语义性失语中的病灶—梯度映射：卒中对连接性梯度影响的观察结果与模拟结果比较

卒中后语义性失语症的特征是多模态语义缺陷，反映了跨越额叶和颞叶区域的分布式脑网络受到破坏。连接梯度能够捕捉全脑功能连接变化的关键维度，为理解卒中对脑功能的全局影响提供了一个有前景的框架。本研究考察了卒中后连接梯度的变化是否能够解释语义性失语症的缺陷。首先，我们评估了来自结构性MRI的病灶位置和病灶负荷信息是否能够预测静息态fMRI中观察到的梯度变化，作为一项原理验证分析。其次，我们检验了模拟得到的梯度变化是否能够预测语义损伤的严重程度。结果表明，基于结构性MRI模拟的卒中后梯度变化与静息态fMRI中的实际变化存在相关，尤其体现在区分单模态区域和异模态区域的主梯度上。语义缺陷与沿该梯度的模拟连接变化相关：在缺陷更为严重的患者中，参与受控语义提取的左侧前额叶区域与单模态皮层表现出更强的连接。语义缺陷还与第二梯度的变化相关，该梯度区分视觉皮层和运动皮层。具体而言，在损伤更严重的患者中，通常表现出视觉偏向的右侧海马旁回显示出减弱的视觉连接。这些结果有助于解释语义性失语症中受控语义提取的缺陷。更广泛地说，这些发现表明，功能连接梯度能够捕捉与认知损伤相关的卒中后全局脑网络重组，而这些变化仅凭结构性MRI即可进行估计，从而提升了基于梯度方法的临床应用价值。

卒中后语义失语症的特征是多模态语义缺损，反映了跨越额叶和颞叶区域的分布式脑网络受损。连接梯度能够捕捉全脑功能连接变化的关键维度，为理解卒中对脑功能的整体影响提供了一个有前景的框架。本研究探讨了卒中后连接梯度的变化是否能够解释语义失语症的缺损。首先，我们评估了结构性MRI中的病灶位置和病灶负荷信息是否能够预测静息态fMRI中观察到的梯度变化，以此作为概念验证分析。其次，我们检验了模拟的梯度变化是否能够预测语义损害的严重程度。结果表明，由结构性MRI模拟得到的卒中后梯度变化与静息态fMRI中的实际变化相关，尤其是在区分单模态与异模态区域的主梯度上。语义缺损与沿该梯度的模拟连接变化有关：在缺损更严重的患者中，参与受控语义检索的左侧前额叶区域与单模态皮层的连接更强。语义缺损也与第二梯度的变化相关，该梯度区分视觉皮层和运动皮层。尤其是通常具有视觉偏向的右侧海马旁回，在损害更严重的患者中表现出降低的视觉连接性。这些结果有助于解释语义失语症中受控语义检索的缺损。更广泛而言，这些发现表明，功能连接梯度能够捕捉与认知损害相关的卒中后全脑网络重组，并且这些变化可以仅凭结构性MRI进行估计，从而增强基于梯度方法的临床实用性。

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.12.731654v1?rss=1

🏷️ 语义性失语 卒中后脑网络重组 功能连接梯度 静息态fMRI 病灶映射