摘要：神经血管耦合是指神经元活动、胶质细胞和脑血管系统之间复杂的动态互动过程，其核心是大脑如何精确地将局部神经活动与相应的血流量增加（功能性充血）匹配起来，以确保能量供应。理解神经血管耦合不仅是揭示大脑工作原理的关键，也对理解卒中、阿尔茨海默病、偏头痛等众多神经系统

引言（来源于DeepSeek）

神经血管耦合是指神经元活动、胶质细胞和脑血管系统之间复杂的动态互动过程，其核心是大脑如何精确地将局部神经活动与相应的血流量增加（功能性充血）匹配起来，以确保能量供应。理解神经血管耦合不仅是揭示大脑工作原理的关键，也对理解卒中、阿尔茨海默病、偏头痛等众多神经系统疾病至关重要。

一、 当前主要研究热点

1. 多尺度与多细胞互作的精细解析

- 核心问题：不再局限于“神经元兴奋→血管舒张”的简单线性模型，而是深入研究各类细胞（兴奋性/抑制性神经元、星形胶质细胞、周细胞、小胶质细胞、内皮细胞）在此过程中的精确分工、时序和相互作用。

- 热点方向：

- 不同神经元类型的作用：特定类型的抑制性神经元（如表达VIP、SST的中间神经元）被发现在血流调节中扮演着启动或调制的关键角色。

- 星形胶质细胞的争议：其究竟是神经血管耦合的必要中介者，还是仅仅是 modulator（调制者），甚至是旁观者？目前尚无定论，是研究焦点。

- 周细胞的核心地位：作为毛细血管的“括约肌”，周细胞如何接收信号并调节毛细血管直径，被认为是控制微循环和血脑屏障的关键。

2. 脑功能节律与血管动力学的关系

- 核心问题：大脑自发的、节律性的活动（如α波、β波等脑电节律）如何影响基础血流和神经血管耦合响应。

- 热点方向：研究睡眠（特别是慢波睡眠和快速眼动睡眠）、觉醒、注意力等不同意识状态下，神经血管耦合的效率和行为是否发生变化。这有助于解释为何在某些脑疾病中（如痴呆），功能成像信号会失真。

3. 神经血管耦合在神经系统疾病中的角色

- 核心问题：神经血管耦合功能障碍是疾病的因还是果？能否成为治疗的新靶点？

- 热点方向：

- 阿尔茨海默病：Aβ沉积和tau蛋白病变如何损害周细胞和星形胶质细胞功能，导致“血管源性”和“神经源性”假说交织。

- 小血管病：探讨高血压、衰老等如何导致周细胞损伤和毛细血管衰竭，进而引发认知衰退。

- 卒中与功能恢复：研究缺血半暗带区域的神经血管耦合功能，以及康复过程中神经血管耦合如何重建。

- 偏头痛：皮层扩散性抑制（CSD）如何引发巨大的血管舒缩反应，导致先兆和头痛。

4. 能量底物输送的精确调控

- 核心问题：血流增加后，氧气和葡萄糖如何从毛细血管中有效地释放并分配到活跃的神经元？

- 热点方向：研究血氧水平依赖（BOLD）信号（fMRI基础）的神经生理学基础，即血流、血氧和耗氧量之间的耦合关系。关注“初始 dip”现象（耗氧先于充血）的机制和意义。

二、 前沿技术驱动

1. 高分辨率在体显微成像技术

- 双光子/三光子激光扫描显微镜：这是领域的金标准。允许在活体动物大脑中，以单细胞分辨率同时对神经元活动（如钙成像）、血管直径、红细胞流速和血氧进行长期动态观测。

- 宽场光学显微镜：提供更大视野的脑皮层血流动力学成像，常用于研究大范围的血管网络响应和传播性血管活动。

2. 光遗传学与化学遗传学

- 功能解锁：允许研究人员以极高的时空精度和细胞特异性（如特定类型的神经元或周细胞）去“操控”特定细胞的活动。

- 应用：通过光刺激特定神经元，观察其引起的血管反应，直接验证其因果作用，而非仅仅是相关关系。

3. 基因编码的生物传感器

- 种类：如GCaMP系列（钙离子指示剂，反映神经活动）、jRGECO1a（钙指示剂，尤其适用于血管研究）、iGluSnFR（谷氨酸传感器）、HyPer（pH传感器）和基于FRET的血氧传感器（如Grx1-roGFP2）。

- 意义：使得同时监测多种生理参数（电活动、神经递质、代谢物、血氧）成为可能，为构建完整的神经血管耦合信号通路提供了强大工具。

4. 高通量电生理与Neuropixels探针

- 功能：能够同时记录成百上千个神经元的动作电位和局部场电位。

- 结合：与光学成像结合，可以精确关联神经元的放电模式（spiking activity）与后续的血管响应，提供了比钙成像更直接、时间精度更高的神经活动数据。

5. 跨尺度和多模态整合技术

- 趋势：将微观（双光子）和宏观（fMRI、fNIRS）的成像技术在同一实验中进行关联。例如，在动物同时进行fMRI和光学成像，以解读fMRI信号背后的细胞机制。

- 人类研究：超高场强（7T及以上）fMRI提供了更高分辨率的BOLD和血管结构成像。结合EEG/MEG（高时间分辨率）和fMRI（高空间分辨率）的多模态成像，能更全面地描绘人脑神经血管耦合。

6. 计算模型与人工智能

- 理论模型：构建从分子信号传导到整个血管网络血流的计算模型，用于整合复杂的实验数据、验证假设和预测新现象。

- AI分析：利用机器学习方法处理海量的成像和电生理数据，自动识别细胞、追踪血管动态、并发现数据中隐藏的复杂模式。

总结与展望：

神经血管耦合的研究正朝着 更精细（细胞特异性）、更动态（毫秒级时序）、更整合（多尺度、多参数） 的方向飞速发展。未来的突破将依赖于：

1. 开发更精准的分子工具：如靶向周细胞等稀有细胞的特异性操纵工具。

2. 深化跨尺度研究：彻底打通从单个突触到全脑血流响应的完整链条。

3. 推动临床转化：利用前沿技术发现疾病中神经血管耦合的早期生物标志物，并开发针对血管单元的保护性治疗策略。

大数据分析

检索数据库：Medline

检索工具：文献鸟/PubMed

检索时间：2025-09-04

检索词：Neurovascular Coupling

1.论文概况

近年来，国际上已经发表了2738篇Medline收录的神经血管耦合研究相关文章，其中，2021年发文260篇，2022年发文200篇，2023年发文198篇，2024年发文211篇，2025年最新发文225篇。对其收录的所有文章进行大数据分析，使用DeepSeek进一步了解神经血管耦合的研究热点与前沿技术。

2.神经血管耦合研究领域活跃的学术机构

美国俄克拉荷马大学发文51篇，英国谢菲尔德大学发文33篇，英国莱斯特大学发文33篇，美国哈佛医学院发文33篇，丹麦哥本哈根大学发文30篇。

神经血管耦合研究领域发文活跃的医院: 美国麻省总医院发文44篇，美国密西西比大学医学中心 (10篇)，荷兰乌特勒支大学医学中心 (9篇)，美国纽约长老会医院 (9篇)，中国空军军医大学唐都医院 (7篇)。

3.神经血管耦合研究领域作者发文较多的期刊

从发文来看，发表神经血管耦合研究领域文章数量较多的期刊有Neuroimage (IF=4.5)、J Cereb Blood Flow Metab (IF=4.5)、Sci Rep (IF=3.9)、J Neurosci (IF=4)、Proc Natl Acad Sci U S A (IF=9.1)、Front Neurosci (IF=3.2) 等。

4. 神经血管耦合研究领域活跃的学者及其关系网

神经血管耦合领域活跃的专家：美国威尔康奈尔医学院的Iadecola, Costantino；美国俄克拉荷马大学的Ungvari, Zoltan；美国哈佛医学院的Gu, Chenghua；美国俄克拉荷马大学的Tarantini, Stefano；美国佛蒙特大学的Nelson, Mark T等在该研究领域较为活跃。还有更多优秀的研究者，限于篇幅，无法一一列出。

本数据分析的局限性：

A. 本报告为“文献鸟”分析工具基于PubMed数据库，仅以设定检索词的检索结果，在限定的时间和文献数量范围内得出，并由此进行的可视化报告。

B. “文献鸟”分析工具的大数据分析目的是展示该领域近期研究的概况，仅为学术交流用；无任何排名意义。

C. “文献鸟”分析工具的大数据分析中的关于活跃单位、作者等结果的统计排列，只统计第一作者的论文所在单位的论文数量；即，论文检索下载后，每篇论文只保留第一作者的单位，然后统计每个单位的论文数。当同一单位有不同拼写时，PubMed会按照两个不同单位处理。同理作者排列，只统计第一作者和最后一位作者署名发表的论文数。如果作者的名字有不同拼写时，会被PubMed检索平台会按照不同作者处理。

D. 本文结论完全出自“文献鸟”分析工具，因受检索词、检索数据库收录文献范围和检索时间的局限性，不代表本刊的观点，其中数据内容很可能存在不够精确，也请各位专家多多指正。

来源：中国神经再生研究杂志