关键词：阿尔茨海默病，重复经颅磁刺激，小脑，认知功能，扩散张量成像，脑网络
keyword：Alzheimer's, repetitive transcranial magnetic stimulation, cerebellum, cognitive function, diffusion tensor imaging, brain networks
期刊名：《Brain Stimulation》影响因子（IF）：8.4，分区（JCR）：Q1
标题：中文 小脑rTMS改善阿尔茨海默病认知障碍：一项随机试验（英文 Cerebellar rTMS ameliorates cognitive impairment in Alzheimer's disease: A randomized trial）
第一作者、通信作者及单位：Duohao Wang、Jingping Shi，南京医科大学附属南京脑科医院神经内科
发表时间：2026年6月2日
主要结论概要：这项随机双盲假刺激对照试验证实，针对双侧小脑Crus II区的高频重复经颅磁刺激能安全有效地改善阿尔茨海默病患者的整体及特定领域认知功能，且疗效可持续至治疗后12周。神经影像学分析揭示其机制在于增强全脑结构网络效率，优化小世界拓扑属性，并特异性提升默认模式网络、额顶叶网络和突显网络核心枢纽的节点效率，这些结构改善与情景记忆和视觉空间功能提升显著相关。
长期以来，阿尔茨海默病的治疗聚焦于靶向淀粉样蛋白和tau病理，但现有药物在可及性、安全性和疗效持续性方面面临挑战。重复经颅磁刺激作为一种非侵入性神经调控技术，凭借其良好的安全性在AD治疗领域展现出独特潜力。传统rTMS多靶向背外侧前额叶等皮层区域，而南京医科大学附属南京脑科医院团队独辟蹊径，将目光投向了在认知网络中扮演整合枢纽角色的小脑，特别是其Crus II区。该研究设计严谨，纳入符合NIA-AA生物学诊断标准的AD患者，随机分配至主动rTMS组或假刺激组，进行为期4周、共20次的干预，并在基线、治疗后4周及12周进行系统评估。
创新靶点选择与精准干预方案
研究团队选择小脑后外侧的Crus II区作为刺激靶点，是基于该区域与对侧前额叶、后顶叶皮层存在密集的拓扑组织环路，是调节认知功能的关键解剖基础。干预采用5Hz高频刺激，强度设定为个体静息运动阈值的90%，这一参数在既往研究中被证实能在保证疗效的同时最大化患者耐受性。通过Brainsight神经导航系统将刺激线圈位置与个体高分辨率T1结构像配准，确保了刺激的精准性。
图1（Figure 1）：TMS诱导电场在个体头模型中的有限元模拟结果
有限元模拟结果直观展示了电场在小脑目标区域的集中分布，为治疗的有效性提供了物理基础。对于假刺激对照组，研究使用了外观相同的假线圈，模拟了主动刺激的听觉和体感特性，但不向皮层传递显著的电磁场，从而确保了有效的参与者盲法。整个研究期间未报告严重不良事件。
显著且持续的认知功能改善
主动rTMS组在治疗4周后，在MMSE、MoCA等整体认知评估量表上表现出显著优于假刺激组的进步，并且在12周随访时疗效得以维持。更为细致的功能域分析显示，患者在情景记忆、注意力、执行功能、语言能力和视觉空间功能等多个维度均获得实质性提升。这种广泛而持久的改善提示，小脑刺激可能通过调节上游的广泛皮层网络，产生了超越局部效应的系统性获益。
脑网络重构揭示核心作用机制
研究通过扩散张量成像构建全脑结构网络，并运用图论方法进行拓扑学分析，为理解rTMS的作用机制提供了客观影像学生物标志物。结果显示，主动刺激显著增强了全脑网络的全局效率和局部效率，提高了聚类系数，同时降低了特征路径长度，标志着网络结构向更优化的小世界拓扑演进。尤为关键的是，节点效率的提升集中出现在楔前叶、后扣带回等默认模式网络核心脑区，以及额顶叶网络和突显网络的关键节点。这些结构连接的增强与患者情景记忆和视觉空间功能的改善程度呈显著正相关，清晰勾勒出“小脑刺激→结构网络优化→认知功能提升”的因果链条。
为AD神经调控治疗提供新范式
该研究不仅验证了小脑作为AD神经调控治疗新靶点的可行性，更通过多模态评估体系阐明了其背后基于脑网络重构的作用机制。相较于传统药物疗法，rTMS无全身性副作用，无需频繁监测影像学异常，治疗成本相对可控，为AD患者，尤其是对现有疗法不耐受或经济条件有限的患者，提供了重要的替代选择。未来研究可进一步探索不同疾病阶段、不同病理负荷患者的最佳刺激参数，并尝试将小脑刺激与现有药物治疗或认知训练相结合，以期产生协同增效作用。
参考文献
[1] Wang, Duohao et al. “Cerebellar rTMS ameliorates cognitive impairment in Alzheimer's disease: A randomized trial.” Brain Stimulation vol. 19 (2026): 103138. https://doi.org/10.1016/j.brs.2026.103138
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辅助编辑：腾讯元宝or（GPT、Gemini、Claude等）
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