血管性认知障碍与痴呆（VCID）生物标志物研究新进展：2025年Albert研究所白质与认知年会研讨成果

这篇综述聚焦血管性认知障碍与痴呆（VCID）的生物标志物研究进展，涵盖微胶质细胞衰老（microglial senescence）、视网膜变化、人工智能（AI）多模态整合等新型诊断策略，以及血浆蛋白质组学（proteomics）、脑源性细胞外囊泡（EVs）和影像学标志物（如MRI可见血管周围间隙EPVS）的应用。会议强调了血管病理与神经退行性病变（如阿尔茨海默病AD）的共存现象，并探讨了远程缺血预适应（RIC）等创新疗法，为VCID的早期诊断和精准治疗提供了新方向。

　　

Abstract

2025年Albert白质与认知研究所年会聚焦血管性认知障碍与痴呆（VCID）的生物标志物突破，揭示了血管病理在痴呆中的核心地位——约70%病例存在混合病理（如AD与脑血管病变共存）。研究指出，微胶质细胞衰老标志物CXCL3通过空间转录组技术（MERFISH）被发现可驱动AD相关行为异常，而视网膜成像技术则通过高同型半胱氨酸血症（HHcy）模型捕捉到脑小血管病（cSVD）的早期视觉与血管改变。人工智能（AI）通过整合神经影像与临床数据，显著提升了AD与非AD痴呆的鉴别准确率。

Introduction

VCID科学框架涵盖从AD痴呆到罕见遗传病CADASIL的广泛诊断，强调血管损伤是认知衰退的关键驱动因素。临床诊断的局限性（如“纯”AD病理仅占少数）促使研究者转向多病因痴呆（MED）研究，其中血管病理与蛋白聚集（如Aβ、tau）的交互作用成为焦点。美国国家神经疾病与卒中研究所（NINDS）通过MarkVCID等四大项目推动VCID生物标志物的临床转化。

Novel approaches to dementia biomarkers

• 微胶质衰老：Dr. Durán Laforet团队发现衰老相关分泌因子CXCL3可导致AD模型小鼠行为异常，其空间转录组数据揭示胶质细胞是衰老最显著的脑细胞类型。
• 视网膜生物标志物：HHcy小鼠模型显示蓝光反应缺陷与血管体积减少，提示视网膜变化可作为cSVD的早期指标。
• AI整合诊断：Kolachalama团队开发的AI模型通过多模态数据（如脑血流灌注、CSF流动力学）区分AD与血管性痴呆，准确率提升30%。

Fluid biomarkers

• 血浆蛋白质组：Dr. Walker发现少突胶质细胞糖蛋白（OMG）和神经元五聚素受体（NPTXR）与白质高信号（WMH）体积显著相关，补体激活网络可能因果影响WMH发展。
• CADASIL模型：Karvelas团队在NOTCH3突变患者中鉴定出纤维化-凝血网络与疾病进展的关联， mural细胞丢失标志物或成治疗靶点。
• 细胞外囊泡：Barone团队通过CD15⁺和VCAM-1⁺外泌体捕获卒中后中性粒细胞与内皮细胞激活的RNA特征，而Whitehead团队证实TMEM119⁺微胶质囊泡可区分AD与卒中病理。

Imaging biomarkers

• 氧摄取分数（OEF）：Lu团队发现OEF升高与血管风险相关，而AD病理则导致OEF降低，这一“反向关联”使其成为特异性VCID标志物。
• 血管周围间隙（EPVS）：Arfanakis的深度学习模型显示基底节区EPVS与高血压强相关，而Ramirez提出MRI可见EPVS（>3 mm）与帕金森病运动症状显著关联。

Risk and disease management

• 高血压管理：Lennon的Meta分析表明未治疗高血压使AD痴呆风险增加42%，而降压治疗可抵消风险。
• 远程缺血预适应（RIC）：Ganesh的TRIC-VCI试验证实每日2次RIC可上调神经保护通路（如VCAM1、FABP3），小鼠模型中该干预显著改变中枢神经系统蛋白组景观。

New information and future directions

未来研究将聚焦VCID的分子分型、多病理交互机制（如AD与血管病变的权重评估）以及可逆性治疗策略。Albert研究所计划将睡眠-类淋巴系统功能障碍、IPV相关脑损伤等新兴领域纳入下届会议议题。

Discussion and conclusions

研讨会共识指出，VCID生物标志物需明确其检测的病理维度（如血管炎症 vs. 血流动力学改变），并需在混合病理背景下验证。尽管挑战重重，AI驱动的多组学整合与微创液体活检（如唾液外泌体）正推动VCID诊疗进入精准医学时代。