华中科技大学附属同济医院神经内科朱遂强教授、朱舟教授团队牵头前瞻性多中心临床队列研究，原创性地采用了基于图谱的间接结构失连接组分析，从脑网络角度提出“失连接评分”作为预测卒中后认知障碍风险的重要指标。近日，该研究结果发表在国际领域顶级期刊《中风》上。

卒中，又称“中风”或“脑血管意外”，是由于脑部血管突然破裂或阻塞而引发脑组织损伤的急性脑血管疾病，分为缺血性卒中（脑梗死）和出血性卒中（脑出血）。在我国，卒中是导致成人死亡和残疾的主要原因，在40岁及以上的人群中，现有卒中患者数量达1242万。平均每10秒就有一人初次或再次发作脑卒中，每28秒就有一人因此病离世，约有一半的卒中患者在发病后会出现认知障碍。

以往人们普遍认为脑卒中的特定部位是导致认知障碍的重要因素。然而，随着近年来脑网络连接组概念的普及，人们逐渐认识到大脑不同区域之间存在复杂的相互连接，由此形成的复杂网络是认知、情感和神经功能的关键基础，而卒中会广泛破坏大脑的连接。朱遂强团队决定从脑网络失连接的角度出发，探讨认知障碍发生的机制，为认知障碍的精准防治提供新的思路和方法。

团队招募了676例首次脑梗死的患者，通过提取磁共振图像上的梗死灶信息，与正常人的脑网络图谱进行对比分析，间接估测了每位患者脑网络的损伤范围，并分析其与认知功能的关联。这是国际上首次使用该方法发现了认知网络，并创新性地提出了“失连接评分”这一重要指标。该指标反映了认知网络中因脑梗死而发生断联的神经纤维的数目，能有效、独立预测认知障碍的风险，预测效能优于国际上广泛应用的“梗死部位评分”、卒中严重程度、梗死体积等已知的预测因子。此外，研究进一步指出，左侧背外侧前额叶可能是针对认知障碍进行无创神经刺激治疗的最优靶点。

朱遂强介绍，该研究是迄今为止所知的样本量最大的关于认知障碍的脑网络研究，也是对认知障碍预测性能最好的脑影像研究之一。同时，基于图谱的间接结构失连接组分析，通过患者普通的磁共振可以实现对认知障碍的预测，具有很强的临床转化潜力。