《Cerebral Circulation - Cognition and Behavior》：Evaluation of Cerebrovascular Reactivity Impairment Using Resting-State BOLD MRI in Symptomatic Patients with Unilateral Intracranial Artery Occlusion
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本研究针对单侧症状性MCA/ICA闭塞患者术前血流动力学评估难题，创新性采用静息态BOLD MRI技术评估脑血管反应性（CVR）。研究发现患侧CVR显著降低，而双侧CVR不对称指数（CVR-AI）可有效区分患者与健康人群（AUC=0.762）。术后随访显示CVR-AI与血流动力学改善程度显著相关（R=0.725），证实其作为术前筛查受益人群的新型影像标志物潜力，为EC-IC搭桥手术的精准评估提供新依据。
当脑血管发生堵塞时，大脑会面临怎样的危机？对于单侧颅内动脉闭塞（特别是中脑动脉MCA或颈内动脉ICA）的患者而言，这种危机尤为严峻——每年约有10%的复发风险，若合并血流动力学不足，两年内缺血事件复发率甚至可能超过60%。虽然颅内外搭桥（EC-IC bypass）手术理论上能改善脑部供血，但其疗效一直存在争议。问题的核心在于：如何精准识别那些真正需要手术干预的高危患者？
传统评估脑血管反应性（Cerebrovascular Reactivity, CVR）的方法如经颅多普勒（TCD）和单光子发射计算机断层成像（SPECT）各有局限：TCD操作者依赖性高且空间覆盖有限；SPECT需放射性示踪剂且分辨率较低。而金标准的二氧化碳激发BOLD MRI虽准确，却需要特殊气体设备和患者配合，临床推广困难。静息态BOLD（RS BOLD）技术的出现带来了转机——它通过分析自发呼吸波动引起的血氧信号变化来评估CVR，无需外部刺激，更符合临床常规应用场景。
在这项发表于《Cerebral Circulation - Cognition and Behavior》的研究中，宣武医院团队首次系统验证了RS BOLD技术在单侧症状性颅内动脉闭塞患者中的应用价值。研究人员招募了45例患者和20名健康对照，其中16例患者接受搭桥手术后进行了随访扫描。通过3.0T PET/MR采集数据，采用广义线性模型（GLM）计算体素级CVR图，并创新性提出大脑半球间CVR不对称指数（CVR-AI）作为核心评价指标。
关键技术方法包括：使用3.0T PET/MR扫描仪采集高分辨率BOLD数据；基于MATLAB和SPM12平台进行图像预处理与CVR计算；采用灌注图谱自动提取MCA供血区ROI值；通过受试者工作特征曲线（ROC）分析诊断效能；利用Pearson相关分析手术前后参数变化。
研究结果揭示三大发现：
- 1.
患侧CVR显著受损：组间比较显示患侧MCA区CVR值（0.803±0.205）显著低于对照组（0.965±0.25，P=0.0046），而对侧半球CVR反而升高（1.031±0.133，P<0.0001）
- 2.
CVR-AI展现优越诊断效能：患者CVR-AI值（20.08%±24.98%）显著高于对照组（2.24%±9.72%），ROC曲线下面积达0.762，以10.25%为阈值时可实现66.67%敏感性和95%特异性
- 3.
手术疗效预测价值显著：术后患侧CVR从0.750±0.169提升至0.904±0.154（P=0.0031），且术前CVR-AI与术后CVR改善幅度呈正相关（R=0.725，P=0.0015）
特别值得注意的是个体化分析结果：患者双侧CVR改变呈现6种不同模式，其中35.56%患者表现为双侧CVR正常，而22.22%呈现"患侧降低+对侧升高"的典型代偿模式。这种异质性凸显了单纯评估患侧CVR的局限性，而CVR-AI通过量化双侧不对称性，能更全面反映血流动力学失衡状态。
讨论部分指出，该研究首次证实RS BOLD技术能有效捕捉搭桥手术带来的血流动力学改善，且CVR-AI较单一患侧CVR具有更好的预后预测价值。与既往使用气体激发的研究不同，本研究采用全脑平均信号进行标准化虽可能高估对侧CVR，但为病变弥漫患者提供了可行方案。作者特别强调，CVR-AI>10.25%的阈值可作为手术获益人群的筛选标准，为临床决策提供量化依据。
这项研究的突破性在于将RS BOLD这一无创技术转化为实用的术前评估工具，不仅解决了气体激发BOLD的临床实施难题，更通过CVR-AI指标实现了从"单侧评估"到"双侧协同评估"的范式转变。尽管仍需长期随访验证其与卒中复发的关联，但无疑为颅内动脉闭塞患者的精准治疗开辟了新路径。
