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目的:环境因素,如温度可以通过影响人类的日常活动以及习惯性行为,进而塑造性格。既往研究表明,环境因素(例如社会经济、家庭环境、自然地理等)可以影响人脑灰质体积,但环境温度与人脑灰质体积的关系尚不明确。本研究旨在探讨环境温度是否影响正常青年人的脑灰质体积,进而探索受环境温度影响的脑区灰质体积是否与情绪(焦虑和抑郁)有关。方法:本研究对628名中国正常青年人进行脑结构磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI),运用基于体素的形态学测量(voxel-based morphometry,VBM)的方法计算全脑体素的灰质体积(gray matter volume,GMV)。采用Beck抑郁量表(beck depression inventory,BDI)、状态-特质焦虑问卷(state-trait anxiety Inventory,STAI)测评受试者的情绪状态,STAI分为两个量表:状态焦虑量表(state anxiety inventory,SAI)描述一种短暂性的不愉快的情绪体验;特质焦虑量表(trait anxiety inventory,TAI)描述相对稳定的,作为一种人格特质的具有个体差异的焦虑倾向。利用环境因素调查问卷收集受试者出生至今的生活地区及生活年限,将地点转化为坐标,利用谷歌地球引擎(google earth engine,GEE),提取受试者每年所在地的地表温度值:以所在地坐标值为中心,计算半径为1km范围内的年平均地表温度(land surface temperature,LST),包括年平均日间地表温度(daytime land surface temperature,LST-D)和年平均夜间地表温度(nighttime land surface temperature,LST-N),将受试者所提供年限的所有年平均LST求算术平均值,作为平均LST,并计算平均LST-D与LST-N的差值,作为平均昼夜温差值(diurnal temperature variation,DTV)。利用spm8软件,采用基于体素的一般线性模型分析方法,控制年龄、性别和教育年限,探索GMV与平均LST、DTV相关的脑区,采用FWE(P<0.05)方法进行多重比较校正。提取存在上述相关性的脑区的灰质体积,并分析GMV以及LST与焦虑和抑郁评分之间的相关性。根据中国南北分界线的纬度值(北纬34°)将所有受试者分为两组,探究GMV存在组间差异的脑区,并进一步分析这些脑区GMV值与LST及情绪指标间的相关性。利用中介效应分析,探究环境温度(地表温度)是否通过影响人脑灰质体积,进而影响情绪状态。结果:(1)情绪指标及环境温度指标BDI评分0-23分(平均2.32±3.45),SAI评分20-57分(平均28.89±6.35),TAI评分为20-65分(平均32.57±6.49)。平均LST-D为13.79-32.37℃(平均25.15±2.35),平均LST-N为-5.71-19.56℃(平均7.88±3.13),平均DTV为9.8-26.24℃(平均17.27±2.85)。(2)基于体素的全脑GMV与LST相关性右侧楔前叶的GMV与LST-D呈负相关(MNI坐标:12,-66,47;体素数48;P<0.001);左侧额中回的GMV与LST-N呈正相关(MNI坐标:-39,29,29;体素数37;P<0.001),左侧颞极的GMV与LST-N呈负相关(MNI坐标:-47,23,-26;体素数87;P<0.001);左侧楔叶的GMV与DTV呈正相关(MNI坐标:-18,-104,-5;体素数52;P<0.001)。(3)LST、GMV与情绪指标间的相关性LST-N与SAI(r=-0.083,P=0.038)、TAI评分(r=-0.095,P=0.017)呈负相关;LST与BDI评分之间无显著相关;左侧颞极GMV值与TAI评分呈负相关(r=-0.081,P=0.042);右侧楔前叶、左侧额中回、楔叶GMV值与BDI、STAI评分无显著相关。(4)中介效应检验与环境温度(地表温度)相关的四个脑区(右侧楔前叶、左侧额中回、左侧楔叶和左侧颞极)对LST与SAI、TAI的中介效应均不显著。(5)南北方受试者GMV差异,以及与LST的相关性北方受试者比南方受试者GMV大的脑区包括左侧颞极和左侧颞上回,且左侧颞上回与LST-N(r=-0.137,P=0.001)呈负相关;北方受试者比南方受试者GMV小的脑区为左侧额中回,其GMV与LST-N呈正相关(r=0.095,P=0.018)。结论:本研究发现环境温度与正常青年人的GMV(右侧楔前叶、左侧额中回、颞极、楔叶)相关,且左侧颞极的GMV与焦虑程度相关;环境温度与焦虑情绪呈负相关。研究结果表明环境温度影响人脑灰质结构及焦虑状态,提示在进行情绪异常的相关疾病,如精神疾病的脑结构研究中,应考虑环境因素的影响。