综述：颅脑搏动性作为脑血管健康的生物标志物：Windkessel模型及其临床应用的叙述性回顾

《NeuroMarkers》：Cranial pulsatility as a biomarker of cerebrovascular health: A narrative review on the Windkessel model and its clinical application

本综述系统阐述了脑Windkessel（CWK）效应——即颅脊环境下动脉搏动的阻尼机制，及其在脑血管健康评估中的核心价值。文章指出CWK功能障碍导致颅脑搏动性增加，是脑积水、特发性颅内高压、高血压等多种脑部疾病的共同病理生理特征。颅脑搏动性相关指标（如搏动指数PI、P2/P1比值）可作为诊断、监测疾病进展及评估神经保护疗法疗效的有前景的生物标志物。非侵入性监测技术的发展为脑血管健康的早期检测和风险分层提供了战略工具。

　　

引言：探寻大脑健康的“窗口”

在神经科学领域，寻找能够客观反映大脑健康状况的生物标志物至关重要。颅脑搏动性——由心动周期驱动的颅内内容物的有节律振荡，正作为一个强大的神经科学生物标志物脱颖而出。传统的颅内动力学评估方法，如腰椎穿刺或有创颅内压（ICP）监测，要么是间歇性的，要么具有风险，限制了其在急性或严重病例中的应用。源自颅脑搏动性的生物标志物有望克服这些局限，为多种神经系统疾病的常规筛查、早期诊断和个性化管理开辟道路。

文献检索策略

本综述旨在梳理基于Windkessel（WK）模型或效应的颅脑搏动性科学文献。检索策略围绕三个核心概念构建：Windkessel效应、搏动性和颅内压（ICP）。检索在PubMed?、Scopus?和Web of Science?等数据库中进行，最终纳入32篇原创研究进行分析。

颅脑搏动性作为脑血管健康的生物标志物

Windkessel模型：从基础原理到系统生理学

Windkessel模型是解读这一生物标志物的核心理论框架。奥托·弗兰克提出的二元素Windkessel模型通过两个被动组件描述动脉系统的血流动力学：代表小动脉血流阻力的总外周阻力，和代表弹性动脉容积储存能力的总动脉顺应性。该模型阐明了心脏舒张期主动脉压力的衰减。随着测量技术的进步，发现二元素模型不足以完全解释收缩期的压力和流量关系，从而提出了包含阻抗（Z₀）的三元素Windkessel模型，能更准确地描述整个心动周期的压力、血流动力学和时序相位差。

脑Windkessel与颅内压动力学

在中枢神经系统背景下，Windkessel效应以特殊方式呈现。脑血流量调节是一个复杂过程，源于不可扩张的颅骨、脑实质、血管系统和脑脊液（CSF）空间之间的动态相互作用。这些颅内组件共同衰减传递到大脑的动脉压力波，确保连续血液灌注并保护脑组织免受潜在损害压力波动的影响。这种机制被称为脑Windkessel（CWK）效应。

CWK的正常功能依赖于一个顺应性的动脉树，允许搏动直接传递至CSF。随后，搏动波通过两个过程被衰减：CSF向顺应性椎管的位移，以及皮质静脉受压赋予静脉流出搏动特性。这些组件的任何破坏都会导致CWK功能障碍，并可能最终导致脑损伤。

这种血管和CSF隔室之间的相互作用决定了ICP波形的形态。当CWK保持完好时，相对于全身动脉搏动，颅内搏动性（反映在ICP波和颅内顺应性中）被减弱，从而保护脑实质和毛细血管免受过度压力振荡。在此状态下，ICP波形通常产生三个谐波峰：第一个峰（P₁或叩击波），由动脉血的初始收缩期流入产生；第二个组成部分（P₂或潮波），反映脑组织顺应性的反弹压力波；第三个峰（P₃或重搏波），对应于主动脉瓣的舒张期关闭。

脑Windkessel效应功能障碍的病理生理学与临床应用

在病理情况下，CWK机制的功能障碍表现为搏动性传递和脉搏波形形态的改变。因此，可以观察到相关生物标志物的变化，例如搏动指数（PI）升高和P₂/P₁比值增高。这种功能障碍在多种临床疾病中尤为突出：

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  脑积水：CSF容积的改变导致颅脊顺应性严重降低，损害CWK机制。这直接反映在ICP分析中，表现为搏动幅度增加以及P₂/P₁比值升高。
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  特发性颅内高压：CSF引流阻力增加降低了系统顺应性，损害搏动衰减，同样导致ICP搏动幅度和P₂/P₁比值增高。
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  系统性动脉高血压：动脉僵硬度增加（动脉硬化）会降低血管顺应性，损害CWK的阻尼能力，导致过度的搏动能量传递至脑微循环。这种搏动性过度传递是神经退行性变和后续认知衰退的一个公认的病理生理因素。纵向研究表明，在无痴呆个体中，脑搏动性升高可预测未来的认知衰退。
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  认知衰退与痴呆：搏动性过度传输会损害微循环，驱动神经退行性变。颅脑搏动性评估有助于识别高危个体，并辅助痴呆综合征的鉴别诊断。

值得注意的是，P₂/P₁比值作为一个指标，其意义超越了CWK本身。它更全面地代表了颅脊系统的整体顺应性，整合了CSF隔室和低压血管床（毛细血管和小静脉）的生物力学特性。因此，它是颅内环境顺应性和阻抗状况的更稳健、更敏感的标记物。

向无创监测的转变

颅脑搏动性的无创监测正在成为一种战略性的临床工具，用于诊断、风险分层和指导多种神经及血管疾病的治疗。虽然顺应性正式定义为每单位容积的压力变化，但P₂/P₁比值是一个强有力的候选预测指标。它封装了刚性颅腔内各内容物（血管、CSF和实质）之间动态相互作用的总结果，为了解整体脑血管健康提供了一个灵敏的窗口。

多种技术可用于量化这些动力学，包括：经颅多普勒（TCD）、磁共振成像（MRI）、有创ICP监测、近红外光谱（NIRS）以及能够检测微米级颅骨搏动的可穿戴传感器。特别是可穿戴传感器技术的发展，有望将颅内搏动性评估从专科中心转移到常规临床和动态环境中，为实现脑血管健康标志物的便捷获取带来新范式。

临床转化现状与未来挑战

颅脑搏动性从理论概念向临床适用工具的转化正在加速。临床试验注册库中相关研究数量增长，可穿戴无创传感器及相关算法的专利不断涌现，以及美国FDA对基于颅骨搏动波形分析ICP变化的无创系统的批准，都标志着这一领域的进展。

然而，要实现全面的临床整合仍面临挑战：需要实现测量技术和平台的标准化；需要进行大规模前瞻性验证研究以确定诊断阈值和预后价值；需要整合人工智能和机器学习算法来分析复杂的颅骨搏动波形；以及需要开发和验证低成本、用户友好的可穿戴设备。

结论

CWK模型是理解脑血流动力学的基石，其搏动阻尼机制的失效是脑积水、特发性颅内高压和系统性动脉高血压等多种不同疾病导致脑损伤的共同通路。颅内动力学标志物，尤其是P₂/P₁比值和搏动指数（PI），不仅仅是物理现象，更是预测未来认知衰退的有前景的候选预测指标。利用无创搏动性监测作为候选生物标志物，用于血管功能障碍的早期检测、神经退行性疾病的监测以及指导旨在保护大脑健康（而不仅仅是控制全身参数）的疗法，具有广阔的转化前景。实现这一潜力需要朝着标准化、大规模验证和持续开发可及性监测技术方向共同努力，从而将范式从被动治疗转向主动维护大脑健康。