帕金森病（Parkinson’s Disease, PD）是老年人中第二常见的神经系统变性疾病，影响着全球数百万患者的生活质量。其中，以步态障碍和姿势不稳为主要表现的亚型（PIGD-PD），不仅对药物治疗反应差，还更容易出现运动波动、认知衰退甚至痴呆，成为临床治疗中的一大难题。
如何从“脑网络”层面破解这一难题？近日，由我院张丽教授领衔，联合上海交通大学附属第一人民医院吴云成教授、南京医科大学药学院韩峰教授、南京航空航天大学人工智能学院张道强教授的跨学科团队，在帕金森病的动态脑网络研究中取得重要进展！
研究成果已于2024年10月27日在线发表于国际权威期刊CNS Neuroscience & Therapeutics，为帕金森病步态障碍的机制解析与精准干预提供了全新视角。
研究团队创新性地融合静态与动态功能脑网络分析技术，利用功能磁共振成像（fMRI）深入挖掘帕金森患者大脑在时间和空间上的功能连接特征。
研究发现：
1、PIGD-PD患者（以步态障碍为主型）存在明显的脑网络“时空孤立”现象——中央执行网络、默认网络、感觉运动网络等关键脑区之间的功能连接普遍下降；基底节、感觉运动、注意等网络间的静态连接减弱；而小脑网络与认知相关网络（如默认网络）的连接反而增强，提示可能存在代偿性调节机制。
2、动态脑状态揭示“转换能力差”
通过动态功能网络连接（DFNC）分析，研究识别出4种典型脑状态：状态1：出现频率最高，但连接最弱，PIGD患者更常处于此“低效状态”；状态4：连接最紧密，但PIGD患者在此状态的停留时间更短、转换次数更少，提示其大脑网络灵活性下降，难以适应复杂运动需求。
3、认知参与步态调控，开辟治疗新思路。
本研究的关键突破在于：首次明确认知相关脑网络（如前额叶控制网络）深度参与了步态障碍的发生机制。这意味着：未来可通过认知训练改善步态功能；或针对背外侧前额叶等靶点进行神经调控（如经颅磁刺激），为药物疗效不佳的患者提供非药物干预新路径！
本研究由南京医科大学附属脑科医院沈柏博士、姚群博士，以及药学院张怡轩博士后作为共同第一作者，张丽教授、吴云成教授担任共同通讯作者。项目获得国家自然科学基金、江苏省干部保健项目、江苏省重点研发计划等大力支持。
此次多学科交叉合作，融合临床神经科学、药理学、人工智能与影像分析，展现了“医-工-药”协同创新的强大潜力。这项研究不仅揭示了帕金森病步态障碍背后的“脑网络密码”，更为未来个体化诊疗方案的制定提供了坚实的科学依据。
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