心血管疾病风险与区域性脑年龄差距及认知功能的关联：健康成人的精准脑老化研究

本综述深入探讨了心血管疾病（CVD）风险与区域性脑年龄差距（BAG）及认知功能的关联。研究通过高分辨率MRI和QRISK3评估，揭示了CVD风险不仅与全局BAG显著相关，更特异性地影响颞顶叶等血管敏感区域（如Factor 3-5）。区域BAG分析进一步发现其与执行功能（MoCA子评分）的负相关性，凸显了脑老化模式的异质性。该研究为理解血管性衰老机制提供了空间精准视角，强调区域BAG分析在临床评估中的潜在价值。

　　

引言

心血管疾病（CVD）是全球首要死亡原因，其风险因素与脑结构改变和认知衰退密切相关。近年来，基于机器学习的大脑年龄预测技术通过T1加权磁共振成像（MRI）估算脑年龄，脑年龄差距（BAG）作为生物脑老化标志，正偏差提示加速老化。既往研究多关注全局BAG与CVD风险的关联，但全局指标无法捕捉脑老化的区域异质性。新兴证据表明，脑血管风险因素对BAG的影响存在区域特异性，且与认知功能的关系在健康人群中尚不明确。本研究利用南卡罗来纳大学老年脑队列（ABC）数据，首次系统探讨CVD风险、区域BAG与认知功能的关联，旨在揭示心血管负担对脑老化的空间特异性影响。

方法

研究纳入187名25-84岁健康成年人，排除心血管事件病史及神经精神疾病患者。采用Siemens Prisma Fit 3T扫描仪采集高分辨率T1加权MRI数据，通过volBrain平台全自动处理图像，计算全局和132个脑区的年龄估计。其BrainStructureAges模块采用U-Net架构生成体素级脑年龄图谱，经AssemblyNet分割后获取区域脑年龄，并通过支持向量回归（SVR）模型校正年龄偏差。心血管风险通过QRISK3计算器评估，获取10年CVD风险百分比和心脏年龄（Heart Age），心脏年龄差距（HAG）计算为心脏年龄与chronological年龄之差。认知功能采用蒙特利尔认知评估（MoCA）及其子域评分。统计分析使用Spearman相关，控制年龄和性别，并应用错误发现率（FDR）校正。区域BAG分析基于Riccardi等先前确定的6个数据驱动因子，反映协调老化的空间模式。

结果

样本平均年龄53.63±15.71岁，72%为女性。volBrain模型在全局脑年龄预测中表现优异（R²=0.898, MAE=4.41年）。10年CVD风险（8.25±8.37%）和HAG（3.62±4.10年）与全局BAG显著正相关（p_FDR<0.001）。区域分析显示，HAG与Factor 3（腹侧枕颞叶、海马、梭状回）、Factor 4（左半球前颞叶）、Factor 5（右半球颞顶叶）的BAG显著正相关（r=0.238-0.31），10年CVD风险也与Factor 3-5相关（r=0.163-0.233）。认知分析中，Factor 4-6的BAG与MoCA总分负相关，Factor 5 BAG与执行指数负相关，Factor 1、4、5 BAG与语言指数负相关。然而，CVD风险指标与认知的关联在控制年龄后不再显著。

讨论

本研究首次揭示CVD风险与区域BAG的特异性关联，Factor 3-5涵盖的区域表现出更高血管敏感性。机制上，Factor 3涉及代谢需求高的后部区域（如海马），易受低灌注和氧化应激影响；Factor 4-5对应大脑中动脉（MCA）供血区，该区域侧支循环较差，且靠近分水岭区，更易受动脉粥样硬化和低灌注损害。Factor 1（前额叶）因前交通动脉提供的强大侧支代偿而显现韧性。区域BAG与认知子域的相关性提示特定网络老化与功能衰退的联系，如左半球Factor 4与语言功能关联印证了卒中研究中左半球域通用区域与失语症严重度的发现。本研究局限性包括横断面设计、QRISK3计算未包含全部变量（如胆固醇比值）及女性特定风险因素（如先兆子痫）的缺失。未来研究应整合血管成像和转录组学，探索脑老化区域异质性的多维机制，并开发整合CVD风险和脑健康的综合预测指标。

结论

CVD风险以区域异质性方式影响脑老化，颞顶叶等血管脆弱区表现出显著加速老化。区域BAG分析较全局指标更能揭示心血管负担的神经解剖学差异，并为认知功能下降提供机制见解。该框架为精准脑健康评估和血管性衰老干预提供了新方向。