研究背景脑小血管病(Small vessel disease,SVD)是指脑小血管的各种病变引起的一系列表现,在老年人群中具有较高的发病率。典型的SVD影像学表现包括扩大的血管周围间隙(Enlarged perivascular spaces,EPVS)、腔隙、脑白质高信号(White matter hyperintensities,WMH)及脑微出血(Cerebral microbleeds,CMB)等。SVD的这些表现可以单独出现,无任何临床症状。然而随着SVD单个病变数目的增加及病变种类的组合,SVD与认知功能障碍、痴呆、抑郁、运动功能异常、卒中及卒中不良预后等均相关,给老年人群造成了巨大的健康负担。有关SVD的发病及进展机制目前仍不完全清楚,探索SVD相关的临床风险评估标志物可为SVD的发病机制研究提供一定的依据。此外,目前SVD虽然尚无特异性的靶向治疗药物,大量的研究发现有效控制危险因素、给予生活方式干预等治疗措施可以延缓SVD的进展。因此,尽早识别SVD并给予及时治疗干预具有重要临床意义。目前SVD的诊断主要依靠MRI等影像学手段,但头颅MRI并非普通老年人群体检的常规项目。因此寻找SVD临床上常规易获取的风险评估生物学标志物,对于帮助确定老年人群中头颅MRI检查的候选对象,早期发现SVD进而给予及时的临床决策至关重要。这将有助于延缓SVD的进展,甚至可逆转损伤以防止或减轻SVD造成的严重临床后果。卒中即为SVD所致严重临床后果中重要的一种。据统计,所有急性缺血性卒中约1/4左右由SVD所致。而卒中是全球死亡和残疾的主要原因之一,大约25-74%的卒中幸存者在生活上需要一定帮助或完全依赖于护理人员,因此探索卒中预后的影响因素具有重要的临床价值。目前已经发现SVD的影像学表现对缺血性卒中的预后有重要影响,可以使卒中复发、死亡和不良临床结局的风险显著增加。既往研究主要关注的是SVD单项影像学表现对缺血性卒中预后的影响。然而,在临床工作中,老年患者可同时具有多种SVD表现,且SVD各影像学表现之间相互关联。因此,SVD更应该被作为一种全脑疾病进行考虑,反映的是慢性累积的小血管病变对脑组织的整体损伤。目前SVD的总体评估与急性缺血性卒中功能预后的关系尚无研究报道,并且其对于功能预后的预测价值是否优于单项SVD表现也尚不清楚。探索SVD对急性缺血性卒中功能预后的预测价值对于帮助制定卒中幸存者的康复策略、指导临床实践来改善预后,对卒中患者的临床管理具有重要价值。因此,本研究将从两部分进行。第一部分,探索SVD临床风险评估相关的简单易获取的生物学标志物。第二部分,探索SVD与急性缺血性卒中功能预后的关系,并比较SVD的总体评估与单项影像学表现对功能预后的预测价值。第一部分 脑小血管病临床风险评估相关标志物(一)脑小血管病临床风险评估相关标志物的筛查目的:从临床上常规易获取的实验室检查指标中筛查SVD各项影像学表现风险评估相关的标志物,为SVD的早期发现进而早期管理提供新线索,并为SVD的发病机制研究提供依据。材料和方法:连续收集2017年11月至2018年11月之间,重庆医科大学附属第一医院神经内科60岁以上的SVD患者。患者入院后12h内采集清晨空腹血样,进行实验室指标的检测,具体包括:血常规、血脂、血糖、肝功能、肾功能、凝血功能、甲状腺功能、心肌酶谱、同型半胱氨酸及高敏C反应蛋白等,并根据公式计算血脂比值指标、甘油三酯和葡萄糖产物(The product of triglycerides and glucose,TyG)指数及 ZJU 指数。通过头颅MRI对患者的SVD表现:腔隙、WMH及EPVS进行评估。采用受试者工作特征(Receiver operating characteristic,ROC)曲线分析各指标对SVD影像学表现临床风险的评估价值。结果:1.共纳入413例≥60岁的SVD患者,其中173例(41.9%)有腔隙;387 例(93.7%)有 WMH;EPVS 中,基底节(Basal ganglia,BG)轻度 EPVS有366例(88.6%),重度EPVS有47例(11.4%);半卵圆中心(Central semiovale,CS)轻度 EPVS 有 316 例(76.5%),重度 EPVS 有 97 例(23.5%)。2.与腔隙临床风险评估相关的标志物按照评估价值大小排序,依次为肾小球滤过率(Glomerular filtration rate,eGFR)、胱抑素 C(Cystatin C,Cys C)、肌酐、同型半胱氨酸及白细胞计数,其中肾功能指标对腔隙临床风险的评估价值较大。3.与WMH临床风险评估相关的标志物按照评估价值大小排序,依次为:总胆固醇(Total cholesterol,TC)/高密度脂蛋白胆固醇(High-density lipoprotein cholesterol,HDL-C)、非高密度脂蛋白胆固醇(Non-high-density lipoprotein cholesterol,Non-HDL-C)/HDL-C、载脂蛋白 B(Apolipoprotein B,Apo B)/载脂蛋白 A-Ⅰ(Apolipoprotein A-Ⅰ,Apo A-Ⅰ)、Apo B/HDL-C、Cys C、低密度脂蛋白胆固醇(Low-density lipoprotein cholesterol,LDL-C)/HDL-C、eGFR、Apo B、Non-HDL-C、肌酐等。其中血脂比值指标的评估价值最大,且仅在女性中有意义。4.与BG-EPVS临床风险评估相关的标志物有:TyG指数及ZJU指数,而与CS-EPVS临床风险评估相关的标志物有:血红蛋白水平及尿酸水平,其中血红蛋白的评估价值较大。结论:1.腔隙临床风险评估相关的标志物中肾功能指标(eGFR、Cys C及肌酐)的评估价值较大。2.WMH临床风险评估相关的标志物中血脂比值指标的评估价值最大,且相关性仅在女性中有意义。3.与BG-EPVS临床风险评估相关的标志物包括TyG指数及ZJU指数,而与CS-EPVS临床风险评估相关的标志物中血红蛋白价值较大。(二)扩大的血管周围间隙临床风险评估相关标志物目的:根据第一节中对EPVS临床风险评估相关标志物的筛查结果,分别对BG-EPVS和CS-EPVS评估价值最大的生物学标志物进行进一步分析。可有助于了解EPVS的危险因素及发病机制,并有助于预防卒中及认知功能减退等后续事件。材料和方法:分别对BG和CS两个部位的EPVS进行评分,将BG-EPVS和CS-EPVS分为轻度(评分≤1)和重度(评分>1)两组。根据公式计算TyG指数及ZJU指数,采用logistics回归模型及ROC曲线分析ZJU指数及TyG指数与BG-EPVS的关系。采用logistics回归模型分析血红蛋白与CS-EPVS及EPVS优势模式之间的关系。其余研究方法同第一节。结果:1.BG-EPVS临床风险评估相关标志物:1.1在入组的413例≥60岁的SVD患者中,共324例有完整ZJU指数及TyG指数数据的患者纳入本节的统计分析,其中287例(88.6%)为轻度 BG-EPVS,37 例(11.4%)为重度 BG-EPVS;轻度 CS-EPVS 有246 例(75.9%),重度 CS-EPVS 有 78 例(24.1%)。1.2重度BG-EPVS组ZJU指数及TyG指数水平均显著高于轻度BG-EPVS组(P<0.05),而CS-EPVS重度组与轻度组相比ZJU指数及TyG指数水平无显著差异(P>0.05)。进一步对性别进行分层分析发现,BG-EPVS和ZJU指数及TyG指数的相关性仅在男性中存在。1.3将ZJU指数及TyG指数分别按四分位区间进行分组。在男性中,二项logistics回归调整了潜在混杂因素的影响后发现,ZJU指数Quartile 3(OR:2.93,95%CI:1.24-4.32)和 Quartile 4(OR:3.79,95%CI:1.53-5.82)与重度BG-EPVS的发生风险显著相关。相似的,TyG指数Quartile 3(OR:2.34,95%CI:1.19-3.83)和 Quartile 4(OR:4.02,95%CI:1.85-6.17)与重度BG-EPVS的发生风险显著相关(P<0.05)。1.4 ROC分析发现,在男性中,ZJU指数及TyG指数对重度BG-EPVS临床风险的评估价值高于单独的代谢相关指标,其中TyG指数的 AUC 值(0.664,95%CI:0.597-0.727,P=0.002)最高。进一步分析显示,TyG指数的敏感性和特异性均较ZJU指数高。1.5高水平-TyG与高水平-ZJU联合对于重度BG-EPVS的识别率为89.2%,高于单独高水平-TyG(73.0%)及高水平-ZJU的识别率(67.6%,P<0.05)。2.CS-EPVS临床风险评估相关标志物:2.1在入组的413例≥60岁的SVD患者中,共401例有完整血常规指标数据的患者纳入本节的统计分析,其中356例(88.8%)为轻度BG-EPVS,45 例(11.2%)为重度 BG-EPVS;轻度 CS-EPVS 有 307 例(76.6%),重度CS-EPVS有94例(23.4%)。2.2重度CS-EPVS组血红蛋白水平显著高于轻度CS-EPVS组(P=0.008)。将血红蛋白按三分位法分组,从最低区间到最高区间,重度CS-EPVS的发生率呈显著上升的趋势(P=0.017)。二项logistics回归调整潜在混杂因素后显示,血红蛋白最高区间与重度CS-EPVS的发生风险独立相关(OR:2.24,95%CI:1.09-4.59)。2.3血红蛋白最高区间所占的比例从BG-EPVS优势组到CS-EPVS优势组显著增高(P=0.012)。多项logistics回归中调整年龄和性别的影响后,血红蛋白最高区间与最低区间相比可使CS-EPVS优势模式(BG-EPVS<CS-EPVS)的发生几率增加 2.576 倍(95%CI:1.004-6.608)。结论:1.BG-EPVS临床风险评估相关标志物:1.1 ZJU指数及TyG指数与重度BG-EPVS的发生风险相关。ZJU指数最高区间的患者发生重度BG-EPVS的风险是最低区间患者的3.79倍,TyG指数最高区间的患者发生重度BG-EPVS的风险是最低区间患者的4.02倍。1.2 TyG指数对重度BG-EPVS发生风险的评估价值优于ZJU指数,且敏感性和特异性均较ZJU指数高。二者联合时对重度BG-EPVS发生风险的评估价值高于单独指标。2.CS-EPVS临床风险评估相关标志物:2.1随着血红蛋白区间的升高,重度CS-EPVS的发生率显著升高。血红蛋白最高区间的患者发生重度CS-EPVS的风险为最低区间患者的2.24 倍。2.2血红蛋白最高区间与CS-EPVS优势模式(BG-EPVS<CS-EPVS)的发生几率显著相关。(三)腔隙临床风险评估相关标志物目的:根据第一节中对腔隙临床风险评估相关标志物的筛查结果,对肾功能指标与腔隙临床风险的关系进行进一步的分析,以期探索腔隙发生风险相关的危险因素,并为腔隙的发生机制研究提供依据。材料和方法:记录每个患者腔隙的数目,分为无腔隙、单发腔隙及多发腔隙3组。通过ROC曲线评估肾功能指标对腔隙及多发腔隙的临床评估价值。采用logistics回归分析肾功能指标与腔隙发生风险之间的关系。其余研究方法同第二节。结果:1.在入组的413例≥60岁的SVD患者中,共264例有完整肾功能指标数据的患者纳入本节的统计分析,无腔隙的患者有156例(59.1%),有腔隙的患者共108例(40.9%),其中单发腔隙的患者共24例(9.1%),多发腔隙的患者共84例(31.8%)。2.肾功能指标中,Cys C、eGFR及肌酐水平在无腔隙组、单发腔隙组及多发腔隙组之间有显著性差异(P<0.001)。多发腔隙组Cys C及肌酐水平显著高于单发腔隙组及无腔隙组,而eGFR水平显著低于单发腔隙组及无腔隙组(P<0.05)。3.ROC曲线分析发现,肾功能指标对多发腔隙发生风险的评估价值由大到小依次为Cys C、eGFR和肌酐,其中Cys C的评估价值最大(AUC:0.732,95%CI:0.670-0.794,P<0.001),且具有最高的敏感性。4.将Cys C根据四分位法分为四个等级进一步分析发现,调整潜在混杂因素的影响后,与最低区间(Quartile 1)相比,Quartile3(OR:2.782,95%CI:1.051-8.363)及Quartile 4(OR:3.145,95%CI:1.065-9.287)与腔隙的发生风险具有显著相关性。此外,Quartile 3组患者(OR:4.586,95%CI:1.161-18.113)及Quartile 4组患者(OR:5.714,95%CI:1.468-22.240)出现多发腔隙的风险均显著升高。结论:1.不同肾功能指标中,Cys C对多发腔隙临床风险的评估价值最大,优于eGFR及肌酐。2.与 Cys C 最低区间(Quartile 1)相比,Quartile 3 组及 Quartile 4 组患者出现多发腔隙的风险均显著升高,独立于年龄、高血压及糖尿病等传统心脑血管危险因素的影响。(四)脑白质高信号临床风险评估相关标志物目的:根据第一节中对WMH临床风险评估相关标志物的筛查结果,对血脂比值指标与WMH发生风险的关系进一步探索分析,并比较各指标对WMH发生风险的评估价值。材料和方法:根据Fazekas评分方法判断有无WMH。采用二项logistics回归模型分析常规血脂指标及血脂比值指标与WMH发生风险之间的关系。ROC曲线分析血脂指标及血脂比值指标对WMH临床风险的评估价值。其余研究方法同第二节。结果:1.入组的413例≥60岁的SVD患者有完整的血脂指标数据均纳入本节的统计分析,其中有WMH者共387例(93.7%),无WMH者26例(6.3%)。2.按性别分层分析发现,在女性中,单项血脂指标中Apo B及Non-HDL-C水平在WMH组中显著高于无WMH组(P<0.05);血脂比值指标中,TC/HDL-C、LDL-C/HDL-C、Non-HDL-C/HDL-C、Apo B/HDL-C及Apo B/Apo A-Ⅰ等指标的水平在WMH组中均显著高于无WMH组(P<0.05)。然而,在男性中,单项血脂指标及血脂比值指标在WMH两组间均未见显著性差异(P>0.05)。3.Logistics回归发现,调整潜在混杂因素的影响后,在女性中,单项血脂指标中Non-HDL-C及Apo B为WMH的独立危险因素(P<0.05);血脂比值指标中,TC/HDL-C、LDL-C/HDL-C、Non-HDL-C/HDL-C、Apo B/HDL-C 及 Apo B/Apo A-Ⅰ 均与 WMH 的发生风险独立相关(P<0.05)。4.ROC曲线分析发现,在女性中,血脂比值指标对WMH发生风险的评估价值优于单项血脂指标,其中TC/HDL-C及Non-HDL-C/HDL-C对评估WMH发生风险的价值最高。5.以每个血脂指标的最佳截点为界,通过二项logistics回归模型分析发现,血脂比值指标(TC/HDL-C≥3.84,LDL/HDL-C≥2.51,Non-HDL-C/HDL-C≥2.84,Apo B/Apo A-Ⅰ ≥0.45 及 Apo B/HDL-C≥0.83)及单项血脂指标(Apo B≥0.94及Non-HDL-C≥3.17)均能显著增加WMH的发生风险(P<0.05)。结论:1.血脂指标与WMH临床风险的相关性仅在女性中存在。单项血脂指标(Non-HDL-C和Apo B)及血脂比值指标(TC/HDL-C、LDL-C/HDL-C、Non-HDL-C/HDL-C、Apo B/HDL-C、Apo B/Apo A-Ⅰ)均为WMH的独立危险因素。2.血脂比值指标中,TC/HDL-C 及 Non-HDL-C/HDL-C 对 WMH临床风险的评估价值最大。第二部分 脑小血管病对急性缺血性卒中后90天功能预后的评估价值目的:探讨SVD与急性缺血性卒中后90天功能预后的关系,并比较SVD总评分与单项SVD表现对功能预后的评估价值,以期帮助制定卒中幸存者的康复策略、指导临床实践来改善预后。材料和方法:连续收集2017年4月至2018年1月间于重庆医科大学附属第一医院神经内科住院的急性缺血性卒中患者。卒中后90天功能预后通过改良的Rankin量表(modified Rankin scale,mRS)进行评估,并定义为:i)预后极好(mRS≤1);ii)预后良好(mRS≤2)。通过头颅MRI对SVD各项影像学表现进行评估,每项SVD影像学表现评分为1分,将各项得分相加得出一个SVD总评分(范围0-3)。通过二项logistics回归模型分析SVD总评分及单项SVD表现与卒中后90天功能预后的关系。结果:1.共416名急性缺血性卒中患者纳入最终的统计分析,其中SVD评分0分、1分、2分和3分的患者分别有183例(44.0%)、139例(33.4%)、80例(19.2%)和14例(3.4%)。卒中后90天的mRS评分及不良预后的比例随着SVD分值的增加均显著增高(P<0.001)。2.SVD的单项影像学表现中,腔隙(OR:0.48,95%CI:0.32-0.71)及WMH(OR:0.53,95%CI:0.34-0.82)与预后结局呈显著负相关,且独立于其他SVD影像学表现的影响,而EPVS与功能预后无显著相关性。3.SVD单项影像学表现及总评分中,SVD总评分=3分与功能预后的相关性最强。同时有3种SVD影像学表现的患者出现预后极好(OR:0.13,95%CI:0.03-0.48)和预后良好(OR:0.18,95%CI:0.06-0.54)的可能性最低。调整潜在混杂因素的影响后,高SVD负荷(SVD=3,OR:0.07,95%CI:0.01-0.41)及 SVD 总评分(OR:0.64,95%CI:0.44-0.93)与预后极好独立相关。4.将SVD单项表现中的WMH按发生部位进一步分析发现,轻度、中度及重度侧脑室旁白质高信号(Periventricular white matter hyperintensities,PVWMH)均可显著降低出现极好预后结局的可能性(P<0.05),而只有重度脑深部白质高信号(Deep white matter hyperintensities,DWMH)与预后极好呈显著负相关(P<0.05)。结论:1.SVD单项影像学表现中,腔隙及WMH对卒中后90天的功能预后有显著的负性影响,而EVPS与功能预后无明显相关性。2.SVD总评分预测卒中后90天功能预后的价值优于SVD单项影像学表现(腔隙及WMH),其中同时有3种SVD影像学表现对功能预后的负性影响最强。3.与DWMH相比,PVWMH与卒中后90天功能预后的相关性更强,提示PVWMH预测急性缺血性卒中不良功能预后比DWMH更敏感。