非标准缩写和专有名词
brain‐PAD：脑预测年龄差异
FMUE：Fugl‐Meyer上肢评估
MoCA：蒙特利尔认知评估
卒中是成人长期残疾的主要原因，且与认知能力下降风险增加相关。研究表明，卒中发作后很长时间内，加速的大脑萎缩与运动和认知功能障碍相关。然而，卒中如何影响亚急性期这些功能缺陷的发展尚不明确。
卒中后残留脑组织的完整性对神经重组至关重要。脑龄作为全脑完整性的一个估计指标，可能作为可用于康复的资源的生物标志物。研究表明，卒中后运动和认知功能障碍可能同时发生，且较年轻的大脑年龄与更好的预后相关。然而，运动和认知功能障碍与脑龄之间的关系尚不清楚。我们假设，外观较老的大脑将与两个领域中更严重的功能障碍相关，且运动和认知功能障碍将彼此相关。
我们从3个队列开展了一项前瞻性、纵向研究，收集了T1加权脑磁共振图像以及感觉运动功能障碍（Fugl‐Meyer上肢评估[FMUE]）和认知功能障碍（蒙特利尔认知评估[MoCA]）的临床评估。我们招募了成年卒中幸存者，并在卒中后基线和3个月时获取数据。参与者独立接受标准护理康复；如果他们有创伤性脑损伤史、继发性神经系统疾病或主要肌肉骨骼疾病，则被排除在外。获得了书面知情同意。南加州大学健康科学校区机构审查委员会以及每个队列的当地伦理委员会（Casa Colina医院、埃默里大学和纽约大学朗格尼健康中心）批准了本研究。
支持本研究发现的数据可根据合理要求从通讯作者处获取。数据处理遵循既定协议。简而言之，使用FreeSurfer的recon-all纵向重建流程处理磁共振图像，以分割神经解剖特征，并使用公开可用的岭回归机器学习模型计算脑龄，该模型基于4314名健康个体训练而成。然后，计算脑预测年龄差异（brain‐PAD；预测年龄减去实际年龄）。手动分割卒中病灶以计算相关指标。我们使用R函数MASS::rlm()与默认参数的稳健线性回归模型调查FMUE、MoCA和brain‐PAD之间的关联。使用稳健回归是为了通过减少有影响力观察值的权重而不移除它们来最大化数据集，这是在使用Cook距离识别出它们的存在后进行的。我们还测试了基线病灶大小与各会话之间brain‐PAD变化的关系。最后，我们进行了中介分析，以检查MoCA是否在brain‐PAD与FMUE的关系中起到中介作用。我们在模型中纳入了实际年龄（以区分年龄和预测脑龄的贡献），以及队列（以解释队列内变异）、颅内体积、病灶大小和性别作为协变量。
我们从3个队列检查了44名参与者。我们确认了基线时脑龄与实际年龄的关联（r=0.69，P<0.001）以及3个月时的关联（r=0.65，P<0.001）。brain‐PAD、病灶大小、FMUE和MoCA在3个月内的变化在统计学上显著（通过配对t检验评估），显示FMUE和MoCA评分改善，病灶变小，所有参与者的脑龄增加（恶化）（表1）。
表1. 参与者人口统计学特征及临床评估和脑预测年龄差异的变化
| 特征 | 基线 | 3个月 | t | 95%置信区间 | P值 |
|---|---|---|---|---|---|
| 性别（女/男） | 25/19 | ………… | |||
| 年龄（岁） | 58.43±14.07 | ………… | |||
| 糖尿病（%） | 20 (45.5%) | ………… | |||
| 首次卒中（%） | 41 (93.2%) | ………… | |||
| 高脂血症（%） | 29 (65.9%) | ………… | |||
| 高血压（%） | 31 (70.5%) | ………… | |||
| 肥胖（%） | 12 (27.3%) | ………… | |||
| NIHSS | 6.4±4 | ………… | |||
| 颅内体积（cm³） | 1416.08±160.31 | ………… | |||
| 卒中后时间（天） | 24.68±8.06 | 96.93±19.39 | ………… | ||
| 脑预测年龄差异 | -4.07±10.40 | -1.67±10.72 | 3.04 | 0.80至4.00 | 0.004 |
| 病灶大小（cm³） | 17.09±29.52 | 12.85±26.46 | -2.19 | -8.14至-0.33 | 0.034 |
| FMUE | 41.98±23.72 | 46.16±19.95 | 3.90 | 2.02至6.34 | <0.001 |
| MoCA | 21.41±4.09 | 23.39±3.19 | 3.87 | 0.95至3.01 | <0.001 |
注：数值表示为基线和3个月的平均值±标准差，另有说明除外。Brain‐PAD表示脑预测年龄差异；FMUE，Fugl‐Meyer上肢评估；MoCA，蒙特利尔认知评估；NIHSS，美国国立卫生研究院卒中量表。
我们发现基线brain‐PAD与基线FMUE呈负相关（β=-0.84 [95%置信区间，-1.61至-0.08]；P=0.032）以及与3个月时的FMUE呈负相关（β=-0.85 [95%置信区间，-1.54至-0.16]；P=0.016）。基线brain‐PAD与3个月时的MoCA呈负相关（β=-0.14 [95%置信区间，-0.25至-0.04]；P=0.008），但与基线MoCA无关。基线brain‐PAD与FMUE或MoCA变化的关联，以及任一时间点FMUE和MoCA之间的关联在统计学上均不显著。同样，基线病灶大小与brain‐PAD变化的关联在统计学上也不显著。最后，MoCA对brain‐PAD与FMUE关系的中介作用在统计学上不显著。
总之，我们的结果表明，基线时表现出较老化的大脑（更高的brain‐PAD值）可预测卒中发作后3个月更差的感觉运动和认知结果，这与研究表明外观较老的大脑可能对卒中损伤的抵抗力较弱，导致长期感觉运动功能障碍和认知功能障碍风险增加的研究结果相似。
然而，我们的结果表明认知功能障碍与运动功能障碍没有直接关联。这可能是因为卒中后的认知功能障碍已被证明取决于许多与运动相关生物标志物无关的协变量（例如，合并症、病灶特征）。
最后，尽管我们假设认知功能障碍可能在脑老化与感觉运动功能障碍的关系中起中介作用，但我们发现事实并非如此。相反，brain‐PAD（可能是一个反映全脑健康的更全局的构念）与两者均独立相关。
本研究的一个局限性是FMUE分布不均匀。尽管稳健回归缓解了这一问题，但样本更多样化的研究可能有助于澄清脑老化对结果的影响。
总体而言，我们的结果表明，脑老化可能作为卒中后运动和认知功能障碍的共同生物标志物，有助于扩大我们对卒中康复的理解并改进诊断和治疗方法。
资金来源
本出版物报道的研究得到了美国国立卫生研究院院长办公室的资助，资助编号为S10 OD032285以及R01 NS115845。此外还获得了美国国立卫生研究院国家神经疾病和中风研究所资助R56 NS126748和美国国立卫生研究院资助R01 NS110696的支持。
脚注
预印本于2024年12月20日在MedRxiv上发布。doi:
本文已发送给副主编Jose Rafael Romero博士，由专家审稿人进行审阅、编辑决定和最终处理。
资金来源和披露信息见第3页。
参考文献
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