帕金森病是當(dāng)前最嚴(yán)重的神經(jīng)退行性疾病，其神經(jīng)變性除了導(dǎo)致患者的運(yùn)動障礙以外，對其高級認(rèn)知功能也有一定損害，其中對帕金森病人的獎賞系統(tǒng)的研究是眾多研究者關(guān)注的重點(diǎn)。有研究認(rèn)為，帕金森病的沖動性可能是由于對獎勵的錯(cuò)誤評估或抑制不當(dāng)選擇的失敗而導(dǎo)致的。盡管先前的研究表明，不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成了這些認(rèn)知操作的基礎(chǔ)，但對帕金森病患者的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其與沖動的個(gè)體間差異的關(guān)系的研究卻很少。

因此，來自澳大利亞昆士蘭大學(xué)的研究者在著名雜志Brain上發(fā)文。他們使用高分辨率彌散MRI數(shù)據(jù)采集了57例帕金森病患者的高角分辨率DTI數(shù)據(jù)(1例女性，平均年齡62歲，平均Hoehn-Yahr分期為2.6，Hoehn-Yahr分期為帕金森疾病病程分段標(biāo)準(zhǔn))，患者術(shù)前接受了深部腦刺激。用基于種子的概率追蹤法重建了獎賞評價(jià)和反應(yīng)抑制的結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)（白質(zhì)連接網(wǎng)絡(luò)）。對被試的沖動用兩種方法進(jìn)行評估：    

(i)神經(jīng)精神病學(xué)工具被用來評估沖動的潛在構(gòu)念，包括特征沖動和強(qiáng)迫，去抑制（文中說的約束缺乏行為），以及急躁;

(ii)被試在一個(gè)自然有效的虛擬賭場中賭博，以獲得一份關(guān)于探索、冒險(xiǎn)和沖動行為的行為解讀。

多變量分析顯示，沖動的不同組成部分與結(jié)構(gòu)連接的不同變化相關(guān)，這意味著獎勵評價(jià)和反應(yīng)抑制網(wǎng)絡(luò)與其沖動的不同維度存在顯著關(guān)聯(lián)。在虛擬賭場中，更大的賭注與更強(qiáng)的獎勵評估網(wǎng)絡(luò)連接相關(guān)，尤其是腹側(cè)紋狀體和腹內(nèi)側(cè)前額葉皮層之間的雙側(cè)纖維束。相比之下，反應(yīng)抑制網(wǎng)絡(luò)的連通性較弱，與虛擬賭場中對更換老虎機(jī)的探索性的增加有關(guān)，丘腦下核和補(bǔ)充前運(yùn)動區(qū)之間的右半球區(qū)域的貢獻(xiàn)最大。

此外，獎賞評價(jià)網(wǎng)絡(luò)的連通性降低與更多的冒險(xiǎn)性行為有關(guān)，這是通過丘腦下核與腹內(nèi)側(cè)前額葉皮層之間的連接來衡量的。值得注意的是，與問卷數(shù)據(jù)相比，由臨床管理的任務(wù)和賭博范式得出的沖動行為指數(shù)的結(jié)構(gòu)連通性解釋的方差更高。最后，有沖動控制行為歷史的被試可以根據(jù)他們的網(wǎng)絡(luò)連接與藥物劑量和賭博行為之間的相互作用，做出具有臨床意義的區(qū)分。綜上所述，作者的研究報(bào)告了帕金森病的結(jié)構(gòu)性腦行為共變，其獨(dú)特的獎賞評價(jià)和反應(yīng)抑制網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成了沖動的不同維度。更廣泛地說，作者的發(fā)現(xiàn)證明了在臨床環(huán)境中使用自然主義范式和神經(jīng)成像技術(shù)來幫助識別那些易受有害行為影響的患者的潛力。

Keywords:tractography; subthalamic nucleus; impulsivity; Parkinson’s disease; gambling

Abbreviations: ACC = anterior cingulate cortex; BIS = Barratt Impulsiveness Scale; ELF = Excluded Letter Fluency task; ICB = impulse control behaviour; IFG = inferior frontal gyrus; LEDD = levodopa-equivalent daily dose; OFC = orbitofrontal cortex; PCA = principal components analysis; QUIP-RS = Questionnaire for Impulsive-Compulsive disorders in PD Rating Scale; SMA = supple- mentary motor area; STN = subthalamic nucleus; vmPFC = ventromedial prefrontal cortex; VS = ventral striatum; VTA = ventral tegmental area

研究背景

帕金森病通常被認(rèn)為是一種運(yùn)動障礙，其特征是動作啟動緩慢，存在肢體震顫等。但有研究表明，一些病人在抑制控制和強(qiáng)迫選擇方面存在缺陷。在接受多巴胺替代治療的患者中，約15%出現(xiàn)一系列沖動控制行為(ICBs)，包括病態(tài)賭博、性欲亢進(jìn)、強(qiáng)迫性購物和暴飲暴食等。然而，其他接受相同治療的帕金森病患者沒有表現(xiàn)出或不那么明顯的沖動偏見，也沒有臨床顯著的損傷，這可能表明，對ICBs易感性的潛在神經(jīng)生物學(xué)存在個(gè)體差異。如果這些神經(jīng)生物學(xué)決定因素能夠被闡明，那么就有可能加強(qiáng)對ICBs易感人群的識別。此外，對以沖動和強(qiáng)迫性(如成癮)為特征的其他精神疾病的理解也可以得到豐富。

神經(jīng)變性（Neuro degeneration）和多巴胺能藥物治療是帕金森病沖動的兩個(gè)關(guān)鍵生物學(xué)機(jī)制。中腦多巴胺能神經(jīng)元變性是帕金森氏癥的神經(jīng)病理學(xué)特征，最常影響背紋狀體神經(jīng)元的腹側(cè)層，誘發(fā)運(yùn)動癥狀。然而，投射到腹側(cè)紋狀體(VS，中腦邊緣通路)的背側(cè)神經(jīng)元可能也容易發(fā)生神經(jīng)退行性變。據(jù)以往研究，VS涉及情緒、情境和動機(jī)信息的整合，以及通過基底神經(jīng)節(jié)的前饋連接影響以目標(biāo)為導(dǎo)向的運(yùn)動行為的能力。例如，VS參與了獎賞體驗(yàn)過程，在對欲望刺激的預(yù)期過程中也是活躍的，其形成了獎賞誤差預(yù)測的基礎(chǔ)。多巴胺能替代治療可恢復(fù)帕金森病患者的運(yùn)動功能，但可能破壞中腦多巴胺能神經(jīng)元的穩(wěn)態(tài)作用，并調(diào)節(jié)前額葉皮層對VS的調(diào)節(jié)輸入。

獎勵評估和反應(yīng)抑制是兩種不同的神經(jīng)認(rèn)知機(jī)制，它們可能構(gòu)成了沖動行為的基礎(chǔ)。首先，獎賞評估(包括食欲學(xué)習(xí)和強(qiáng)化)是由中腦皮質(zhì)網(wǎng)絡(luò)中的多巴胺能信號及其與眶額皮質(zhì)和前扣帶皮質(zhì)的連接所支持的，這些皮層區(qū)域與預(yù)測和評估行為結(jié)果等功能相關(guān)。在帕金森病和健康對照組中，不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能對反應(yīng)抑制起輔助作用。這種抑制網(wǎng)絡(luò)在非臨床人群中已經(jīng)被很好地描述，它主要是一個(gè)右外側(cè)網(wǎng)絡(luò)，涉及額下回(IFG)、前輔助運(yùn)動區(qū)(pre-supplementarymotor area, pre-SMA)和丘腦下核(STN)。STN通過直接通路接受來自IFG和pre-SMA的直接皮層投射，在檢測到認(rèn)知沖突時(shí)向基底神經(jīng)節(jié)傳遞抑制信號。在帕金森氏癥中，由于多巴胺能去神經(jīng)支配，STN的放電模式增加，導(dǎo)致運(yùn)動遲緩、強(qiáng)直和震顫，這些癥狀可以通過深部腦刺激(DBS)成功治療，這表明該細(xì)胞核在運(yùn)動癥狀的病理生理中起著核心作用。但是，對STN的DBS治療由于腦地形的作用會出現(xiàn)電刺激的離散傳播，這可能是之后沖動增加的基礎(chǔ)，支持了該腦區(qū)細(xì)胞作為響應(yīng)抑制的非運(yùn)動方面的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的作用。

彌散性核磁共振成像是一種神經(jīng)成像技術(shù)，可以用來表征腦白質(zhì)束的結(jié)構(gòu)，這可能為疾病或治療機(jī)制提供新的見解。例如，在帕金森病中，彌散MRI的使用揭示了運(yùn)動網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)連接能夠預(yù)測臨床丘腦下刺激的有效性。但在臨床早期研究中，關(guān)于帕金森病沖動性的皮質(zhì)-皮層下網(wǎng)絡(luò)的研究很少。已有研究表明，帕金森病中ICBs的存在與擴(kuò)散張量成像中額葉和中腦邊緣束白質(zhì)完整性指標(biāo)的降低有關(guān)(相對于非icb患者)。然而，這些研究通常局限于組間比較(即ICB與非ICB)，因此白質(zhì)變化與沖動的多方面之間的復(fù)雜關(guān)系仍知之甚少。

因此，通過高分辨率彌散MRI圖像的采集，作者試圖描述帕金森病沖動不同方面的解剖學(xué)網(wǎng)絡(luò)。作者使用了神經(jīng)精神病學(xué)儀器和一項(xiàng)評估賭博行為的新任務(wù)，他們認(rèn)為這將形成一個(gè)更有效的沖動測量。

作者假設(shè)沖動的維度變化與網(wǎng)絡(luò)連接的個(gè)體間差異有關(guān)，不同的網(wǎng)絡(luò)與沖動響應(yīng)的不同方面有關(guān)。作者希望可以在一個(gè)自然有效的任務(wù)下，結(jié)合神經(jīng)解剖學(xué)和行為方法，通過闡明沖動的多面性來創(chuàng)造一個(gè)可行的對帕金森伴ICBs（沖動控制行為狀態(tài)）病人的沖動進(jìn)行診斷和預(yù)后評估的方案。 

研究方法

被試

患者來自于2016-2018年在澳大利亞布里斯班亞太神經(jīng)調(diào)節(jié)中心治療的病人。所有病人的評估都符合英國腦庫中心對帕金森疾病的診療標(biāo)準(zhǔn)，所有病人的病程都在Hoehn and Yahr 分期 2階段以上。使用the Unified Parkinson s Disease Rating Scale (UPDRS) PartIII Motor Examination 對疾病亞型進(jìn)行測量分析，所有的多巴胺能用藥轉(zhuǎn)換為左旋多巴當(dāng)量日劑量(LEDD)值。

對沖動的評估

沖動最初是通過一系列神經(jīng)精神病學(xué)工具進(jìn)行評估的，表明了沖動癥狀的多維性。這些包括:特質(zhì)沖動:巴勒特沖動量表11(BIS)和注意力、運(yùn)動和非計(jì)劃亞量表。ICBs:帕金森病量表(QUIPRS)沖動-強(qiáng)迫障礙問卷。急躁：theDelay Discounting task。約束缺乏（disinhibition）：the Excluded Letter Fluency task(ELF)和theHayling test。大體上，這些工具可以通過模式來區(qū)分:BIS和QUIP-RS是被試完成的問卷，而ELF、Hayling和DelayDiscounting任務(wù)是由主試執(zhí)行的。雖然亞量表的使用受到了批評，但作者選擇使用BIS亞量表是基于其在解釋帕金森病相關(guān)行為特征時(shí)的先前效用，以保持與先前工作的一致性。

賭博范式

除了這些經(jīng)典的沖動評估，被試還在虛擬賭場的老虎機(jī)上賭博，這個(gè)范式的效應(yīng)已經(jīng)在健康的對照組和帕金森病患者的研究中得到了證明。這項(xiàng)任務(wù)的動機(jī)是提供一個(gè)現(xiàn)實(shí)的模擬沖動行為。被試在開設(shè)賭場時(shí)，賬戶里存有2000澳元(虛擬貨幣)，并進(jìn)行了100次需要賭博選擇的試驗(yàn)。在賭場里，有四臺老虎機(jī)可供選擇;被試可以隨時(shí)在機(jī)器之間移動。每個(gè)老虎機(jī)有一個(gè)獨(dú)特的視覺外觀和背景音樂，被試被告知不同的機(jī)器可能有不同的結(jié)果預(yù)期。在每一次試驗(yàn)中，被試下一個(gè)賭注，5澳元或者10澳元，然后按下老虎機(jī)的開始按鈕，開始賭博（老虎機(jī)有三個(gè)窗口，每個(gè)窗口每一輪都會變化不同的物體，賭老虎機(jī)就是賭不同形狀的物體在同時(shí)出現(xiàn)的情形）。被試按了開始按鈕后，可以按停止按鈕來控制第一個(gè)、第二個(gè)和第三個(gè)窗口滾動的圖形停下里，如果停下來后三個(gè)窗口圖形一樣，則獲勝，不一樣，則失敗。并且，獲勝后被試可獲得雙倍獎勵的機(jī)會，條件是再玩一次老虎機(jī)，贏就獲得更多獎勵，但輸了則失去上一把贏得的獎勵并失去上一把的賭注。但其實(shí)，贏-輸結(jié)果的概率是研究者預(yù)先確定的，確保被試的獎勵和損失經(jīng)驗(yàn)在順序和數(shù)量上是可比較的。對于大多數(shù)被試來說，賭博的結(jié)果是積極的(即凈贏錢)。在任務(wù)結(jié)束時(shí)，被試根據(jù)虛擬獎金的大小獲得了30澳元的獎金。

補(bǔ)充圖1老虎機(jī)游戲示意圖

這種自然狀態(tài)下的賭博任務(wù)允許在每次試驗(yàn)中以幾種方式表現(xiàn)沖動行為，包括：賭局增加(原則上是無限的)、老虎機(jī)的探索性切換、雙倍或零賭局和套現(xiàn)。在行為科學(xué)中，風(fēng)險(xiǎn)通常是根據(jù)選擇結(jié)果的差異來定義的，這些行為是探索和冒險(xiǎn)的象征，因?yàn)樗鼈冊黾恿丝赡芙Y(jié)果的范圍。例如,本實(shí)驗(yàn)中的更換機(jī)器,無論玩家當(dāng)前機(jī)器上表現(xiàn)好與壞,決定更換機(jī)器產(chǎn)生的可能性從而選擇的新機(jī)器可能比當(dāng)前機(jī)器產(chǎn)生更多的懲罰或獎勵,從而使玩家容易增加結(jié)果的差異。再比如，在不確定的情況下，增加賭注是一種風(fēng)險(xiǎn)誘導(dǎo)的轉(zhuǎn)變，使玩家更容易受到更大的勝利和失敗的影響。總而言之，每個(gè)行動都意味著可能結(jié)果(風(fēng)險(xiǎn))的擴(kuò)大，可以理解為反映沖動。

被試完成了藥物治療方面的實(shí)驗(yàn)任務(wù)，以保護(hù)被試不受OFF狀態(tài)引起的不適，這種不適在圍手術(shù)期人群中通常很嚴(yán)重。在隨后的分析中，LEDD被作為協(xié)變量納入。

DTI數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理

采用3T Siemens PRISMA掃描儀和64通道頭線圈(b值= 3000 s/mm2，體素大小= 1.7 mm³)。沿90個(gè)方向采集高角分辨率彌散加權(quán)成像(DWI)數(shù)據(jù)（Highangular-resolution diffusion-weighted imaging）。獲取12張非擴(kuò)散加權(quán)圖像(b0)，并在整個(gè)主序列中交織，同時(shí)以相反的相位編碼(后-前)方向收集8張b0圖像的附加序列。獲得了結(jié)構(gòu)T1加權(quán)MPRAGE(1-mm3分辨率)圖像。

作者使用了MRtrix3 software進(jìn)行了數(shù)據(jù)預(yù)處理，預(yù)處理流程為渦流校正后進(jìn)行偏度校正，然后重建每個(gè)被試的彌散張量圖像（FA圖，圖1A），然后將所有被試的FA圖像都使用非線性映射的方法配準(zhǔn)至一個(gè)平均的標(biāo)準(zhǔn)模板中，以獲取一個(gè)所有被試的白質(zhì)mask（圖1B），然后將這個(gè)mask再以非線性映射的方式配準(zhǔn)至每個(gè)被試的彌散加權(quán)圖像，以保證每個(gè)被試在白質(zhì)纖維束重建過程中受到的抑制是相同的。根據(jù)強(qiáng)度歸一化擴(kuò)散數(shù)據(jù)，對不同組織類型(灰質(zhì)、白質(zhì)、腦脊液)的信號響應(yīng)進(jìn)行估計(jì)，并在所有被試中求平均值，以獲得組水平的響應(yīng)函數(shù)。平均白質(zhì)信號的約束球面反褶積為每個(gè)被試提供了纖維定向分布函數(shù)(fODF，圖1C)。這些函數(shù)根據(jù)纖維的角度方向提供纖維密度的局部估計(jì)，并能比單一張量模型更有效地解決交叉纖維的復(fù)雜組織。作者的采集方向包含90個(gè)方向，旨在優(yōu)化這一過程。利用概率流線算法（圖1D）重建纖維束，在每個(gè)路徑點(diǎn)對纖維密度采樣，跟蹤種子和目標(biāo)區(qū)域之間最可能的纖維傳播。根據(jù)表觀纖維密度(AFD，圖1E)計(jì)算出種子區(qū)和目標(biāo)區(qū)之間的結(jié)構(gòu)連接性的定量估計(jì)值，計(jì)算方法是沿著感興趣的路徑將fODF的纖維分支的積分相加并除以平均流線長度，從而估算出纖維束的平均橫截面積。

在前人工作的基礎(chǔ)上，作者定義了兩個(gè)服務(wù)于獎勵評價(jià)和反應(yīng)抑制的離散網(wǎng)絡(luò)。獎賞評價(jià)網(wǎng)絡(luò)（圖1F）包括連接VS與vmPFC、OFC、ACC和VTA的白質(zhì)束。它還包括一條連接STN和vmPFC的通路。反應(yīng)抑制網(wǎng)絡(luò)（圖1G）包括連接STN與IFG和pre-SMA的纖維束?？梢暬褂?/span>brainnet viewer完成。

作者的所有的種子點(diǎn)都來自于前人的研究，種子點(diǎn)提取于“金標(biāo)準(zhǔn)”的MNI ICBM non-linear asymmetric 2009a space。每個(gè)具體的種子點(diǎn)的選取請看文章的補(bǔ)充材料。

圖1 白質(zhì)纖維處理流程和重建過程，各圖內(nèi)容在上面方法部分具體闡述

數(shù)據(jù)分析：

主成分分析

在神經(jīng)精神病學(xué)的工具測量量表的得分中，主成分分析(PCA)是第一個(gè)進(jìn)行的。這樣做的動機(jī)是通過調(diào)查問卷和臨床管理的任務(wù)來識別沖動的潛在概念。特征值大于第于1的因子被保留。在這個(gè)降維操作中，沒有包括來自虛擬賭場的行為，因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)的收集在質(zhì)量上存在差異。因此，來自虛擬賭博任務(wù)的數(shù)據(jù)被假設(shè)代表更純粹，更生態(tài)有效的指標(biāo)來反應(yīng)被試的個(gè)人沖動。

路徑分析（path modeling）

采用偏最小二乘路徑模型(PLS-PM)表示解剖測量和行為測量之間的多元關(guān)系，分析中控制相關(guān)的人口和疾病因素。PLS-PM是一種結(jié)構(gòu)方程建模的形式，其中多元數(shù)據(jù)集之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)可以被估計(jì)。每個(gè)模型都指定了一組變量的線性加權(quán)，尋找這些變量與另一組變量的線性加權(quán)的最佳共變。例如，在這項(xiàng)研究中，解剖學(xué)變量從獎勵評價(jià)和反應(yīng)抑制網(wǎng)絡(luò)中創(chuàng)建，作為網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)連接的混合加權(quán)。行為變量由每個(gè)神經(jīng)精神病學(xué)測量結(jié)果和每個(gè)賭博任務(wù)的測量結(jié)果組成。然后，每個(gè)模型表示這些解剖變量和行為變量之間關(guān)系的路徑系數(shù)和相應(yīng)的顯著性值;除了描述解剖變量對每個(gè)行為學(xué)變量的加權(quán)貢獻(xiàn)外。在每個(gè)模型中，包括年齡、帕金森病診斷后的年數(shù)和LEDD在內(nèi)的連續(xù)測量數(shù)據(jù)（包括疾病亞型和性別）也被作為協(xié)變量輸入，使用置換檢驗(yàn)。

同時(shí)，作者對交互效應(yīng)也進(jìn)行了建模，模型中同樣納入以上協(xié)變量，使用了bootstrap的方法進(jìn)行了檢驗(yàn)。帶放回的bootstrap共進(jìn)行了10000次。

對于每個(gè)感興趣的結(jié)果，可以提出許多不同復(fù)雜度的PLS路徑模型，但沒有一致的方法來確定模型適合度和模型復(fù)雜度之間的最佳權(quán)衡。因此，模型復(fù)雜度受到先驗(yàn)約束;每個(gè)PLS路徑模型只包括一個(gè)解剖網(wǎng)絡(luò)，所有都包括年齡、診斷后的年歲和LEDD作為協(xié)變量。包括一個(gè)與解剖網(wǎng)絡(luò)的交互作用(例如，LEDD或年齡與獎賞評價(jià)網(wǎng)絡(luò)的交互作用)。從所有排列中勝出的模型是根據(jù)bootstrapping之前的最大R²值選擇的。為了說明差異的解釋中存在令人信服的網(wǎng)絡(luò)分離(獎勵評價(jià)與反應(yīng)抑制)，作者還對每個(gè)結(jié)果變量報(bào)告了使用替代網(wǎng)絡(luò)的最佳表現(xiàn)模型的結(jié)果。 例如，將包含獎勵評價(jià)網(wǎng)絡(luò)的獲勝模型與使用反應(yīng)抑制網(wǎng)絡(luò)的模型進(jìn)行比較，以量化兩種備選網(wǎng)絡(luò)解釋的方差差異。 

沖動控制行為狀態(tài)

與QUIP-RS提供的強(qiáng)迫性特征維度評級不同，作者還應(yīng)用了半結(jié)構(gòu)化的臨床訪談，以明確的方式描述ICB的狀態(tài)。訪談由被試和配偶的看護(hù)人進(jìn)行，并由一名有經(jīng)驗(yàn)的神經(jīng)精神病學(xué)家完成(下午)。ICB的定義是臨床診斷為病態(tài)賭博、暴飲暴食、強(qiáng)迫性購物、性欲亢進(jìn)、性嗜好或多巴胺失調(diào)，存在臨床意義重大的損害或痛苦。然后使用與上述相同的PLSPM方法使用行為變量對ICB狀態(tài)進(jìn)行建模，并進(jìn)行置換檢驗(yàn)，最終選擇獲勝模型。為了評估根據(jù)ICB狀態(tài)區(qū)分被試的模型的性能，進(jìn)行了重復(fù)的k次交叉驗(yàn)證來評估模型性能無差異的原假設(shè)。

圖2 數(shù)據(jù)分析流程圖

研究結(jié)果

被試的人口學(xué)統(tǒng)計(jì)和臨床指標(biāo)

共有63名患者獲得批準(zhǔn)。3例因植入的假體無法參與MRI掃描, 1例因擴(kuò)散圖像中過度的運(yùn)動人為因素而被排除(表現(xiàn)為連接切片中信號的丟失)。1例因?yàn)閺V泛的腦血管疾病(Fazekas四級)被排除，還有1例因?yàn)闊o法完成賭博任務(wù)而被排除。因此，57名被試進(jìn)行了分析(表1)。很少被試(n = 7)參與了虛擬賭場內(nèi)的現(xiàn)金兌換選項(xiàng)，因此這一措施被排除在進(jìn)一步的分析之外。

17名被試有當(dāng)前或過去的ICB病史，6名被試有一個(gè)以上的ICB病史，這些都是臨床訪談的一部分。病態(tài)賭博行為 (n = 10 ), 性欲亢進(jìn) (n =9), 強(qiáng)迫性購物 (n = 3 ), 多巴胺失調(diào) (n= 2 ), 暴食 (n =1 ) 和 愛好成癮 (n = 1 )。ICB病人都有高QUIP-RS得分(t = -4.31, corrected P = 0.003)。但沒有發(fā)現(xiàn)其他的疾病指標(biāo)或賭博行為得分與其他病人存在顯著差異（均見表1）。 

主成分分析

對神經(jīng)精神病學(xué)工具測量得分的主成分分析顯示沖動的四個(gè)維度(成分)的特征值大于1，占數(shù)據(jù)總方差的77%，維度1由BIS的三個(gè)子量表和QUIP-RS評分組成，反映了特質(zhì)沖動和強(qiáng)迫性，并由問卷得出而不是任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)。維度2反映了去抑制（就是前文所說的約束缺乏），主要由違反ELF規(guī)則構(gòu)成。維度3反映了不耐煩（就是急躁）, the Delay Discounting constant k。最后,維度4再次反映抑制解除,由主要來自HaylingAB錯(cuò)誤得分:這些維度與單獨(dú)的神經(jīng)精神工具的廣泛的一致性表明, 在這項(xiàng)調(diào)查中，除了以問卷為基礎(chǔ)的測量和有主考管理的測量之間的區(qū)別外，沖動的多模態(tài)評估幾乎沒有冗余。鑒于考慮到BIS分量表對主成分分析的第1維度的貢獻(xiàn)相等，BIS總分被輸入到PLS路徑模型中（均見表2）。

表1 被試的人口學(xué)統(tǒng)計(jì)和臨床及神經(jīng)精神病學(xué)測量得分

表2 PCA分析得分 

白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)精神病學(xué)測量得分的路徑分析

作者首先進(jìn)行的是使用神經(jīng)精神病學(xué)工具測量所得的得分進(jìn)行路徑分析，然后才是賭博游戲中得出的行為反應(yīng)數(shù)據(jù)。使用神經(jīng)精神病學(xué)測量得分的路徑分析的順序按照PCA分析中得出的因子的順序，首先是問卷測量得分，然后是有主試執(zhí)行的測試工具獲得的得分。

首先來看Barratt 沖動行為量表，作者首先評估了自我報(bào)告的沖動變化（即BIS）如何與我們大腦網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)連接相關(guān)。獎勵評估網(wǎng)絡(luò)的連接性以及它與LEDD的相互作用是這一因素變化的最佳解釋。獎賞評估網(wǎng)絡(luò)的連通性越強(qiáng)，自我報(bào)告的沖動越低(coefficient= -0.44, P= 0.0021; 表3)。獎勵評價(jià)網(wǎng)絡(luò)中權(quán)重最大的區(qū)域是右側(cè)VS-ACC和右側(cè)STN-vmPFC（圖3A。）其次是Questionnaire for Impulsive - Compulsive disorders in PD RatingScale（沖動-強(qiáng)迫障礙PD量表），在問卷測量中，獎賞評估網(wǎng)絡(luò)的連通性及其與抑郁癥的相互作用最好地解釋了行為成癮(如賭博、性、購物和飲食)維度評分的變化。該網(wǎng)絡(luò)的連通性越大，強(qiáng)制等級越高(系數(shù)0.34,P = 0.0045，表3)。獎勵評價(jià)網(wǎng)絡(luò)中權(quán)重最大的域?yàn)橛覀?cè)VS-OFC、左側(cè)VSvmPFC和左側(cè)VTA-VS（圖3B）。

接著是Excluded Letter Fluency task rule violations量表（排除違反性字母的流暢性任務(wù)），在主試管理的任務(wù)中，作者評估了去抑制（也就是方法部分所說的約束缺乏）的變化(通過違反ELF規(guī)則來表達(dá))如何與PD患者的大腦網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)連接相關(guān)。獎勵評價(jià)網(wǎng)絡(luò)的連通性及其與年齡的相互作用最能解釋沖動在這方面的變化。該網(wǎng)絡(luò)的連通性越強(qiáng)，抑制誤差越小(coefficient = 0.58, P= 1.5 * 10^-5; 表3)。也就是說，獎勵評價(jià)網(wǎng)絡(luò)的連通性越強(qiáng)、年齡越小，PD患者在違反約束任務(wù)中的表現(xiàn)就越好。獎勵評價(jià)網(wǎng)絡(luò)中權(quán)重最大的區(qū)域?yàn)橛覀?cè)VS-vmPFC、右側(cè)VTA-VS、右側(cè)STN-vmPFC和左側(cè)VS-ACC（圖3c）。

再次是Delay Discount k量表，該量表能夠?qū)Ρ辉囀欠窀鼉A向于短期的較小回報(bào)而不是較為長遠(yuǎn)的更大匯報(bào)，該量表能夠反應(yīng)被試在沖動的焦慮方面的狀況。路徑分析發(fā)現(xiàn)，這一變量可以用獎勵評估網(wǎng)絡(luò)的連通性和它與年齡的相互作用來解釋。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的連通性越強(qiáng)，人們的急躁情緒就越低，推遲獎勵的能力也就越強(qiáng)。獎勵評價(jià)網(wǎng)絡(luò)中權(quán)重最大的區(qū)域?yàn)橛覀?cè)VS-vmPFC、右側(cè)VS-OFC和左側(cè)VTA-VS（圖3D）。

最后來看Hayling AB error score，反應(yīng)抑制網(wǎng)絡(luò)的連通性及其與帕金森病診斷多年以來的相互作用最好地解釋了去抑制的變化(如Hayling A或B錯(cuò)誤所表達(dá))。該網(wǎng)絡(luò)的連通性越強(qiáng)，抑制誤差越小(coefficient = 0.54, P =1.7 * 10^-5;表 3)。反應(yīng)抑制網(wǎng)絡(luò)中權(quán)重最大的區(qū)域?yàn)樽髠?cè)STN-SMA。反應(yīng)抑制網(wǎng)絡(luò)的連通性解釋了總方差的26.2%。

表三 路徑分析的詳細(xì)結(jié)果

圖3 路徑分析中能夠?qū)α勘頊y試和賭博行為得分進(jìn)行解釋的結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重圖

網(wǎng)絡(luò)連接和賭博游戲的行為表現(xiàn)的建模結(jié)果

賭資大小

獎勵評估網(wǎng)絡(luò)的連通性及其與LEDD(左旋多巴當(dāng)量日劑量)之間的相互作用可以很好地解釋被試在賭注大小上的變化：獎勵評估網(wǎng)絡(luò)的連通性越強(qiáng)，用在賭場中更高的賭注來衡量的沖動就越大(coefficient = 0.42, P = 0.0038; 表 3)。獎勵評價(jià)網(wǎng)絡(luò)中權(quán)重最大的區(qū)域是右側(cè)VS-vmPFC和左側(cè)VS-vmPFC（圖4A）。獎勵評價(jià)網(wǎng)絡(luò)的連通性解釋了賭注大小總方差的29.7%。無論是右側(cè)(P =0.017)還是左側(cè)(P =0.0021)，獨(dú)立地觀察都能顯示出明顯的效果。

更換游戲機(jī)

被試在虛擬賭場的老虎機(jī)之間切換傾向因素最好的解釋是反應(yīng)抑制網(wǎng)絡(luò)的連通性及其與帕金森病診斷多年后的相互作用。反應(yīng)抑制網(wǎng)絡(luò)的連接性越強(qiáng)，被試就越有可能優(yōu)先考慮繼續(xù)使用該機(jī)器而不是探索新的機(jī)器(也就是換機(jī)器的可能性越小，coefficient= 0.38, P = 0.0027)。反應(yīng)抑制網(wǎng)絡(luò)中權(quán)重最大的區(qū)域?yàn)橛覀?cè)STN-SMA和右側(cè)STN-IFG（圖4B）。反應(yīng)抑制網(wǎng)絡(luò)的連通性解釋了老虎機(jī)更換總方差的21.7%。

雙倍投注概率（即要么雙倍贏，要么全賠）

獎勵評價(jià)網(wǎng)絡(luò)的連通性及其與年齡的相互作用可以很好地解釋被試接受第二次雙倍賭博或不接受賭博的傾向。與投注規(guī)模相比，獎勵評估網(wǎng)絡(luò)的連通性越強(qiáng)，被試的探索性越低，接受雙倍或不下注的可能性就越低(coefficient=0.41, P= 0.0056)。這說明，獎勵評估網(wǎng)絡(luò)越完整，PD被試冒風(fēng)險(xiǎn)的概率就越低。獎勵評價(jià)網(wǎng)絡(luò)中權(quán)重最大的區(qū)域是左側(cè)VS-OFC和左側(cè)STN-vmPFC（圖4C）。

通過ICB(沖動控制行為）狀態(tài)交叉驗(yàn)證賭注大小

結(jié)果發(fā)現(xiàn)，個(gè)體的ICB（沖動控制行為）+狀態(tài)可以通過連接對賭博行為的影響(賭注大小)來區(qū)分，這一發(fā)現(xiàn)通過重復(fù)k交叉驗(yàn)證進(jìn)行了評估。該模型的ROC曲線下面積為0.72，靈敏度為0.89，特異度為0.38。與null (chance)模型比較，ROC曲線下面積有顯著性差異，這就說明，該模型是具有顯著預(yù)測意義的。

圖4 結(jié)構(gòu)連接和賭博游戲行為反應(yīng)的路徑分析

圖5 使用個(gè)體ICB+狀態(tài)通過連接對賭博行為的影響(賭注大小)進(jìn)行區(qū)分

總結(jié)：

在帕金森病患者中，沖動和強(qiáng)迫行為存在顯著的維度差異（PCA分析結(jié)果闡明了這一點(diǎn)）。不同的獎勵評價(jià)和反應(yīng)抑制網(wǎng)絡(luò)可能與沖動的各個(gè)分離方面有關(guān)，具體地看，獎勵評級網(wǎng)絡(luò)的連接強(qiáng)度對沖動的行為：沖動、強(qiáng)迫性沉迷和去抑制行為（即約束缺乏行為）等方面具有重要作用，反應(yīng)抑制網(wǎng)絡(luò)的連接強(qiáng)度則對抑制行為的表現(xiàn)具有重要作用。而帕金森患者在虛擬賭博游戲中表現(xiàn)出的風(fēng)險(xiǎn)評估能力（賭資大小）和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力（二次賭注的下注概率）與更強(qiáng)的獎勵評級網(wǎng)絡(luò)連接強(qiáng)度有關(guān)，反應(yīng)抑制網(wǎng)絡(luò)的連接強(qiáng)度則與PD患者對新風(fēng)險(xiǎn)的探索能力有關(guān)。離散的結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的連接強(qiáng)度（FA值）對PD患者不同方面的沖動表現(xiàn)具有重要的預(yù)測能力。

原文：

The structural connectivity of discrete networks underlies impulsivity and gambling in Parkinson’s disease

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