由于对阿尔茨海默病的病理生理学和进展的理解尚不完整，治愈该病仍然受阻。探索内侧颞叶网络的功能障碍，特别是前颞叶（AT）和后内侧（PM）系统，可能会提供关键的见解，因为这些网络在整个阿尔茨海默病连续谱中都表现出功能连接性的改变，可能影响疾病的传播。然而，每个网络的具体变化及其在不同阶段的临床相关性尚未完全被理解。这需要考虑常用的生物标志物、临床进展、个体变异性和年龄混淆因素。
在此，我们利用了来自261名跨越成年生命周期和阿尔茨海默病连续谱的参与者的单中心纵向数据。样本包括年龄在19-85岁之间的认知未受损的成年人（n = 209；64名60岁以上的老年人中有8名为β-淀粉样蛋白阳性），以及符合轻度认知障碍（MCI，n = 26；其中18名在7年内发展为阿尔茨海默型痴呆）或阿尔茨海默型痴呆（n = 26）诊断标准的β-淀粉样蛋白阳性患者。参与者接受了结构和静息态功能性MRI、florbetapir和18F-氟代脱氧葡萄糖-PET以及全局认知评估，在最长47个月的期间内进行了多达三次访视。
我们使用基于种子的分析，以梨状皮层和海马旁皮层为种子，在反映AT(颞叶)和PM(后内侧)网络的数据驱动掩模内评估了网络连接性。运行了广义相加模型和线性混合模型来评估年龄特异性效应和与阿尔茨海默病相关的改变。在此背景下，我们探索了各种病理和临床严重程度的标志物，包括脑淀粉样蛋白摄取、葡萄糖代谢、海马体积、全局认知、诊断分期和痴呆发病时间。
我们的研究结果揭示了与正常衰老或阿尔茨海默病相关的不同连接模式。整个成年期的年龄增长与较低的PM连接性和AT连接性中更细微的变化相关，而阿尔茨海默病的特征是AT（前颞叶）超连接性，而PM（后内侧）连接性没有全局变化。具体来说，与老年对照组相比，MCI和阿尔茨海默痴呆患者的AT连接性更高，并且在从认知未受损到痴呆的老年人中，AT连接性与淀粉样蛋白负荷、葡萄糖低代谢、海马萎缩和全局认知缺陷呈正相关。此外，在MCI患者中，更高的AT连接性与更快地进展为阿尔茨海- 默痴呆相关。
这种全面的方法使我们能够揭示，AT(前颞叶)网络内的过度连接性与阿尔茨海默病的病理和临床进展存在内在联系。这些见解可能会指导未来的研究，以更好地理解导致该病的级联事件，并有望为开发针对这些特定网络改变的预后工具和治疗干预措施带来希望。本文发表在BRAIN杂志。
关键词：功能连接，前颞叶（AT）/后内侧（PM）系统，内侧颞叶，阿尔茨海默病，衰老，静息态功能性MRI
引言
尽管阿尔茨海默病是全球痴呆症的主要原因，但其生物学机制仍不清楚，改善其诊断/预后对于患者护理至关重要。为应对这些挑战，众多研究都集中在内侧颞叶区域，因为它们是典型阿尔茨海默病中神经原纤维缠结和神经元丢失的最早皮层靶点。这种密集的探究也源于它们参与了广泛的认知功能，如陈述性记忆、情感处理和空间导航，这些功能在阿尔茨海默病中可能受损。
在过去的几十年里，神经影像学研究支持了先前的组织学和动物研究发现，认为疾病进展与网络组织有关。脑网络不仅被描绘为病理传播的被动管道；它们还可以作为主动调节病理蛋白扩散的独立驱动因素。在阿尔茨海默病中，这种网络功能障碍可能先于中尺度结构和分子损伤，在症状出现之前发生。
重要的是，在内侧颞叶的十字路口已识别出两个功能性网络：前颞叶（AT）和后内侧（PM）系统。由于它们对病灶的特定暴露，这些网络与阿尔茨海默病的病理生理学尤其相关，其中tau蛋白病理特别靶向AT，而淀粉样斑块则靶向PM。尽管有证据表明阿尔茨海默病相关的连接性异常，但由于研究结果不一致，这些变化的性质仍不清楚。虽然PM的功能连接性降低已被一致地描述，但对AT的发现是混合的，在整个阿尔茨海默病连续谱中既有增加也有减少的功能连接性。
除了一项将这些变化与脑脊液磷酸化tau（p-tau）水平、白质完整性、内嗅皮层厚度和早期阿尔茨海默病记忆能力联系起来的研究外，尚缺乏将AT和PM网络内的功能连接性与整个阿尔茨海默病连续谱中的病理和临床严重程度标志物进行关联的全面评估。特别是，应考虑常见的生物标志物评估和临床演变。纵向数据将有助于预测疾病进展并解释个体变异。此外，年龄特异性效应被大大低估，并且很少与病理过程进行平衡比较。研究通常报告随着年龄增长，PM(后内侧)连接性降低，而AT（前颞叶）连接性要么更高要么不变；有两项研究呈现了相反的轨迹，即PM连接性随年龄增长而增加，而AT连接性则减少。总而言之，这些不一致使得难以识别出一个可靠的阿尔茨海默病特征性网络功能障碍。
为了填补这些空白，本研究利用纵向多模态神经影像学和认知评估，对衰老和阿尔茨海默病中AT和PM网络内的功能连接性提供了一个全面的概述。我们的目标是调查：（i）整个成年期的年龄相关轨迹；（ii）整个阿尔茨海默病连续谱的阶段差异；（iii）与多种脑损伤和认知障碍的活体标志物的关联；（iv）与前驱期患者痴呆发病的关系；以及（v）年龄特异性效应与疾病相关效应之间的区别。
材料与方法
参与者
该研究涉及261名于2008年至2016年间参加IMAP+临床试验的参与者。参与者为母语为法语的右利手者，受教育年限至少为7年，且无酗酒、药物滥用、头部创伤、神经或精神疾病史。IMAP+试验获得了地区伦理委员会的批准。所有参与者在调查前均签署了书面知情同意书。
我们的样本包括209名年龄在19-85岁之间的认知未受损的成年人，以及52名处于阿尔茨海默病连续谱中的患者。认知未受损的成年人是通过在当地报纸上刊登传单和广告从社区招募的。根据一系列评估全局认知、抑郁、语言、情景记忆、执行功能以及视觉空间和运动技能的标准化测试，他们的认知表现在其年龄和教育水平的正常范围内（见补充材料，“方法”部分）。没有参与者表示有记忆主诉。患者是从当地的记忆诊所招募的，并根据国际公认的标准进行筛选。遗忘型轻度认知障碍（MCI）患者满足Petersen的标准（n = 26）。患有阿尔茨海默型痴呆的患者满足美国国家神经、交流障碍与卒中研究所和阿尔茨海默病及相关疾病协会（NINCDS-ADRDA）关于轻度至中度可能阿尔茨海默病的标准临床标准（n = 26）。临床诊断是在一名资深神经科医生（V.d.l.S.）的监督下通过共识确定的。
对参与者进行了长达4年的随访，进行了一到三次神经影像学和认知数据的评估（间隔约18个月）。年龄大于60岁的参与者接受了18F-florbetapir PET检查，以评估β-淀粉样蛋白（Aβ）的沉积。在认知未受损的老年人中，Aβ阳性的患病率为12.5%（64人中有8人）。处于阿尔茨海默病连续谱中的患者均被确认为Aβ阳性（见“β-淀粉样蛋白状态的定义”部分）。样本特征报告在表1中。
表1. 队列的人口统计学信息
连续变量表示如下：平均值±标准差[最小值，最大值]。Aβ = β-淀粉样蛋白；AD = 阿尔茨海默病；F = 女性；M = 男性；fMRI = 功能性MRI；MCI = 轻度认知障碍；MDRS = 马蒂斯痴呆评定量表；MMSE = 简易精神状态检查。
a 一名参与者的教育水平数据缺失。
被纳入为MCI的患者在临床上一直随访至2022年12月。在该样本中，69%（26人中的18人）在7年内从MCI发展为阿尔茨海默型痴呆。痴呆诊断由一名资深神经科医生（V.d.l.S.）在一次员工会议上根据标准临床标准以及患者临床医生的反馈提出。临床数据来自过去几年的医疗报告和可能的神经心理学评估，包括关于自主能力、日常生活、认知和总体健康的信息。
神经影像采集
参与者在Cyceron中心（法国卡昂）使用相同的MRI和PET扫描仪进行了重复扫描：分别是飞利浦Achieva 3.0T扫描仪和Discovery RX VCT 64 PET-CT设备（通用电气医疗）。
MRI采集
使用3D快速场回波序列（3D-T1-FFE sagittal；SENSE因子 = 2；重复时间 = 20毫秒；回波时间 = 4.6毫秒；翻转角 = 10°；180个无间隙切片；切片厚度 = 1毫米；视野 = 256毫米 × 256毫米；平面内分辨率 = 1毫米 × 1毫米）采集T1加权解剖图像。
使用旨在减少几何畸变的交错二维T2* SENSE EPI序列获取静息态功能性MRI（fMRI）扫描（2D-T2*-FFE-EPI axial, SENSE = 2；重复时间 = 2382毫秒；回波时间 = 30毫秒；翻转角 = 80°；42个无间隙切片；切片厚度 = 2.8毫米；视野 = 224毫米 × 224毫米；平面内分辨率 = 2.8毫米 × 2.8毫米；280个体积，采集时间 = 11.5分钟）。
值得注意的是，11份来自年龄<60岁的认知未受损成年人的扫描是使用略有不同的序列采集的（2D-T2*-FFE-EPI axial, SENSE = 2；重复时间 = 2200毫秒；回波时间 = 35毫秒；翻转角 = 80°；35个无间隙切片；切片厚度 = 3.5毫米；视野 = 224毫米 × 224毫米；平面内分辨率 = 3.5毫米 × 3.5毫米；300个体积，采集时间 = 11.11分钟）。在相关的统计分析中对序列间的差异进行了控制。在采集过程中，参与者佩戴耳塞，并用泡沫垫稳定头部以最小化头部运动。扫描室的灯光被关闭，参与者被要求躺下闭眼放松，但不要睡着。采集后的简短汇报确保了参与者没有难以保持清醒，并且没有被任何事物分心。
还额外获取了非回波平面成像（EPI）的T2体积（2D-T2-FFE axial；SENSE因子 = 2；重复时间 = 3514毫秒；回波时间 = 30毫秒；翻转角 = 90°；70个无间隙切片；切片厚度 = 2毫米；视野 = 256毫米 × 256毫米；平面内分辨率 = 2毫米 × 2毫米），用于fMRI的预处理步骤。
PET采集
采集了18F-氟代脱氧葡萄糖和florbetapir PET扫描（分辨率 = 3.76 × 3.76毫米 × 4.9毫米；视野 = 157毫米；体素大小 = 1.95毫米 × 1.95毫米 × 3.27毫米）。在PET采集前进行了一次透射扫描以进行衰减校正。
对于18F-氟代脱氧葡萄糖-PET，参与者在扫描前禁食≥6小时，并在放射性示踪剂注射前在安静、黑暗的环境中停留30分钟。PET采集持续10分钟，在静脉注射5.4 mCi的18F-氟代脱氧葡萄糖后50分钟开始。
对于florbetapir-PET，在注射4 MBq/kg的florbetapir后50-70分钟的时间间隔内，将数据在本地重建为4个5分钟的帧。
神经影像预处理
功能性MRI预处理
最初对EPI数据进行了视觉检查，以查找运动、病变、异常、头部错位和信号丢失（特别是因为颞叶区域可能特别受影响）。应用TSDiffana程序于功能性原始体积，以识别伪影。显示有显著头部运动证据的数据，定义为平移 > 3毫米（最大运动）或旋转 > 1.5°（平均绝对欧拉角），被排除。
预处理步骤包括使用SPM12进行切片时间校正、对齐到第一个体积、刚性配准到T1图像以及空间标准化。个体T1到EPI的配准按以下步骤进行：（i）EPI到非EPI T2*；（ii）非EPI T2到T2；以及（iii）T2到T1。将EPI图像进行扭曲以与非EPI T2体积对齐，从而减少几何畸变。然后将从EPI到非EPI的扭曲参数与从先前分割的T1图像到蒙特利尔神经学研究所（MNI）模板获得的标准化参数相结合，并应用于共配准的T1、非EPI T2*和EPI体积。
将得到的图像（在MNI空间中进行畸变校正）用一个4毫米半高全宽的高斯核进行平滑，然后使用功能神经影像分析（AFNI）程序进行带通滤波（0.01-0.08赫兹）。
PET预处理
PET数据最初共配准到其对应的T1加权MRI上，然后使用T1分割程序中的参数标准化到MNI空间。得到的图像使用小脑或白质的摄取作为参考进行定量标准化，具体取决于分析（分别为横断面与纵向）。
β-淀粉样蛋白状态的定义
脑部Aβ阳性阈值是根据45名年龄小于40岁的参与者的标准化摄取值比率（SUVR）分布的第99.9百分位数计算的，对应于1.31的SUVR。我们大部分人群的Aβ状态主要是根据基线扫描确定的。然而，在基线时没有PET扫描且后续扫描的SUVR低于阈值的情况下，个体在基线时被认为是Aβ阴性的（n = 21）。鉴于状态是在单个时间点确定的，从以小脑为尺度的PET图像中提取了全局新皮层的淀粉样蛋白水平。
内侧颞叶区域的描绘
使用海马亚区自动分割（ASHS）软件在T1加权扫描上自动分割了海马、梨状皮层和海马旁皮层，以考虑硬脑膜的混淆因素以及内侧颞叶的个体间解剖变异。在只有一个T1的参与者中应用了标准的ASHS-T1流程，而在有多次扫描的参与者中则使用了海马亚区纵向自动分割（LASHiS）流程。对每个分割都进行了视觉检查。如果失败的分割涉及冠状位切片中的外侧海马分割错误（约30%），则进行手动编辑，否则予以排除。左、右结构被合并以限制分析的数量。
功能连接性评估
基于种子的分析
使用SPM12和MarsBaR工具箱（版本0.44）对静息态fMRI扫描进行了处理。AT和PM网络是按照图1中描述的程序定义的。将梨状皮层（由布罗德曼35区和36区组成）和海马旁皮层标准化到MNI空间，并用作种子，因为它们是AT和PM网络的枢纽区域，最适合进行准确的区分。评估了在个体ASHS-T1衍生的种子中的平均时间进程与每个灰质体素的时间进程之间的正相关，从而为每次扫描生成两张连接图：一张用于梨状皮层，一张用于海马旁皮层。为了考虑静息态fMRI数据中的信号丢失，我们通过创建一个源自T1和非EPI T2*分割的、阈值为0.25的灰质掩模，然后将其合并，来排除具有显著信号衰减的体素。为每个种子移除了低频漂移，并回归去除了白质、脑脊液、全脑的平均时间进程及其导数，以及来自重对齐的六个头部运动参数，以消除潜在的虚假方差来源。最后，对连接图应用了Fisher’s z变换和6.3毫米半高全宽的高斯平滑。
图1 前颞叶和后内侧网络。 识别程序步骤的总结。Aβ = β-淀粉样蛋白；ASHS = 海马亚区自动分割软件；BOLD = 血氧水平依赖；FWE = 家族错误率；TFCE = 无阈值聚类增强。
掩模创建与连接性提取
以下掩模程序仅在与每次分析相关的健康人群中进行。更确切地说，用于年龄相关分析的掩模是从年龄<40岁的认知未受损成年人的基线数据中获得的，而用于阿尔茨海默病相关分析的掩模则是从年龄>60岁的Aβ阴性认知未受损成年人的基线数据中获得的（见图1）。
为识别AT(前颞叶)和PM网络特有的区域，我们使用置换t检验比较了梨状皮层和海马旁皮层的功能连接图。最初，使用FSL的randomize命令，采用无阈值聚类增强（TFCE）和家族错误率（FWE）校正，分别对梨状皮层和海马旁皮层图谱进行单样本置换t检验。这一步使我们能够仅保留与每个种子显著连接的区域（PFWE_corr < 0.05）。然后，进行配对置换t检验以比较梨状皮层到海马旁皮层（反之亦然）的连接图，使用相同的设置（PFWE_corr < 0.05, TFCE）。这一步旨在突出AT特有的区域（与梨状种子连接更强）和PM特有的区域（与海马旁种子连接更强）。最后，通过组合梨状皮层单样本和梨状皮层到海马旁皮层配对t检验的输出来创建AT掩模，而PM（后内侧）掩模则由海马旁皮层单样本和海马旁皮层到梨状皮层配对t检验结果的重叠部分组成。
根据每个参与者各自的T1灰质分割，阈值为0.5，为每个参与者生成了个体灰质掩模。将组级的AT（前颞叶）和PM（后内侧）掩模与这些个体灰质掩模相乘，以创建为AT和PM网络量身定制的参与者特异性掩模。这种方法考虑了个体间的解剖变异性，以提高准确性并最小化来自脑脊液或白质体素的信号噪声。从掩模中移除了种子以防止自相关。
从所有可用数据的未平滑的梨状皮层和海马旁皮层连接图中，分别在参与者特异性的AT和PM掩模内提取了平均连接性。平均信号仅使用正体素计算，因为负值极小，可能代表了非生物学意义的噪声。这些指标作为AT或PM网络全局功能连接的代理，具体反映了梨状皮层到AT和海马旁皮层到PM的连接性。
网络分区
为检验连接性的区域差异，根据Brainnetome图谱分区对AT和PM掩模进行了划分。这产生了源自年轻成年人掩模的AT有43个感兴趣区域（ROI），PM有49个（补充表1和2），以及源自老年成年人掩模的AT有24个ROI，PM有41个（补充表3和4）。仅研究了包含≥100个体素的ROI。然后，从未经平滑的连接图中提取每个ROI内的平均连接性，反映了种子到ROI的特定连接性。
淀粉样蛋白摄取、葡萄糖代谢、海马体积和全局认知的计算
淀粉样蛋白摄取和葡萄糖代谢是通过从以白质为尺度的PET图像中提取所有可用数据的SUVR来量化的。这些提取是在个体特异性的、先前被确定为在阿尔茨海默病患者中表现出高淀粉样蛋白负荷或严重低代谢的阿尔茨海默病敏感区域的灰质掩模内进行的。海马体积是通过组合前、后海马的分割输出来计算的。随后，通过总颅内体积（TIV）对体积进行归一化，以校正参与者之间头部大小的差异[归一化体积 = 原始体积/(TIV × 1000)]。全局认知是在每次访视时使用简易精神状态检查（MMSE）和马蒂斯痴呆评定量表（MDRS）进行评估的。
统计分析
统计分析在R版本4.2.0中进行，使用了以下库：lmer4、gamm4、mgcv和emmeans。图表是使用ggplot2 R包或BrainNet Viewer软件版本1.6计算的。
除非另有说明，所有分析都使用线性混合模型对纵向数据进行，因为它们能够处理被试内观察和缺失数据，并解决不平衡设计问题。对于轨迹分析，最初运行了广义相加（混合）模型，以在没有先验推断的情况下探索非线性关系。使用受限最大似然估计将混合模型拟合到数据中，并包括了按参与者分组的截距。对性别、受教育年限和年龄进行了调整。使用II型或III型F检验评估了固定效应的显著性，自由度通过Satterthwaite方法进行近似。在涉及多重比较的情况下，结果在经过Holm-Bonferroni控制程序后被认为是显著的（PHB_corr < 0.05）。
在认知未受损的成年人（年龄19-85岁，不包括Aβ阳性的老年人）中评估了年龄对功能连接的影响。这些分析是使用纵向数据和在年轻人中定义的掩模集进行的。为AT和PM分别运行了独立的混合模型。每个网络内的平均连接性作为因变量，年龄（计算为出生日期与fMRI检查之间的时间差）作为预测因子。fMRI序列参数的差异作为额外的协变量被纳入。在ROI层面也进行了类似的模型，以勾勒出网络内的区域差异。
在年龄>60岁的参与者中，有或无认知障碍的情况下，使用在老年人中定义的掩模，调查了阿尔茨海默病不同阶段功能连接的差异。由于这些分析的横断面性质，使用ANCOVA比较了按临床诊断和Aβ状态分类的组间的基线差异。使用基于估计边际均值的独立t检验作为事后分析进行了成对比较。在混合模型中评估了随时间的纵向变化，该模型将组与基线和随访fMRI检查之间时间的交互作用作为额外的固定效应。
使用时间调整模型检验了与阿尔茨海默病神经影像学和认知特征的关联。为每个网络和感兴趣的特征（淀粉样蛋白摄取、葡萄糖代谢、海马体积、MMSE和MDRS分数）构建了独立的混合模型，共计10个检验。在ROI层面也检验了相同的关联，以研究网络内的区域差异。还检验了功能连接性与MCI转换者从前驱期到痴呆期的时间关系。请注意，尽管分析是使用纵向数据进行的，但呈现的结果并未考虑时间交互作用，这可能会给人留下横断面研究结果的印象。我们的主要重点是确定阿尔茨海默病的神经影像学和认知特征如何影响AT/PM的功能连接性。使用纵向数据考虑了个体变异性，提高了我们估计的精确性，并揭示了阿尔茨海默病的神经影像学和认知特征与网络连接性之间更可靠的关联。
通过根据先前关于阿尔茨海默病连续谱的证据对各组进行排序，采用分层方法研究了年龄和阿尔茨海默病的增量效应。将广义相加模型应用于基线数据，并将组作为平滑项（使用k=6个基维度来控制平滑项的灵活性）以得出整个样本的连接性轨迹。通过在线性混合模型的固定效应中包括时间与组的交互项，评估了各组在纵向变化上的差异。使用从年轻和年老两组掩模中提取的值重复了分析（见“结果”部分和补充表5）。
所有分析都通过同时整合两个网络的模型进行了重复，以探索AT和PM之间的相互作用并加强我们的研究结果。这些模型包括了连接性值作为因变量，以及网络与感兴趣变量之间的交互作用作为预测因子，同时还包括了与每次分析相关的协变量（补充表6）。最后，我们通过对平均逐帧位移（FD）进行调整，重复了所有分析，以确保观察到的效应不受残余运动差异的影响（见补充材料）。请注意，研究组间的逐帧位移总结可在补充表7中找到。
结果
前颞叶和后内侧网络的描述
在两组掩模（图1）中识别出的网络与先前的文献一致。它们沿其纵轴与海马相交，并包括AT的区域，如外侧内嗅皮层、杏仁核、颞极和眶额皮层，以及PM的区域，如内侧内嗅皮层、压后皮层、后扣带皮层、楔前叶、腹内侧前额叶皮层以及角回、梭状回和下回（基于与《人脑图谱》的视觉交叉引用）。
比较源自年轻人和老年人的掩模，发现年轻人的掩模更广阔[AT包含32,566个体素 vs. 23,343个体素（Dice系数=0.71）；PM包含67,120个体素 vs. 63,167个体素（Dice系数=0.78）]，这表明随着年龄的增长，空间连接的区域有所减少。具体来说，年轻人的掩模在AT中包含了顶叶小叶、额回和基底节的额外区域，在PM中包含了枕叶、上额回和中央后回的额外区域。
与年龄相关的轨迹
最初使用广义相加混合模型检验了AT和PM功能连接在整个成年生命周期中的年龄轨迹，该模型未提供非线性的支持（有效自由度=1）。线性混合模型（n = 200，数据 = 389）也表明，AT的功能连接随年龄增长而更高[F = 4, P = 0.046, β = 0.0003, 95%置信区间（CI） = 0.0000, 0.0006]，而PM的功能连接则更低（F = 25.3, P < 0.001, β = -0.0007, 95% CI = -0.0010, -0.0004；图2）。在对FD进行调整后，只有PM的连接性仍与年龄相关（补充表8）。同样，在同时包括两个网络的模型中，事后分析表明年龄效应仅对PM的连接性有影响（补充表6）。
图2. 整个成年生命周期中前颞叶和后内侧网络功能连接的年龄相关轨迹
网络层面图（左）表示年龄对前颞叶（AT）和后内侧（PM）全局功能连接的特定效应。两个网络的连接性都与年龄相关（P < 0.05，无逐帧位移调整）。回归线表示模型推导的估计值。阴影区域表示95%置信区间。原始数据点呈现在补充图1中。感兴趣区域（ROI）层面图（右）表示年龄对AT和PM ROI内平均种子连接性的特定效应。未阈值化的图反映了所有相应分析（包括非显著分析）的模型推导估计值。阈值化的图表示其与年龄项相关的P值经Holm-Bonferroni多重检验校正后仍然显著的ROI（PHB_corr < 0.05）。绿色表示年龄与功能连接之间的正相关，紫色表示负相关。
进行了额外的分析以更局部地研究年龄的影响。在AT内部，梨状皮层的连接性随着年龄的增长，在前颞叶区域（如前海马、外侧内嗅皮层、颞平面、颞极、梭状回以及下、中颞回）更高。相反，在梭状回和颞回的后部区域以及颞外区域（包括上顶叶小叶以及中央后回和下额回的部分区域），连接性则更低。在PM内部，海马旁皮层的连接性在整个网络中与年龄呈负相关（图2和补充表9和10）。
阿尔茨海默病不同阶段的差异
基线分析（n = 115）揭示了AT存在组间差异（F = 3.3, P = 0.02），但PM则没有（F = 0.9, P = 0.45）。事后比较表明，与Aβ阴性的对照组相比，Aβ阳性的MCI或阿尔茨海默型痴呆患者在AT中表现出更大的功能连接性（估计值±SE = 0.0416 ± 0.0168, t = 2.5, P = 0.01；估计值±SE = 0.0375 ± 0.0161, t = 2.3, P = 0.02）。我们没有发现Aβ阳性与Aβ阴性的认知未受损老年人之间，或Aβ阳性的MCI与阿尔茨海默型痴呆患者之间存在显著差异（图3A）。
图3. 从健康到阿尔茨海默痴呆的老年人中，前颞叶和后内侧网络内的功能连接性组间差异。
(A) 仅前颞叶（AT）的连接性在基线时因组而异（P < 0.05，无逐帧位移调整）。点范围表示带有95%置信区间的模型推导估计值。*P < 0.05 为事后t检验结果。原始数据点呈现在补充图2中。
(B) 使用纵向数据，未发现AT或后内侧（PM）存在显著的时间×组交互作用。回归线表示模型推导的估计趋势。阴影区域表示95%置信区间。原始数据点呈现在补充图3中。Aβ = β-淀粉样蛋白；AD = 阿尔茨海默病；CU = 认知未受损；MCI = 轻度认知障碍。
纵向分析（n = 115，数据 = 240）显示，无论是AT（F = 1, P = 0.4）还是PM（F = 1.5, P = 0.2），时间与组之间均无显著的交互作用（图3B）。
为防止Aβ阳性认知未受损老年人样本量小影响模型功效的任何偏倚，我们进行了额外的分析，方法是：（i）合并Aβ阳性和Aβ阴性的认知未受损老年人；以及（ii）排除Aβ阳性的认知未受损老年人。关于有或无认知障碍的老年人之间基线差异的结果在不同方法间保持一致（见补充表11和12）。只有合并了Aβ阳性和Aβ阴性认知未受损个体的模型的效果在FD校正后仍然存在（补充表11）。
与阿尔茨海默病神经影像生物标志物和全局认知的关联
结果显示，AT（所有Pcorr < 0.01）而非PM（所有Pcorr > 0.1）的连接性与所有可用的阿尔茨海默病特征相关（图4A）。具体来说，AT中更高的功能连接性与阿尔茨海默病敏感区域中更高的淀粉样蛋白摄取（F = 17.3, Pcorr < 0.001, β = 0.1601, 95% CI = 0.0858, 0.2344, n = 114, data = 206）和更低的葡萄糖代谢（F = 28.2, Pcorr < 0.001, β = -0.1013, 95% CI = -0.1381, -0.0645, n = 112, data = 218）、更小的海马体积（F = 12.0, Pcorr = 0.005, β = -0.0694, 95% CI = -0.1083, -0.0306, n = 114, data = 237）以及更差的MMSE（F = 13.4, Pcorr = 0.002, β = -0.0047, 95% CI = -0.0072, -0.0022, n = 114, data = 237）和MDRS（F = 15.2, Pcorr = 0.001, β = -0.0018, 95% CI = -0.0027, -0.0009, n = 113, data = 224）分数相关。所有效应在FD调整后（补充表8）以及在同一模型中同时检验两个网络时（补充表6）仍然显著。
图4. 前颞叶和后内侧网络内的功能连接性与阿尔茨海默病的神经影像学或认知标志物之间的关联
(A) 前颞叶（AT）和后内侧（PM）全局连接性与阿尔茨海默病相关生物标志物和临床分数之间的关系。实线表示显著关联，虚线表示非显著关联（Pcorr > 0.05，无逐帧位移调整）。原始数据点呈现在补充图4-8中。
(B) 脑图突出显示了基于Brainnetome的感兴趣区域（ROI），其中与感兴趣项相关的P值经Holm-Bonferroni校正后仍然显著（Pcorr > 0.05）。绿色表示感兴趣特征与功能连接之间的正相关，紫色表示负相关。AD = 阿尔茨海默病；FDG = 18F-氟代脱氧葡萄糖；MDRS = 马蒂斯痴呆评定量表；MMSE = 简易精神状态检查；SUVR = 标准化摄取值比率。
在更局部的层面上，基于ROI的分析显示，大多数AT区域与所有感兴趣的特征都表现出关联：淀粉样蛋白摄取（涉及的ROI数量 = 11, F = 8.8-24.6, Pcorr < 0.05至0.001）、葡萄糖代谢（n = 18, F = 8.5-31.4, Pcorr < 0.05至0.001）、海马体积（n = 8, F = 9.6-21.9, Pcorr < 0.05至0.001）、MMSE（n = 7, F = 11-28.1, Pcorr < 0.05至0.001）和MDRS（n = 9, F = 9.2-27.8, Pcorr < 0.05至0.001）分数（图4B；补充表13-17）。根据《人脑图谱》，这些区域更精确地位于前海马、外侧内嗅皮层、颞极、颞平面、梭状回以及下、中、上颞回。值得注意的是，更高的淀粉样蛋白摄取（n = 6, F = 11-20, Pcorr < 0.05至0.001）、更低的葡萄糖代谢（n = 5, F = 11.4-17.3, Pcorr < 0.05至0.001）和更低的MMSE分数（n = 6, F = 11.3-18.9, Pcorr < 0.05至0.001）也与海马旁皮层和PM内几个颞叶区域之间更高的连接性相关（图4B；补充表18-22）。这些区域是内侧内嗅皮层、丘脑枕、内侧枕颞回、下颞回和梭状回的一部分。
与阿尔茨海默型痴呆发病延迟的关联
在长达7年的临床随访中，69%的Aβ阳性MCI患者发展为阿尔茨海默型痴呆。在fMRI检查与痴呆发病时间与AT和PM功能连接的关系调查中（n = 18，数据 = 76），发现更高的AT功能连接与从MCI更快地进展为阿尔茨海默型痴呆相关（F = 6.7, P = 0.02, β = -0.0136, 95% CI = -0.0229, -0.0046），而PM则未发现显著关联（F = 1.6, P = 0.2；图5）。在同时检验两个网络时结果一致（补充表6），并且在对FD进行调整后表现出相同的趋势（补充表8）。
图5. 轻度认知障碍患者中，前颞叶和后内侧网络的功能连接性与阿尔茨海默型痴呆发病延迟之间的关联。 回归线表示模型推导的估计值。阴影区域表示95%置信区间。实线表示显著关联，虚线表示非显著关联（P > 0.05，无逐帧位移调整）。原始数据点呈现在补充图9中。AD = 阿尔茨海默病；AT = 前颞叶；MCI = 轻度认知障碍；PM = 后内侧。
对年龄和阿尔茨海默病的不同易感性
在评估整个样本的连接性轨迹时，横断面分析（n = 259）表明，从年轻的认知未受损者到年老的痴呆患者，AT的连接性更高（F = 36.0, P < 0.001, 有效自由度 = 1）。相反，PM的连接性在正常衰老期间较低，但在阿尔茨海默病连续谱中略高（F = 10.1, P < 0.001, 有效自由度 = 2.3；图6A）。轨迹在年轻和年长成年人的掩模中都保持一致（补充表5）。
图6. 整个样本中前颞叶和后内侧网络的功能连接性
(A) 在基线时，平滑项的视觉检查表明两个网络的连接性与组别排名之间存在显著关系（P < 0.001，无逐帧位移调整）。回归线代表由模型推导的估计值确定的部分效应。
(B) 随着时间的推移，在整个样本范围内，前颞叶（AT）内的功能连接性显著增加，而后内侧（PM）则未观察到显著变化（P < 0.05，无逐帧位移调整）。连续线表示模型推导的估计值。阴影区域表示95%置信区间。Aβ = β-淀粉样蛋白；AD = 阿尔茨海默病；MA = 中年人（40-60岁）；MCI = 轻度认知障碍；OA = 老年人（>60岁）；YA = 年轻人（19-39岁）。
纵向分析（n = 260，数据 = 498）揭示了AT的排序组与时间之间存在显著的交互作用（F = 7.3, P= 0.007），这表明随着从年轻的未受损者进展到年老的痴呆患者，AT的功能连接性随时间的增加速度更快（图6B）。对于PM，未发现显著的交互作用（F = 1.0, P = 0.3）。
对FD进行调整后，基线和纵向分析的结果相似（补充表8）。
讨论
通过分析从正常衰老到阿尔茨海默病全部损害范围的纵向数据，本研究为内侧颞叶网络内的功能连接性提供了基本的见解，并强调了年龄和阿尔茨海默病的可分离效应。通过一项包含生物学和临床视角的全面分析，我们为这些网络在理解和追踪阿尔茨海默病中的相关性提供了令人信服的证据。
整个成年生命周期中AT和PM网络中独特的与年龄相关的连接轨迹
我们的研究提供了强有力的证据，表明在一个包含整个成年期纵向数据的大样本中，AT和PM经历了不同的衰老过程。我们强调，PM的功能连接性在整个成年期都有所降低，这与最近发现的海马旁皮层连接性与年龄相关的降低相符。在AT内部，梨状皮层的连接性在衰老过程中与前颞叶区域更高，而与位于额叶、顶叶和后颞叶皮层的区域则更低（图2）。这种异质性可能调和了先前报道的AT连接性随年龄增长而更高或更低的不一致发现。先前关于年龄相关的默认模式网络与内侧颞叶解偶联以及内侧颞叶超连接性的证据，因此可能反映了专门网络内更小尺度的修改。
年龄效应对PM的影响比对AT更显著，这证实了后海马和海马旁区域对衰老的功能脆弱性更大。PM网络的这种高度敏感性可能阐明了老年期常见的认知障碍，特别是影响严重依赖PM成分的联想记忆和空间认知。血管功能障碍在衰老中普遍存在，并导致氧气剥夺，可能影响血氧水平依赖（BOLD）信号的神经血管耦合。因此，我们发现的与年龄增长相关的较低PM连接性可能反映了与年龄相关的血管变化/改变，因为内侧颞叶的后部似乎特别容易受到血管病变的影响，并且沿前后海马轴的血管分布存在显著差异。
有趣的是，显示与梨状皮层连接性更高的AT（前颞叶）区域特别容易受到神经原纤维缠结的早期积累。鉴于兴奋性神经元易于积累tau蛋白，并且过度活动可以刺激局部tau蛋白的分泌，AT网络内与年龄相关的梨状皮层连接性增加可能与原发性年龄相关tau蛋白病有关，其中过度活动和超连接性相互作用。然而，我们的研究中没有tau蛋白数据；因此，需要进一步的研究来验证这一假设。
增加的AT连接性是阿尔茨海默病的关键
在整个阿尔茨海默病连续谱中进行的分析显示，该病对内侧颞叶网络的影响不同，特别是对AT的扰乱超过PM。重要的是，阿尔茨海默病特征区域中更高的淀粉样蛋白负荷和更低的葡萄糖代谢、更小的海马体积、更差的认知表现以及更晚期的临床诊断，都与更高的AT连接性持续相关。尽管先前关于阿尔茨海默病中AT功能障碍的研究得出了不一致的结果，但这一新证据主张AT超连接性在阿尔茨海默病的病理生理学中是关键。这证实了先前描述的MCI或阿尔茨海默痴呆患者与对照组相比AT内功能连接性更大的研究，但也通过揭示AT网络中连接性的增加与该病的病理和临床进展存在内在联系，扩展了我们的知识。此类发现与内侧颞叶过度兴奋性假说以及阿尔茨海默病中存在活动依赖性退行性过程的观点相符。它们也证实了先前的动物研究，该研究表明内侧颞叶区域的过度活动而非低活动是主要的神经元功能障碍。
一个推测性的观点是，早期的tau蛋白聚集体在AT枢纽区域积累。由淀粉样蛋白沉积引起的兴奋/抑制失衡可能触发AT网络内的超连接性，可能通过内嗅皮层介导的连接加速tau蛋白向PM区域的扩散。诱导的神经元毒性将导致低代谢和神经退行性变，最终导致认知障碍。这种代谢失衡反过来可能加强超连接性，形成一个加速阿尔茨海默病进展的正反馈循环。尽管需要更多的见解来确定这些回路功能障碍背后的因果关系，但很明显，内侧颞叶功能连接在阿尔茨海默病相关过程中起着至关重要的作用。未来的机理研究可能会阐明这里突出的关联，并增进我们对连接AT网络超连接性与疾病传播的级联过程的理解。
此外，本研究为AT超连接性在阿尔茨海默病进展中的预后意义提供了宝贵的见解。与先前在高风险个体中识别出海马过度活动一致，我们观察到更高的AT功能连接与后来发展为阿尔茨海默痴呆的Aβ阳性MCI患者更快的痴呆发病相关。这些发现代表了首次基于纵向数据，研究内侧颞叶网络内的功能连接性与前驱期患者临床演变之间的关系，并提出了AT连接性作为症状阶段疾病进展的潜在指标。基于上述发现，AT超连接性与级联的病理事件交织在一起，可能会通过加重认知缺陷来加速疾病进展并最终促使痴呆发病，这是合理的。
先前的研究已强有力地证明了MCI或阿尔茨海默病患者PM网络内的连接性降低；然而，我们没有观察到与任何与阿尔茨海默病病理或临床分期相关的标志物有关的PM连接性降低。我们的方法是专注于PM网络内的海马旁皮层连接性，这可能解释了与现有发现的差异。事实上，关于PM连接性降低的报告通常包含了超出我们目标核心区域或/和包含在AT掩模内的更广泛的断连。未来不局限于枢纽区域的研究可能会为这些断连及其与病理和临床结果的关联提供新的见解。然而，这一缺点通过确保分析间的可比性，产生了更容易应用于临床的神经影像生物标志物。PM内的ROI级分析揭示了一个有趣的趋势：阿尔茨海默病的特征更有可能与海马旁皮层和PM的颞叶区域之间更高的连接性相关。这些区域包含了内嗅皮层、梭状回和下颞回。这一观察表明了一个与衰老相反的过程，其中颞叶区域脱离以促进局部超连接性的出现，与上述讨论一致。
衰老与阿尔茨海默病对AT/PM连接性的不同影响
我们对整个样本的分析很好地说明了年龄和阿尔茨海默病对内侧颞叶网络中枢纽功能连接性的影响。尽管PM连接性降低似乎是正常衰老的结果，但阿尔茨海默病的特征是AT超连接性，在衰老期间网络的特定区域已经观察到连接性增加。
先前的动物研究表明，阿尔茨海默病的早期阶段以神经元过度活动为特征，随后在后期阶段出现神经元沉默。这一观点在最近一项关注内侧颞叶功能连接的神经影像学调查中得到了支持，该调查证明了在阿尔茨海默病的临床前阶段AT区域内的连接性更高，但在晚期阶段则降低。尽管我们在没有先验推断的情况下对我们的数据进行了建模，但我们没有发现跨疾病阶段存在这种倒U形轨迹的证据（图6A）。然而，值得注意的是，我们的研究只包括了轻度至中度的阿尔茨海默痴呆患者，探索重度痴呆病例可能会揭示晚期AT的结果。与非排序方法（图3B）相比，根据成年生命周期和阿尔茨海默病连续谱的层级顺序对整个样本进行分组（图6B），突显了AT连接性随时间的增加速度加快。这表明随着阿尔茨海默病的进展，AT超连接性相关的后果会恶化，遵循了先前假设的轨迹。
对于PM网络，我们在正常衰老和阿尔茨海默病期间观察到不同的变化。与我们先前的发现一致，PM内部较低的连接性被发现特别反映了与年龄相关的过程。相比之下，在阿尔茨海默病连续谱中PM连接性的轻微增加（图6A）可能反映了阿尔茨海默病特征性的海马旁超连接性，特别是在PM网络的颞叶区域内（图4B）。
值得注意的是，重要的是要澄清，当我们在研究中提到AT或PM连接性时，我们特指AT网络内的梨状皮层连接性或PM网络内的海马旁皮层连接性。这种基于种子的方法可能解释了与先前研究的差异，并突显了在衰老和阿尔茨海默病中，内侧颞叶功能网络内枢纽区域的特定贡献。因此，我们结果中观察到的AT连接性增加很可能反映了与阿尔茨海默病的病理和临床进展相关的梨状皮层的变化。
总的来说，这些发现支持了这样一个理论，即早期的阿尔茨海默病变化会削弱远距离连接并加强近距离连接。鉴于先前的研究表明，老年人中AT和PM网络专业化的降低归因于阿尔茨海默病病理，我们提出，内侧颞叶网络在成年早期独立运作，并在阿尔茨海默病的进展过程中经历网络去分化。
优点与局限性
本研究的主要优点包括单中心数据集，具有可用的纵向（f）MRI、淀粉样蛋白和18F-氟代脱氧葡萄糖-PET、临床和认知数据，这使我们能够估计阿尔茨海默病的各种特征。此外，我们选择了一种精细的方法，达到了个体水平的最佳种子，以确保网络的准确性和可重复性。另一个关键点是开发了更易于解释的fMRI结果，这些结果被构思为标准化的指数，以提供网络功能的全局代理，如果满足进一步的验证步骤，可能能够估计疾病进展的风险。尽管如此，我们的设计仅包含有限的随访和一些组别中的小样本量。具体来说，需要一个更大的Aβ阳性认知未受损老年人池来得出关于早期诊断的结论，因为只有八名参与者被归类为临床前阿尔茨海默病，因此无法从该样本中得出稳健的结论。这一点尤其重要，因为其他研究已经指出了在这个阶段的差异，我们对阿尔茨海默病神经影像学特征的分析也支持了AT功能连接在早期阿尔茨海默病相关脑部变化中的重要性。更长的随访也可能为我们的分析提供更高的敏感性，特别是对于在有限的扫描次数下可能无法检测到的随时间变化。缺乏tau数据是解释我们结果的另一个重要局限性。特别是，未来结合tau-PET的研究将有助于进一步阐明AT和PM网络内的功能性改变与阿尔茨海- 默病病理积累之间的关系。
结论
本纵向研究为生理性衰老和阿尔茨海默病连续谱中的内侧颞叶网络功能连接性提供了关键的见解。我们的结果清楚地识别了阿尔茨海默病特征性的连接性变化，表明所有与阿尔茨海默病病理或临床分期相关的生物标志物都与AT(颞叶)超连接性持续相关。这种网络改变值得密切关注，因为根据基于连接组的传播模型，它可能会催化疾病的进展。未来对导致病灶传播的级联事件，特别是关于AT/PM(颞叶/后内侧)连接性的研究，可能会增进我们对阿尔茨海默病病理生理学的理解，并为开发预后工具和针对网络的治疗干预措施带来希望。