综述：心率变异性：从生理标志物到脑-心轴疾病预测的多维度视角

《Frontiers in Cardiovascular Medicine》：Heart rate variability: a multidimensional perspective from physiological marker to brain-heart axis disorders prediction

心率变异性（HRV）作为自主神经系统活动的非侵入性指标，在心血管疾病、神经精神疾病和衰老研究中具有重要价值。本文系统分析了HRV的测量方法、影响因素及临床应用，提出HRV通过脑心轴（BHA）整合中枢与心血管系统的动态平衡，其非线性参数可反映复杂调控机制。研究发现HRV降低与多种疾病风险相关，但临床转化需标准化测量流程和因果验证。建议未来结合多模态数据探索HRV在个体化医疗中的潜力。

　　心率变异性（Heart Rate Variability, HRV）作为一种非侵入性的指标，能够反映自主神经系统（Autonomic Nervous System, ANS）活动及机体动态调节能力，近年来在心血管疾病、心理健康及衰老等领域的研究中受到广泛关注。HRV的变化不仅体现了个体对内外环境变化的适应能力，还与多种病理状态存在密切关联，使其成为预测疾病风险和评估治疗效果的重要工具。本综述旨在全面分析HRV在不同生理和病理背景下的作用，并探讨其作为潜在生物标志物的价值。通过整合多个研究，结合脑-心轴（Brain-Heart Axis, BHA）的完整性，提出HRV指标可作为可量化、跨疾病的替代指标，用于映射测量、机制及转化轴中的脑-心功能障碍。

HRV是指连续心跳间隔（R-R间隔）之间的变异，它反映了自主神经系统对心血管系统的动态调节。自主神经系统由交感神经和副交感神经组成，交感神经通常提高心率和心输出量，而副交感神经则具有相反作用，减缓心率。这两者协同工作以维持心血管的动态稳定性。现代研究强调，心率变异性源于中枢自主网络与窦房结离子通道动力学、血压反馈、呼吸-心脏耦合以及快速变化的激素环境之间的相互作用。这些复杂的机制使得HRV成为一个反映全身状态的重要指标。

在心血管疾病的背景下，HRV被广泛用于评估预后和治疗反应。例如，研究表明较低的HRV与更高的全因死亡率和心血管事件风险显著相关。通过对多个研究的综合分析，发现HRV的某些参数如SDNN（标准差）和RMSSD（相邻R-R间隔差的均方根）能够有效预测心血管不良事件的发生。在心脏康复中，HRV生物反馈已被证明可以减少交感神经反应并增强副交感神经恢复，从而改善心脏功能。此外，HRV在慢性疾病如高血压和糖尿病中的应用也显示出其作为评估自主神经功能和预后的重要价值。

HRV在心理健康领域的研究同样引人关注。抑郁症、癫痫等疾病与HRV的变化密切相关，尤其是在副交感神经功能减弱的情况下。例如，抑郁症患者通常表现出较低的HRV指标，这可能与神经递质的异常调节及压力反应相关。同时，HRV也被用于评估干预措施的效果，如正念训练和生物反馈疗法，这些方法能够改善HRV并促进心理健康。此外，HRV在评估个体对心理压力的适应能力方面也具有潜力，为个性化治疗提供了依据。

HRV在评估肥胖、营养和生活方式对健康的影响方面也展现出独特价值。研究表明，肥胖与HRV的降低存在显著关联，而体重减轻和生活方式干预能够有效提升HRV指标。HRV的非线性参数，如熵值和分形分析，能够提供关于心率复杂性的额外信息，为理解心血管调节机制提供了新的视角。此外，HRV还与炎症水平相关，特别是与C反应蛋白（CRP）和白细胞介素-6（IL-6）等炎症标志物的关联，提示HRV可能作为评估心血管炎症和相关疾病风险的指标。

在技术层面，HRV的测量依赖于多种方法，包括心电图（ECG）和光电容积描记（PPG）。虽然PPG在智能手机应用中被广泛使用，但其测量结果与ECG相比仍存在一定的局限性，如数据透明度不足和对异常心跳的识别能力有限。因此，为了确保HRV测量的准确性和可比性，必须采用标准化的采集和分析流程，包括记录时长、采样频率、异常心跳检测和数据插值方法等。此外，环境因素如温度、姿势和昼夜节律也会影响HRV值，因此在临床应用中需注意这些变量的控制。

HRV的非线性参数在揭示心血管调节的复杂性方面具有重要作用。这些参数如Poincaré图、熵值和分形分析能够提供关于心率变化的额外信息，帮助研究人员和临床医生更全面地理解自主神经系统的动态平衡。尽管非线性参数在某些情况下可能具有较高的预测价值，但其临床应用仍需进一步研究，尤其是在大规模、前瞻性研究中验证其与硬性临床终点的关系。

在临床实践中，HRV的测量和分析方法正在不断发展，尤其是在远程监测和人工智能技术的应用方面。随着可穿戴设备的普及，HRV数据的采集变得更加便捷，为个性化医疗和长期健康监测提供了新的可能性。然而，HRV的广泛应用仍面临诸多挑战，包括数据标准化、解读的复杂性以及与其它生物标志物的整合。未来的研究需要关注如何通过多学科合作和先进技术手段，进一步提升HRV在临床和研究中的价值。

综上所述，HRV作为一项重要的生理指标，其研究不仅揭示了自主神经系统在维持心血管功能中的核心作用，也为多种疾病的诊断、预后评估和治疗干预提供了新的思路。随着研究的深入和技术的进步，HRV有望成为个性化医疗和健康监测中的关键工具。然而，为了实现这一目标，仍需克服测量标准化、数据解读及临床验证等方面的挑战。未来的研究应致力于建立更完善的评估体系，并探索HRV在不同疾病状态下的普遍适用性，从而推动其在临床实践中的广泛应用。