中文解读 | 脑小血管病患者认知障碍的神经影像学研究

来源：中国卒中学会

Neuroimaging studies on cognitive impairment due to cerebral small vessel disease

Jing Du, Qun Xu

doi: 10.1136/svn-2018-000209

通讯作者  徐  群

医学博士，硕导，上海交通大学附属仁济医院健康保健科科主任，中澳神经认知中心中方主任，上海交通大学医学院附属仁济医院神经内科主任医师，亚专业为脑血管病和认知障碍疾病。近年专注于脑小血管病和血管性认知障碍的神经影像分析，建立了仁济脑小血管病研究队列（RCCS, NCT 03544801），担任国际卒中和认知研究联盟（Strokog）委员会委员，中国卒中学会血管性认知障碍专委会常务委员，中国阿尔茨海默病防治协会（ADC）神经认知专委会常务委员，中国神经科学学会神经退行性疾病分会委员，上海医学会神经科专委会委员兼秘书、痴呆与认知障碍学组副组长等。参与撰写《卒中后认知障碍管理专家共识》。

第一作者  杜  静

上海交通大学医学院硕士研究生

导师：徐  群 教授

主要研究方向：脑小血管病认知障碍的多模态磁共振研究

文章梗概

Stroke & Vascular Neurology（SVN）新近上线文章“Neuroimaging studies on cognitive impairment due to cerebral small vessel disease”，由上海交通大学附属仁济医院健康保健中心徐群教授指导，学生杜静撰写完成。文章简要概述了脑小血管病（cerebral small vessel disease, CSVD）及其导致的血管性认知障碍（vascular cognitive impairment, VCI），重点综述了目前对于脑小血管病导致认知障碍的神经影像学研究，并对仁济医院脑小血管病研究队列（Renji CSVD Cohort Study, RCCS）的工作进展进行了简要介绍。

一、脑小血管病及血管性认知障碍

CSVD是导致VCI的重要原因之一，其导致的皮质下型VCI约占VCI总数的50～70%，同质性高，起病隐匿，发展缓慢，是VCI临床研究的理想人群。由于VCI缺乏特异性的干预手段，因此早期的识别、诊断和干预尤为重要。

二、小血管病认知障碍目前的影像学进展

CSVD缺乏理想的动物模型，且小血管目前尚无法做到直接在体显示，2013年CSVD影像共识将MRI上可见的血管源性腔隙、血管源性白质高信号、微出血、扩大的血管周围间隙作为CSVD的结构损伤标志物[1]。目前已有较多文献将这些单个结构损伤与CSVD的认知改变进行相关分析，但结果并不完全一致。2014年Staals[2]等将这4种结构损伤标志物共同纳入到综合的小血管病（small vessel disease, SVD）评分：各结构损伤按照评定细则各占1分，总分4分。但由于SVD评分是半定量的，虽然综合了各种结构损伤，但并未细化各结构损伤的位置及程度，也未对各损伤相应的贡献进行加权，因此仍存在一定的局限性。Ter Telgte等[3]认为，CSVD是一种整体性的疾病，虽然结构损伤各异，但其背后的血管病理改变可能存在相似性，因此，寻找综合并且能够定量描述CSVD认知损伤的影像指标对于临床诊断和干预关口前移有重大意义。

脑网络被认为是能够反映脑结构和功能的大尺度复杂网络，能够表征脑功能的整合和分化，有研究表明网络参数相较于传统的结构损伤标志物，前者与认知的相关性更大[4, 5]，一些中介研究的分析提出，CSVD结构损伤并不能直接导致认知损害，而是通过网络的破坏发挥介导作用[6]，这为研究CSVD认知障碍的发生发展机制提供了一定的参考。

三、仁济小血管病研究队列的神经影像学研究

仁济小血管病研究队列（RCCS）是自2015年开始连续入组的一项纵向研究队列，队列招募对象为仁济医院神经内科卒中二级预防门诊登记的卒中后CSVD患者，应用影像学手段明确CSVD认知障碍的发生发展机制是该队列研究的主要目的之一。

前期研究发现传统的影像学标志物，如白质高信号、微出血等被认为与CSVD的认知减退密切相关[7, 8]，且颞叶、额叶、海马、丘脑、脑岛的脑血流灌注不足也与认知障碍程度有关[9]；最近，我们应用静息态功能磁共振（resting state functional MRI, rs-fMRI）及弥散张量成像（diffusion tensor imaging, DTI）序列进行脑功能和结构网络的队列分析。研究表明，CSVD患者的功能脑网络的完整性发生改变，左丘脑和后扣带回之间的功能连接减弱，而结构网络在CSVD患者中也遭到了破坏，基于结构损伤、结构脑网络以及认知三者之间的中介分析表明，网络在结构损伤和认知损害之间起一定的介导作用[10]。

四、结    论

神经影像学是目前研究CSVD认知障碍的重要手段，影像学表现的异质性是目前该领域研究的难点之一。依托多中心纵向队列，采用多模式成像手段，寻求或发现能够综合定量描述CSVD的损伤负荷，且与CSVD临床表现和预后密切相关的影像标志物将是未来的研究方向。

参考文献

1. Wardlaw, J.M., E.E. Smith, G.J. Biessels, C. Cordonnier, F. Fazekas, R. Frayne, R.I. Lindley, J.T. O'Brien, F. Barkhof, O.R. Benavente, S.E. Black, C. Brayne, M. Breteler, H. Chabriat, C. DeCarli, F.-E. de Leeuw, F. Doubal, M. Duering, N.C. Fox, S. Greenberg, V. Hachinski, I. Kilimann, V. Mok, R.v. Oostenbrugge, L. Pantoni, O. Speck, B.C.M. Stephan, S. Teipel, A. Viswanathan, D. Werring, C. Chen, C. Smith, M. van Buchem, B. Norrving, P.B. Gorelick, and M. Dichgans, Neuroimaging standards for research into small vessel disease and its contribution to ageing and neurodegeneration. The Lancet Neurology, 2013. 12(8): p. 822-838.

2. Staals, J., S.D. Makin, F.N. Doubal, M.S. Dennis, and J.M. Wardlaw, Stroke subtype, vascular risk factors, and total MRI brain small-vessel disease burden. Neurology, 2014. 83(14): p. 1228-34.

3. Ter Telgte, A., E.M.C. van Leijsen, K. Wiegertjes, C.J.M. Klijn, A.M. Tuladhar, and F.E. de Leeuw, Cerebral small vessel disease: from a focal to a global perspective. Nat Rev Neurol, 2018.

4. Tuladhar, A.M., E. van Dijk, M.P. Zwiers, A.G. van Norden, K.F. de Laat, E. Shumskaya, D.G. Norris, and F.E. de Leeuw, Structural network connectivity and cognition in cerebral small vessel disease. Hum Brain Mapp, 2016. 37(1): p. 300-10.

5. Tuladhar, A.M., I.W. van Uden, L.C. Rutten-Jacobs, A. Lawrence, H. van der Holst, A. van Norden, K. de Laat, E. van Dijk, J.A. Claassen, R.P. Kessels, H.S. Markus, D.G. Norris, and F.E. de Leeuw, Structural network efficiency predicts conversion to dementia. Neurology, 2016. 86(12): p. 1112-9.

6. Heinen, R., N. Vlegels, J. de Bresser, A. Leemans, G.J. Biessels, Y.D. Reijmer, and g. Utrecht Vascular Cognitive Impairment study, The cumulative effect of small vessel disease lesions is reflected in structural brain networks of memory clinic patients. Neuroimage Clin, 2018. 19: p. 963-969.

7. Wang, Y., W. Cao, Y. Sun, X. Chen, W. Ding, Q. Xu, Y. Zhou, J. Xu, and S. Suo, White Matter Integrity in Subcortical Vascular Cognitive Impairment: A Multimodal Structural MRI Study. Curr Alzheimer Res, 2017. 14(9): p. 991-999.

8. Cao, W.W., Y. Wang, Q. Dong, X. Chen, Y.S. Li, Y. Zhou, L. Gao, Y. Deng, and Q. Xu, Deep microbleeds and periventricular white matter disintegrity are independent predictors of attention/executive dysfunction in non-dementia patients with small vessel disease. Int Psychogeriatr, 2017. 29(5): p. 793-803.

9. Sun, Y., W. Cao, W. Ding, Y. Wang, X. Han, Y. Zhou, Q. Xu, Y. Zhang, and J. Xu, Cerebral Blood Flow Alterations as Assessed by 3D ASL in Cognitive Impairment in Patients with Subcortical Vascular Cognitive Impairment: A Marker for Disease Severity. Front Aging Neurosci, 2016. 8: p. 211.

10. DU Jing, X.Q., Brain Network Research on Cognitive Impairment due to Cerebral Small Vessel Disease. Chinese Journal of Stroke, 2019. 14(02): p. 137-141.

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