成年高血压患者血压变化导致的血脑屏障破坏：一项系列磁共振成像研究

《Journal of Hypertension》：Blood–brain barrier disruption in response to blood pressure changes in adults with hypertension: a serial MRI study

　　

背景：高血压患者中观察到血脑屏障（BBB）完整性丧失，并被假设与脑小血管病（SVD）的发病机制有关。个体内血压的升高和降低及其对血脑屏障完整性的影响从未被研究过。

目标：旨在检查中年高血压患者在随后血压升高和降低后的血脑屏障泄漏情况。

方法：Hyperintense 研究纳入了因诊断目的暂时停用降压药的高血压成人。磁共振成像（MRI）在三个时间点进行：停药前（访问 1）、停药期间（访问 2）和重新服药后（访问 3）。使用 3T 动态增强（DCE）磁共振成像测量血脑屏障完整性。我们评估了泄漏率 Ki [min?1] 和血浆容积 Vp。使用线性回归检查血压变化与血脑屏障泄漏之间的关联。

结果：纳入了 14 名高血压患者（平均年龄 48.2 ± 4.5 岁；36% 为女性）。停药后，11/14 名参与者（79%）血压升高。访问 1 和访问 2 之间的血压升高与白质（WM）中 Ki 升高（β = 0.683, P = 0.007）和灰质（GM）中 Ki 升高（β = 0.587, P = 0.027）以及灰质中 Vp 升高（β = 0.666, P = 0.009）相关。重新服药后，七名参与者血压降低，其中四人的 Ki 降低。访问 2 和访问 3 之间血压降低与 Ki 或 Vp 之间无关联。

结论：血压升高与血脑屏障泄漏增加相关。大多数（但并非所有）参与者在重新服药后观察到血脑屏障泄漏减少。这表明血脑屏障泄漏是动态的，并受血压影响。

引言
脑小血管病（SVD）是一种影响大脑最小穿支血管的血管疾病 [1]。其磁共振成像（MRI）标志物包括白质高信号（WMH）、腔隙性梗死、微出血和血管周围间隙，以及微观结构完整性的丧失 [2]。据估计，SVD 导致全球多达四分之一的缺血性卒中、大多数出血性卒中和近一半的痴呆症 [1]。尽管 SVD 造成了巨大的公共卫生负担，但目前除了积极控制血压等预防措施外，尚无确切的治疗手段可阻止 SVD 的进展 [3]。高血压已被确定为 SVD 的主要危险因素。然而，这是基于评估降压对 SVD 影响的干预研究，以及关联个体间血压水平差异和 SVD 的人群研究，而非个体内的研究。已知高血压会影响血管状况，包括内皮功能障碍、促进炎症、斑块形成和血管壁重塑 [4]。血压升高对血脑屏障（BBB）完整性和 SVD 的影响尚未被研究 [5]。钆增强磁共振成像越来越多地用于检测 SVD 中的血脑屏障泄漏，无论是在 WMH 还是正常出现白质（NAWM）中 [6–8]。我们最近证明，年轻高血压患者的血脑屏障泄漏较高，很可能发生在 SVD 结构性磁共振成像标志物发展之前，这表明血脑屏障完整性丧失先于结构性组织损伤 [9]。如果血脑屏障破坏在 SVD 发病机制中起因果作用，那么针对这一机制可能是一种相关的治疗策略。然而，缺乏测量个体随时间血脑屏障完整性变化的纵向研究。此外，钆增强磁共振成像提供脑血流灌注信息，这些信息可能会响应短期血压变化而改变。在这项探索性研究中，我们检查了高血压患者暂时停用并重新服用降压药进行诊断时，血压升高及随后降低的影响。血压的暂时升高及随后的降低为评估其对最小脑血管的影响提供了独特机会。我们使用动态增强（DCE）磁共振成像在三个时间点测量血脑屏障泄漏率（Ki）和血浆容积分数（Vp）的变化，作为灌注的衡量指标。

方法
研究人群和设计
Hyperintense 研究是一项针对中青年高血压患者的纵向观察队列研究 [10]。参与者（18–55 岁）在荷兰拉德堡德大学医学中心（奈梅亨）和莱茵州医院（阿纳姆）的内科门诊招募。大多数高血压患者没有可识别的潜在病因，但在 5–10% 的患者中可以发现潜在的逆转病因 [11]。原发性醛固酮增多症（PA）是治疗抵抗性高血压最常见的原因，其中高血压是由醛固酮过度产生引起的 [11]。为了诊断此病，测量患者的血浆醛固酮/肾素比值。在此之前，患者必须暂时停用降压药或换成不影响此比值的药物（即多沙唑嗪、维拉帕米、地尔硫卓、肼屈嗪）[12]。决定停用所有降压药或换成这些非干扰药物的主要取决于血压水平和潜在的合并症。在测量肾素/醛固酮之前，需要至少 2 周的洗脱期 [对于利尿剂、血管紧张素转换酶（ACE）抑制剂、血管紧张素受体阻滞剂（ARB）] 或 4 周（对于盐皮质激素受体拮抗剂）[12]。这种洗脱通常会导致血压暂时升高。请注意，这是一个成熟且安全的诊断方案，之后通常会根据情况调整并重新开始用药 [13]。纳入和排除标准此前已详细描述 [10]。简而言之，我们纳入了 18–55 岁的高血压患者，作为诊断常规的一部分，他们暂时停用降压药或换成非干扰药物 2–4 周，以检查高血压潜在的逆转病因。如果参与者有影像学证实的症状性缺血性或出血性卒中或短暂性脑缺血发作（TIA）病史，则予以排除，基于自述和医疗文件核实。我们排除了大动脉病患者，定义为颈内动脉或椎动脉狭窄超过 50%，通过基线超声评估。此外，基于病史和自述，我们排除了血栓栓塞性情况高风险和心房颤动的患者。排除标准还包括钆增强 3T 磁共振成像的禁忌症（肾功能不全，定义为 eGFR < 30 ml/min 或妊娠）以及可能妨碍长期随访的其他重大（神经系统）疾病。本研究经阿纳姆 - 奈梅亨地区医学伦理委员会批准，所有参与者均提供书面知情同意。

研究访问
访问 1 安排在停用降压药之前。访问 2 在参与者停用降压药且血压升高后的 2–6 周进行。第三次访问安排在 2–4 个月后，当时诊断流程完成，参与者达到稳定的目标血压。

血压测量
我们在磁共振成像当天使用自动设备（Dinamap; GE Healthcare, Chicago, IL）测量血压。测量在安静的房间内进行，参与者坐着，双脚平放在地板上，并在休息五分钟之后进行。血压为三次连续测量的平均值用于分析。检查员在整个过程中保持在场。

生活方式和临床参数
参与者完成了一份在线问卷，涵盖他们的病史、当前用药情况、职业、教育水平以及吸烟和饮酒等生活方式因素。每个时间点都通过医疗记录核实降压药及其他所有药物的使用情况。

磁共振成像方案
每次研究访问时，我们使用 20 通道头颈线圈进行 3T 脑磁共振成像扫描（MAGNETOM PrismaFit, Siemens Healthcare, Erlangen, Germany）。成像方案和采集参数的细节此前已发表 [10]。简而言之，该方案包括几个序列以评估大脑的结构完整性，包括 3D T1 加权磁化准备 2 回波快速采集梯度回波（MP2RAGE）、液体衰减反转恢复（FLAIR）和磁敏感加权成像（SWI）。所有结构序列均在造影剂注射前采集。为了评估血脑屏障完整性，进行了 DCE 磁共振成像。该扫描由连续的慢、快、慢 T1 加权饱和恢复破坏 GRE 序列组成，以跟踪造影剂随时间的分布。加多韦酯造影剂在快速序列期间注射，随后立即进行生理盐水冲洗。

图像处理
根据既定的图像处理方案，从 MP2RAGE 序列获得定量 T1 弛豫时间图 [14]。使用 Freesurfer（版本 7.2）中的序列自适应多模态分割（SAMSEG）方法，从 MP2RAGE 序列产生的去噪 UNI 图像中将脑组织分割为总灰质（GM）（由深部灰质和皮层灰质组成）和白质（WM）[15,16]。分割质量通过视觉检查验证。为了识别白质高信号（WMH），我们应用了一种基于深度学习的分割方法，该方法同时利用 T1 加权和 FLAIR 图像：MIAC 自动区域分割（MARS）工具，可在 https://github.com/miac-research/MARS-WMH 获取 [17,18]。每个 WMH 掩膜都经过视觉检查，并在需要时进行手动修正。WMH 体积分别测量脑室周围区域（距侧脑室≤10 mm）和深部 WM 区域（距脑室 >10 mm）。

血脑屏障泄漏和 Vp 的定量
DCE-磁共振成像图像的处理此前已描述 [9]。为了纠正 DCE 序列期间的头部运动，所有动态图像使用 FLIRT 配准工具（FMRIB 软件库，版本 6.0.1; FMRIB, Oxford, UK）在空间上与平均预对比慢图像对齐。每个体素，使用图形 Patlak 方法计算血脑屏障泄漏率（传递常数 Ki [min?1]）和血浆容积分数（Vp [–]），这是组织中血浆容积的衡量指标 [19]。建议将 Patlak 模型用于测量 SVD 中的细微对比泄漏 [20]。通过在直窦中间选择一个大约 10–15 个体素的区域来计算血管输入函数（VIF）。对于每个感兴趣区域（ROI）（总 WM、总 GM、皮层和深部 GM），我们计算了平均 Ki 和 Vp。

统计分析
首先，我们使用配对 t 检验检查时间点之间收缩压和舒张压、Ki 和 Vp 的差异，以检查用药变化的影响。接下来，我们使用线性回归检查访问 1 和访问 2 之间血压升高与血脑屏障泄漏变化之间的关联，分别针对每个 ROI。我们分别针对收缩压和舒张压变化，以及 Ki（传递常数）和 Vp（血浆容积）的变化进行了这些分析。作为敏感性分析，我们在排除访问 1 和访问 2 之间未表现出预期血压升高的参与者后重复了此分析。我们重复了这些分析以检查访问 2 和访问 3 之间的变化，以检查血压降低对血脑屏障泄漏的影响。由于只有有限数量的参与者接受了访问 1 和访问 2 之外的重复 DCE-磁共振成像检查，且我们的主要目标是评估血压变化与血脑屏障泄漏之间的关联，我们使用线性回归而不是线性混合效应模型。由于样本量小且本研究是探索性的，我们没有进行多重比较校正。因此，结果应被视为初步的。对于所有统计分析，我们认为 P < 0.05 具有统计学意义。所有统计分析均使用 RStudio（版本 2025.05.1）进行。

结果
2021 年 7 月至 2024 年 10 月间，本研究纳入了 16 名参与者。一名参与者在访问一后的增强后磁共振成像扫描不完整，因此被排除在分析之外，另一名参与者仅完成了第一次研究访问。因此，用于分析的最终数据集包括 14 名参与者，其基线特征见表 1。

表 1
基线特征
参与者 (n = 14)
年龄 (岁)，均值 (SD) 48.2 (4.5)
性别 (女性，%) 5 (36)
基线收缩压 (mmHg, 均值 (SD)) 148 (18.1)
基线舒张压 (mmHg, 均值 (SD)) 90 (9.2)
降压药使用情况，n (%) 14 (100)
不同降压药数量，1/2/3/4，n (%) 4 (29)/ 4 (29)/ 3 (21)/ 3 (21)
基线降压药类型
钙拮抗剂，n (%) 11 (79)
ACE 抑制剂和 ARBs，n (%) 10 (71)
利尿剂，n (%) 8 (57)
α-阻滞剂，n (%) 1 (7)
β-阻滞剂，n (%) 2 (12)
体质指数 (kg/m2, 均值 (SD)) 29.5 (4.4)
目前吸烟，n (%) 3 (21)
吸烟史，n (%) 6 (43)
SVD 特征
总 WMH 体积 (mm3, 中位数 [IQR]) 68.9 [32.0–129.0]
Fazekas 评分，0/1/2/3，n (%) 12 (86)/ 2 (14)/ 0 (0)/ 0 (0)
腔隙性梗死，n (%) 1 (6)
脑微出血，n (%) 0 (0)
ACE，血管紧张素转换酶；ARBs，血管紧张素 II 受体阻滞剂；SVD，小血管病；WMH，白质高信号。

血压、血脑屏障完整性和血浆容积随时间的变化
访问 1 和访问 2 之间的中位时间为 55.5 天（范围：21–228 天），访问 2 和访问 3 之间为 203.0 天（范围：133–800 天）。

在补充数字内容表S1（https://links.lww.com/HJH/D107）中，展示了每次随访的Ki和Vp均值。在第1次和第2次随访之间，停止用药后所有感兴趣区域的Ki和Vp均值均升高。在第2次和第3次随访之间，重新开始治疗后Ki下降，但Vp仍保持升高。图1展示了两位受试者在三次随访中的Ki图代表性示例。

图1：高血压患者在三次随访中的钆泄漏彩色编码图。泄漏图（Ki）叠加在T1图像上。每次随访时的血压（单位：mmHg）均已标注。颜色越浅反映血脑屏障泄漏率越高。

第2次随访时血压升高（停药后）

在第1次和第2次随访之间，全部14名受试者因诊断目的切换或停用降压药物。大多数受试者切换为一种钙通道阻滞剂（CCB）（n=6）、一种α受体阻滞剂（n=3）、两种CCB（n=1）或CCB联合α受体阻滞剂（n=1）。两名受试者停用所有降压药物。一名受试者误服了CCB联合利尿剂。由于样本量小，我们未区分切换到不干扰降压药物和完全停药的治疗受试者。在这14名受试者中，11名受试者的血压升高。血压的均值变化见表S1（补充数字内容，https://links.lww.com/HJH/D107）。

图2展示了停药后（第1次至第2次随访之间）收缩压升高与白质中血脑屏障泄漏的关联。在第1次至第2次随访之间，所有感兴趣区域中收缩压变化与Ki变化均有关联：白质[β=6.1，95%置信区间（CI）2.0–10.1，P=0.007]，灰质（β=8.4，95% CI 1.1–15.7，P=0.027），深部灰质（β=10.5，95% CI 3.0–18.1，P=0.010）和皮层（β=8.1，95% CI 0.9–15.4，P=0.032；β单位为×10??）。见图2，补充数字内容表S1，https://links.lww.com/HJH/D107。舒张压变化与Ki变化之间观察到类似的关联（补充数字内容表S2，https://links.lww.com/HJH/D107）。排除停药后血压未升高的受试者（n=3）后，所有感兴趣区域中收缩压升高与Ki之间的关联幅度增大（白质：β=13.4×10??，P=0.007；灰质：β=23.6×10??，P=0.027；深部灰质：β=22.2×10??，P=0.010；皮层：β=23.6×10??，P=0.032），舒张压的结果类似。

图2：第1次至第2次随访之间白质中收缩压变化与Ki变化的关系图。β单位为×10??。

收缩压升高与深部灰质（β=3.4，95% CI 1.0–5.8，P=0.009）和白质（β=1.5，95% CI 0.0–3.0，P=0.050；β单位为×10??）中Vp升高相关，但与总灰质和皮层不相关。舒张压观察到类似模式（补充数字内容表S2，https://links.lww.com/HJH/D107）。

第3次随访恢复降压药后血压下降

在参与第3次随访的9名受试者中，7名受试者在恢复治疗后血压下降。在这7名受试者中，4名受试者的泄漏率Ki也下降。在3名受试者中，Ki恢复至基线水平或更低；在1名受试者中，Ki仍高于第1次随访（图S1，补充数字内容，https://links.lww.com/HJH/D107）。在所有感兴趣区域中，收缩压下降与Ki之间均无关联：白质（β=2.7，95% CI ?3.6–9.0，P=0.343），总灰质（β=3.2，95% CI ?4.3–10.1，P=0.348），深部灰质（β=4.6，95% CI ?4.1–13.2，P=0.251）和皮层（β=3.0，95% CI ?4.3–10.3，P=0.369；β单位为×10??）（表2）。舒张压与Ki之间的结果类似（补充数字内容表S2，https://links.lww.com/HJH/D107）。仅在7名受试者中的3名中观察到Vp下降，且在任何感兴趣区域中，收缩压或舒张压下降与Vp之间均无关联。

表2 第1次至第2次随访及第2次至第3次随访间各感兴趣区域Δ收缩压与ΔKi和Vp的关联

| 指标 | 第1次–第2次随访（n=14）β（95% CI） | P值 | 第2次–第3次随访（n=9）β（95% CI） | P值 |
|------|------|------|------|------|
| 血脑屏障泄漏率（Ki，单位10?? min?1） | | | | |
| 白质 | 6.1（2.0–10.1） | 0.007 | 2.7（?3.6–9.0） | 0.343 |
| 灰质 | 8.4（1.1–15.7） | 0.027 | 3.2（?4.3–10.1） | 0.348 |
| 深部灰质 | 10.5（3.0–18.1） | 0.010 | 4.6（?4.1–13.2） | 0.251 |
| 皮层 | 8.1（0.9–15.4） | 0.032 | 3.0（?4.3–10.3） | 0.369 |
| 血浆容量分数（Vp，10??） | | | | |
| 白质 | 1.5（0.0–3.0） | 0.050 | ?0.1（?2.3–2.1） | 0.898 |
| 灰质 | 1.8（?0.7–4.3） | 0.147 | 0.1（?2.5–2.7） | 0.931 |
| 深部灰质 | 3.4（1.0–5.8） | 0.009 | 0.5（?2.6–3.6） | 0.700 |
| 皮层 | 1.7（?0.9–4.2） | 0.176 | 0.1（?2.5–2.6） | 0.971 |

注：显示β值、95%置信区间（CI）和P值。BBB，血脑屏障；GM，灰质；WM，白质。

讨论

这项探索性纵向研究考察了中年高血压患者在作为继发性高血压常规诊断方案的一部分停药或切换降压药物后，血压随之升高和降低时血脑屏障泄漏的变化。临时停药或切换降压药后血压升高与白质和灰质中Ki和Vp升高所反映的血脑屏障泄漏增加及灌注增加相关。这种血压与血脑屏障泄漏之间的关联在恢复用药后血压降低时不太明显。

既往研究对伴有小血管病的患者评估血脑屏障泄漏时，进行的是横断面研究，或考察基线血脑屏障泄漏对（进展中的）小血管病影像学标记物在后期时间点的影响[21,22]。我们和其他人已经证明，在横断面层面上，较高的血压与年轻和中年高血压患者的血脑屏障泄漏相关[9,23]。现在我们通过展示短期血压升高与较高的血脑屏障泄漏相关来扩展这一认识，支持血脑屏障可以在短时间内被调节的观点。在多个时间点评估血脑屏障泄漏可以提供更多有关血脑屏障完整性动态变化及潜在治疗靶点的信息。我们注意到血压升高与血脑屏障泄漏增加之间的关联最强，而血压降低后血脑屏障泄漏的降低仅在7名受试者中的4名中观察到。

几种机制可能解释血压升高时观察到的造影剂泄漏增加。较高的全身血压可能增加（颅内）动脉压，并促使含有小分子（如钆布醇，近似大小约1 nm）的血浆更容易通过血脑屏障，尤其是在血脑屏障已受损的情况下[24]。然而，大脑通常通过脑血流自动调节机制很好地保护自身免受血压波动的影响。一般认为，渐进性的血压升高（如本研究中数周内发生的）可以通过自动调节机制得到有效代偿[25]。另一种解释可能是较高的血压导致血脑屏障结构损伤，如紧密连接分子的丧失或破坏[26]。例如，高血压中血管紧张素I和II的激活可以损伤紧密连接[6]。紧密连接对血脑屏障功能至关重要，紧密连接的变化可导致血脑屏障泄漏增加。此外，由于血压升高或血管壁舒张，微血管表面积可能增加，与微血管血容量增加平行。这促进了钆向脑实质的流入，因为Ki是血管固有通透性和表面积的乘积，从而导致Ki升高。尽管我们观察到的造影剂泄漏随血压升高而增加与这些提出的机制一致，但我们的数据无法将它们区分开来。

我们并未观察到所有受试者在血压降低后血脑屏障泄漏的立即减少。如果高血压影响血脑屏障结构，血脑屏障修复可能不是瞬时完成的，且我们的影像检查可能时间过早，无法检测到这种恢复。此外，高血压可导致大脑小血管更持久的改变，如血管重塑、动脉粥样硬化、缺血、慢性低度炎症、内皮功能障碍和氧化应激[6]。血压降低与血脑屏障泄漏之间关联较弱的一个可能解释是扫描间隔较长（第1次至第2次随访间隔55.5天，第2次至第3次随访间隔203天），在此期间感染等外部因素可能影响血脑屏障完整性[27]。需要注意的是，这一观察基于一个较小的受试者亚组（n=7），即恢复用药后血压降低的受试者，这些结果应在更大的队列中得到重复验证。此外，受试者之间的随访间隔差异较大，这可能影响血脑屏障测量并干扰纵向比较。除血压外，吸烟、饮酒和咖啡因摄入、体力活动、睡眠质量和营养等生活方式因素可能影响血脑屏障完整性和小血管病进展，以及可能还有许多其他未知因素，这些可能影响了我们的结果[28–30]。

我们观察到血压升高后Vp增加，尤其是在灰质中，且在第3次随访后血压再次降低后仍持续存在。既往已有报道高血压患者Vp升高[23]。一种可能的解释是，较高的动脉压会在短时间内增加微血管血浆容量，尤其是在血压高于自动调节上限时[31]。第1次至第3次随访之间Vp的相对增加与降压药物的通用作用机制一致，即（动脉）血管壁舒张导致血管扩张，从而增加单位组织体积的血浆容量。

虽然小血管病中渐进性血脑屏障破坏的临床后果尚不清楚，因为大多数研究缺乏长期随访，但我们知道急性血脑屏障退化会导致来自其他疾病的大脑组织严重损伤，如多发性硬化症、中风和感染[32,33]。血浆蛋白、炎症分子和有害物质可能进入大脑并积累，导致脱髓鞘、轴突损伤以及最终的影像学标记物如白质高信号[34]。血脑屏障泄漏与较快的认知下降和后期时间点较差的功能预后相关[22,35]。因此，改善血脑屏障完整性可能是一个有前景的治疗靶点。我们部分受试者在血压降低后观察到的血脑屏障泄漏减少提示通过治疗调节血脑屏障的潜力，但未来研究中的重复验证至关重要。

本研究的几项局限性值得提及。首先，本研究为探索性研究，样本量小，因此结果应谨慎解读。样本量也限制了我们进行更全面分析的统计效能，如不同降压药物类别的差异效应。虽然我们最初计划招募50名高血压患者，但实际招募率低于预期。其次，14名受试者中有3名停药后血压未升高，可能是由于用药依从性低或存在潜在的高血压原因。然而，排除这些受试者后结果未改变。第三，我们使用基于诊室的血压测量来确定血压，但这种方法存在测量误差和"白大褂效应"的风险[36]。我们通过在每次随访时取三次读数来尽量减少这一影响。第四，不同降压药物类别可能对血管和血脑屏障功能有不同影响。这可能影响了我们的结果，但不幸的是由于样本量有限，我们无法研究这一点。最后，虽然使用动态对比增强MRI测量血脑屏障泄漏的短至长期可重复性已报告为中等至良好[27,37]，但在较长时间内测量细微的血脑屏障泄漏变化具有挑战性，因为测量变异性和生物变异都会影响结果。既往研究报告的血脑屏障通透性测量的变异系数范围为1%至14%，组内相关系数范围为0.77至0.82，表明具有良好至优秀的可重复性[27,37,38]。在我们的研究中，白质Ki在血压升高后增加3.2%至107%。因此，虽然较小的变化可能落在既往报告的测量变异范围内，但较大的变化超出了报告的变异系数，不太可能仅由测量变异解释。尽管如此，这些比较应谨慎解读，因为可重复性估计在不同研究之间存在差异，且可能取决于采集、分析和研究人群。

尽管如此，本研究具有独特的设计，使我们能够考察血压升高及随后降低对血脑屏障泄漏随时间变化的影响，这在以前尚未被研究过。

由于我们招募的对象是没有或仅有非常细微的磁共振成像（MRI）小血管病（SVD）标志物的成年人，因此我们能够评估存在SVD风险人群中血脑屏障（BBB）通透性增加后的早期变化。此外，患者在研究参与期间因诊断检查而需多次就诊医院，这使我们在不增加参与者额外负担的情况下收集了详细的临床信息。总之，在这项探索性研究中，我们评估了高血压患者在血压升高和降低后血脑屏障完整性的波动情况。尽管我们观察到停药后血压升高与血脑屏障渗漏之间存在强烈关联，但在恢复降压治疗后的血压变化与血脑屏障渗漏之间的关联则不那么明显。这表明血脑屏障功能是动态变化的，且血压可能直接影响血脑屏障的完整性。未来需要进一步研究来证实这些发现。此外，不仅有高血压，而且大幅的血压波动（BPV）也被认为会导致SVD（进展）并可能影响血脑屏障的完整性[39,40]，这一点应在未来研究中予以考虑。致谢：无。利益冲突声明：作者声明与本研究、撰写和/或发表不存在任何潜在的利益冲突。作者未因本研究、撰写和/或发表获得任何经济支持。