0 引言

       传统观点认为中枢神经系统缺乏典型的淋巴系统，然而，最近的研究提出了胶质淋巴系统假说。ILIFF等^[1]利用双光子显微镜观结合荧光标记技术，首次发现小鼠脑内的星形胶质细胞与血管壁之间形成的血管周围间隙（perivascular space, PVS）具有清除功能，因此将其命名为胶质淋巴系统（glymphatic system, GS）。随着MRI的快速发展，研究人员证实了GS同样存在于人脑^[2]。由于双光子成像及免疫荧光成像具有侵入性常被局限于动物研究中，相比之下，无创MRI更适合用来评估人脑内GS。多项研究表明，PVS成像和脉络膜丛体积分析能评估GS异常导致的结构改变；基于钆对比剂的MRI动态增强成像常用来评估GS的清除功能。此外，扩散张量成像（diffusion tensor image, DTI）、动脉自旋标记（arterial spin labeling, ASL）和血氧水平依赖（blood oxygen level-dependent, BOLD）成像等技术也用于GS功能的评估。这些方法不仅检查GS的结构，还评估脑脊液（cerebrospinal fluid, CSF）和脑组织间液（interstitial fluid flux, ISF）的流体动力学改变。

       本文将综述可用于GS研究的MRI无创体内成像技术的基本概念及应用进展、分析其在临床研究中的优势与局限性，为未来人脑GS临床研究提供更全面的成像方法指导。

1 GS的结构和功能

       GS包含多个关键成分，包括：CSF、ISF、PVS及星形胶质细胞足突上的水通道蛋白4（Aquaporin, AQP4）^[3]。CSF是GS的主要流体来源。在传统的CSF循环中，CSF主要由脑室系统内的脉络丛生成，随后通过脑室系统流动，经过脑室、脑干及脊髓周围的空隙，最终回流至血液循环。而在GS中，CSF通过穿透动脉周围的血管周围空间进入脑实质后与ISF交换，形成废物清除的通道，从而进一步推动了代谢废物的清除^[4]。PVS是GS的关键解剖部位，指的是脑实质中穿过的血管周围充满液体的间隙，提供了一个开放、低阻力的空间，是CSF和脑组织间液交换的主要场所^[5]。AQP4是星形胶质细胞足突上高表达的水通道蛋白，其在PVS的极化定位有助于加速CSF由蛛网膜下腔进入脑间质的对流^[6]。根据假说，CSF由脉络膜丛产生，流经侧脑室、第三脑室和第四脑室，进入与PVS相连的蛛网膜下腔。在穿透动脉的搏动驱动下，CSF进入动脉周围间隙，通过星形胶质细胞足突上的AQP-4与脑组织间液混合，随后流向静脉周围间隙。最后，ISF-CSF混合物及亲水性代谢废物通过脑膜淋巴管或血液循环被清除^[7]（图1）。

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图1  脑胶质淋巴系统结构。
Fig. 1  Structures of the glymphatic system.

2 GS的磁共振成像技术

2.1 基于钆对比剂的MR动态增强成像

2.1.1 鞘内注射钆对比剂

       EIDE等^[2]在一名27岁疑似自发性脑脊液漏的女性患者身上进行了鞘内注射钆对比剂的MRI检查，发现对比剂在1小时和4.5小时内分布于整个大脑中。这表明对比剂在CSF和ISF间进行了交换，提示人脑中同样存在GS。在一项有关特发性正常压力脑积水（idiopathic normal pressure hydrocephalus, iNPH）的研究中，通过鞘内注射钆对比剂后观察CSF和视觉通路中的信号变化，发现无论是健康群体还是iNPH患者，其视前交叉池均出现了相似的钆对比剂富集。然而，iNPH患者的钆对比剂出现清除延迟，提示其视觉通路的GS可能受损^[8]。

       然而，鞘内注射钆对比剂存在一定侵入性且有争议。首先，体位影响CSF中对比剂的分布，不同分子大小的对比剂在运输动力学上存在差异，导致评估结果的异质性^{[9, 10]}。有观点认为鞘内注射钆对比剂会轻微升高CSF压力，但影响微乎其微^[11]。高剂量的钆对比剂可能引起严重钆脑病，增加临床研究难度^[12]。

2.1.2 静脉注射钆对比剂

       静脉注射钆对比剂后的MRI可以更简便地评估GS。DEIKE-HOFMANN等^[13]使用重T2加权流体衰减反转恢复序列，在静脉注射对比剂后3小时和24小时进行MRI扫描，检测到CSF内低浓度钆，显其经脉络丛和睫状体进入中枢神经系统，并沿颅神经和皮质穿支动脉PVS引流。有研究通过采集健康志愿者静脉在注射钆对比剂后，采集0.5、1、1.5、2和12小时的T1图像，评估血脑屏障（blood-brain barrier, BBB）渗漏程度。结果显示，夜间大脑灰质、小脑灰质和壳核的信号变化较白天显著增加，表明睡眠期间钆对比剂的清除率更高^[14]。

       这些发现表明，静脉注射钆对比剂是评估GS的有效手段，避免了鞘内穿刺带来的损害。然而，需要注意的是，正常脑组织中的钆对比剂渗透压非常小，测量值容易受到噪声和成像条件等因素的影响。此外，血脑屏障渗漏只能反映GS的一部分功能，需要结合其他成像方法进行全面评估。

2.2 基于扩散加权成像的方法

2.2.1 沿PVS扩散张量成像的图像分析

       沿PVS扩散张量成像的图像分析（diffusion tensor image-analysis along the perivascular space, DTI-ALPS）是一种非侵入性方法^[15]，通过评估水分子在PVS方向上的运动，间接评估GS的活性。在侧脑室的最上层，髓静脉走形通常垂直于脑室壁，PVS与髓静脉的方向一致^[16]。如图2所示，PVS走形在左右方向（x轴），而投射纤维沿头足方向延伸（z轴），代表联合纤维的上纵束则沿前后方向延伸（y轴）。当代表PVS的x轴方向发生组织学变化时，它将同时影响投射和联合纤维。ALPS指数在评估正常、轻度认知障碍（mild cognitive impairment, MCI）和阿尔茨海默病（Alzheimer's disease, AD）患者时，与简易精神量表（Mini-Mental State Examination, MMSE）评分显著相关^[15]。除此之外，ALPS指数还广泛应用于痴呆、帕金森病、睡眠障碍、脑外伤、脑积水、中风等临床研究^{[15, 17, 18, 19, 20]}。

       作为一种间接测量GS的方法，ALPS指数仍存在着一些局限性。首先，它只关注深层白质中的扩散方向比例。而体内GS最初描述于皮层部位，深部白质的清除可能主要依赖血脑屏障运输或局部蛋白降解，GS作用较为次要^[21]。其次，水动力学和溶质动力学的不同，基于扩散原理的ALPS指数难以完全反映GS功能^{[1, 22]}。最后，ALPS指数受多种潜在混杂因素的影响，包括患者轻微运动、血流量、成像参数差异、感兴趣区的手动放置过程等^[23]。

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图2  DTI-ALPS的计算原理。ALPS指数的定义是投射纤维区域的x轴扩散率平均值（Dxxproj）和联合纤维区域的x轴扩散率平均值（Dxxassoc）与投射纤维区域的y轴扩散率平均值（Dyyproj）和联合纤维区域的z轴扩散率平均值（Dzzassoc）的比值^[15]。ALPS指数越大，表明自由水在血管周围空间方向的扩散或布朗运动越强，GS功能越好。DTI-ALPS：沿血管周围间隙扩散张量成像的图像分析。
Fig. 2  Calculation principle of DTI-ALPS. The ALPS index is defined as the ratio of the average x-axis diffusivity in the projection fiber area (Dxxproj) and the average x-axis diffusivity in the association fiber area (Dxxassoc) to the average y-axis diffusivity in the projection fiber area (Dyyproj) and the average z-axis diffusivity in the association fiber area (Dzzassoc). The larger the ALPS index, the stronger the diffusion or Brownian motion of free water in the perivascular space direction, indicating better GS function. DTI-ALPS: diffusion tensor image-analysis along the perivascular space.

2.2.2 超长回波时间的低b值扩散张量成像

       HARRISON等^[24]提出了一种新方法，采用超长回波时间（echo time, TE）的低b值扩散张量成像（low-b diffusion tensor imaging, DTIlow-b）来评估CSF的内流。由于CSF主要由水组成，超长TE可有效抑制血管内水、灰质和白质的信号，从而显著增加CSF的对比度和可见度^[25]。此外，CSF中水分子扩散率高于其他脑组织，在低b值的条件下对水分子扩散的敏感度较低，使CSF显示为高信号。通过DTIlow-b方法评估健康志愿者的GS昼夜节律依赖性，结果显示清醒状态下GS系统活动并没有显著的昼夜节律依赖性，且该方法具有高度可重复性。进一步分析发现，45岁以上参与者的GS流入率显著高于21~38岁的年轻参与者^[26]。

       超长TE的DTIlow-b方法显著提升了CSF检测的敏感性和信噪比，但它也存在一些局限性。首先，这种方法主要用于评估蛛网膜下腔等脑外CSF的流动，对于脑内CSF的流动评估能力有限，因此并不能全面代表整个GS。其次，这种成像方法通常需要较长的扫描时间，导致时间分辨率有限，无法捕捉CSF的动态过程。

2.2.3 使用双张量模型的自由水体积分数分析

       基于DTI的自由水（free water, FW）分析能够检测脑实质中间质水的含量，从而间接反映GS功能。大脑中自由水的扩散特性表现为各向同性，而结合水则表现为各向异性。双张量模型可以分离自由水和结合水，并计算出自由水在总扩散信号中的比例。自由水体积的变化可以反映GS的功能状态，自由水体积的异常升高可能表明GS流体排出受阻。一项有关阻塞性睡眠呼吸暂停（obstructive sleep apnea, OSA）的研究显示，重度OSA患者的FW指数显著高于对照组及轻度OSA的患者，这提示OSA患者的GS功能可能下降^[27]。此外，有研究者在AD患者中进行了FW分析，发现AD患者的白质FW分数显著高于健康对照组，并且较高的白质FW分数与较差的认知表现相关^[28]。

       FW分析为深入了解GS功能和病理机制提供了新的视角。研究表明较高的FW分数与ISF阻滞有关，但具体病理机制尚未完全阐明，目前认为这些变化可以由组织萎缩、水肿、神经炎症、髓鞘含量降低或血脑屏障通透性变化等不同生理机制引起^[28]。

2.3 PVS成像

       PVS是GS的一个关键解剖结构，PVS的异常扩张可能与GS的受损有关，其体积的增加可能是由于GS外流受阻的结果。有许多量表可以评估MRI中PVS扩张的严重程度^{[29, 30, 31]}，其中最常用的是沃劳德量表^[32]。该量表通过选择半卵圆中心、基底节区和中脑的代表性轴位层面，人工计数PVS数量以量化PVS负荷，共分为5个等级：0（无PVS），1（轻度；1~10 PVS），2（轻度；11~20 PVS），3（频发；21~40 PVS）, 4（严重；>40 PVS）。尽管这些分级量表简单实用，并且一些PVS相关的研究已经证明了其高度可重复性^[29]，然而，将PVS计数简化为严重程度分级限制了对GS更深入分析^[33]。PVS与腔隙性脑梗死或白质病变有着相同的特征，单凭视觉检查难以区分。此外，人工评估MRI序列非常耗时，这极大地降低了在大数据集中研究的可行性和效率^[34]。同时，视觉评估容易导致“地板效应”和“天花板效应”，从而影响研究结果的准确性和可靠性^[35]。

       计算机图像识别技术的发展使PVS评估从传统的视觉评估转向体积的自动或半自动定量分析。BALLERINI等^[36]提出了一种使用随机森林方案参数化的Frangi滤波器识别7 T MRI上的PVS的方法。结合T1和T2加权图像可以增强PVS的对比度，从而提高其可见性。随后，不少研究优化了这些模型，使其适用于1.5 T或3 T的MRI图像^{[37, 38, 39]}。此外，基于卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）的方法在自动定量PVS上表现出色^[40]。3D-CNN作为常规CNN的拓展，性能更优越，能更全面地表征PVS的结构信息，但可能无法检测对比度较弱的PVS，或产生假阳性检验，在难以分割的区域需提取更多的训练子图像^[41]。

2.4 脉络膜丛体积分析

       脉络膜丛（choroid plexus, CP）是脑室系统内生成和分泌CSF的高度血管化组织。GS通过CSF流动清除大脑中的废物，脉络膜丛生成的CSF为GS提供了液体动力。研究表明，脉络膜丛体积较大可能与GS清除率较慢有关。在系统性红斑狼疮（systemic lupus erythematosus, SLE）患者中，脉络膜丛体积显著增大^[42]。同样的结果也出现在AD患者中，脉络膜丛体积增大与AD患者β-淀粉样蛋白水平升高及记忆力和执行功能的受损有关^[43]。

       脉络膜丛体积仅提供了一个静态的结构指标，需要结合其他功能性指标才能对GS进行更加全面的评价。由于脉络膜丛具有复杂的几何形状，传统方法勾画其体积十分繁琐。近年来，已经开发出一些使用深度学习模型的自动分割方法，有望在未来应用中简化脉络膜丛体积的计算^[44]。

2.5 ASL成像

       ASL通过射频脉冲磁化标记颈动脉质子，成像不同时间段内标记质子的分布和清除率，以间接反映GS的清除功能。质子清除率的下降反映了CSF和ISF清除效率的降低，即GS功能的下降。研究显示，轻度创伤性脑损伤患者急性期额叶和前顶叶的标记质子的清除率显著下降，而在恢复期改善^[45]。这表明着ASL有望作为急性脑损伤后康复评估的非侵入性生物标志物。

       ASL成像利用穿过血脑屏障的质子作为示踪剂，在不使用外源性对比剂的情况下实现无创的GS评估。然而，这种方法有一些不足。首先，长反转时间可能导致残留信号低，降低图像信噪比。其次，ASL缺乏特异性，无法区分由于血脑屏障受损导致的毛细血管通过时间延长与CSF/ISF流动受阻导致的质子滞留^[46]。

2.6 BOLD

       BOLD成像结合快速采样技术，将BOLD信号变化与CSF动力学结合，以反映GS功能。RAITAMAA等^[47]通过超快三维k空间欠采样技术，分离心跳、呼吸、血管运动及自主神经活动引起的低频波动，发现低频波动间接影响CSF对流。有研究使用快速回波平面成像序列（TR<400 ms）的BOLD成像发现，睡眠期间缓慢振荡的神经活动引起血液和流动耦合波动^[48]。帕金森病患者的全局BOLD信号与CSF流入信号的耦合显著减弱，这一耦合减弱与运动症状恶化和睡眠障碍相关，表明BOLD-CSF耦合强度可以作为GS功能障碍的潜在标志物^[49]。

       不同于静态成像，结合快速采集技术的BOLD成像有着较高的时间分辨率，能够捕获连续一段时间的血流动力学和CSF流动变化。研究表明，全脑BOLD-CSF耦合与大脑清除废物之间存在联系，但其在不同状态下的变化及机制仍需进一步研究^[50]。

2.7 其他功能成像方式

       除上述成像方法外，一些研究者利用氧同位素¹⁷O作为示踪剂，通过MRI动态T2加权成像来评估GS功能。由于¹⁷O带有奇数电子，因此可以通过MRI产生信号，并且它是一种无放射性且稳定的示踪剂^[51]。这种成像方式能够实时监测脑内水分的流动和分布，从而评估GS的清除率。然而，相较于使用含钆对比剂（gadolinium containing contrast agents, GBCAs），¹⁷O产生的信号较弱，因此需要更高的场强和特定的MRI序列来检测。化学交换饱和位移（chemical exchange saturation transfer, CEST）成像也是一种无创MRI技术，可以检测GS中的微量代谢物和化合物，并动态观察示踪剂在脑内的分布和清除过程^[52]。尽管CEST由于成像时间较长，限制了其在临床上的广泛应用，但它在评估不同脑部疾病中的GS系统方面具有重大潜力。

3 小结与展望

       本文综述了无创MRI在GS研究中的应用进展，总结了其优势及局限性。多种MRI技术从不同角度揭示了GS的特性，极大推动了对人类中枢神经系统的理解。然而，单一成像技术难以全面解释复杂的GS。因此，未来的研究需整合多种方法，对GS进行全面评价，以更详细地阐明其作用机制。