系统性红斑狼疮（SLE）是一种累及多个器官的慢性自身免疫性疾病，其中25%-95%的患者会出现中枢神经系统（CNS）受累，称为神经精神性系统性红斑狼疮（NPSLE）。NPSLE可表现出多种神经精神症状，包括认知功能障碍、情绪障碍和癫痫等。虽然已有研究利用磁共振成像（MRI）技术揭示了SLE患者的脑结构变化，但NPSLE与非NPSLE患者脑结构网络的拓扑特征差异仍存在争议。本研究旨在探讨SLE患者，尤其是NPSLE患者的脑结构网络变化，并评估这些变化的临床意义。

本研究为前瞻性队列研究，纳入了2017年至2018年期间74名女性SLE患者（其中29名为NPSLE患者，21名为非NPSLE患者）及32名年龄匹配的健康对照。通过弥散张量成像（DTI）技术获取脑结构影像数据，构建基于脑区之间纤维连接数的个体化结构网络。通过计算全局效率、小世界性等全局网络指标以及节点效率、度中心性等局部网络特性，比较不同组间的网络差异。同时，使用部分相关分析评估这些网络特性与临床指标（如病程、SLE损伤指数）的关联，最后通过支持向量机（SVM）模型进行NPSLE与非NPSLE的分类识别。

结果显示，NPSLE和非NPSLE患者均表现出显著的脑结构网络拓扑改变，相较于健康对照，SLE患者的全局效率和局部效率均降低，而特征路径长度增加。NPSLE患者的改变更为显著，特别是在默认模式网络和感觉运动网络中，表现为额叶、顶叶等区域的节点效率和度中心性降低。临床相关分析显示，网络拓扑特征与病程（r=0.44, p=0.002）、SLE损伤指数（r=0.45, p=0.001）等指标显著相关。SVM模型通过网络特征将NPSLE和非NPSLE患者区分，准确率达到87%，表现出良好的分类性能。

非NPSLE和NPSLE患者的结构网络特征：所有SLE患者的全局和局部结构网络特征均表现出显著的改变

本研究发现SLE患者的脑结构网络在全局和局部水平上均有显著改变，且NPSLE患者的变化更加明显，主要影响默认模式网络和感觉运动网络。这些结构网络的拓扑特征与患者的病程和损伤指数等临床指标显著相关，且能够有效区分NPSLE与非NPSLE患者。上述结果表明脑结构网络拓扑特征有望成为NPSLE的生物标志物，帮助临床诊断和患者分层，为进一步治疗干预和临床试验设计提供依据。

原始出处：

Topological structural characteristics in patients with systemic lupus erythematosus with and without neuropsychiatric symptoms