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研究发现10年ASCVD风险评分与CSVD之间存在显著关联，为CSVD的风险预测提供了新的依据。
脑小血管病（CSVD）是指一组不同病因影响大脑小动脉、小静脉和毛细血管的疾病[1]。CSVD的发病率随着年龄增长而升高，已成为导致老年人认知功能障碍、痴呆、情感障碍和生活能力下降的主要原因[2]，为日益老龄化的当下中国带来了沉重的家庭和社会负担。鉴于CSVD的发病机制和危险因素尚未完全清楚，因此构建精准的危险分层策略显得尤为重要。既往研究显示，CSVD与冠状动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）在发病机制上可能存在共通之处，且两者有共同的危险因素，如高血压、糖尿病、吸烟及血脂异常等[3-5]。因此，有学者推测，ASCVD风险评分较高的个体，其罹患CSVD的风险也可能更高。近期，中国学者利用4种10年ASCVD风险预测模型，评估了其与CSVD及其磁共振（MRI）标志物之间的关联性，相关研究成果发表在Age Ageing[6]上。该研究结果为CSVD患者进行危险分层寻找到了一种可行的方法，为CSVD的预防和治疗提供了新的视角和思路。
图1：研究成果发表于Age Ageing[6]
本研究为横断面研究，其数据来源于PRECISE研究。PRECISE研究是一项前瞻性队列研究，纳入了在2017年~2019年间在中国丽水市的六个村庄和四个社区中的3067名（50~75岁）成年人。本研究共采用4种模型来评估10年ASCVD风险，分别为Framingham风险评分（FRS）、Pooled Cohort Equations（PCE）、中国动脉粥样硬化性心血管疾病风险预测模型（China-PAR）和系统冠状动脉风险评估模型2（SCORE2）。研究中按评分标准分别将受试者分为低风险（<5%）、中风险（5%～10%）和高风险（≥10%）三组。
研究最终纳入3063名受试者，平均年龄为61.2±6.7岁，1638人（53.5%）为女性。根据总CSVD评分，934名受试者诊断为CSVD，而根据校正后总CSVD评分，则有1271名受试者诊断为CSVD。与未患CSVD的受试者相比，CSVD的受试者年龄更大，高血压和糖尿病的患病率更高。此外，在用药史上，既往使用降压药、降脂药、降糖药和抗血小板药物的比例在CSVD患者中也更高。既往已证实，10年ASCVD风险评分对预测大血管疾病具有重要意义，但其与CSVD之间的关系尚不清楚。研究结果显示，根据Wardlaw诊断标准，在FRS组低、中、高风险受试者中CSVD患病率分别为18.0%、30.3%和43.6%，而根据Rothwell诊断标准，CSVD患病率则分别为28.8%、41.7%和54.4%。其余3种10年ASCVD风险评分中CSVD的患病率与FRS相似。在调整协变量后，FRS与CSVD患病率呈正相关[中度与低度：校正比值比（cOR）1.86，95%CI：1.51~2.30；高度与低度：cOR 3.05，95%CI：2.48~3.77（Wardlaw标准）；中度与低度：cOR 1.66，95%CI：1.37~2.00；高度与低度：cOR 2.53，95%CI：2.09~3.06（Rothwell标准）]。进一步分析FRS与总CSVD评分或校正后总CSVD评分的关系时发现，FRS越高总CSVD评分也越高。分析其他评分与CSVD关联时也观察到了类似结果（图2）。![]()
图2: 4种ASCVD风险评分与总CSVD评分之间的关联
ASCVD风险评分与CSVD的MRI标志物之间存在关联在影像学上，CSVD常见的标志物有脑白质高信号（WMH）、脑微量出血（CMBs）和基底节血管周围间隙扩大（BG-EPVS）等。研究人员利用MRI进一步分析了4种ASCVD风险评分与CSVD标志物之间的关联。研究结果显示，在调整协变量后，FRS与WMH、校正后WMH、腔隙灶、CMBs、校正后CMBs、BG-EPVS之间呈正相关（详见下表）。![]()
FRS与校正后BG-EPVS的关联无统计学意义。PCE与MRI指标的关联结果与FRS相似。与FRS或PCE不同的是，China-PAR与SCORE2评分与所有MRI标志物均呈正相关。上述研究结果表明，10年ASCVD风险评分不仅与心血管事件相关，还与CSVD的发生和严重程度密切相关。此外，研究中还比较了不同评分模型预测CSVD的曲线下面积（AUC）。结果显示，不同评分模型在预测CSVD的能力上略有差异。其中，参照总CSVD评分，PCE、China-PAR、SCORE2和FRS的AUC分别为0.689（95%CI：0.669~0.709）、0.683（95%CI：0.663~0.704）、0.682（95%CI：0.662~0.703）和0.656（95%CI：0.635~0.677）；而基于校正后总CSVD评分，FRS的AUC为0.633（95%CI：0.613~0.653），低于其他风险评分（P < 0.001）。既往少有研究探讨10年ASCVD评分与CSVD的负担及影像学特征之间的关联。虽然10年ASCVD评分与CSVD之间的关联机制尚未明确，但由于两者的危险因素存在重叠，相关研究提出了一些可能的假设。例如，总胆固醇与CSVD及其MRI标志物相关，而较高的高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）水平与较低的小血管卒中风险和较低的WMH相关[7，8]。该研究初步证实了使用10年ASCVD评分进行CSVD危险分层是合理的。考虑到研究为一项横断面研究，无法确定10年ASCVD评分与CSVD进展及MRI标志物之间的因果关系，且研究人群多数居住在农村地区，该研究结果还需得到更多的临床研究来验证。同时，该研究结果也强调了心脑血管疾病共同管理的重要性。ASCVD作为全身泛血管的粥样硬化性疾病，其发生和发展不仅影响心脏和血管，还可能对脑部小血管造成损害。因此，在临床上管理ASCVD患者时，除关注心血管健康外，还应加强对CSVD的关注和管理，通过综合性的治疗措施和个性化的风险管理策略，可以更好地降低ASCVD和CSVD的疾病风险，提高患者的生活质量和改善预后。10年ASCVD风险评分与CSVD及其MRI标志物呈正相关，这些评分为CSVD患者危险分层提供了可借鉴的方法。同时，研究结果也强调了心脑血管疾病共同管理的重要性。在未来的研究中，应进一步探讨不同风险评分模型在预测心脑血管疾病方面的差异和优劣，为制定更加精准和有效的预防和治疗策略提供科学依据。
参考文献：
[1].Debette S, et al. Clinical Significance of Magnetic Resonance Imaging Markers of Vascular Brain Injury: A Systematic Review and Meta-analysis. JAMA Neurol. 2019 Jan 1;76(1):81-94. [2].Dey AK, et al. Pathoconnectomics of cognitive impairment in small vessel disease: A systematic review. Alzheimers Dement. 2016 Jul;12(7):831-45. [3].Rutten-Jacobs LCA, Markus HS; UK Young Lacunar Stroke DNA Study. Vascular Risk Factor Profiles Differ Between Magnetic Resonance Imaging-Defined Subtypes of Younger-Onset Lacunar Stroke. Stroke. 2017 Sep;48(9):2405-2411.[4].Kim KW, et al. Visceral obesity is associated with white matter hyperintensity and lacunar infarct. Int J Obes (Lond). 2017 May;41(5):683-688.[5].Power MC, et al. Smoking and white matter hyperintensity progression: the ARIC-MRI Study. Neurology. 2015 Feb 24;84(8):841-8.[6].Liu D, et al. Associations of 10-year atherosclerotic cardiovascular disease risk scores with cerebral small vessel disease: the PolyvasculaR Evaluation for Cognitive Impairment and vaScular Events (PRECISE) study. Age Ageing. 2024 Jul 2;53(7):afae161. [7].Staszewski J, et al. Association between hemostatic markers, serum lipid fractions and progression of cerebral small vessel disease: A 2-year follow-up study. Neurol Neurochir Pol. 2018 Jan-Feb;52(1):54-63. [8].Georgakis MK, et al. Genetic determinants of blood lipids and cerebral small vessel disease: role of high-density lipoprotein cholesterol. Brain. 2020 Feb 1;143(2):597-610.
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