Brain：海马血管储备与认知功能以及海马体积的相关性研究

内侧颞叶相关的认知功能极易受海马区域缺氧影响，然而海马血管供应情况与认知之间的关系我们仍知之甚少。海马血流供应主要有两种模式，一种为大脑后动脉与脉络膜前动脉混合供应，另一种为大脑后动脉单独供应。海马区域血管较细，容易受脑小血管病（cerebral small vessel disease，CSVD）病理的影响。因此，研究者假设海马血管模式可能是血流储备的重要标记物并且调节认知功能、海马结构完整性以及CSVD对认知功能的影响。他们采用高分辨率的7T TOF血管成像技术研究老年人海马血管状况。研究者发现海马混合血管供应模式的老年人在记忆功能以及整体认知功能上表现出一定优势。基于体素的形态学分析（Voxel-based morphometry，VBM）提示相比于单血管供应模式，混合血管供应模式的老年人海马前部灰质体积较大。因此，本研究提出海马混合血管供应模式能够增加海马血供的稳定性，有利于保护认知功能。本文由德国马德格堡大学研究者发表在BRAIN杂志。

研究背景

海马在情景记忆、空间导航、巩固长时记忆等认知功能方面起关键作用。此外，许多疾病与海马功能失调有关。丰富的血供是脑区维持正常功能的决定性因素。已经有研究表明全脑或者海马血流与认知功能呈正相关。脑灌注差异也会引起结构完整性的改变（脑灌注降低可以引起灰质萎缩、白质微结构完整性损害等），而海马对低灌注尤其敏感，可能与海马内血管构造或者海马内缺乏毛细血管吻合有关。海马血管非常细，平均直径0.5mm，限制了其可视化。海马血管变异性较大，一项尸检研究提出五种海马血管模式（A-E），研究者将其总结为两类，一类是大脑后动脉与脉络膜前动脉混合供应模式（A和E），另一类是大脑后动脉单独供应模式（B、C、D）。

CSVD是脑小血管（直径小于1mm）存在病理改变引起的疾病，主要与年龄以及血管性危险因素有关，海马血管也易受累。既往研究发现CSVD患者存在海马萎缩、海马神经元丢失、海马微小梗死、海马低灌注等表现。但是CSVD患者内侧颞叶结构损害程度仍存在争议。近期，部分研究关注CSVD、内侧颞叶退变以及认知功能之间的相关关系。

因此，研究者利用7T MRI探讨海马血管模式、海马结构与认知功能之间的关系。

研究方法

纳入被试：

47位受试者（平均年龄71岁，44%为女性）纳入此项研究。所有受试者通过老年抑郁量表（Geriatric Depression Scale，GDS）排除抑郁（也可通过汉密尔顿抑郁量表、神经精神量表筛查，根据自己研究目的选择）。所有被试均进行完整的神经心理学量表评估以及7T MRI扫描。20位被试存在CSVD的影像学表现，其中8位为可能的脑淀粉样血管病（cerebral amyloid angiopathy，CAA）。大部分CAA患者有脑脊液AD病理学指标数据，其中1位CAA患者Aβ阳性，提示存在AD病理样改变。CSVD被试来自德国马德格堡神经退行性疾病研究中心，通过3T MRI进行随访研究。纳入被试年龄在60-90之间，排除遗传性神经疾病、精神病史、酗酒或吸毒以及脑血管畸形等。健康被试同样来自该队列，排除CAA，脑梗死等病变，但脑白质高信号Fazekas 1级的被试并不剔除（因为大多数老年人均存在脑白质高信号，与正常老化相关，一般Fazekas 2级或者3级考虑病理性改变）。根据简易精神状态检查量表（mini-mental state examination，MMSE）以及临床痴呆量表（Clinical Dementia Rating，CDR），CSVD组10位被试认知正常（MMSE>26，CDR=0），9位轻度认知功能障碍（22<MMSE ≤26，0<CDR≤1），1位轻度痴呆（MMSE=18，CDR=0.5），没有重度痴呆的被试。所有的对照认知均正常。由专业的神经科医生评估CSVD影像标记物，包括脑微出血、腔隙性脑梗死、脑白质高信号、血管周围间隙等。 
7T MRI扫描：

所有被试在西门子MAGNETOM 7 T机器进行扫描。T₁WI 3D-MPRAGE扫描序列参数：voxel size 1*1*1mm³，TE 2.89ms，TR 2250ms，FA 5°，TI 1050ms，RBW 130Hz/pixel，SE 8.3ms，FOV 256*256*176，GRAPPA 因子2，参考线32。TOF技术进行血管成像，具体参数：voxel size 0.28*0.28*0.28mm³，TE 4.59ms，TR 22ms，FA 23°，RBW 130Hz/pixel，GRAPPA 因子3，参考线32。总共扫描时间约50min。
3T MRI扫描：

为了诊断或者排除CSVD，所有参与者在7T MRI扫描之前先通过西门子Verio 3T MRI进行初筛。T₂ FLAIR扫描序列参数：voxel size 1*1*1mm³，TE 395ms，TR 5000ms，FA 120°，RBW 781Hz/pixel，GRAPPA 因子2，参考线24（该序列成像可评估脑梗死以及脑白质高信号，尤其计算白质高信号体积）。T₂WI成像序列参数：voxel size 0.5*0.5*2mm³，TE 63ms，TR 6500ms，FA 120°，RBW 222Hz/pixel，GRAPPA 因子2，参考线24（该序列成像用于评估血管周围间隙）。用SWI序列评估CAA以及皮质铁质沉积，具体参数：voxel size 1*1*2mm³，TE 28ms，TR 20ms，FA 17°，RBW 100Hz/pixel，GRAPPA 因子2，参考线24。3D T₁WI MPRAGE参数：voxel size 1*1*1mm³，TE 4.37ms，TR 2500ms，FA 7°，GRAPPA 因子2，参考线24。此外，DWI序列成像可以排除急性梗死，具体参数：voxel size 1.8*1.8*5mm³，TE 72ms，TR 8800ms，FA 120°，GRAPPA 因子2，参考线38。总共扫描时间约45min。

影像预处理：

首先通过MRIcron软件包内的dcm2nii将7T T₁以及TOF DICOM格式数据转为NIFTI格式。然后T₁图像在SPM12内进行处理。为确定海马血管模式，首先需要制定每个被试的海马mask。本研究通过FreeSurfer 6.0进行自动分割，提取双侧海马并获得其体积，同时也获得颅内总体积。接下来，海马mask以及T₁均配准到TOF上（使用Advanced Normalization Tools，ANTs）。为了清楚辨认海马血管供应模式，利用MeVisLab对TOF成像进行处理达到最大强度投影。如果观察到脉络膜前动脉末端分支穿过海马区域，则判定为海马混合血管供应模式。因为同一个体双侧海马血管也存在变异，所以研究者利用海马血供评分进行分组，Group 0表示双侧海马均为单血管供应模式，Group 1表示至少一侧为海马混合血管供应模式（图1）。本研究共47例被试，所以探讨了94个海马，其中只有85个海马可以识别其血管模式。剩下来的9个海马血供模式存在疑问，可能由于伪差或者吻合口小血管混淆。

图1：A与B图为海马混合血管供应模式。

图中绿色的血管代表大脑后动脉，黄色血管为其供应海马的分支，紫色血管为脉络膜前动脉，粉色血管为其发出的分支，可以明显看到大脑后动脉与脉络膜前动脉均为海马供血。而C与D图为海马单血管供应模式，仅有大脑后动脉分支进行供血，未见脉络膜前动脉发出分支供血。

神经心理学测试：

所有被试进行完整的神经心理学测试，包括MMSE、CDR、AD认知评估量表（Alzheimer’s Disease Assessment Scale-Cognitive Subscale，ADAScog）、蒙特利尔量表（Montreal cognitive Assessment，MoCA）、加利福尼亚语言记忆测试-II（California Verbal Memory Test-II，CVLT-II）。MMSE与CDR评估认知障碍程度。MMSE、MoCA以及ADAScog评估整体认知功能。MMSE以及MoCA的子项目评估各项认知域，包括记忆、语言、注意、执行功能等。CVLT-II的德文版本用来评估言语记忆，其是内侧颞叶的特征性认知域。

统计分析：

因为海马血供模式、CSVD以及它们的交互作用可能对认知功能产生影响，所以本研究使用双因素方差分析（two-way ANOVA），因素一为CSVD状态，因素二为海马血供模式，认知评分作为因变量。年龄与性别作为协变量，P<0.05具有统计学意义，并进行Bonferroni多重比较校正。所有的统计分析均在IBM SPSS中进行。线性回归模型探讨海马血供模式与认知的关系。Shapiro-Wilk方法检测海马体积是否满足正态分布，随后单变量方差分析进行组间比较，颅脑体积作为协变量。

VBM分析：

利用CAT12工具包对3D T₁数据（7T）进行VBM分析。为增加配准精度，首先将坐标原点手动调整至前联合；运用DARTEL方法将原始图像标准化到MNI空间；分割标准化的图像为灰质、白质与脑脊液；用6mm的高斯平滑核对分割之后的灰质图像进行平滑。因为本研究主要关注海马区域，所有研究者选用CAT12里neuromorphometrics 图谱中的双侧海马作为mask。在SPM12中构建一般线性模型进行分析，主要比较海马单血管供应模式被试与双侧海马混合血管供应模式，被试年龄、性别以及颅脑体积作为协变量，体素阈值P<0.001（未校正），未设置团块阈值。

研究结果

被试：

纳入的CSVD与无CSVD被试之间，年龄、性别、教育程度无组间差异。CSVD组高血压、糖尿病、高血脂发生率较高，其中伴发糖尿病存在统计学意义（表 1）。此研究初始纳入的47名被试中，由于4名被试海马血供模式不能确定，故最终43名被试进一步分析。其中32名海马混合血管供应模式的被试（12位伴CSVD，20位不伴CSVD），11名海马单血管供应模式（5位伴CSVD，6位不伴CSVD）。

表1：人口统计学资料以及血管危险因素分析

认知功能：     

CSVD组在大多数认知检测中表现较差，而海马混合血管供应模式的被试认知评分较单一血管供应的被试显著较高，具有统计学意义（图2）。进一步分析CVLT-II评分，海马混合血管供应模式的被试各项试验均较高，其中试验3-5具有统计学意义（图3）。研究者进一步探讨海马血供模式与CSVD对言语记忆的交互作用，发现在CSVD组，海马混合血管供应模式的被试言语记忆能力优于单血管供应被试，具有统计学意义，而在非CSVD组，这种趋势存在，但没有统计学意义（图4）。

图2：海马血管供应模式对认知的影响。可以明显看出海马混合血管供应模式的被试各项认知检测均优于海马单血管供应模式被试（ADAScog越高代表认知越差）。*代表P<0.05，**代表P<0.01（Bonferroni校正）。

图3：CVLT-II试验曲线。可见海马混合血管供应模式被试各项试验评分均较高，其中试验3-5具有统计学意义（P<0.05）。

图4：CSVD中海马血管供应模式对认知的影响。在CSVD被试中，海马混合血管供应模式的被试言语记忆评分优于单血管供应被试（图中数值为测试反应时间，越高代表能力越低）。但是在非CSVD中无统计学意义。

VBM分析：

为探讨海马血管供应模式是否影响海马灰质密度，研究者将单侧海马混合血管供应被试、双侧海马混合血管供应被试分别与海马单血管供应模式被试进行双侧海马VBM分析比较。无论是单侧还是双侧海马混合血管供应被试，他们双侧海马灰质密度均显著高于海马单血管供应模式被试（表2）。灰质密度具有显著差异的团块位于海马前部区域，为脉络膜前动脉分支供血（图5）。而CSVD与非CSVD组间无显著差异。表2 VBM分析

图5：海马血管供应模式相关的VBM分析。可见海马混合血管供应模式的被试具有较高灰质密度，主要位于海马前部（P<0.001，未校正）。

研究总结

本研究采用高分辨率的7T TOF血管成像技术区分老年人海马血管供应模式，并探讨该模式对认知功能以及海马结构的影响。他们发现海马混合血管供应模式的被试具有较高的认知水平，而且海马前部灰质密度显著升高，该区域恰巧为脉络膜前动脉分支供血区域，提示海马血流储备与认知功能、海马结构密切相关，为改善认知提供新的途径。然而，本研究存在一定局限性，因为仅仅通过影像学是否存在血管分支供血海马就评定其血流储备存在争议，为何研究者不通过灌注成像或者代谢成像直接评估海马供血呢？其次本研究中有1位被试脑脊液Aβ阳性，其实已经达到AD谱系疾病，会导致颞叶内侧或者海马萎缩，所以研究者如果能够将该被试剔除再次进行分析验证结果的稳定性，那么结论会更可靠。
原文：Hippocampal vascular reserve associated with cognitive performance and hippocampal volume

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