基于近红外光谱的血红蛋白指标在脑血管自动调节评估中的效用观察研究

《Journal of Clinical Monitoring and Computing》：On the utility of near-infrared spectroscopy-derived measures for assessing cerebrovascular autoregulation: results from an observational cohort study

本研究针对传统脑血管自动调节（CA）评估方法的有创性局限，探讨了近红外光谱（NIRS）衍生指标作为无创替代方案的可行性。通过对35例中重度创伤性脑损伤（TBI）患者412小时的多模态监测数据分析，研究发现血红蛋白浓度指标（总血红蛋白CHB、氧合血红蛋白O2HB、脱氧血红蛋白HHB等）能有效捕捉与CA相关的慢波振荡，且与脑血流速度（FV）、颅内压（ICP）具有显著相干性和格兰杰因果关系；而区域脑氧饱和度（rSO2）因设备后处理限制，对慢波的敏感性较差。该研究为无创CA监测提供了重要依据，提示临床应优先采用血红蛋白指标进行相关评估。

　　

大脑是一个对血流供应极为敏感的器官，为了维持稳定的脑功能，它进化出了一套精密的调节机制——脑血管自动调节（Cerebrovascular Autoregulation）。这套机制能通过调节脑小动脉的舒缩，来应对脑灌注压（Cerebral Perfusion Pressure, CPP）的缓慢波动（即“慢波”），从而保证脑血流量（Cerebral Blood Flow, CBF）的相对恒定。然而，当这种调节机制失灵时，脑血流便会随着血压的波动而被动改变，极易导致脑组织过度灌注或低灌注，对脑组织造成二次损伤。

在临床实践中，尤其是在神经重症监护室（NCCU）里，准确评估患者的脑血管自动调节功能，对于指导治疗、改善预后至关重要。传统上，医生们需要依赖一些有创的方法来进行评估，例如通过植入颅内的传感器监测颅内压（Intracranial Pressure, ICP）来计算压力反应性指数（Pressure Reactivity Index, PRx），或者使用技术上具有挑战性的经颅多普勒（Transcranial Doppler, TCD）来测量脑血流速度（Cerebral Blood Flow Velocity, FV）以计算平均流速指数（Mean Flow Index, Mx）。这些方法虽然有效，但其有创性和操作复杂性限制了它们在更广泛患者群体中的应用。

近红外光谱（Near-Infrared Spectroscopy, NIRS）技术的出现，为无创监测带来了曙光。这种技术只需在患者前额放置一个探头，就能无创、连续地监测脑组织的氧合状态。它能够测量氧合血红蛋白（Oxyhaemoglobin, O₂HB）、脱氧血红蛋白（Deoxyhaemoglobin, HHB）的浓度变化，并由此计算出总血红蛋白（Total Haemoglobin, CHB）、增量血红蛋白（Delta Haemoglobin, DHB）以及区域脑氧饱和度（Regional Cerebral Oxygen Saturation, rSO₂）。基于这些参数，研究人员开发出了诸如脑氧合指数（Cerebral Oxygenation Index, COx）和总血红蛋白指数（Total Haemoglobin Index, THx）等指标，希望能像PRx和Mx一样反映脑血管的自动调节功能。

但是，一个根本性的问题随之而来：NIRS技术真的能捕捉到那些与脑血管自动调节息息相关的、缓慢的血压波动信号（慢波）吗？如果NIRS信号本身无法有效反映这些核心的生理波动，那么基于它们计算出的任何相关指数，其可靠性都将大打折扣。近年来，已有研究开始质疑NIRS信号，特别是rSO₂，在慢波频率范围内的表现。为了彻底厘清这一问题，由Stefan Y. Bogli和Cameron Smith等人组成的研究团队，在《Journal of Clinical Monitoring and Computing》上发表了一项观察性队列研究，旨在系统评估不同NIRS衍生指标在捕捉脑血管自动调节相关慢波方面的效用。

为了回答“NIRS能否可靠捕捉脑血管自动调节相关慢波”这一核心问题，研究人员在英国剑桥大学医院神经重症监护室进行了一项单中心观察性研究。他们纳入了35名中重度创伤性脑损伤（TBI）患者，这些患者均按临床指南接受了有创ICP监测。研究排除了那些因颅骨损伤等原因无法佩戴TCD探头或缺乏足够骨窗的患者。最终，研究分析了来自这35名患者的89段记录，总计412小时的无伪差多模态监测数据。研究团队同步采集了高分辨率的NIRS（使用Masimo Root设备）、ICP、FV和动脉血压（Arterial Blood Pressure, ABP）数据。所有数据均通过ICM+软件进行同步记录。数据分析前，研究人员对数据进行了预处理以去除伪差。核心分析集中在0.001至0.5 Hz的频率范围内，并特别关注与脑血管自动调节最相关的频段（0.005-0.05 Hz，称为BPL范围）。他们主要采用了三种信号处理方法：相干性（Coherence）分析，用于评估两个信号在频域的线性关联强度；增益（Gain）分析，用于量化一个信号的波动传递到另一个信号的幅度；以及格兰杰因果关系（Granger Causality）分析，用于探讨ABP、FV、ICP等生理“输入”信号是否能预测NIRS各“输出”指标的未来变化，从而判断其方向性关系。

研究结果

4.1 频率依赖性分析揭示NIRS指标与生理信号的动态关系

研究人员首先在0.001-0.5 Hz的宽频率范围内，以对数尺度分析了NIRS各指标与ABP、FV、ICP之间的相干性和增益。

结果发现，NIRS血红蛋白指标（CHB, O₂HB, HHB, DHB）与FV、ICP的相干性呈现出明显的频率依赖性，在约0.05 Hz附近（对数尺度的Lg5频段）达到峰值。这意味着在该慢波频率附近，血红蛋白浓度的变化与FV、ICP的变化具有最强的线性关联。相反，这些指标与ABP的相干性则随频率升高而保持稳定或略有下降。增益分析显示，所有信号组合的增益值均随频率升高而下降，表明高频波动在传递过程中被削弱。这些动态变化提示，血红蛋白指标与FV、ICP在慢波频段（受脑血管自动调节影响）存在更紧密的联系。

4.2 BPL频段内血红蛋白指标显著优于rSO₂

接下来，研究聚焦于脑血管自动调节的核心频段（BPL范围：0.005-0.05 Hz）进行详细比较。

相干性分析显示，所有NIRS指标与FV和ICP的相干性均显著高于与ABP的相干性。更重要的是，所有血红蛋白指标（CHB, O₂HB, HHB, DHB）与ABP的相干性均显著高于rSO₂与ABP的相干性（p < 0.001，效应量大）。rSO₂与ABP的相干性中位数仅为0.26，远低于国际脑自动调节研究网络（CARNet）建议的0.34的有效阈值。增益分析表明，血红蛋白指标之间的增益值在FV和ICP作为输入时较为一致，且相对于rSO₂，血红蛋白指标对ABP慢波传递的抑制（表现为较低的增益）更为明显。

4.3 格兰杰因果关系确认血红蛋白指标的预测价值

格兰杰因果关系分析进一步强化了上述发现。结果显示，对于血红蛋白指标，FV和ICP的格兰杰因果强度相似，且均显著高于ABP（除CHB外）。而在所有分析中，rSO₂consistently showed the lowest coherence and causality with moderate to large effect sizes compared to the different haemoglobin metrics.（rSO₂consistently showed the lowest coherence and causality with moderate to large effect sizes compared to the different haemoglobin metrics.）这表明，ABP、FV、ICP的变化能更好地预测后续血红蛋白浓度的变化，但这种预测关系在rSO₂上非常弱。

4.4 排除异常值与探索ABP慢波功率的影响

研究人员还通过散点图排查了是否存在具有异常高或低相干性/增益的聚类，结果未发现此类明显聚类，表明结果是稳健的。此外，他们发现只有当ABP的慢波功率（即对脑血管自动调节机制的“挑战”强度）较高时，ABP与各NIRS指标之间的相干性才会显著增强，而FV、ICP与NIRS指标的相干性则不受ABP慢波功率高低的影响。这再次说明，在自发波动条件下，血红蛋白指标与FV、ICP的关联更直接、更稳定。

研究结论与意义

本研究通过严谨的多模态信号分析，得出了两个核心结论：第一，NIRS衍生的血红蛋白浓度指标（CHB, O₂HB, HHB, DHB）能够可靠地捕捉与脑血管自动调节和脑血管反应性相关的生理性慢波振荡，其与金标准参考信号（FV、ICP）具有高度的相干性和格兰杰因果关系。第二，临床常用的rSO₂指标在捕捉自发ABP慢波方面表现不佳，其相干性和因果关系均显著低于血红蛋白指标，因而不适用于基于自发波动的脑血管自动调节评估。

这一发现具有重要的临床意义。它明确了在利用NIRS进行无创脑血管自动调节监测时，应优先选择基于血红蛋白浓度的指标（如总血红蛋白指数THx），而非基于rSO₂的指标（如脑氧合指数COx）。这为临床医生和研究人员选择正确的监测参数提供了直接证据，有助于提高无创评估的准确性。研究结果也提示，设备制造商或许需要考虑优化rSO₂的后处理算法，以减少其对慢波信号的平滑和延迟效应。

值得注意的是，该研究并未否定在人为诱导大幅ABP波动（如血压挑战试验）的情况下rSO₂的潜在价值，但其重点在于评估临床更常见的、依赖自发波动的监测场景。研究的局限性包括单中心设计、样本量中等、以及只使用了一种NIRS设备（Masimo Root），其结论在不同患者群体和其他NIRS设备中的普适性有待进一步验证。

总之，这项研究为近红外光谱技术在脑血管自动调节评估领域的合理和有效应用奠定了坚实的基础。它像一位严谨的“质检员”，确认了血红蛋白指标这颗“子弹”确实能有效地击中脑血管自动调节这个“靶心”，从而推动了无创神经监测向着更可靠、更精准的方向迈出了关键一步。