 |
| Cluster2 | 0.304 | 0.002 | 0.218 | 0.048 |
| Cluster3 | 0.264 | 0.016 | 0.143 | 0.197 |
| Cluster4 | 0.218 | 0.047 | 0.053 | 0.636 |
| Cluster5 | 0.294 | 0.007 | 0.191 | 0.084 |
5个团块与简单数字计算功能的相关分析（去除年龄影响）
5个团块与简单数字计算功能的相关分析（去除年龄影响）
| 脑区 | 校正后的正确个数 | 正确百分率 | ||
|---|---|---|---|---|
| 相关系数(r) | P值（双侧） | 相关系数(r) | P值（双侧） | |
| Cluster1 | 0.225 | 0.014 | 0.245 | 0.007 |
| Cluster2 | 0.176 | 0.056 | 0.179 | 0.052 |
| Cluster3 | 0.123 | 0.181 | 0.082 | 0.378 |
| Cluster4 | 0.024 | 0.794 | 0.025 | 0.787 |
| Cluster5 | 0.099 | 0.282 | 0.215 | 0.019 |
标准的VBM过程通常包括：空间标准化，组织分割，空间平滑和统计分析[6]。本研究结果表明，绝大部分脑区灰质体积随着年龄的增长而下降，其主要区域包括双侧额叶、双侧颞叶、双侧顶叶、双侧岛叶、双侧楔前叶、扣带回。双侧枕叶的大部分脑区未出现明显的萎缩。当前的研究结果支持"先进后出"的假说，即先成熟的脑区最后老化[7]。本研究以简单数字计算功能为切入点，研究正常老化过程中简单数字计算功能与灰质体积改变的关系。数字计算是人脑的基本认知功能，计算和语言一样，是人脑的重要认知功能。已有许多关于数字认知的学说以及实验心理学、神经影像学研究报道，普遍认为人脑的特定区域具有不同的数字处理功能，额叶、顶叶、边缘叶（扣带回）、皮质下结构（基底核、丘脑、小脑）都参与了数字计算，其中额叶和左顶叶被认为是最重要的区域[8]。研究表明，完成数字加减计算任务的脑区主要有：额叶、顶叶、枕叶皮质区，大脑皮质下结构如纹状体、边缘区，也是参与数字计算的重要结构[9]。
本研究结果表明，额叶和前扣带回灰质体积下降与简单数字计算功能的相关性最强。正常脑老化中简单数字计算功能的下降主要体现在计算速度的下降，而计算准确率下降较不明显。额叶的主要机能被认为是计划、组织、监控和执行，额叶损伤则导致抽象、计划、注意、记忆及人格等方面的障碍。额叶与计算的关系也十分密切。内侧前额叶皮质在记忆和决策的认知过程中发挥重要作用，包括冲突监测，错误检测，执行控制以及奖励引导式学习。额叶是普遍公认的高级功能与情感、注意、决策和执行等功能密切相关[10]。张增强[9]对不同难度数字加减计算的任务态脑功能磁共振研究结果表明，额叶和顶叶皮质在数字计算中有重要作用。额叶既是语言也是工作记忆的主要脑区，额叶背/腹外侧区、运动前区/运动区和额前部皮质在计算任务中常有激活。本研究表明正常成年人，随着年龄的增长，全脑出现较广泛的灰质体积下降，其中额叶灰质体积下降与年龄的相关关系最明显。正常老化过程认知功能的下降可能是年龄增长与灰质体积减少共同作用的结果，其中额叶和前扣带回灰质体积的下降可能导致了简单数字计算功能的下降。
本研究仍存在一定的局限性。首先缺乏纵向研究，个体之间的差异可能会影响结论的准确性；第二，没有分析性别和受教育年限对脑结构和认知功能的影响，仅把性别和受教育年限作为协变量去除；第三，对于正常人的研究需要更大的样本量，本研究样本量较小，可能不具有足够的代表性。未来可在进一步扩大样本量的基础上进行随访研究，能更准确地反映脑结构和认知功能随年龄的改变。
所有作者均声明不存在利益冲突
