論文題目：CLU基因多態性與非癡呆型血管認知障礙相關性的研究目錄一、中文摘要2二、英文摘要4三、前言6四、文獻綜述13五、材料與方法18六、結果23七、討論28八、結論29九、參考文獻36十、英文縮寫37十一、致謝38十二、攻讀學位期間發表的學術成果39十三、附圖41PAGE1摘要結果:（1）VCIND組和認知正常組在視空間及執行功能、注意力、命名、計算力、語言、記憶力、抽象、定向力方面比較，結果P＜0.01，差異有統計學意義。VCIND組與認知正常組的rs11136000snp位點對比，P＜0.05，差異有統計學意義。rs9331888snp位點的P＞0.05，無顯著性差異。VCIND組與對照組SVD總分對比，P＜0.05，存在顯著性；在SVD評分亞組中，兩組在腔隙性腦梗死、血管間隙擴大、腦白質改變中P值均＜0.05，有顯著性差異。CLU基因多態性rs11136000snp位點、rs9331888snp位點與VCIND患者的影像學比較，P＜0.01，存在強顯著性。攜帶CLU基因多態性rs11136000snp位點的VCIND患者在腔隙性腦梗死、腦白質改變中P值均＜0.05，攜帶CLU基因多態性rs9331888snp位點的VCIND患者在腦白質改變、血管間隙擴大中P值均＜0.05。結論：VCIND患者的主要表現在視空間及執行功能、注意力及計算力、命名、語言功能、記憶力、定向力、抽象力降低，認知的損傷為多領域。CLU基因多態性的rs11136000SNP位點可以作為VCIND出現的生物標志物；VCIND患者頭部MRI表現為腔隙性腦梗死、腦白質高信號、腦微出血、血管間隙擴大；攜帶CLU基因的rs11136000SNP位點、rs9331888位點的VCIND患者更易出現上述表現。且CLU基因多態性與腦白質高信號的關系更明確。關鍵詞：CLU基因多態性；非癡呆型血管認知障礙；磁共振成像；交互作用

AbstractKeywords:CLUgenepolymorphism;Non-dementiavascularcognitiveimpairment;Magneticresonanceimaging;Interaction

前言血管性認知障礙（vascularcognitiveimpairment，VCI）是腦血管病變及其危險因素導致的臨床卒中或亞臨床血管性腦損傷，涉及至少一個認知域受損的臨床綜合征，涵蓋了從輕度認知障礙到癡呆，也包括合并阿爾茨海默病(Alzheimer’Sdisease，AD)等混合性病理所致的不同程度的認知障礙。根據流行病學研究[1]，我國65歲以上的人群中VCI患病率約為8.7%。非癡呆型血管性認知障礙(vascularcognitiveimpairmentnodementiawith，VCIND)，血管性癡呆(vasculardementia，VaD)和混合性癡呆(mixeddementia，MD)是VCI的三種形式。VCIND為血管性癡呆的早期階段，一些人可能會恢復到“正常”水平的認知功能的健康狀態，一些人會進展出現進一步的認知能力下降或血管性癡呆。中國的一項認知與老齡化研究發現[2]，VCIND占總病例的42.0%，是中國最常見的輕度認知功能障礙亞型。在中國，一項對VCIND患者隨訪2年的研究發現其演變為癡呆的比例高達40%[3]。美國一項研究追蹤VCIND患者3年內轉化為VaD的概率為35%[4]。VCIND臨床上主要表現以注意力、執行功能的減退，以及運動操作和信息處理速度的減慢為主，病理上主要表現為新近皮質下小梗死、白質高信號、腔隙、血管周圍間隙擴大、腦微出血、萎縮。其可能與額葉-皮質下環路的阻斷有關。當然，與記憶相關的海馬-內側顳葉-皮層下功能通路被破壞也會導致記憶損害。鑒于血管性癡呆一旦進入中晚期沒有治療藥物和手段，因此在早期階段的VCIND是血管性認知障礙治療和預防的最佳階段。因此明確其遺傳易感性及危險因素對于早期預防VD具有重要的臨床意義。全基因組關聯分析研究鑒定出若干CLU單核苷酸多態性風險基因位點，其中CLU基因的rs11136000、rs2279590、rs9331888、rs933194位點，被認為是目前遲發性阿爾茨海默病（LOAD）顯著相關位點。較多的研究證明CLU基因是目前第三大相關基因LOAD的風險基因。CLU基因是單拷貝基因，位于8p21號染色體上，包含9個外顯子、8個內含子，含有16580個堿基，編碼449個氨基酸組成的多肽鏈。CLUmRNA表達具有組織特異性，在正常大腦、肝臟和胰腺表達較高，大腦內的表達在膜重構和細胞可塑性方面起到重要的作用。多項研究表明[5]CLU基因也參與了許多嚴重的生理疾病，如中樞神經系統紊亂、動脈粥樣硬化、炎癥等。血漿CLU濃度在認知功能障礙、腦萎縮、認知功能快速下降、AD進展中起重要作用。CLU基因編碼clusterin，也稱為載脂蛋白J，是中樞神經系統中表達最豐富的載脂蛋白之一，可影響Aβ聚集、介導Aβ清除、調節脂質代謝、誘發補體反應以及神經炎癥反應。CLU作為高密度脂蛋白的組成部分，參與膽固醇的轉運，參與動脈粥樣硬化的進展和惡化[6]。而動脈粥樣硬化是血管性認知障礙的最重要病因機制，基于以上，我們推測CLU基因可能參與血管性認知障礙的發生和發展。本研究采用病例對照方法探討基因位點的多態性與VCIND的相關性，明確其在VCI病程進展中可能的作用機制，為VCI的早期預警生物學標志物及干預提供重要的臨床依據。

文獻綜述非癡呆型血管認知障礙的結構影像學研究進展血管性認知障礙（vascularcognitiveimpairment，VCI）是腦血管病變及其危險因素導致的臨床卒中或亞臨床血管性腦損傷，涉及至少一個認知域受損的臨床綜合征，涵蓋了從輕度認知障礙到癡呆，也包括合并阿爾茨海默病(Alzheimer’Sdisease，AD)等混合性病理所致的不同程度的認知障礙。VCI是癡呆的第二常見原因[7]，我國腦血管疾病發病率高。根據流行病學研究[1]，血管性癡呆的發病率約為3.1/1000人/年。我國65歲以上的人群中VCI患病率約為8.7%。除患病率以外，癡呆癥對經濟、衛生和社會援助的影響也在增加。故能夠及早防控VCI成為全球最急需解決的問題。非癡呆型血管性認知障礙(vascularcognitiveimpairment-nodementiawithsmallvesseldisease，VCIND)，血管性癡呆(vasculardementia，VaD)和混合性癡呆(mixeddementia，MD)是血管認知障礙的三種形式。越來越多的證據表明：VCIND為血管性癡呆的早期階段，具有很高的危險性轉化為癡呆。我國有研究通過對VCIND患者2年隨訪發現其演變為癡呆的比例高達40%[3]。美國一項研究發現[4]：VCIND患者3年內發展成VaD的概率為35%。臨床上無癥狀的腦血管疾病足以引起相關的認知功能障礙[8]，大多病情惡化可能是緩慢和漸進的；通常不會觀察到漸進性惡化和局灶性認知障礙，小血管疾病是VCID中最常見的損害[9]。一項前瞻性篩查研究顯示，包括腔隙性梗死、微梗死、髓鞘丟失、動脈硬化、軟腦膜腦淀粉樣血管病、血管周圍間隙擴張和大面積梗死在內的七種病理疾病可以預測認知損害[10]。VCIND的主要影像學表現可出現腔隙性腦梗死、腦白質疏松、腦微出血、血管周圍間隙擴大、腦萎縮等。影像學特征可作為診斷VCIND的特異性標志物，在早期診斷和預測VCI患者認知功能下降的臨床實踐中扮演著一個重要的角色，要想實現對癡呆癥和腦血管病變進行預防和治療，可以先對VCIND進行防治來實現。一、非癡呆型血管認知障礙與結構影像學的研究進展 近年來，神經分子影像學、神經功能影像學等對疾病進行認識、診斷、治療及預防的依據之一，但是目前臨床診斷中的主要標準還要依靠神經結構影像學。結構成像如臨床使用的MRI序列包括T1加權磁共振成像（T1WI），T2加權磁共振成像（T2WI），液體衰減反轉恢復序列（FLAIR），擴散加權成像（diffusionweightedimaging,DWI），彌散張量成像（diffusiontensorimaging,DTI），磁敏感加權成像（susceptibilityweightedimaging,SWI）等可以準確識別腔隙性腦梗死、腦白質病變、腦微出血、血管周圍間隙、腦萎縮等。每一個序列都反映特定的組織特征。腔隙性腦梗死腔隙性腦梗死（lacunarinfarction，LI）多分布于皮質下直徑為3～15mm的圓形或卵圓形、與腦脊液信號相同的病灶。磁共振FLAIR圖像顯示中央腦脊液樣信號,由環形高信號邊緣包圍，邊緣并不總是存在的，當它們穿過白質高信號區域時，高信號的邊緣也可以包圍血管周圍的空間。在T1和T2上出現類似于腦脊液的高信號,彌散加權成像(DWI)上信號無增強。某些情況下，FLAIR不會抑制中央腔液體，盡管MRI在其他序列(如T1加權和T2加權MRI)上有清晰的腦脊液樣信號，但病變可能表現為完全高信號。有研究表明腔隙性腦梗死是信息處理速度和執行功能受損的重要標志，是VCI的重要預測因子[11]。腔隙性梗死也是VCI的結構磁共振的標志物[12]。既往研究表明LI的損害部位決定了認知功能的損害。丘腦通常表現出全腦認知功能損害，若LI出現在丘腦，則會出現運動能力、執行功能降低，而顳葉、海馬、基底節的LI則會表現出記憶功能下降［13］,LI數目越多，多領域認知功能損害越明顯[14]。DTI即彌散張量成像，可檢測腦內神經纖維束是否完整以及反映腦內水分子的彌散運動。平均擴散率（meandiffusivity，MD）、分數各向異性（fractionalanisotropy，FA）均是DTI的常見參數，一個是衡量水在白質中擴散的大小，一個則提供了有關水擴散方向性的信息。有研究提示在LI的急性期，梗死在相位細胞毒性水腫的組織平均彌散率顯著減少，亦或是早期血管源水腫的腦組織，腦梗塞、血管內皮細胞功能受損、細胞通透性增加、細胞間水積累導致血管源腦水腫的發展時，水分子擴散能力進一步下降，MD值進一步降低。與此同時，由于蜂窩結構損傷和組織顯微組織的損失，各向異性顯著下降和FA降低。LI梗塞的MD值均顯著低于這些LA病變由于缺血區域中總的自由水分子擴散的減少。多項研究通過對腔隙數量、體積以及認知功能的分析發現LI是認知障礙患者比較重要的預測因子[15]。Andrew等人[16]在對腔隙性腦梗死患者5年的隨訪期內，網絡整體效率的下降速度預測了轉化為癡呆癥和認知能力下降的可能性。腦白質高信號腦白質高信號（whitematterhyperintensity，WMH）在磁共振T2和FLAIR序列中顯示高信號，在T2加權MRI上觀察到的WMH在老年人中極為常見。主要分布在白質區域，多分布在腦室周圍、大腦半球的深部白質、基底神經核區、腦橋，有時是小腦和腦干，但在T1上表現為等信號或不及腦脊液樣低信號的低信號，通常很難找到，T1上腦白質的信號的程度取決于序列參數、病變的嚴重程度。研究顯示白質高信號與隱蔽的神經和認知癥狀以及步態障礙等身體障礙有關[17]。通過影像學研究發現WMH與包括注意力、執行能力、處理速度等的特定認知領域的損害具有很強的關聯[18]。區域性WMH負擔與衰老相關的腦萎縮之間存在高度相關性以及與認知表現相關的特定腦區皮質厚度減少[19]。彌散加權成像(DWI)早期研究使用DWI計算的痕跡/表觀擴散系數(ADC)，在表征血管性認知損害中異常的WM區域研究顯示：縱向研究顯示隨著WMH嚴重程度的進展，擴散增加；橫斷面研究中的主要觀察結果是隨著WMHs嚴重程度的增加ADC值增加；兩者均有VCI有密切關系[20]。但是DWI模型在描述神經元組織中各向異性擴散方面的局限性導致了在以后的SVD研究中使用DTI模型。白質的損傷大致伴隨著MD的增加和FA的減少。O’Sullivan等[19]觀察缺血性腦白質疏松患者側腦室前角白質FA和半卵圓中心的DA與認知功能的衰退明顯相關。既往研究表明，VCI患者的全腦白質的MD值、FA值與正常人群相比存在顯著差異，并且MD值的增加、FA值的減少均可降低記憶及注意執行功能的評分，他們存在正相關性，提示DTI反映的白質改變與認知表現存在相關性[21]。DTI全腦直方圖特征顯示1年內MD增加，FA降低，而丘腦和殼核DTI的顯著變化與WMHs的增加有關[22]。研究顯示DTI測量的白質完整性與認知障礙的相關性比缺血性病變的負荷更好[23]。通過研究不同腦白質區域內病變體積與認知障礙之間的關系，發現腦室周圍白質缺血性病變與額葉皮層變薄和執行功能障礙有關[24]。但是Delano等人[25]研究發現腦室周圍白質損害與年齡相關，但不會影響認知功能，而深部白質損害可導致執行功能和視覺空間功能障礙命名和記憶功能則相對保留。Wright等人[26]大樣本研究發現腦白質病變范圍越大，其認知功能損害越嚴重，當白質損害累計體積超過整顱腦體積四分之三時，認知和感覺運動能力將受損明顯，故腦白質病變范圍決定了認知障礙的程度。Huijts等人[42]的研究是針對189例血管性認知障礙患者，他們發現嚴重的基底節區EPVs會造成程度較重的認知障礙，他們存在正相關性。但是有人發現EPVS并不是認知能力下降的預測指標。隨著大型隊列研究的開展，進行手動MRI分割變得越來越困難，對多模式、靈活、可自由使用的分割工具的需求變得更高。相對于以前的基于k-NN的分割方法，[27]腦強度異常分類算法BIANCA提供了不同的選項來加權空間信息，局部空間強度平均，以及不同的選項來選擇訓練點的數量和位置。Bianca是多模式的，并且高度靈活，因此可以根據他們的協議和特定的網絡環境調整該工具。在過去的20年中，使用各向同性高分辨率T1加權MR圖像對腦體積的定量評估已被大量應用于評估衰老和神經疾病中發生的宏觀結構改變。然而，體積評估并沒有捕捉到大腦白質(WM)和皮質灰質(GM)固有的結構復雜性。這種復雜性可以用分形幾何來研究，分形幾何描述了在適當的空間尺度范圍內表現出自相似性的對象的復雜性。分形維數(FD)是一種緊湊的、無單位的幾何形狀特征，它表示對象填滿空間的程度[28]，并產生對象結構復雜性的單個量化指標[29]。大腦WM和皮質GM的FD可以使用常用的高分辨率T1加權圖像來計算。腦白質和腦灰質FD值已被發現與老年人的認知表現呈正相關[30]。既往研究提示我們觀察到腦血管病和輕度認知障礙患者大腦白質的平均FD為2.4650，明顯低于健康對照組。眾所周知，FD和體積檢查和量化不同的結構方面，因此通常是相輔相成的。綜上所述，結合大數據建議，在評估大腦皮層和皮質下腦白質時，應該使用不同的神經成像工具來獲得顯著的結果。腦微出血腦微出血（cerebralmicrobleeds，CMBs）定義為對T2加權磁共振序列中的磁化效應敏感，直徑為2～5mm的圓形信號丟失，在其周圍沒有發現水腫，在SWI上的呈現形式為低信號，在MRI上為多發性微小信號喪失，大多位于基底節或皮質下區域。它們不僅是未來腦葉內出血的預測指標，而且與認知能力下降獨立相關。微量出血也可能對應于血管周圍間隙內含鐵血黃素的巨噬細胞的局灶性堆積，并且有證據表明血紅素降解活性，周圍有激活的小膠質細胞的炎癥反應，晚期補體激活和凋亡。偶爾發現微量出血周圍有膠質增生和不完全的缺血性改變。既往研究發現頭頂枕葉和腦島中的CMBs的增加與執行功能缺陷相關[31]。相關腦微出血研究[32]應用SWI技術檢測顱內腦微出血病灶，VD患者的額葉、顳葉皮質下、基底節區及丘腦更容易出現微出血灶，與無VD患者相比，其發生率顯著增高。高曉嶸等[33]通過對80例腦微出血組及80例正常對照組應用SWI技術研究，發現前組患者腦微出血的數量較后組多，其抽象能力、視空間執行能力、注意力、定向力、記憶、語言及MoCA評分較差，提示認知功能障礙與腦微出血的數量呈顯著的負相關。Ayaz等[34]人的一項縱向研究，通過運用磁共振SWI對患者的腦微出血檢測發現，認知障礙患者病灶數目均隨時間延長逐漸增加，且認知障礙程度均進行性加重。在社區人群的鹿特丹研究的基礎上Akoudad等[35]同樣發現：發生癡呆和認知障礙風險會隨著腦微出血數量的增加而增加，他們密切相關；大腦中的微出血尤其是腦葉可導致時間、地點定向力，語言能力，即刻記憶以及延遲記憶，注意力及計算力，視空間等能力降低，若是其它部位發生腦微出血，會造成信息運動和加工速度快速下降。研究發現多發性微出血(≥5)的存在與MoCA總分較低以及在認知測試的特定領域(如全局認知功能、信息處理速度和運動速度)的表現較差有關[36]。在健康成人中進行的橫斷面和縱向研究也表明，CMBs與較低的MMSE測試分數、較差的信息處理能力和較差的執行功能有關，特別是大量的CMBs[37]。有研究[38]發現深層或混合CMBs與言語記憶有關，與腦萎縮無關，這個發現可能提示丘腦核的破壞，與存儲和短期記憶有關，與記憶障礙一致，其是AD的標志，也存在于血管相關的認知障礙中。一些研究表明腦微出血也受腦白質損傷影響。Akoudad等[39]研究提示腦白質完整性受損越明顯，CMB數量越多。在常規MRI上看不到的組織損傷，可以在未來的研究中利用擴散張量成像或靜息MRI等新技術進行評估。血管周圍間隙血管間隙擴大（enlargedperivascularspaces,EPVS）是指與血管走行一致的穿過灰質或白質的充滿液體的具有一定的生理和免疫功能的間隙。動脈、小動脈、靜脈和小靜脈周圍的腦外液體間隙的延伸。在高分辨率下，偶爾可以在血管周圍間隙的中心看到中央血管。血管周圍間隙通常在下基底節最為突出，也可見向心性穿過半球白質和中腦，但在小腦中很少見到。腔隙和擴大的血管周圍間隙之間的一個區別特征可能是腔隙通常更大(>3mm)，并可伴有病灶周圍信號改變。擴大的血管周圍間隙在影像學上多表現為邊緣光滑且無占位效應的圓形、橢圓形或線形，T1圖像上的信號強度同腦脊液相似，FLAIR圖像上的信號表現為低信號，且沒有高信號邊緣。如果它們穿過白質高信號區域，在T2加權或FLAIR成像上會有圍繞液體間隙的T2高信號邊緣。一些研究已經將更突出的血管周圍間隙與較差的認知功能聯系在一起。一部分研究[40]顯示PVS與認知損害之間存在正相關關系。Maclullich等[41]研究年齡在65-70歲之間的老年人的頭顱MRI資料中發現，顱內EPVs越多，其視空間能力和非語言推理能力等認知能力減退明顯，他們存在明顯的相關性。Huijts等[42]對189例血管性認知障礙患者進行磁共振檢查發現，認知障礙損傷的程度受基底節區EPVs的嚴重程度的影像，他們存在負相關。有趣的是，有人發現PVS并不是認知能力下降的預測指標，PhilipBenjamin等人[43]研究得出在5年的隨訪期內PVS與認知功能下降無關。優先使用T2加權MRI來評估EPVS,EPVS在中到重度認知障礙患者中很難評級，因為它們經常被WMH掩蓋[40、44]。使用T1加權成像測量容積是評估PVS負荷的另一種方法，在小血管疾病和WMH患者中可能更準確。除了混雜因素外，造成這種不一致的一個原因可能是因為Lacunes和EPVS很難區分。有研究者提出了一種基于學習的EPVSs自動分割方法，使用腦解剖結構和血管信息來確定感興趣區域（regionofinterest，ROI）,在分割準確性方面超過其他EPVSs分割方法，可以用于EPVSs形態的定量研究[45]。EPVSs的定量研究也十分重要。隨著7TMRI掃描儀信噪比的增加，即使在健康受試者掃描的MRI圖像中也可以顯示EPVSs[46]。腦萎縮腦萎縮（encephalatrophy）是指由各種原因導致腦組織本身發生器質性病變而產生萎縮的一種現象。臨床癥狀多為時間及定向力下降，語言功能障礙等高級智能功能減退。許多影像學研究報告了腦萎縮的嚴重程度以及全局、胼胝體、中樞(腦室大小和基底節)、中腦等部位影響著認知障礙的嚴重程度。全局性和局灶性萎縮的進展程度和速度與認知惡化和轉化為癡呆癥有關。Van等[47]通過觀察大量具有輕度認知障礙患者的腦MRI資料發現多數患者大腦內側顳葉發生器質性病變，萎縮是其特征性改變。研究基于體素的形態測量比較了有一個或多個認知領域損害的缺血性卒中患者的灰質體積[48]，結果提示認知障礙組年齡較大，受教育年限較短，更大的病變體積，以及多個認知領域的缺陷，包括定向、注意力、工作記憶、語言、視覺空間技能、精神運動速度和記憶；與那些丘腦、額葉、顳葉、頂葉和枕葉沒有認知功能受損的患者相比，有認知障礙的缺血性中風患者的灰質體積顯著減少，且主要部位在丘腦。一項研究發現，在非癡呆老年人中，海馬萎縮和WML的組合與認知功能障礙的風險增加有關[49]，而海馬萎縮或WML本身與認知功能障礙無關。這些發現表明，大腦中血管病變的存在放大了海馬萎縮與認知功能之間的聯系。在動脈粥樣硬化性疾病患者中，較小的總腦體積、較大的腦室體積和較小的皮質灰質體積與較差的執行能力相關，并且這種關聯隨著腦血管病變的存在而變得更強[50]。一項多中心橫斷面及縱向研究顯示腦萎縮可增強腦白質疏松及腔隙性腦梗死對認知功能的影響，該研究還指出腦萎縮可能會掩蓋腦白質疏松對認知功能的影響[51]。且腦萎縮和WML在認知功能上有協同作用。同時通過結構影像學研究得出腔隙性梗死與不同萎縮程度的腦運動速度縱向下降之間的協同作用。也有研究提示皮質萎縮是步態障礙的一個神經影像學標志，這種相關性也可能由額葉、頂葉和雙側胼胝體白質的FA介導[52]。有研究表明皮層下萎縮顯著預測了所有認知指標的變化，而皮層萎縮只與精神運動速度的下降有關。一項在MRI薄層T1成像上進行的對短暫性缺血性卒中患者的特殊評估發現萎縮是顯著的，而且影響前循環的TIA患者在TIA后3個月丘腦遠端萎縮約10%，這導致3個月內MoCA的認知能力平均下降11%[53]。二、小結在臨床中VCIND是一種常見且損害患者腦功能的一種疾病，因此明確該病的高危因素、臨床表現及影像學表現，及時診斷并尋找出有效的治療方法至關重要。目前診斷主要依靠影像檢測，由于對VCIND的影像學證據和其診斷標準并不是很統一在臨床中，通過MRI技術對VCIND患者進行研究，發現其相應的影像學標志物，從而對預防和及早干預血管性認知障礙，并減少血管性癡呆疾病的發生。材料與研究方案1.1受試者收集本研究采用臨床評估結合神經心理學量表測評的方法在牡丹江醫學院紅旗醫院招募右利手VCIND42人，認知正常對照組23人。在牡丹江醫學院倫理委員會的批準下征得所有被試者的同意并且簽署知情同意書。1.1.1VCIND入組標準：根據中國血管性輕度認知損害診斷指南（2016）[54]進行收集。（1）患者或知情者或醫生證實認知功能較前有輕度下降至少一個認知功能領域的損害證據，認知障礙由腦血管病導致，符合以下標準：A.存在高血壓、糖尿病、血脂異常、吸煙等心腦血管病危險因素。認知損傷發生在腦血管事件3個月內；或存在信息處理速度和/或執行功能障礙且具小便、人格異常特征之一，但無腦血管事件發生；B.有腦血管病導致的局灶癥狀或體征，如白質損傷、腔隙性梗死和微出血等；C.輔助檢查有腦血管病病變的證據：影像學評估涉及腦梗死、白質高信號、出血、血管間隙擴大等方面。（2）日常生活能力正常或輕微受損，有獨立生存能力；1.1.2VCIND排除標準：（1）引起認知功能障礙的神經系統其他疾病（如腦腫瘤、帕金森病、腦炎等）、腦外傷導致的認知障礙；（2）甲狀腺功能異常、嚴重貧血、梅毒、HIV等其他可引起認知損害的疾病；（3）有精神病史者；（4）不能配合完成檢查者。1.1.3認知正常對照組入組標準：選取同期入組年齡、性別、受教育程度相匹配的右利手健康受試者。（1）沒有認知下降主訴；（2）校正了年齡、性別、教育程度，在標準化認知功能檢測中成績在正常范圍內；（3）神經系統檢查與大內科檢查沒有陽性癥狀與體征；（4）病史包括現病史、既往史、家族史等陰性，查體無陽性所見，既往神經影像學等輔助檢查資料無可引起認知損害的陽性所見。1.2臨床評估1.2.1詳細記錄患者一般資料及病史等材料。1.2.2神經心理測驗主要包括：簡易智能精神狀態檢查量表(Mini-MentalStateExamination，MMSE)：該測試用于篩查認知功能障礙，由多個認知評估測試組成。MMSE中文版采用張明園修訂版。低于以下分數則可診斷為認知障礙：MMSE評分≤19分(文盲），≤22分(小學），≤26分(初中及以上）。蒙特利爾認知評估（MontrealCognitiveAssessment

，MoCA）：一個用來對輕度認知功能異常進行快速篩查的評定工具。MoCA中文版采用北京版。MoCA評分≤13分(文盲），≤19分(小學），≤24分(初中及以上）。1.2.3影像學評估：使用荷蘭飛利浦公司3.0TTX磁共振儀進行影像學檢查。所有受試者均接受T1、T2、彌散加權成像、液體衰減反轉恢復序列以及磁敏感加權成像(susceptibilityweightedimaging，SWI)，以識別各種標志性影像學改變。獲取sMRI數據，對sMRI數據進行分析，擬采用SPM8包完成。其中T1結構像：選用SPGR序列，TR=1.9s，TE=2.48ms，FA=9°，FOV=256mm×256mm，MATRIX=256×256，層厚1mm，176層。采用總SVD評分項目[55]包括：腔隙性數量≥1個，CMBs數量≥1個，EPVS,WMH腦室周圍Fazekas評分≥3分或深部，上述項目各計1分，各項相加為總SVD評分。(采集入組患者頭部磁共振成像例圖如下圖1、2、3、4)1.腔隙性腦梗死2.腦微出血3.血管周圍間隙4.腦白質高信號1.3DNA提取方法及檢測1.3.1實驗儀器表1主要實驗儀器

儀器名稱型號1PCR儀A-1002PCR儀GeneAmpPCRsystem96003電泳儀JY600+4全自動紫外與可見分析裝置FR-200A5生物電泳圖像分析系統/1.3.2實驗試劑表2主要實驗試劑、耗材試劑或耗材名稱型號1PCR引物PAGE純化2dNTPpromega3Taq酶體系/4ddH2O/51.5ml

EP管/6各型號

tips/7PCR

96

孔板/1.3.3軟件與網絡資源表3主要實驗軟件與網絡資源

軟件版本開發商或網址實驗涉及1Primer

3

onlineVersion

0.4.0/2OligoVersion

6.31Molecular

Biology

Insights

Inc.,

USA3NCBI（National

Center

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Biotec-hnology

Information）//1.3.4目的基因引物序列DNA提取收集空腹靜脈血5ml并置于-80℃冰箱中，分批進行DNA的提取。研究中SNP基因庫信息來自公共數據庫NCBIGeneBank數據庫，查詢基因CLU標準序列。其序列號為rs11136000及rs9331888位點。采用PrimerPremier3.0軟件設計SNPrs11136000及rs9331888位點的KASP引物rsl1136000snp位點PrimerAlleleFAM引物序列為5'-CCCTGAATCTTACCTTTCTATTGC-3',PrimerAlleleHEX引物序列為5'-AAACTCCTGACCCCAAGTAATATG-3'，rs9331888snp位點Primer_AlleleFAM引物序列為5'-CAATTCCCTTCGGAGAGTAGAG-3',Primer_AlleleHEX引物序列為5'-GAAAGGGTCCATTGTGTAAGAC-3'。1.3.5文庫制備1.3.6多重PCR的引物調整。以多重引物工作液對質控品及NTC進行首輪擴增，將擴增后的產物稀釋后進行二輪擴增。1.3.7擴增結束后，將3%瓊脂糖凝膠，PCR產物上樣5ul進行電泳，觀察電泳條得純度等。圖5瓊脂糖凝膠電泳質控結果1.3.8稀釋小樣本后，根據Ct值調整初始的多重引物mix。1.3.9經過PCR擴增進行產物生產。1.3.10擴增結束后，將PCR產物進行電泳檢測，3%瓊脂糖凝膠，PCR產物上樣，觀察電泳條帶是否均一，是否有雜帶等。1.3.11文庫混樣。用孔板將產物轉移至U型槽中，然后用移液槍將U型槽中的產物mix轉移至圓底離心管中，渦旋震蕩，最后將產物mix震蕩過夜。1.3.12純化。將混樣后的文庫電泳完畢后，割取目標片段，將片段切碎加入內置凝膠的EP管中混勻直至膠塊完全溶解。再加入平衡液BL，漂洗液PW，重復、離心，收集DNA溶液。1.3.13稀釋。純化產物精確定量并稀釋至測序所需濃度。1.3.14高通量測序1.3.15橋式PCR。將雙鏈DNA文庫變性為單鏈，雜交，與引物合成，以合成的第一鏈為模板進行循環的橋式PCR。1.3.16測序反應。橋式PCR產物上機測序，操作流程按照標準SOP進行。圖6rs11136000snp位點散點圖圖7rs9331888snp位點散點圖1.4統計分析：使用社會科學統計軟件包（SPSS，21.0）進行統計分析。使用卡方檢驗、獨立樣本T檢驗評估人口統計學變量的分類。采用卡方檢驗進行HardyWeinberg平衡定律吻合度，檢驗采用卡方檢驗、隨機區組設計資料的多因素方差分析進行比較。所有的統計檢驗都是雙側概率檢驗，檢驗水準以P＜0.05為差異有統計學意義。結果1.人口學資料及血管性危險因素的比較VCIND組和對照組在年齡、性別、種族方面，P＞0.05；兩組在吸煙、飲酒史、糖尿病、心臟病、高脂血癥等方面，P＞0.05，無統計學無差異，在高血壓方面有統計學差異(P<0.05)，高同型半胱氨酸(P=0.071，＜0.1)，其存在較弱顯著性(見表4)。表4人口學資料及血管性危險因素分析組別項目認知正常（23例）VCIND（44例）t或卡方值p值性別（男/女）11/1226/161.2010.273年齡61.91±10.1064.36±8.13-1.0630.292民族（朝鮮/民族/蒙古）2/21/03/38/10.5950.743糖尿病(無/有)19/432/100.3620.547高血壓(無/有)14/914/284.5960.032心臟病(無/有)19/437/50.3750.54吸煙(無/有)15/827/150.0060.94飲酒(無/有)16/728/140.0570.811空腹血糖（mmolL） 6.06±2.316.37±3.46-0.3930.696總膽固醇（mmolL）4.33±1.004.57±0.92-0.9470.347甘油三酯（mmolL）1.62±0.931.57±0.890.1940.846高密度脂蛋白（mmolL)1.29±0.321.31±0.29-0.2890.774低密度脂蛋白

（mmolL）2.36±0.862.55±0.780.9110.366同型半胱氨酸

（umolL）14.46±9.5820.18±15.17-1.8410.0712.VCIND與MMSE、MoCA量表比較VCIND組和認知正常組在簡易智力狀態檢查量表（MMSE）（表5）和蒙特利爾認知量表（MoCA）（表6）組內比較，結果P＜0.01，存在顯著性差異。表5兩組MMSE量表比較組別VCIND認知正常P值定向力9.21±1.0010.00±0.00P＜0.001即刻記憶力3.98±0.984.91±0.29P＜0.001注意力與計算力1.40±0.942.87±0.34P＜0.001回憶力0.21±0.521.17±0.83P＜0.001語言能力4.43±1.407.13±0.63P＜0.001表6兩組MoCA量表比較組別VCIND認知正常P值視空間及執行功能2.12±0.863.91±0.79P＜0.001連線0.000.22±0.42P＝0.022立方體0.55±0.500.96±0.21P＜0.001畫鐘1.57±0.862.74±0.45P＜0.001命名2.60±0.502.91±0.29P＝0.002注意力4.02±1.025.13±0.81P＜0.001語言0.76±0.531.74±0.86P＜0.001抽象力0.05±0.220.65±0.78P＝0.001延遲記憶0.21±0.471.00±1.00P＝0.001定向力4.55±0.975.74±0.45P＜0.0013.基因型和等位基因頻率分布電泳結果提示,CLU基因認識rs11136000snp位點共3種基因型:TT型、TC型、CC型(見表7)。兩組TT基因型和T等位基因頻率分布相比,VCIND組(23.8%、36.9%)明顯高于對照組(4.3%、10.9%),差異有統計學意義。且CLU基因rs11136000位點Ｃ基因攜帶者（CC＋CT）罹患VCIND的風險是非Ｃ基因攜帶者（TT）的6.875倍（95％CI為0.820-57.626，P＜0.05）。Rs9331888snp位點共3種基因型:GG型、GC型、CC型(見表8),兩組基因型與等位基因對比，P＞0.05，無顯著性差異。表7Rs11136000與VCIND的關系分組例數基因型等位基因TTTCCCTCVCIND4210(23.8%)11(26.2%)21(50.0%)31（36.9%）53（63.1%）認知正常231(4.3%)3(13.0%)19(82.6%)5（10.9%）4（89.1%）X2值7.08710.062P值0.0290.002表8Rs9331888與VCIND的關系分組例數基因型等位基因CCCGGGCGVCIND429(21.4%)21(50.0%)12(28.6%)39（46.4%）45（53.6%）認知正常234(17.4%)9(39.1%)10(43.5%)17（37.0%）29（63.0%）X2值1.4771.088P值0.4780.2974.VCIND與SVD評分的相關性VCIND組與認知正常組相比,有顯著差異(P<0.001)（表9），提示在VCIND患者中多表現為腔隙性腦梗死、顱內微出血、血管間隙、腦白質改變等顱內結構性變化。表9VCIND與影像學評分之間的關系例數SVD總評分VCIND組422.12±0.80認知正常組231.04±0.825T值5.117P值P＜0.001在SVD評分亞組中，腔隙性腦梗死、血管間隙、腦白質改變中P值均＜0.05，有顯著性差異（表10），故提示有腔隙性腦梗死、血管間隙、腦白質改變的患者更容易產生認知障礙。表10VCIND與影像學評分之間的關系分組例數影像學分型腔隙性CMBsEPVSWMHVCIND4238(90.5%)9(21.4%)18(42.9%)21(50.0%)認知正常2316(69.6%)1(4.3%)4(17.4%)3(13.0%)X2值4.6223.3314.3048.715P值0.0320.0680.0380.0035.CLU基因snp位點與VCIND影像學交互作用rs11136000snp位點實驗組與對照組SVD總分對比，F＝12.869，P＜0.001，總SVD評分存在顯著性，提示CLU基因rs11136000位點與VCIND影像學存在交互作用（表11）；攜帶rs11136000snp位點的兩組比較，在腔隙性腦梗死、腦白質高信號中，P＜0.05（表12）。rs9331888snp位點實驗組與對照組SVD總分對比，F＝11.288，P＜0.001，總SVD評分存在顯著性，提示CLU基因rs9331888位點與VCIND影像學存在交互作用（表13）；攜帶9331888snp位點的兩組比較，在腦白質高信號、血管間隙擴大中，P＜0.05（表14）表11rs11136000snp位點VCIND患者與影像學的交互作用分組Rs11136000例數總SVD評分VCINDCC211.81±0.784TC111.64±0.929TT102.90±0.738認知正常組CC191.21±0.787TC30.33±0.577TT10.00F值12.869P值＜0.001表12rs11136000snp位點VCIND患者與影像學亞型的交互作用分組Rs11136000腔隙性腦梗死腦微出血血管間隙擴大腦白質高信號VCINDCC0.86±0.360.10±0.300.29±0.460.43±0.51TC0.91±0.300.27±0.470.45±0.520.36±0.51TT1.00±0.00.40±0.520.70±0.480.80±0.42認知正常組CC0.79±0.420.05±0.230.21±0.420.16±0.38TC0.33±0.580.000.000.00TT0.000.000.000.00F值4.7511.2552.1747.016P值0.030.270.150.01表13rs9331888snp位點VCIND患者與影像學的交互作用分組Rs9331888例數總SVD評分VCINDCC92.00±0.707CG211.95±0.740GG122.50±0.905認知正常組CC40.50±0.577CG91.00±1.118GG101.30±0.483F值11.288P值＜0.001表14rs9331888snp位點VCIND患者與影像學亞型的交互作用分組Rs9331888腔隙性腦梗死腦微出血血管間隙擴大腦白質高信號VCINDCC1.00±0.00.22±0.440.33±0.500.44±0.53CG0.86±0.360.14±0.360.38±0.500.48±0.51GG0.92±0.290.33±0.490.43±0.500.58±0.512認知正常組CC0.50±0.580.000.000.22±0.44CG0.44±0.530.11±0.330.22±0.440.10±0.32GG1.00±0.00.000.20±0.420.44±0.53F值6.8373.6625.1339.655P值0.110.060.0270.003討論血管性認知障礙是指導致任何程度的認知損害的各種血管性腦部病變，范圍從主觀認知能力下降到癡呆。典型的VCI患者經常出現心理遲緩和執行功能等問題，包括高級認知功能，如記憶力問題、行為癥狀和心理癥狀，以及冷漠、焦慮和抑郁。其他神經體征和癥狀也經常會發生，包括反射不對稱、構音障礙、肌強直、尿失禁或帕金森綜合征。癡呆癥影響著全世界4750萬人，這個數字預計每20年翻一番。癡呆癥人群給全世界的醫療保健系統帶來了巨大的壓力[56]。除了使負擔過重的醫療系統不堪重負之外，患者的生活質量以及包括死亡在內的不良后果風險增加。血管性癡呆患者從確診開始的中位生存期為3至5年。VCIND是具有高危險性轉化為癡呆的血管性癡呆的早期階段。我國的一項對VCIND患者隨訪2年的研究發現其演變為癡呆的比例高達40%[3]。因此，及早進行對VCIND的干預至關重要。對于VCIND，目前還沒有明確的遺傳危險因素，如果能夠尋找簡單的遺傳和生物誘發因素將會預測VCI疾病的發生并及早干預，將會大大降低血管性癡呆的發生率。預防VCI的大多數危險因素是可以改變的，因此，針對這些危險因素可能會降低VCI的發生率。根據對大型數據集和計算機模型的分析，導致血管性癡呆的七個最常見的可干預的危險因素：肥胖、高血壓、糖尿病、高膽固醇、吸煙、低教育水平和心血管疾病，消除這些危險因素估計將減少癡呆癥病例的三分之一[57、58]。本研究結果提示高血壓與認知障礙具有相關性，高同型半胱氨酸血癥與其具有弱相關性，而吸煙、飲酒史、糖尿病、心臟病、高脂血癥等P值＜0.05，不具有統計學意義。高血壓促進認知功能下降的機制可能是多方面的，有強有力的證據表明瞬時改變血流影響血管運動能力的功能變化，高血壓還會促進微血管稀疏、內皮功能障礙、血腦屏障破壞、神經血管耦合減少、神經炎癥反應等，從而導致腦部缺氧引起神經功能障礙[59]。一項前瞻性、以社區為基礎的檀香山亞洲老齡化研究發現中年期血壓升高而未降壓治療者VaD的風險增加[60]。Tzourio等[61]通過4年的隨訪發現有高血壓病史的老年人認知功能下降的比例是無高血壓病史的2.8倍。同型半胱氨酸轉化成的半胱氨酸減少，則谷胱甘肽水平下降，導致活性氧增加、氧化應激，從而導致腦部缺氧。既往研究[62]證實了同型半胱氨酸水平的升高與執行功能障礙表現的降低之間的正相關關系。以上結果均支持我們的研究。然而在本次研究中不具有統計學意義的危險因素考慮可能受本次樣本量影響。語言和視覺建構領域的損害以及注意力、言語和視覺記憶、視覺運動速度和執行功能領域的損害等功能缺陷均能被MMSE和MoCA量表迅速檢測出。目前，被最廣泛應用的認知功能評估量表是MMSE量表，因為它具有高敏感性、高特異性且簡便的特征。本研究結果顯示VCIND患者與認知正常患者在視空間及執行功能、語言、即刻和延遲記憶力、定向力、抽象等方面均存在顯著差異。海馬-顳葉-皮層下功能通路功能障礙或血管性病變引起海馬和皮質萎縮均可產生記憶功能受損；額葉-眶面外側環路及前扣帶回環路、前額葉-丘腦背內側核環路參與情緒及抽象思維的控制、顳葉與記憶環路、基底節區參與皮質－紋狀體-蒼白球-黑質-丘腦-皮質環路系統等通路受損，則會出現相應的執行功能障礙、精神障礙等。一項研究[63]提示視覺運動處理速度障礙是VCI患者中最常見的認知域損害，可高達61.4%。研究表明視覺執行功能的認知障礙可以預測卒中后的不良生存率[64]，而VCI的嚴重程度與癡呆相關，通過MoCA篩查VCI的嚴重程度可以幫助臨床醫生進行干預和改善預后[65]。MoCA量表能夠評價的認知領域更多且更加復雜，更加強調了對執行功能和注意力方面的認知功能的評估，可能在執行功能和注意力方面功能更突出，但也有研究[66]提示可能因為執行功能的測試非常簡短，MoCA在中重度的認知障礙中差異并不明顯。Gluhm等人[67]研究得出結論：在40歲以上的患者中，MoCA在記憶、語言和視覺空間能力領域檢測到的百分比高于MMSE。本研究結果在MMSE與MoCA的亞項方面均有統計學差異，未表現出明顯的不同，第一有可能與樣本量較少有關，第二可能是入組患者來源于病房，曾多次發生腦血管疾病，整體認知障礙水平中、重型較多，本研究有超過50%的患者多個領域受損。第三VCIND患者可能也有潛在的AD[68]；因此，執行功能障礙可能不是最顯著的特征。本研究在VCIND組與認知正常組的比較中發現CLU基因的rs11136000snp位點攜帶者更容易出現認知障礙。考慮CLU基因多態性從以下方面影響血管性認知障礙的發展。一、CLU基因多態性的表達可使顱內Aβ的沉積增加，破壞血腦屏障，造成大腦功能障礙和損害。CLU編碼的糖蛋白在淀粉樣蛋白斑中沉積，結合可溶性Aβ肽，與Aβ相互作用影響其構象和毒性，也參與血腦屏障Aβ的清除[69]。一項小鼠模型證明沒有ClU的情況下，Aβ的清除轉移到更多的血管周圍引流[70]。相關研究[71]提示CLU聚集素不僅存在于斑塊，而且還存在于大腦內的小動脈和毛細血管。Aβ可能通過降低腦灌注、減少血管儲備和增加缺血性損傷而導致血管調節失調。Hee小組[72]研究表明：大約30%的皮質下血管認知障礙，其特征是廣泛的腦小血管疾病，在正電子發射斷層掃描上有顯著的Aβ負荷。Huang等人[73]的研究招募了5名因一側頸動脈狹窄而患有腦低灌注的癡呆癥患者，他們接受了18F-AV1451PET的檢查，結果顯示癡呆癥和單側頸動脈狹窄的患者與正常對照組相比，整體淀粉樣蛋白沉積明顯增加。動物研究[74]也表明，急性缺血增加了缺血損傷后不久Aβ前體蛋白的表達和Aβ的產生，從而增強了Aβ在腦中的沉積和清除。Ye等人[75]的研究使用了縱向的隊列設計，結果表明淀粉樣蛋白負荷獨立地導致了小血管疾病患者的認知能力下降。一項相關研究[76]結果顯示腦卒中患者血漿Aβ、β-42和tau水平雖低于AD患者，但均高于認知正常組，最重要的是，有癡呆癥的卒中患者的Aβ-42血漿水平明顯高于非癡呆癥患者。一項對72例卒中后認知受損的患者的研究與隨訪發現[77]，選擇入組患者均為非AD患者，與無Aβ沉積的病人比較，顱內存在Aβ沉積的病人在卒中后3年內認知功能下降顯著。近期有研究發現，WML患者血漿Aβ水平升高與腦白質損傷嚴重程度及記憶力下降程度相關[78]。綜上，CLU基因多態性的表達可使Aβ增加，從而改變大腦的血流調節，消耗血管儲備，破壞血腦屏障，降低大腦的修復潛力，造成大腦功能障礙和損害。故CLU基因的多態性可能與血管性認知障礙的發病有關。本研究得出的數據如預期的證實了這一觀點。二、CLU基因多態性可能通過血脂代謝途徑影響血管性認知障礙。血管內膜脂質集聚，腦血管內皮功能減弱,損害大腦的新陳代謝,繼而出現認知功能障礙。相關研究[79]發現高脂血癥患者的血清載脂蛋白J水平高于血脂正常的受試者。AnnaRull團隊的研究[79]發現在致密高密度脂蛋白顆粒的子集中存在CLU表達的蛋白，它可以抑制脂質過氧化或降解生物活性的低密度脂蛋白氧化。一項研究是在日本人群中525名無癥狀的高血脂患者中檢測CLU多態性，得出CLU基因多態性可提高女性膽固醇、低密度脂蛋白的水平，增加頸動脈內膜中層厚度，是斑塊發生的獨立預測因子[80]。既往研究表明血脂可增加血管內皮功能的損傷和血流動力學的改變，容易造成卒中及認知障礙的發生[81]。在曼哈頓北部卒中研究[82]—以人群為基礎的病例對照研究中，高密度脂蛋白水平的升高與老年人以及不同種族和民族之間卒中風險的降低有關，增加了與卒中相關的脂質證據；在一項關于頸動脈斑塊形態相關危險因素的基于人群的橫斷面的病例對照研究中[83]，發現有回聲斑塊的受試者未來發生缺血性腦血管事件的風險更高。在動物研究中也發現了同樣的現象，給大鼠長期進食富含飽和脂肪和膽固醇，其血腦屏障通透性增加，同時伴隨著認知障礙［84］。結合上述結果，CLU基因多態性可能通過加劇脂質沉積造成血管性認知功能障礙。我們還發現VCIND在核磁共振上表現為腔隙性腦梗死、腦微出血、腦白質高信號、血管周圍間隙擴大。且在腔隙性腦梗死、腦白質高信號、血管周圍間隙擴大中P值均＜0.05，腔隙性腦梗死占90.5%，腦白質高信號次之，占50.0%，血管間隙擴大占42.9%。小血管疾病是血管性認知障礙中最常見的損害；小血管疾病以動脈硬化和腔隙性梗死為特征，可引起皮質和皮質下微梗死，并對白質造成彌漫性缺血性損害[85]。HannaJokinen等人[86]在3年的隨訪中發現：在MRI測量的多變量模型中，總的WMH、腔隙仍然是認知功能的獨立預測因子。上述結論與本研究的結果相同。其機制可能是阻斷了腦內傳導通路從而導致認知功能障礙。既往Reitz等人通過對LI對VCIND患者的影響的研究發現：額葉與運動性活動和判斷、記憶、抽象思維、情緒、心境等精神活動有關；顳葉與行為、精神、記憶有關；內囊前肢、膝部參與投射到額葉或顳葉的路徑；丘腦受損后易產生記憶、言語、定向障礙，故上述部位的腔隙性腦梗死也會引起明顯的認知功能障礙[87]。腦白質聯系著聯合纖維、聯絡纖維、投射纖維，腦白質的損傷可導致各個腦區的信息傳遞中斷，同時也會導致廣泛的膽堿能系統受損，從而導致認知障礙。Chua等人[88]證明VCIND患者有更廣泛的腦白質改變所有幕上白質，包括額葉、頂葉、顳葉、枕葉和胼胝體。Wright等人[26]大樣本研究發現腦白質病變范圍越大，其認知功能損害越嚴重，當白質損害累計體積超過整顱腦體積四分之三時，認知和感覺運動能力將受損明顯，故腦白質病變范圍決定了認知障礙的程度。Huijts等人[42]的研究是針對189例血管性認知障礙患者，他們發現嚴重的基底節區EPVs會造成程度較重的認知障礙，他們存在正相關性。但是有人發現EPVS并不是認知能力下降的預測指標，PhilipBenjamin等人[43]研究得出在5年的隨訪期內EPVS與認知功能下降無關。這點與本研究結果不同，可能存在EPVs與Lacunes難以區分，或者被WMH掩蓋。CLU基因多態性與VCIND相關的影像學存在交互作用P＜0.01，具有較強的相關性，因此攜帶CLU基因rs11136000位點、rs9331888位點的VCIND患者顱內更易表現出腔隙性腦梗死、腦白質疏松、血管間隙等影像學變化，導致認知障礙。更加證實了CLU基因多態性通過使顱內Aβ的沉積增加，破壞血腦屏障，造成大腦功能障礙和損害；通過影響血脂代謝途徑，使血管內膜脂質集聚，腦血管內皮功能減弱,損害大腦的新陳代謝,繼而出現認知功能障礙的可能。在亞組分析中，攜帶CLU基因rs11136000位點的VCIND患者中，腔隙性腦梗死、腦白質高信號更顯著，攜帶CLU基因rs9331888位點的VCIND患者中，血管間隙擴大、腦白質高信號更顯著，綜上考慮CLU基因多態性的VCIND可能更多表現出腦白質高信號。深部白質是一個分水嶺區域，容易受到血流量和氧氣供應減少的影響。脂代謝異常可加重其缺血。Aβ的沉積可導致血腦屏障破壞，從而導致脫髓鞘改變，最終形成WMH，導致血管認知障礙。[89]。有在腦淀粉樣血管病患者的研究中，淀粉樣蛋白攝取與WMH相關，這表明WMH與淀粉樣蛋白之間的相關性可能更強[90]。故CLU基因多態性通過使顱內Aβ的沉積增加，破壞血腦屏障，或脂代謝異常，造成WMH從而導致大腦功能障礙和損害的可能性大。上述結果仍需擴大樣本量進一步證實。本研究以一家醫院為基礎，樣本量相對較小。今后應推廣以人群為基礎的多中心研究和大樣本量相結合的研究。另外，CLU基因最初被認為與AD有關的認知障礙密切相關，對于其與血管性認知障礙的研究較少，可加強縱向隨訪、增加相關研究。結論高血壓、高同型半胱氨酸血癥是VCIND的獨立危險因素。VCIND患者的主要表現在視空間及執行功能、注意力及計算力、命名、語言功能、記憶力、定向力、抽象力降低，認知的損傷為多領域。CLU基因多態性的rs11136000SNP位點可以作為VCIND出現的生物標志物。VCIND患者頭部MRI表現為腔隙性腦梗死、腦白質高信號、腦微出血、血管間隙擴大；攜帶CLU基因的rs11136000SNP位點、rs9331888位點的VCIND患者更易出現上述表現。且CLU基因多態性與腦白質高信號的關系更明確。參考文獻[1]YueHana,AihongZhoua,FangyuLiab,etal,ApolipoproteinEε4alleleisassociatedwithvascularcognitiveimpairmentnodementiainChinesepopulation[J],J.Neurol.Sci.

2020Feb15;409[2]Jia,J.,Zhou,A.,Wei,C.,etal.TheprevalenceofmildcognitiveimpairmentanditsetiologicalsubtypesinelderlyChinese.AlzheimersDement[J],2014，10(4),439–447.[3]馮學敏，劉曉冰，張仁生，等，血清腦源性神經營養因子水平與血管性癡呆的相關性研究[J]，中風與神經疾病雜志，2013（9）：821-823.[4]ZanettiM,BallabioC,AbbateC,etal.Mildcognitiveimpairmentsubtypesandvasculardementiaincommunity-dwellingeldlypeople:a3-yearfollow-upstudy[J].JAmGeriatrSoc.2006.54(4):580-6.[5]Jin-Tai

Yu,Lan

Tan,TheRoleofClusterininAlzheimer’sDisease:Pathways,Pathogenesis,andTherapy,\o"MolecularNeurobiology"MolecularNeurobiology[J],April2012,

45(2),314–326.[6]ParkS,MathisK,LeeI.ThephysiologicalrolesofapolipoproteinJ/clusterininmetabolicandcardiovasculardiseases.RevEndocrMetabDisord,2014,15(1):45–53.[7]

Liu

Q,Zhu

Z,TeipelSJ,etal,WhiteMatterDamageintheCholinergicSystemContributestoCognitiveImpairmentinSubcorticalVascularCognitiveImpairment,NoDementia[J],FrontAgingNeurosci

2017;9.[8]SachdevP,KalariaR,O’BrienJ,etal.Diagnosticcriteriaforvascularcognitivedisorders:aVASCOGstatement[J].AlzheimerDisAssocDisord,2014,28,206-218.[9]KalariaRN,NeuropathologicaldiagnosisofvascularcognitiveimpairmentandvasculardementiawithimplicationsforAlzheimer’sdisease.ActaNeuropathol,2016,131,659-685.[10]Skrobot,

O.

A.et

al.Vascularcognitiveimpairmentneuropathologyguidelines(VCING):thecontributionofcerebrovascularpathologytocognitiveimpairment.Brain2016,139,2957–2969.[11]BENJAMINP，LAWRENCEAJ，LAMBERTC，etal.Strategiclacunesandtheirrelationshiptocognitiveimpairmentincerebralsmallvesseldisease[J].NeuroimageClin，2014，4（C）:828837.[12]WARDLAWJM，SMITHEE，BIESSELSGJ，etal.Neuroimagingstandardsforresearchintosmallvesseldiseaseanditscontributiontoageingandneurodegeneration[J].LancetNeurology，2013，12（8）:822-838.[13]BENISTYS，GOUWAA，PORCHERR，etal.Locationoflacunarinfarctscorrelateswithcognitioninasampleofnon-disabledsubjetswithage-relatedwhite-matterchanges：theLADISstudy[J].JNeurolNeurosurgPsychiatry，2009，80（5）：478-483.[14]WARRENMW，WEINERMF，ROSSETTIHC，etal.Cognitiveimpactoflacunarinfarctsandwhitematterhyperintensityvolume[J].DementGeriatrCognDisExtra，2015，5（1）：170-175.[15]BenjaminP,TrippierS,LawrenceAJ,etal.Lacunarinfarcts,butnotperivascularspaces,arepredictorsofcognitivedeclineincerebralsmall-vesseldisease[J],Stroke.2018,49(3):586-593.[16]AndrewJ.Lawrence,EvaA.Zeestraten,PhilipBenjamin,etal,Longitudinaldeclineinstructuralnetworkspredictsdementiaincerebralsmallvesseldisease[J],Neurology,2018;0:e1-e13.[17]GouwAA,SeewannA,vanderFlierWM,etal.Heterogeneityofsmallvesseldisease:asystematicreviewofMRIandhistopathologycorrelations.JNeurolNeurosurgPsychiatry[J],2011;82:126–35.[18]vandenBergE,GeerlingsMI,BiesselsGJ,etal.WhitematterhyperintensitiesandcognitioninmildcognitiveimpairmentandAlzheimer’sdisease:adomainspecificmeta-analysis[J],JAlzheimersDis,2018,63(2):515–527.[19]WangJ，ShanY，etal.Cerebralsmallvesseldisease:neuroimagingmarkersandclinicalimplication[J],Neurol.2018,doi:10,1007/soo415-018-9077-3.[20]H.Jokinen,R.Schmidt,S.Ropele,etal,Diffusionchangespredictcognitiveandfunctionaloutcome:theLADISstudy[J],Ann.Neurol.2013,73,576–583.[21]XuQ，ZhouY，LiYS，etal.DiffusiontensorimagingchangescorrelatewithcognitionbetterthanconventionalMRIfindingsinpatientswithsubcorticalischemicvasculardisease[J].DementGeriatrCognDisord，2010，30：317-326.[22]RajikhaRajaa,GaryRosenbergb,ArvindCaprihan，ReviewofdiffusionMRIstudiesinchronicwhitematterdiseases[J],NeuroscienceLetters,2019,694,198–207.[23]KimSH,ParkJS,AhnHJ,etal.Voxel-basedanalysisofdiffusiontensorimaginginpatientswithsubcorticalvascularcognitiveimpairment:correlateswithcognitiveandmotordeficits[J].JNeuroimaging2011;21:317–24.[24]SANGWS，LEEJM，IMK，etal.Corticalthinningrelatedtoperiventricularanddeepwhitematterhyperintensities[J].NeurobioAging，2012，33（7）:1156-1167[25]Delano-WoodLAbelesnSaccoJMetal.RegionalWhitematterpathologyinmildcognitiveimpairment:differentialinfluenceoflesiontypeonneuropsychologicalfunctioning[J].Stroke,200839(3):794-799.[26]WrightCB,FestaJR,PaikMC,etal.Whitematterhyperintensitiesandsubclinicalinfarction:associationspsychomotorspeedandcognitiveflexibility[J].Stroke200839(3):800-805.[27]LudovicaGriffantia,GiovannaZamboni,AamiraKhana,etal,BIANCA(BrainIntensityAbNormalityClassificationAlgorithm):Anewtoolforautomatedsegmentationofwhitematterhyperinten