功能性消化不良 (SS) 的 SSRI 研究

基线评估：

• 人口统计学：年龄、性别
• 人体测量：体重指数、身高、体重和腰围
• FGI 筛查问卷 (v.3, 20101011) 根据罗马 III 标准筛查功能性胃肠疾病。
• 将记录消化不良症状的持续时间
• 基于过去7天回忆的组合功能性胃肠道症状问卷（FGISQ）（版本：FGISQ 20110504）将用于评估所有胃肠道症状，包括反流、胃灼热、上腹痛、餐后饱胀感、腹痛、腹泻、便秘等。 所有问题均使用 4 点（0-3）李克特量表。
• 患者健康问卷（PHQ）和医院焦虑抑郁量表（HADS）将用于筛查伴随的心理障碍，如抑郁症和广泛性焦虑症。
• BECK焦虑量表（BAI）、BECK抑郁量表（BDI）和焦虑敏感指数修订版（ASI-R）将用于监测情绪状态的变化。
• 训练有素的访谈员使用 DSM 精神障碍结构化临床访谈-IV 的中文-双语版本进行半结构化临床访谈，以评估抑郁症和焦虑症的终生和当前诊断（仅限女性患者）

饱腹感测试和生长素释放肽概况：

禁食一夜后，指示患者以 30ml/min 的恒定速率摄取 Ensure®（1.06 kcal/ml；22% 脂肪、64% 碳水化合物和 14% 蛋白质），进行 28 分钟的固定卡路里测试（总卡路里：890.4 大卡）。 他们需要以 3 分钟的间隔（即 0 分钟、3 分钟、6 分钟……）。 将采集 16 ml 的初始血样（餐前采集 10 ml 用于储存以供将来鉴定功能性胃肠道疾病的生物标志物，6 ml 用于测定生长素释放肽和血清素概况）。 将在 120 分钟时采集另一份血样（6 毫升），用于测定生长素释放肽和血清素概况。

该测试将在基线 (V1) 和药物治疗后 (V2) 进行。

基线神经影像学研究（仅限女性受试者）：

1. 结构 MRI MRI 将使用 3 特斯拉 MRI 扫描仪（Achieva TX 系列，Philips Healthcare，Best，荷兰）进行。 患者将仰卧在 MRI 扫描台上。 在每项研究中，将使用矢状 3D T1 加权序列（TR / TE：7.4 / 3.4）从大脑的同一部分的横向方向使用 8 通道仅接收头部线圈获取高分辨率结构图像 毫秒，视野：250x250 毫米，285 个连续切片，0.6 毫米 (RL) 厚度，重建矩阵：240x240，翻转角 8o)。

   分析——基于体素的形态测量和 ROI 方法——我们将采用基于体素的形态测量来定位全球白质和灰质的差异。 感兴趣结构的体积将在分割后通过自动注册到我们基于中国结构脑 MRI 构建的脑模板（带有图谱标记）来量化。 将在 FD 和正常对照组之间比较感兴趣区域的体积，包括左腹外侧前额叶皮层、背外侧前额叶皮层、双侧岛叶皮质、双侧前和中扣带回皮质以及放射冠。

2. 扩散张量成像 DTI 将使用单次回波平面成像序列获得。 将沿 32 个非线性方向 (b = 1000 s/mm2) 应用扩散敏化梯度，同时进行无扩散加权 (b = 0 s/mm2) 的采集。 成像参数为 70 个连续轴向切片，切片厚度为 2 mm，无间隙，视野 = 224x224 mm2，重复时间/回波时间 = 8924/60 ms，采集矩阵 = 112x109。 将使用 2.5 的并行成像加速因子来减少扫描时间。

分析——如上所述，我们将比较不同 ROI 之间的全脑 FA/ADC 图和纤维束。 全脑 FA/ADC 值的统计组比较将按照基于体素的空间统计 (TBSS) 进行，TBSS 是一种在对齐多个受试者的图像后比较 FA 值的自动化方法。 应用 TBSS 的优势在于强大的“体素明智”跨主题统计、更好的图像对齐以及将数据投影到组平均束骨架上。 除了全脑 FA/ADC 分析外，我们还打算比较每个特定 ROI 中的纤维密度和 FA/ADC 值。 DTI 数据中的 ROI 将通过注册结构数据并映射来自结构数据的 ROI 分割结果来识别。 将进行全脑束成像，计算每个 ROI 中的纤维密度，并在两组之间进行比较。 每个 ROI 中的平均 FA/ADC 值也将在两组之间进行比较。

仅对女性患者和对照组进行基线 (V1) 测试。功能性神经影像学评估（仅限女性患者）分钟并保持不动，不要睡着。 被认为不遵守这些说明的受试者将被排除在研究之外。 静息 fMRI 数据将通过使用对 BOLD 对比度敏感的单次回波平面序列（TR：2050ms，TE：25ms，翻转角 90o，平板厚度：150 mm，视野：205x205 mm，图像矩阵：64x64 , 并行成像加速因子 2) 在每个条件下获取 150 个动态扫描。 获取的 BOLD 图像将具有 3.2x3.2 的标称平面内分辨率 mm，每次动态扫描的时间分辨率为 2 s。

分析——功能性大脑连接将从静息状态功能性 MRI (rs-fMRI) 数据中得出，并在两组之间进行比较。 特别是，rs-fMRI 数据将与结构 MRI 数据共同注册。 九十九个大脑区域将通过与中国大脑图谱与 90 个标记区域的映射自动划分。 计算这90个区域中每两个区域之间的低频时间序列数据的相关性，据此生成连接矩阵并进行阈值化，构建功能性脑连接网络。 然后将得出全球、区域和本地网络特征，并在两组之间进行比较。

磁共振光谱：

局部质子 MRS 将在获得结构图像后进行，以指导左侧脑岛和双侧前扣带皮层和左侧初级体感皮层中感兴趣体积的定位。 1H-MRS 的信号接收将使用相同的 8 通道仅接收头部线圈实现。 使用点分辨光谱 (PRESS) 序列 (TR/TE 2000/23 ms) 从每个 2 x 2 x 2 cm3 的区域获取水抑制光谱。 将使用一个短的 TE PRESS 序列来优化检测感兴趣的代谢物，例如谷氨酸-谷氨酰胺 (Glx) 峰。 光谱学的优化程序将包括自动接收器增益频率调整、二阶匀场和梯度调谐。 将使用自动选择性反转恢复技术实现水抑制。 从每个区域，将以 1,000Hz 的光谱带宽采集 128 个水抑制信号。 平均信号将在离线计算机上导出和处理。

MRS 数据分析 获取的短 TE 光谱将使用完全自动化和用户独立的光谱软件包 LCModel 进行分析，LCModel 是一种频域后处理工具，非常适合量化复杂信号 Glx（参考）。 LCModel 的优点是它利用光谱的整个化学位移范围的信息来拟合模型光谱的振幅。 我们研究中感兴趣的代谢物将是 NAA、Cho、mI、Glx、谷氨酰胺、谷氨酸、GABA 和肌酐。 代谢物比率 mI/Cr、Glx/Cr、NAA/Cho、NAA/Cr 和 Cho/Cr 将根据从 LCModel 分析获得的峰值浓度值进行计算。

该测试将仅在女性患者的基线 (V1) 和药物治疗后 (V2) 进行。

治疗组的随机化和揭盲

对每个性别独立进行随机化，因此每个性别组（男性和女性）由治疗组中的 9 名患者和对照组中的 9 名患者组成。

随机分配序列是从计算机生成的随机数列表中获得的，每组 18 个。隐藏分配由独立人员根据计算机生成的列表标记艾司西酞普兰 5mg/10mg 和安慰剂来实现。 为每个研究编号分配的研究组打印并密封在连续研究编号的单独信封中。

在基线（V1）的饱腹感测试后，研究人员将根据患者的研究编号分配密封包装的研究药物，该研究编号根据患者的性别按顺序给出。 在整个研究过程中，研究人员、研究人员和患者都不知道治疗分配。

在最后一次访问 (V2) 时，通过打开准备好的患者研究编号的密封信封，将患者分配到的研究组揭盲。 根据患者的症状反应和目前的药物治疗，医生会诊以决定进一步的疾病治疗。 如果患者已分配至艾司西酞普兰组，医生将根据个体反应酌情决定进一步滴定（剂量增加或逐渐减量）。 最后一次就诊后，患者将在医院的专科门诊继续他的疾病管理（V2）。 服药依从性通过最后一次就诊时的药片计数来衡量 (V2)。

后续问卷评估：

患者将通过完成以下自填问卷每周报告他们的个人消化不良和情绪症状，直到第 8 周：FGISQ、BAI 和 BDI。 ASI-R 只会在第 8 周重复。