基于无先兆偏头痛患者杏仁核异常有效连接预测非甾体抗炎药疗效的可行性

摘要：

目的:利用静息态功能磁共振成像技术探讨无先兆偏头痛（MwoA）患者杏仁核有效连接异常预测非甾体抗炎药（NSAIDs）疗效的可行性。方法:收集2019年1月至2021年1月于南京医科大学附属江宁医院神经内科就诊并拟接受NSAIDs治疗的MwoA患者，年龄20~60岁，性别不限，均行静息态功能磁共振成像检查。依据药物疗效将患者分为有效组和无效组，应用格兰杰因果分析（GCA）方法计算组间两侧杏仁核异常有效连接，将其作为影像学特征，联合支持向量机（SVM）机器学习算法构建MwoA患者NSAIDs疗效的预测模型。采用受试者工作特征曲线（ROC）分析模型对NSAIDs的预测效能。结果:最终70例患者纳入研究，有效组和无效组MwoA患者各35例。与无效组相比，有效组患者左侧杏仁核到右侧颞枕联合区（TOAC）和左侧枕中回有效连接减弱；反之，右侧TOAC和左侧枕中回到左侧杏仁核有效连接增强。并且，左侧丘脑到左侧杏仁核有效连接减低；右侧TOAC到右侧杏仁核有效连接增强。无效组患者的左侧杏仁核到右侧TOAC的有效连接与病程呈正相关（
r=0.343，
P=0.027）。基于SVM算法构建的预测模型ROC曲线下面积、敏感度和特异度分别为0.750、0.625和0.833。
结论:MwoA患者杏仁核与视觉相关皮层间的有效连接可预测NSAIDs的临床疗效。

关键词：消炎药,非甾类、格兰杰因果分析、机器学习算法、无先兆的偏头痛

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资助基金：南京市科技发展项目YKK20202;南京医科大学科技发展项目NMUB2020168;Science and Technology Development Project, Nanjing of ChinaYKK20202;Science and Technology Development Project of Nanjing Medical UniversityNMUB2020168

在线出版日期：2023-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：656-663