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科研連載·跨頻調控:上海·復旦大學附屬浦東醫院神內李云霞教授團隊再發新作

2025年3月起,上海·復旦大學附屬浦東醫院神經內科主任李云霞教授團隊連續發布3篇重要研究,以“認知障礙+視覺工作記憶+經顱磁刺激”為主線,層層遞進,構建了一套從機制探索到跨頻耦合的認知干預體系。

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6月10日,李云霞教授團隊在Neurotherapeutics(2025 IF=6.5)期刊上發表第4篇新作:Enhancing working memory in MCI: Modulating alpha-gamma coupling and gamma oscillations via rTMS。


一、背景介紹
工作記憶(working memory, WM)是負責日常行為和復雜認知加工的核心能力,提升其容量和表現對于整體認知功能的改善具有重要意義。其中,視覺工作記憶(visual working memory, VWM)專注于視覺信息的存儲與加工,其神經機制高度依賴α和γ頻段的腦電活動:α波有助于抑制無關信息并維持信息保持,γ波則在高認知負荷任務中支持精確的記憶提取。研究表明,輕度認知障礙(mild cognitive impairment, MCI)及阿爾茨海默病(Alzheimer’s disease, AD)患者常表現出枕葉γ活動受損,VWM能力下降,提示兩者密切相關。
跨頻耦合(cross-frequency coupling, CFC)逐漸被認為是一種整合多頻段信息的重要神經交互機制。研究表明,α波振蕩周期可通過相位-振幅耦合(phase-amplitude coupling, PAC),周期性地抑制或激發神經元活動,即低頻振蕩調節高頻(如γ波)活動的發生。尤其是α-γ耦合,被認為是整合短時記憶信息的關鍵機制。這一現象在前額-頂葉-枕葉網絡中尤為重要,該網絡在視覺加工與記憶任務中發揮核心作用。
已有研究發現,10 Hz 重復經顱磁刺激(repetitive transcranial magnetic stimulation, rTMS)施加于前額葉皮層區域,在MCI患者中已顯示出顯著的認知改善效果,這一效應可能歸因于α-γ同步性的增強,從而優化了神經通信與皮層興奮性,提高了VWM準確性。
然而,目前關于α–γ耦合與記憶負荷之間的關系,特別是在MCI人群中的表現仍不清晰;此外,γ活動在VWM不同階段和任務負荷下的動態變化也缺乏系統研究。
本研究旨在探討α–γ耦合如何隨VWM負荷變化而調節,并通過rTMS對MCI患者進行干預,評估其對神經振蕩模式和記憶表現的影響。采用對照設計,比較MCI患者與健康個體在10 Hz rTMS前后的VWM行為和腦電變化,重點分析枕葉γ活動與前額α–γ耦合的動態調節機制,以期為非藥物認知增強策略提供新的理論支持與實踐路徑。


二、實驗流程
本研究共納入40名受試者,20名MCI患者和20名健康對照(healthy controls,HC)。
1、采集腦電數據
采用64通道的腦電放大器進行采集,采集過程中受試者需要進行VWM任務,使用的是改編的“變化檢測范式”(change detection paradigm,見圖1)。
測試前先完成50次練習以確保理解;每位受試者需完成2T/4T任務各100次(2個50次的block),每個block之間設有短暫休息以保持注意力。

記錄準確率、反應時(response time,RT)、記憶容量(由Cowan's K系數計算);EEG信號按三個階段分析:注意(500 ms)、編碼(500 ms)、保持(900 ms)。


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圖1:視覺變化檢測范式的刺激呈現流程與實驗設計


①注意:每個試次開始時有一個200ms的中心箭頭提示需要記憶的視覺半場(左/右);
②空白:300ms空白;
③編碼:隨后呈現500 ms的2個或4個彩色方塊(對應2T/4T負荷);
④保持:900 ms空白;
⑤反應:出現測試圖像,判斷需要記憶的視覺半場內的方塊顏色是否發生變化。
2T:2-target(低記憶負荷);4T:4-target(高記憶負荷)


2、單次rTMS干預

采用深圳英智科技M-100經顱磁刺激儀,配備8字線圈進行單次rTMS干預。具體刺激參數如下:

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3、重復采集腦電數據
4、數據分析
?分析α頻段(8–12?Hz)和γ頻段(30–40?Hz)的功率譜密度(power spectral density,PSD)
?為探究跨頻耦合,采用了相位-振幅耦合(PAC)分析,通過計算調制指數(modulation index, MI)來量化α相位-γ振幅的耦合強度。
?評估右側枕葉功率與VWM表現的關系。

?VWM任務中的工作記憶表現(包括準確率、反應時間、記憶容量)。


三、結果分析
1、單次10Hz rTMS對視覺工作記憶表現的影響
在干預前,MCI組低記憶負荷(2T)與高記憶負荷(4T)條件下的準確率與記憶容量均顯著低于HC組(P < 0.05,見圖2)。
單次10Hz rTMS干預后,MCI組在2T條件下的準確率明顯提高,2T與4T條件下的反應時也顯著縮短(P < 0.05)。



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圖2:MCI組與HC組工作記憶表現變化


低記憶負荷(2T)下rTMS干預前后兩組(A)總體平均準確率,(B)反應時間及(C)記憶容量。

高記憶負荷(4T)下rTMS干預前后兩組(D)總體平均準確率,(E)反應時間及(F)記憶容量。
*p<0.05,干預前vs干預后;#p<0.05,MCI組vs HC組。
ACC:準確率(accuracy);RT:反應時間(response time)。


2、低工作記憶負荷(2T)條件下的EEG能量變化
在2T條件下,rTMS使MCI組腦電活動發生了以下顯著改變:
注意階段時左額葉α波能量顯著上升;整個階段右枕葉γ波能量顯著下降,這些變化趨勢與HC組相似(見圖3A-E),進一步的Spearman相關分析顯示,右枕葉γ能量的變化與反應時變化呈正相關(P = 0.025,圖3F)。
在rTMS干預前,MCI組的左額葉α與右枕葉γ之間的PAC顯著低于HC組(P = 0.018)。干預后,PAC顯著增強(P = 0.034,圖3C),提示rTMS可有效調節腦振蕩,改善認知功能。
此外,PAC基線水平與準確率變化呈顯著負相關(P = 0.006,圖3G),說明低基線PAC可能預示更大的rTMS獲益潛力,具有預測價值。



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圖3:2T 條件下MCI組與HC組的PSD和PAC變化


(A)在工作記憶注意階段,TMS 刺激前后左側額葉α波絕對功率的變化。

(B)在所有階段中,TMS 刺激前后右側枕葉γ波絕對功率的變化。
(C)在所有階段中,左側額葉α振蕩與右側枕葉γ振蕩的PAC程度。
(D)α頻段絕對功率的頭皮分布圖。(E)γ頻段絕對功率的頭皮分布圖。
(F)TMS 刺激前后,枕葉γ波功率變化與反應時變化的相關性分析。
(G)基線α-γ PAC 與 rTMS干預后的準確率提升(刺激后 vs. 刺激前)之間的相關性分析。
p<0.05:刺激前后比較顯著;#p<0.05:MCI組與HC組比較顯著;Power?1:注意階段功率。


3、高工作記憶負荷(4T)條件下的EEG能量變化
在4T條件下,干預前MCI組在注意階段的左額葉α波能量顯著低于HC組(P = 0.042)。
rTMS干預后,MCI組的左額葉α波能量顯著提升(P = 0.032,見圖4A–B, D–E),右枕葉γ能量呈下降趨勢。Spearman分析顯示,右枕葉γ波能量變化與反應時改善之間呈正相關(P = 0.034,圖4F)。
盡管干預后α-γ PAC有所增強,但該變化未達統計顯著(圖4C)。然而,刺激后PAC與準確率變化之間存在顯著正相關(P = 0.047,圖4G),提示α-γ PAC增強可作為認知改善的神經標志物。



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圖4:4T 條件下MCI組與HC組的PSD和PAC變化


(A)在工作記憶注意階段,TMS 刺激前后左側額葉α波絕對功率的變化

(B)在所有階段中,TMS 刺激前后右側枕葉γ波絕對功率的變化。
(C)在所有階段中,左側額葉α振蕩與右側枕葉γ振蕩的PAC程度。
(D)α頻段絕對功率的頭皮分布圖。(E)γ頻段絕對功率的頭皮分布圖。
(F)TMS 刺激前后,枕葉γ波功率變化與反應時變化的相關性分析。
(G)刺激后α-γ PAC 與 rTMS 干預后的準確率提升(刺激后 vs. 刺激前)之間的相關性分析。
p < 0.05,表示刺激前后比較顯著;#p < 0.05,表示 MCI 組與 HC 組比較顯著。



四、結果討論
1、高頻rTMS通過調節神經活動改善MCI患者的工作記憶功能
額葉α活動通常反映抑制控制功能,能抑制無關信息以促進記憶鞏固。此外,功能磁共振成像(fMRI)研究發現,α波功率增加與視覺皮層BOLD信號的下降相關,提示其在認知任務中具有自上而下的調節作用。這些研究強調了α振蕩在平衡注意資源、有效管理認知負荷方面的重要意義。
相反,γ振蕩(尤其是枕葉區域)則與注意過程和感覺信息維持密切相關。振蕩活動的轉變反映了認知資源的重新分配:額葉α活動增強有助于減少干擾、促進記憶鞏固,而枕葉γ活動的下降則表明對視覺加工的需求減弱。
rTMS刺激使MCI個體的額葉α活動增強,枕葉γ活動減少。前者可能反映了自上而下控制能力的提高,有助于壓制干擾信息、優化認知調節;后者可能表明注意力從外部感官轉向內部認知過程,減少感官干擾,降低不必要的高頻神經活動,從而增強專注任務的能力,加速信息處理這種認知資源的再分配可能是MCI患者認知改善的神經機制基礎。


2、α-γ耦合的負荷效應
本研究還強調了記憶負荷對額葉α與枕葉γ之間PAC的影響。在低負荷條件下,由于認知需求較低,神經系統具備更大的調節靈活性,使PAC能夠更好地反映資源分配效率與跨腦區協調性,表現出顯著變化。
在高負荷條件下,神經資源可能接近飽和,PAC調節的靈活性受限,趨向于穩定的耦合模式,這與已有研究所指出的“較高的認知負荷需要更激烈的神經資源競爭”的理論一致。此外,不同負荷下PAC的敏感性差異以及局部與全局腦網絡參與程度不同,也可能解釋高負荷下PAC變化幅度減弱的現象。這一發現支持了“rTMS通過調節PAC改善注意力與工作記憶功能”的觀點。


五、總結
本研究提示,將α頻段的rTMS應用于左側背外側前額葉(DLPFC)可能與MCI患者視覺工作記憶能力的提升相關,其神經特征表現為右枕葉γ活動下降和α-γ相位-振幅耦合增強。


隨著這項研究的發布,李云霞教授團隊在 rTMS調控認知障礙領域已連續推出4項代表性成果,完成從機制探索→刺激參數優化→頻段耦合調控的系統構建。
未來可以引入先進統計分析方法、結合神經導航技術或者多模態聯合應用,李云霞教授團隊將繼續推動從神經機制解析走向臨床可行性驗證,為輕度認知障礙等早期腦功能障礙人群提供安全、科學、精準的“認知調頻”新路徑。

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