综述：脑部疾病中脉络丛体积的系统性评价

　　本综述系统回顾了脉络丛体积（CPV）在多种脑部疾病中的变化及其临床意义。研究表明，CPV增大与多发性硬化（MS）、阿尔茨海默病（AD）等神经退行性疾病及精神疾病相关，可能成为潜在神经影像标志物。自动分割结合手动校正是主流方法，但标准化仍需推进。

　　

引言：脉络丛（CP）作为脑室内的血管化结构，在脑脊液（CSF）生成、血-CSF屏障功能及免疫监视中起核心作用。近年来，磁共振成像（MRI）与分割算法的进步推动了脉络丛体积（CPV）在脑疾病中的研究热潮。本综述旨在系统总结CPV在不同脑部疾病中的变化及其临床相关性。

方法：遵循PRISMA指南，检索PubMed、Embase和Cochrane数据库，最终纳入48项研究。采用NIH质量评估工具进行偏倚风险评估，并基于疾病类型分组：多发性硬化（MS）、神经退行性疾病、精神疾病、健康人群及其他脑部疾病。

结果：

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  多发性硬化（MS）：16项研究中，14项显示MS患者CPV较健康对照（HC）显著增大，且与扩展残疾状态量表（EDSS）评分正相关。纵向研究表明，高效治疗（如那他珠单抗）可能抑制CPV增长。

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  神经退行性疾病：11项研究中，AD患者CPV显著高于轻度认知障碍（MCI）及帕金森病（PD）患者，且与迷你精神状态检查（MMSE）评分负相关。CPV增大可能预示认知功能衰退。

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  精神疾病：精神分裂症和抑郁症患者CPV普遍增大，但与阳性阴性症状量表（PANSS）或汉密尔顿抑郁量表（HAMD）的关联性不明确。

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  健康人群：CPV随年龄增长呈非线性增加，男性体积较大，但经颅内体积（TIV）校正后性别差异消失。

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  其他疾病：卒中、系统性红斑狼疮（SLE）等患者CPV均较HC增大，提示CPV扩大可能是多种脑疾病的共同特征。

分割方法：

T1加权序列是CPV分割的主流选择。自动分割（如FreeSurfer）效率高但准确性有限（Dice相似系数仅0.37），结合手动校正可提升精度。缺乏标准化协议限制结果可比性。

讨论：

CPV增大广泛存在于脑部疾病中，可能与神经炎症、血-CSF屏障破坏或淋巴功能障碍相关。年龄、性别及颅内体积是关键混杂因素，需严格匹配或校正。当前证据不足以支持CPV作为特定疾病的诊断标志物，但其与临床严重度的关联提示潜在预后价值。未来需开展纵向研究验证CPV对治疗反应及疾病进展的预测能力。

结论：

CPV是有前景的神经影像生物标志物，但需统一分割标准、建立健康参考值并探索其病理机制。多模态影像与体液标志物结合可能增强其临床应用潜力。