2024脑电图在阿尔茨海默病诊断、评估以及预测中的作用

2024脑电图在阿尔茨海默病诊断、评估以及预测中的作用

阿尔茨海默病(Alzheimer'sdisease,AD)是导致老年人认知功能下降

的最常见原因，给全球造成了巨大的医疗和经济负担。目前，全球已超过

5000万人存在认知功能障碍，预计到2050年患有认知功能障碍的患者

数量将增加3倍。但到目前为止，虽然无论在药物还是非药物领域，研究

者为寻找AD的精准治疗付出了巨大努力，但仍未找到逆转AD进展的确

切方法。其可能与AD中枢病理改变在临床症状表现之前几十年就已经发

生改变有关。AD两大病理特征为0淀粉样蛋白沉积导致老年斑形成和tau

蛋白过度磷酸化导致神经纤维缠结。有证据表明，错误折叠的蛋白质会导

致突触功能受损，导致严重的脑网络功能连接异常。最近研究表明，异常

B淀粉样蛋白沉积和tau蛋白过度磷酸化可引起突触前和突触后结构改变,

增加钙离子流入神经元内，导致神经元兴奋性增加、损伤以及脑节律改变。

脑电图(electroencephalography,EEG)是一种非侵入性的诊断工具，

它以高时间分辨率提供中枢神经传递过程中的电活动数据。目前，EEG

已广泛应用于研究神经认知障碍领域，如慢性神经认知障碍疾病(AD、

帕金森病等)以及急性神经认知障碍疾病(卒中后认知功能障碍、用手术

期神经认知功能障碍等)。其中，相关研究表明，AD患者EEG可发生特

征性改变。有学者提出这些特征性改变可作为诊断AD的生物标志物。本

文总结目前关于EEG在AD诊断、认知障碍早期识别中的作用，以期EEG

在认知障碍相关疾病识别诊断中的重要性被更多人熟知。

1线性EEG分析在AD患者诊断、评估中的作用

传统EEG视觉检查是一种广泛使用的神经评估诊断方法。多项研究表明,

出现AD病理性改变患者的EEG显示头部优势a节律消失，表现为弥漫性

慢波。患者通过简易精神状态检查(Mini-MentalStateExamination,

MMSE)评分评估的痴呆严重程度与异常EEG表征存在很强的相关性。

另一项针对460例AD患者的研究中也指出，与晚发型AD患者相比，早

发型AD患者的EEG表现出更明显的弥漫性慢波，而这也与AD的临床

发病严重程度一致。由此表明，传统EEG视觉检测对AD严重程度评估

起重要作用。

此外，通过傅立叶或小波转化的方式对EEG信号进行频谱分析已广泛用

于神经疾病和精神疾病的研究。这种频谱分析方法可以判断所选EEG频

带的功率，并可通过EEG地形图分析进行评估分析。有研究表明，AD患

者脑电波频率会向低频节律发生转变。如前文所述，EEG的弥漫性慢波

增多是AD患者的一个显著特征。具体而言，即a(8.0-15.0Hz)频带

和0(16.0-31.0Hz)频带的功率降低，而0(4.0-8.0Hz)频带和6

(0.5~4.0Hz)频带表现增加。另外有研究指出，6频带的测量与使用正

电子发射计算机断层显像测量颜顶叶葡萄糖代谢在诊断AD上具有相同的

敏感度，表明EEG有望作为AD诊断的主要辅助工具之一。一项小样本

临床研究显示，AD患者EEG可表现出特异地形图分布特征，相比于健

康对照组患者，AD患者左侧颜叶区域低频带显著增多，而晚期AD患者

主要表现在额叶前部与中部区域。

另外，多项研究表明，EEG频谱分析与认知功能评估相关的神经心理学

测试结果密切相关。AD患者脑a、0频带的降低以及6、6频带的增加与

MMSE评分、总体衰退评分存在显著相关性。一项有关69例患有轻度认

知障碍(mildcognitiveimpairment,MCI)和AD受试者的研究也证实，

6频带与MMSE评分呈负相关，而a频带与MMSE评分呈正相关。另外

一项针对130例AD患者研究还发现，Q频带的降低与AD评估量表-认

知量表(Alzheimer'sDiseaseAssessmentScale-Cognitive

Subscale,ADAS-Cog)得分呈正相关。由此可见，EEG在诊断AD发

病以及AD引发的相关认知功能减退中发挥重要作用。

2非线性EEG分析在AD患者诊断、评估中的作用

EEG非线性序列分析的基本概念建立在大脑是一个非线性动态系统的假

设之上，从而符合混沌理论的原理。EEG可以获取大脑皮质具有时空动

态的脑电活动，这些脑电活动是由不同神经元群体之间的非线性耦合相互

作用产生的。目前，EEG非线性分析方法主要包括非线性预测、非线性

交叉预测等。这些新方法依赖于将EEG时间序列嵌入多维状态空间中，

用于研究大脑复杂神经元网络的自组织和模式形成。众所周知，AD患者

大脑的病理变化不仅影响特定的大脑区域，还影响主要区域之间的神经通

路。因此，非线性方法通常用于AD患者大脑复杂度以及灵活度的分析。

关联维数D2体现了系统的动力学特性，是描述混沌自由度信息以及反映

脑复杂度的参数，也是AD相关研究中最常用的非线性EEG参数之一。

与MCI患者相比，AD患者儿乎在每个EEG通道上都有较低的D2值，

表明AD患者全脑电活动的复杂度降低。与闭眼状态相比，正常老年人在

睁眼状态下的D2值显著增加。而在AD患者中，这种变化消失，由此说

明AD患者大脑对外部刺激的反应性丧失。不仅如此,与正常对照组比较，

AD患者即使在闭眼状态下复杂度也有所降低。有研究者采用。复杂度分

析发现，AD患者全脑场电位具有高度复杂度，由于Q复杂度是评估独立、

不相关脑电信号数量的一种分析方法，因此，这些结果反映出AD患者皮

质脑网络的功能发生断联，EEG信号来源的一致性较低，而独立发出脑

电信号单元的数量较多。李亚普诺夫指数(Lyapunovexponent,L1)是

反映信息处理灵活性的参数，有研究报道AD患者L1下降，代表AD患

者在大脑信息处理过程中的灵活度下降，即很难进入与开始状态不同的状

态。近年来一些新的分析方法[如多尺度嫡(multiscaleentropy,MSE)]

能够在时间尺度上研究动态生物信号的复杂性。同样，AD患者表现出短

时间尺度上的MSE复杂性降低和长时间尺度上的MSE复杂度增加。而

长时间尺度上，更高的复杂度与认知能力下降的程度密切相关。

此外，非线性复杂度测量也显示出与认知测试结果很强的相关性。研究指

出，AD患者较低的全局维度复杂性与较低的MMSE评分相关。并且，

AD患者颍叶中部、左侧额叶、中央区域的动态复杂性与认知状态之间存

在正相关，AD发病程度也与非线性测量结果密切相关。虽然非线性理论

不如线性频谱分析方法在解释患者生理病理改变上直接，但非线性分析方

法在解释AD患者脑网络连接破坏中却发挥了重要作用。

3EEG在AD早期预测、识别中的作用

AD的病理变化通常在认知退化症状显现的前几年开始出现，因此在AD

前驱期或者在早期临床阶段（如MCI）识别该疾病就显得尤为重要。一项

针对27例MCI患者和15例AD患者的EEG频谱分析发现，MCI组在

EEG基线测量方面与健康对照组差异没有统计学意义；然而，与AD组

比较，MCI组患者左颗叶、颗枕叶和中顶叶的。功率显著较低。另一项研

究指出，失忆型MC］患者顶叶和枕叶Q频带表现介于正常人群与AD早期

患者之间。并且，与MCI患者相比，AD患者中的最大Q和B频带发生了

前移。有研究者对39例MCI患者的1年和2年纵向研究表明，6和0频

带的功率增加以及Q和B频带的功率下降是MCI向AD转变的重要预测因

素。

有关AD患者EEG的相关研究还显示，无记忆障碍的AD患者，携带基

因突变者与不携带基因突变者EEG存在显著差异.ApoE携带者和正常

人之间没有差异，而ApoE等位基因的存在与同步高电压6和。活动以及尖

波的出现有关。另一项相关研究表明，ApoE携带者在创伤性脑损伤后表

现出更频繁的局灶性或全脑不规则慢波活动。早老素-1基因突变也是导

致AD发病的重要基因之一。同样，早老素-1突变基因携带患者与不携

带患者相比，即使在无症状期，颗叶区域的快波也发生显著减少。此外,

随着EEG研究的不断发展，研究人员将经颅磁刺激神经调控技术与EEG

结合，用于早期识别AD患者。有研究指出，AD患者与健康对照相比，

经颅磁刺激诱发电位在背外侧前额叶皮质的时间与空间特征