脑小血管病神经血管耦合异常的多延迟ASL与fMRI研究：认知障碍的新视角

本研究针对脑小血管病（CSVD）的神经血管耦合（NVC）机制，结合多延迟动脉自旋标记（ASL）与功能磁共振成像（fMRI）技术，首次揭示了CSVD患者认知障碍的神经影像学特征。通过静态/动态低频振幅（ALFF/dALFF）及动脉通过时间校正的脑血流量（CBF）分析，发现NVC异常与认知评分显著相关，并提出CBF/ALFF比值可作为区分健康人群与CSVD的有效指标。该研究为CSVD的早期诊断和精准干预提供了新思路。

　　

脑小血管病（CSVD）作为老龄化社会的高发疾病，以白质高信号、腔隙性梗死等影像学特征为标志，常伴随认知衰退和运动障碍。然而，其病理机制与健康状态的界限仍不明确。传统神经影像技术难以捕捉CSVD的动态血流与神经活动耦合变化，而神经血管耦合（NVC）的异常可能是认知障碍的关键环节。为此，重庆医科大学附属第一医院的研究团队创新性地整合多延迟动脉自旋标记（ASL）和静息态功能磁共振（rs-fMRI），首次在CSVD患者中系统评估了NVC的时空特征，相关成果发表于《Magnetic Resonance Imaging》。

研究采用三组对照设计（健康对照组、CSVD认知正常组、CSVD认知障碍组），通过动脉通过时间（ATT）校正的CBF量化局部灌注，结合静态/动态低频振幅（ALFF/dALFF）表征神经活动，计算跨体素相关系数以评估NVC完整性。多变量模式分析（MVPA）筛选出最佳分类指标，所有数据均限定于灰质（GM）区域分析。

主要结果

1. 神经血管耦合异常：CSVD组的跨体素相关系数显著低于健康组，提示NVC功能受损始于疾病早期。
2. 异常脑区分布：感觉运动皮层、边缘/旁边缘系统及基底节区的ALFF/dALFF变化最显著，且与蒙特利尔认知评估（MoCA）评分未校正前显著相关。
3. 分类效能：CBF/ALFF比值在区分健康组与CSVD认知正常组时表现最优（AUC=0.82），而dALFF联合CBF可有效鉴别CSVD的认知状态（准确率>75%）。

结论与意义
该研究证实CSVD患者存在神经血管解耦现象，且NVC指标与临床认知评分具有潜在相关性。ATT校正的CBF与动态功能指标（dALFF）的组合为CSVD分层诊断提供了新工具，尤其对早期认知衰退的识别具有重要价值。未来可基于此开发针对NVC的靶向干预策略，推动CSVD的精准医疗发展。