關鍵詞：
腦血流速度、動態(tài)腦自動調節(jié)、平均動脈壓、神經血管耦聯、經顱多普勒
研究背景及目的：
大多數研究集中在大腦中動脈的動態(tài)腦自動調節(jié)（dCA），很少有研究探討大腦后動脈的神經血管耦聯（NVC）和dCA。我們研究了健康志愿者大腦后動脈（PCA）的NVC 和dCA，以確定性別差異。
研究方法：
從首都醫(yī)科大學宣武醫(yī)院招募了30名男性和30名年齡匹配的女性完成了dCA和NCV評估。
dCA評估
所有參與者均使用TCD（EMS-9D Pro 深圳德力凱）采集數據。使用1.6MHz監(jiān)護探頭探頭在雙側顳窗測量50-65mm深度的大腦中動脈和60-70mm深度的大腦后動脈的腦血流速度（CBFV），
使用基于容積補償法的無創(chuàng)每搏連續(xù)血壓（Finometer技術 深圳德力凱）進行連續(xù)的無創(chuàng)每搏血壓（NIBP）監(jiān)測，同時監(jiān)測心率和呼氣末二氧化碳（EtCO2）。
神經血管耦聯
PCA的NVC主要通過可靠的重復閱讀視覺刺激來實現，這與枕葉視皮層的灌注有關。以參與者閉眼2分鐘后的數據為基線進行評估，然后睜開眼睛24 S進行（默讀-視覺刺激），再閉眼24S，循環(huán)6次，視覺刺激材料為有關北京的中文旅游資料。
監(jiān)測閉眼休息和默讀期間每個周期的PCA平均CBFV（MV）和平均動脈壓（MAP）,計算腦血管傳導指數(CVCi) = PCA MV/MAP和視覺誘發(fā)血流反應(VEFR) = (MV-默讀期間 – MV-休息)/MV-休息×100%。
dCA數據分析
根據國際腦血流自動調節(jié)機能研究學會（CARNet）的建議，我們從記錄中選擇穩(wěn)定的5分鐘NIBP和TCD監(jiān)測數據進行dCA分析，Hanning窗口長度為100 s，重疊率為50%。使用（傳遞函數）TFA方法用于量化dCA 參數，分析包括極低頻（VLF，0.02–0.07Hz）、低頻（LF，0.07–0.20Hz）和高頻（HF，0.2–0.50Hz）下的增益、相位和一致性。本研究僅分析了一致性≥0.5的dCA參數。關于頻域，極低頻和低頻指數是dCA的關注點。
研究結果：
大腦中動脈的平均血流（MV）高于后循環(huán)的PCA（60.68 ± 10.24 vs 32.98 ± 7.25, p < 0.001)。就dCA參數而言，PCA在所有頻域中，
增益均低于MCA（PCA vs MCA, VLF: 0.62 ± 0.24 vs 0.76 ± 0.21；LF: 0.68 ± 0.19 vs 0.99 ± 0.22；HF: 0.71 ± 0.15 vs 0.97 ± 0.22；所有p < 0.001）。
在低頻和高頻范圍內，PCA的一致性也低于MCA（均p<0.05）。兩組間的相位沒有統計學差異。
關于NCV，睜眼和閉眼條件下的平均動脈壓相似。相反，在視覺刺激(睜眼)時PCA MV和CVCi高于閉眼時（均P<0.001）。安靜閱讀時PCA的CBFV高于休息或閉眼時的水平。
研究結論：
我們發(fā)現腦血管系統中的主要血管（MCA和PCA）具有相似的相位，這量化了血液動力學調節(jié)的時間過程。然而，PCA中dCA的幅度（即增益）較低，表明更嚴格的血流動力學自動調節(jié)。
此外，我們發(fā)現，在健康受試者中，性別并不影響PCA中的dCA和NVC反應。我們的研究為健康男性和女性的PCA提供了可靠的dCA和NVC標準，為進一步的研究奠定了基礎。
文獻來源：
Chen H, Cui L, Chen S, et al.
Comparable dynamic cerebral autoregulation and neurovascular coupling of the posterior cerebral artery between healthy men and women.
CNS Neurosci Ther.
2024;30:e14584. doi:10.1111/cns.14584
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