现有研究表明，晚年认知障碍是一系列终身事件的结果，血管危险因素在此过程中起着至关重要的作用。开发能够检测血管危险因素对大脑早期影响的生物标志物非常重要。脑连接组引入基于整合视角的测量方法来量化和分析大脑变化，从而提供潜在的生物标志物。但目前该领域尚无大规模、跨种族的数据库分析。
本研究调查了中老年人的大脑拓扑弹性 (BTR)、衰老、血管危险因素、动脉粥样硬化和认知之间的关系。本研究使用了两个独立的、多民族的、以社区为基础的队列：PolyvasculaR 认知障碍和血管事件评估 (PRECISE) 数据库和 MAS 数据库。基于 Brainetome 模板和扩散加权成像 (DWI) 数据构建了大脑结构网络。使用 k-shell 分解和节点度中心性的组合来确定目标攻击节点的顺序。然后分析获得的 BTR 值以确定与年龄、血管危险因素 (VRF)、动脉粥样硬化 (AS) 和认知之间的关联。结构方程模型 (SEM) 用于评估这些变量之间的有向关系。
在 PRECISE 队列中，BTR 与年龄呈负相关(R = -0.342，P < 1×10-16)，与认知呈正相关(以 MoCA 分数衡量，R = 0.174，P = 2.22×10-16)。这一结果也在 MAS 队列中得到验证，与年龄呈负相关(R = -0.173，P = 0.003 )，与整体认知分数( R = 0.258，P = 2.74×10-5)和 MMSE(R = 0.185，P = 0.003 )呈正相关。在PRECISE队列中， BTR与加权VRF(R = -0.109，P = 2.51×10-7)和AS评分(R = -0.131，P = 6.25×10-10)均呈显著负相关;在MAS队列中，BTR与加权VRF评分呈负相关(R = -0.187，P = 0.004)。
SEM 分析结果显示，在体积的控制效应下，从年龄(标准化Β = -0.255，FDR 校正的P < 1×10-16)、加权 VRF(标准化Β = -0.050，FDR 校正的P = 0.031)和加权 AS(标准化Β = -0.047，FDR 校正的P = 0.042)到 BTR 的路径均具有统计学意义。从 BTR 到 MoCA 评分的路径也具有统计学意义(标准化Β = 0.051，FDR 校正的P = 0.039)。
总之，本研究综合神经影像学和网络科学方法，提出了反映大脑稳健性的大脑拓扑弹性 (BTR) 指标。此外，本研究还调查了衰老、血管风险因素和动脉粥样硬化等变量是否通过影响 BTR 导致认知能力下降。SEM 支持 BTR 介导衰老和动脉粥样硬化对认知影响的途径，即使在控制了脑容量的影响之后也是如此。本研究表明，BTR 是反映风险因素对认知影响的重要标志。结果表明，结合血管风险因素、动脉粥样硬化、认知功能和这种多学科测量，为评估和改善大脑健康提供了一种有价值且实用的措施。
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