神经科学和脑血管研究的重大进展塑造了我们对大脑健康和疾病的理解。人工智能、日益复杂的神经影像技术以及不断发展的诊断框架的融合，正在重新定义脑血管疾病的检测、特征描述和管理方式。这些发展产生了实质性的临床影响，有助于改善那些仍然是全球死亡和长期残疾主要原因的疾病的预后。
脑血管疾病包括一组异质性疾病，可大致分为影响大、中脑动脉的病理和影响供应皮质、皮质下和深部灰质结构的小穿支血管的病理。大血管疾病包括因主要动脉闭塞引起的急性缺血性卒中、动脉粥样硬化（包括狭窄性和易损斑块）、夹层和动脉瘤破裂，这些疾病已从介入神经放射学和临床管理的巨大进步中获益。例如，张等人的工作展示了当代血管内治疗颅内动脉瘤的策略如何获得良好的安全性和有效性特征。除了这些治疗进展，新兴的影像生物标志物，如动脉瘤壁钙化模式，正在改善破裂风险分层并为治疗决策提供信息，这凸显了大血管疾病介入治疗的持续进展。
相比之下，脑小血管疾病涉及小动脉、微动脉、小静脉和毛细血管的过程，具有不同的潜在病因，最常见的是小动脉硬化和脑淀粉样血管病，但也包括遗传性、炎症性或免疫介导的形式。CSVD占缺血性卒中和自发性脑出血的很大比例，也是血管性认知障碍和痴呆的主要贡献者。
尽管大血管和小血管疾病通常被视为不同的实体，但越来越多的证据表明它们相互关联。共同的血管危险因素——包括高血压、糖尿病、高胆固醇血症、吸烟和衰老——驱动着整个脑血管树的病理变化。然而，将大血管病理与微血管损伤联系起来的机制，以及反之亦然，仍不完全清楚，尽管新证据指向涉及内皮功能障碍、血管反应性受损和慢性炎症的共同通路。这一点尤其重要，因为与大血管疾病不同，CSVD在很大程度上仍然无法通过手术或血管内介入治疗，而依赖于药物治疗、风险因素控制和生活方式改变。因此，提高诊断精确性和机制理解对于确定新的预防和治疗策略至关重要。
最近的进展在很大程度上是由神经影像学的发展推动的。现代MRI技术现在可以详细评估血管壁、脑灌注、血管动力学和组织微结构，强调脑血管疾病不能通过梗死体积或狭窄程度等静态指标完全捕获。相反，血管病理通过影响病灶周围组织、白质完整性和分布性脑网络的动态过程发挥其作用。对这些过程敏感的影像生物标志物现在正在重塑我们对血管性脑损伤和恢复的认识。
这些影像学进展体现在蒋等人的工作中，他们综合证据表明神经影像学可以捕获缺血性卒中后脑修复的生物标志物，特别是在梗死周围区域和分布的功能网络中。他们的发现强调了梗死体积作为替代终点的局限性，并指出白质完整性、功能重组和灌注是更敏感的恢复指标。
总之，这些发现表明脑血管疾病除了局灶性损伤外，还涉及系统级调节的紊乱。血管功能障碍与神经血管耦合中断、代谢效率降低和神经可塑性降低有关。功能和代谢适应通常超出原发损伤部位，反映了对侧半球和网络层面的反应，从而塑造长期结果。这些观察尤其适用于CSVD，其中弥漫性微血管损伤随时间累积，并在临床上表现为认知下降、步态障碍和情绪障碍，而非离散的神经功能缺损。
量化CSVD负担仍然具有挑战性，复合影像评分，无论是视觉评分还是计算推导，已成为捕获其多面性的实用工具。Silva等人的荟萃分析支持这些评分的可靠性和结构效度，同时也指出了与影像采集协议、评分者特征和人群差异相关的变异。这种变异性强调了将影像表型与潜在生物学机制相关联的必要性，这一努力可能受益于将影像与全身生物标志物和纵向临床数据相结合。
越来越多的证据表明，脑血管病理反映了脑部过程和全身过程之间的密切相互作用。刘等人探索的外周炎症标志物与白质损伤和脑萎缩之间的关联，支持免疫和炎症通路主动调节微血管损伤和组织易感性的概念。这些发现与越来越多的文献相一致，这些文献表明慢性炎症和内皮功能障碍是CSVD和血管性认知障碍的驱动因素。
除了灌注和炎症，新概念强调了血管周围和清除通路在维持脑稳态中的作用。Corbali和Levey提出的框架将类淋巴系统定位为连接血管搏动、睡眠生理学和代谢废物清除的潜在中介。这些通路的损伤可能提供血管功能障碍、蛋白质积累和神经退行性变之间的机制桥梁。一个显著的例子是脑淀粉样血管病与阿尔茨海默病之间的关联。即使方法学挑战限制了临床转化，将血管周围动力学整合到脑血管研究中也扩展了概念边界并确定了新的干预途径。
在急性脑血管疾病谱系中，也表现出显著的生物学异质性。赵等人进一步说明，在动脉瘤性蛛网膜下腔出血中，升高的心肌肌钙蛋白水平与不良的神经和心肺结局密切相关，突显了急性脑血管损伤、全身应激反应和临床预后之间的紧密耦合。从治疗角度看，Lenhart等人展示了如何使用靶向药理学策略来管理血管内治疗期间与手术相关的血栓栓塞并发症，强调了围手术期治疗的演变如何降低风险并提高技术成功率。Rojas-Bartolomé等人报告的血栓物质组织病理学分析揭示了由炎症和细胞成分塑造的复杂凝块结构，对再灌注策略和治疗抵抗具有潜在意义。同样，Lee等人对大血管病变的血流动力学研究表明，近端动脉疾病可诱导下游脑血流模式和血管应力的改变，强化了脑血管系统是一个整合网络的概念。最后，Halvorsen等人提供了关于慢性大血管重塑的重要见解，显示年龄相关的前脑动脉硬化与平滑肌细胞萎缩和外膜胶原蛋白紊乱有关，突显了结构性血管变化如何随时间演变并导致长期的脑血管脆弱性。
总之，这些发现强调脑血管疾病是动态的、多因素的疾病，需要整合性方法。人工智能和机器学习的进步为处理多模态数据的复杂性提供了新途径，能够自动检测细微影像特征、改善风险分层和结果预测。当与标准化影像流程和生物学模型相结合时，这些方法有望将科学见解转化为临床影响。
总之，近期进展显著增强了对脑血管疾病（特别是CSVD）的认识，同时也揭示了知识和可用疗法方面的持续空白。超越以病变为中心的范式，转向整合血管生物学、神经影像学和计算工具的系统模型，对于应对血管性脑疾病的负担并减轻其对认知衰退的影响至关重要。关键挑战依然存在，包括跨中心的标准化影像协议、在多样化人群中验证影像生物标志物，以及开发针对通过先进影像识别的机制的干预措施。
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作者贡献：RR：概念化、调查研究、方法论、项目管理、资源、监督、验证、撰写初稿、撰写审阅与编辑。CHS：概念化、调查研究、方法论、项目管理、监督、验证、撰写初稿、撰写审阅与编辑。PLV：撰写初稿、撰写审阅与编辑、调查研究、项目管理、验证。HRJ：概念化、调查研究、方法论、项目管理、监督、验证、撰写初稿、撰写审阅与编辑。
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