卒中后认知功能障碍（PSCI）影响大约一半的卒中幸存患者，往往造成卒中致残率及照护成本进一步上升，对患者个人、家庭、社会造成严重经济负担，临床亟需在预测方面的进步和发展，以促进早诊早治、改善患者预后。

　　2023年3月29日，朱遂强教授团队在卒中领域顶级期刊Stroke发表了一篇论著[1]，通过间接结构失连接组分析，确定了一种以左侧前额叶皮层和左侧深层结构（丘脑和基底神经节）为中心的结构失连接模式。基线“失连接评分”可以独立预测PSCI，并对已存在的社会人口统计学、临床和神经影像学预测指标具有显著的附加价值。

　　▌背景：PSCI 在卒中幸存者中非常普遍，并与不利的临床结局相关。 本研究旨在使用基于图谱的结构失连接组分析来识别PSCI的神经基础，并评估“失连接评分”（基线时梗死灶所致结构失连接的量化指标）在PSCI预测中的价值。

　　▌方法：一项多中心前瞻性队列研究纳入了来自中国3家独立医院的676名首次急性缺血性卒中患者。 在卒中急性期收集社会人口学、临床和神经影像学数据。 在卒中后3个月进行认知评估。 进行了基于体素和基于纤维束的结构失连接组分析，以揭示PSCI的关键结构失连接模式。 在留一数据集交叉验证中，计算每个参与者的失连接评分。 对失连接评分和PSCI之间的相关性进行了多因素逻辑回归分析。 建立了包含或不包含失连接评分的2种预测模型，并进行交叉验证和性能比较（区分度、拟合优度）。

　　▌结果：与非PSCI 组相比，PSCI组的梗死灶更可能与左前额叶皮层和左深部结构（丘脑和基底神经节）存在纤维连接。 交叉验证表明失连接评分可以在外部数据中有效预测PSCI的风险和严重程度。 在控制所有基线协变量后，失连接评分与PSCI独立相关[OR，1.38（95%CI，1.17-1.64）； P0.001]。 在具有6个已知预测因子的参考模型中进一步引入失连接评分，可在整个交叉验证过程中显著提高模型的区分度和拟合优度。

　　▌结论：通过间接结构失连接组分析，确定了以左前额叶皮层、丘脑和基底神经节为中心的卒中后总体认知功能障碍的结构失连接模式。 基线失连接评分可独立预测PSCI，并且对先前存在的社会人口学、临床和神经影像学预测因素具有显著的附加价值。

　　这项多中心前瞻性队列研究是第一个使用间接结构失连接组分析来调查卒中诱导的结构失连接和卒中后总体认知功能障碍之间的关系，可否简单介绍一下这项研究的背景？

　　这项研究是华中科技大学同济医院神经科朱遂强教授牵头的，同济医院、武汉市一医院和武汉市中心医院三家医院参与的多中心临床队列研究。主要参与骨干还包括同济医院潘晨盛博士后，武汉市一医院陈国华院长、梅俊华主任，武汉中心医院经屏主任。

　　PSCI是脑梗死后非常常见的一种并发症，对患者的功能预后和生活质量有很大的影响，是目前卒中临床研究的热点。卒中后认知障碍的发生跟很多因素有关，比如年龄、受教育程度、卒中本身的一些特点（梗死部位、体积、单发/多发）、以及除卒中以外的伴发脑部病理改变（脑小血管病、淀粉样蛋白沉积等）。其中梗死部位被认为是引起卒中后认知障碍的一个非常关键的因素。2021年发表于Lancet Neurology的一项大样本多中心研究发现，梗死灶累及左侧额颞叶或左侧基底节区时，可显著增加认知障碍的风险，但是该文也提到利用病灶部位预测PSCI风险效果尚不令人满意。因此，亟待寻找对PSCI具有更佳预测性能的、新的影像标志物。

　　随着近几年脑连接组概念的逐渐普及，主流观点认为人脑的不同脑区之间存在着复杂的相互联系（包括结构连接和功能连接），认知功能是由复TG体育杂的脑网络所实现的，因此我们团队认为PSCI的神经机制和风险预测应该从脑网络失连接的角度进行研究，而目前PSCI的关键脑网络机制尚未见报道。

　　前期我们团队设计了一套基于图谱的间接结构失连接组和卒中后抑郁之间关系的分析流程，2022年发表在Translational PsycTG体育hiatry上，得到同行专家的高度认可。于是我们进而使用间接结构失连接组分析来揭示PSCI的关键结构网络机制，发现了以左侧前额叶皮质、左侧丘脑和基底节为中心的认知网络，在此基础上提出了“失连接评分”这一新的影像学指标，能够独立预测PSCI的风险，并且能显著提升传统预测模型的区分度和拟合优度。

　　本研究是迄今为止，我们所知道的样本量最大（676例）的关于PSCI的脑网络研究，同时也是对PSCI预测性能最好的脑影像研究之一。

　　对于很多临床工作者而言，这是比较新颖的观点，可否介绍一下研究的发现对于临床或者下一步研究有怎样的启示？

　　此前临床医生主要关注的是梗死部位是不是累及一些关键的脑区，包括左侧额颞叶、丘脑、基底节等（“关键梗死部位”），如果这些区域受累那么病人往往会出现认知障碍。 而我们的研究提示，梗死灶不一定要直接累及这些关键脑区，当远隔的梗死灶与左侧前额叶、丘脑和基底节存在纤维连接时，同样可以显著增加PSCI的风险。

　　因此建议不仅要关注梗死灶局部，同时还要关注与梗死灶存在连接的远隔部位，这代表了从“关键梗死部位”到“关键脑网络失连接”的理念和范式变革。 未来对于PSCI的风险预测和神经调控治疗等都应该在脑网络的层面进行研究。

　　在这项研究中，有令人意外的发现吗？您认为该研究最大的亮点是什么？有遗憾吗？

　　第一，我们通过结构失连接组分析发现的认知网络关键节点（左侧前额叶皮质、基底节、丘脑）和此前国外学者采用传统病灶分析发现的关键梗死部位是高度一致的，进一步证明了这几个脑区在人类认知功能中的重要作用；

　　第二，我们提出的反映结构网络损害的指标“失连接评分”表现出的预测效果非常好，其预测价值明显高于Lancet Neurology提出的“梗死部位评分”，同时也高于卒中严重程度、梗死体积、教育程度、年龄等传统的预测因子，说明脑网络失连接确实可以很好地解释PSCI的发生，这与目前认知神经科学的脑网络理论相呼应。

　　（1）采用了基于图谱的间接结构失连接组分析，这一分析理念在国际上也是刚刚提出，有望成为脑网络研究新的研究热点；

　　（2）我们是前瞻性多中心队列研究，对结构失连接组分析的主要结果进行了不同医院之间的交叉验证，证明研究结果具有良好的可推广性。

　　（3）研究基于普通的MRI扫描图片，相对于耗时较长且技术参数要求较高的功能影像学，有更好的临床可推广性。

　　（1）我们使用MoCA量表评估卒中病人的总体认知功能是相对粗略的，如果采用更详细的全套认知测验可以更全面地量化各个认知维度；

　　（2）有些病人在卒中前就已经存在一定程度的认知衰退，但是绝大多数研究对象都没有卒中前认知水平的数据，无法对这一变量进行控制；

　　我们正在尝试将本研究的成果进行临床转化，一方面我们与计算机科学家合作，正在设计一款一站式PSCI风险预测软件，能基于临床常规MRI自动计算“失连接评分”，并与其他维度预测因子整合，操作方便，以帮助临床医师对每个卒中病人进行风险分层和早期干预；

　　另一方面，我们发现的认知网络关键节点是潜在的PSCI防治靶点TG体育，比如针对左侧背外侧前额叶的无创神经调控被发现可以有效提升一般老年人群的认知功能、以及治疗多种脑部疾病后的认知障碍，但对于PSCI的防治效果目前缺乏足够的数据，我们正在尝试以该脑区为靶点进行PSCI神经调控治疗方案的研发和试验。

　　医学博士，教授、主任医师、二级教授、博士生导师。中华医学会神经病学分会常务委员、脑血管病学组委员、脑电图与癫痫学组副组长，中国医师协会神经内科医师分会委员、神经内科分会癫痫专业委员会副主任委员。现任华中科技大学同济医学院附属同济医院神经内科主任,主要研究领域为脑血管病、癫痫、神经系统疑难危重疾病。发表SCI论文90篇，牵头主持国家重点研发计划“重大慢性非传染性疾病防控研究”重点专项项目：卒中后抑郁的多维度筛查防治技术开发与应用；卫生部部属医院临床重点项目：多维脑功能监测下重症脑出血诊治平台的建设；国家自然科学基金面上项目3项；其他省部级科研项目十余项。

　　主持国家自然科学基金2项、湖北省科技支撑计划一项，作为项目组主要骨干成员参与了多项国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金重点项目及“国家重点研发项目”的研究。在Stroke，JNNP，Glia，eClinicalmedicine，BBI等权威杂志以第一或通讯作者发表SCI论文30余篇。

　　临床医学博士学位，现为华中科技大学同济医学院附属同济医院神经内科医师、在站博士后。主要从事缺血性卒中、脑出血、脑淀粉样血管病、抑郁障碍等领域的研究，参与国家重点研发计划、省级和校级科研项目多项。擅长神经影像学分析和基于机器学习的临床预测建模，近2年以独立第一作者身份在Stroke，Translational Psychiatry等权威期刊发表SCI论文4篇，在神经病学全国性学术会议上多次进行论文发言或壁报交流。

　　审核专家丨朱舟教授 华中科技大学同济医学院附属同济医院 责任编辑丨陆离先生

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