重型顱腦損傷患者監測技術

吳海濤，余 杰

遵義醫科大學附屬醫院神經外科，貴州 遵義 563000

重型顱腦損傷(severe traumatic brain injury，sTBI)是神經外科常見的危急重癥，具有病情急、死殘率高、預后差等特點，因此早期監測顱內異常情況的發生是治療這類危重疾病的前提和基礎。目前對sTBI患者的監護主要是利用先進的監測儀器、生命支持設備及相關分析技術，對其進行集中管理和實時監測，在有害的生理事件對大腦造成不可逆損傷之前偵測它們的發生，完成“腦保護”的職責，并為其提供規范有效的生命支持，最大限度地提高生存率。近年來，隨著實時監測技術的不斷發展，sTBI患者神經功能修復情況及治愈率取得明顯提高，住院時間也顯著縮短[1]。本文結合臨床實踐及相關研究，對近年來sTBI患者監測技術的應用進行闡述。

1 常規監測

早期由于醫療水平發展受限，在臨床工作中對患者的監測基本靠瞅、意識基本靠吼。隨著醫療水平的提高，sTBI患者一般經急診或手術治療后進入重癥監護室，為了更好地監測患者生命體征，對其進行血壓、血糖、尿量、格拉斯哥昏迷評分(Glasgow coma scale，GCS)、心電監護及血氣分析等常規監測，對于某些特殊患者，若經積極治療后血液循環還不穩定，則需進行血流動力學監測。在早期的臨床工作中發現，根據這些監測結果對補液支持治療及判斷內環境紊亂情況具有重大意義。但是，這些常規監測對于病情隨時惡化的危重癥患者來說遠遠不夠，并不能實時、有效地發現患者的病理生理變化過程。為了能連續、動態地了解患者病情，更有效地實施干預治療，改善患者的臨床轉歸，離不開其他特異性的監測方法。

2 顱內壓(intracranial pressure，ICP)監測

對于腦損傷患者，臨床常關心的指標是ICP和灌注壓(cerebral perfusion pressure，CPP)。sTBI患者常因腦組織的原發或繼發性受損導致顱內高壓癥狀，繼而引起腦組織代謝及腦灌注惡化、甚至引發腦疝及死亡[2]，因此ICP監測對sTBI患者來說至關重要。ICP監測分為有創性與無創性，目前腦室型監測是臨床ICP監測的金標準，對sTBI患者的治療全過程具有指導意義[3]。隨著醫療水平的發展及腦脊液管理共識的推廣，ICP探頭植入引起的并發癥問題已逐步得到解決。盡管有創ICP監測已成為主流，但仍有很多學者在積極探索無創性測壓的優勢，以期達到更好的監測效果。張哲等[4]認為，無創ICP監測的實質是通過觀察ICP變化引起的顱內異常情況的間接表現，在避免有創ICP監測風險的同時還可補充其不足之處，對于急重癥或凝血功能障礙相關疾病的判斷更優于有創性測壓。雖然無創性測壓有很多優點，但準確性較低且無法進行持續性監測，暫時還無法完全替代有創性測壓[3]。目前對于ICP監測是否有利于sTBI患者的預后管理仍存在爭議，有報道指出，ICP監測能有效降低患者的致殘率及病死率，對指導臨床用藥具有重大意義[5-9]。而Bennet等[10]對3 082例兒童顱腦損傷患者進行ICP監測，發現監測組與對照組的功能生存率并無顯著差異。CPP是平均動脈壓與ICP的差值，通過監測CPP，可以間接反映腦內代謝是否有異常。針對創傷患者繼發腦損傷，行床旁持續CPP監測，確定一個最佳CPP值可確保腦灌注處于70～100mmHg的最適范圍內、有效消除潛在的繼發性腦損傷發生[11]。由于個體化治療的多種不可控因素，目前還沒有統一標準的最佳CPP閾值，也沒有系統性的研究能證實其在臨床應用中的價值。總之，ICP實時監測能及時反映sTBI患者腦血流供應狀況，有效指導階梯性診療操作及評估預后，目前無創性測壓仍是最有前景的監測方法，是未來進一步研究的方向。

3 腦代謝監測

大腦具有極高的代謝率，耗氧量約占全身的20%，因此，大腦需要持續穩定的血流灌注才能滿足代謝需求。sTBI患者常因腦缺血低氧而導致一系列生物化學反應異常。腦代謝監測的目的就是盡早發現這些異常情況，防止因治療不及時導致病情惡化及繼發性腦損傷。

3.1經頸靜脈血氧飽和度(jugular venous oxygen saturation，SjvO2) SjvO2是一種通過測量大腦氧耗與氧供從而間接監測全腦氧流量的方法，也是廣泛應用的連續腦氧合監測方法。其監測原理是經頸內靜脈逆向穿刺置管至頸靜脈竇，經B超定位后，連續監測頸靜脈竇氧飽和度，間接評估腦氧供與氧耗的動態平衡，反映腦氧合與腦代謝的關系。多篇文獻報道[12-15]，sTBI傷后早期腦組織低氧，SjvO2明顯下降，傷后48h腦組織嚴重低氧，腦細胞代謝率下降，引起SjvO2異常增高，患者預后不良。綜合分析，SjvO2與患者的預后顯著相關，但相關研究對引起預后不良率的閾值尚不明確。根據《腦外傷基金會指南》建議[16]，SjvO2>50%能有效減輕繼發性腦損害，降低患者的病死率。SjvO2被認為是監測全腦血流量與大腦新陳代謝關系的金標準[17]，其應用價值已得到廣大研究學者及臨床醫師的認可，可在發生繼發性缺血低氧之前實施干預治療，避免病情進一步惡化，但由于這是一種侵入性操作，經頸靜脈插管容易引起感染、血腫甚至是血栓等并發癥，到目前為止，還沒有將SjvO2監測作為常規方法用于神經重癥患者及兒童的臨床治療。SjvO2作為反映腦組織氧代謝狀況的一項參數，還可與其他監測方法相結合，對腦組織實施局部及整體代謝狀況的全面監測，為臨床治療提供更有效的參考價值。

3.2腦組織氧分壓(pressure of brain tissue oxygen，PbtO2) PbtO2是一種新興的局部腦組織氧合監測技術，其監測原理是在腦組織中置入單個或多參數電子傳感器，可實時、動態地監測氧分壓、腦溫及pH值等直接獲得大腦氧化和代謝的指標，提供早期監測腦缺血低氧的可靠證據[18]，因其具有微創、安全、準確的特點，在ICU中已廣泛應用。有研究表明[19]，PbtO2與神經損傷的預后有一定關系，是sTBI轉歸的獨立因子。張秋生等[20]對211例sTBI患者進行持續PbtO2監測，發現PbtO2的升高與預后良好率呈明顯正相關。近年來，PbtO2聯合ICP監測技術逐漸成熟，有學者將其用于sTBI患者的預后研究[21]，發現與單純的ICP監測相比，PbtO2結合ICP引導治療能減少腦組織低氧，其病死率更低，預后更好。近幾年研究表明，通過監測PbtO2并使之維持在正常生理范圍，有助于提高患者的治愈率及改善預后[22]。總之，PbtO2作為一種新興的技術已被廣泛用于神經系統疾病的監測中，可提供損傷部位病理生理及損傷程度的連續定量數據，有助于優化創傷的監測管理。但目前來看，沒有一種監測方法是完美的，單一的監測方法無法全面反映腦創傷的復雜病理生理變化，通過PbtO2監測所獲得的信息還需結合其他監測手段加以綜合分析，才能更準確而全面地反映患者的問題，但目前各種監測方法的聯合監測機制還不明確，有待進一步研究。

3.3近紅外光譜(near infrared reflectance spectroscopy，NIRS) NIRS是一種新興的無創性腦血氧監測方法，可全面、實時、連續反映腦氧代謝情況，可避免因低氧或缺血引起的繼發性腦損傷。其工作原理是紅外光線能穿透頭皮、顱骨及大腦被波長700～900nm附近的氧合血紅蛋白和脫氧血紅蛋白結合并被吸收，由于兩者對紅外光的吸收程度不同，可通過探測器測得不同的吸收光譜，根據比爾-蘭伯特定律來計算出局部腦組織氧飽和度(regional oxygen saturation，rSO2)及氧供與氧耗之間的動態平衡關系[23]。吳敏等[24]研究發現，運用NIRS床旁連續監測rSO2有助于快速診斷顱內出血或腦血管自動調節障礙，這對制定診療方案及預后評估來說尤為重要。盧維新等[25]研究發現，rSO2<60%與患者的病死率、顱內高壓發生有關，且數值越低預后越差。雖然目前對NIRS監測rSO2的正常范圍或缺血低氧的臨界閾值還沒有統一的標準，但是通過NIRS監測rSO2被普遍認為是揭示腦缺血低氧、預防繼發性腦損傷的有效方法。總的來說，NIRS對sTBI患者的床旁監測腦氧合和腦血流量具有很好的發展前景，但是其監測技術仍有待改進，如設備不同導致參數間的差異、顱骨厚度等的影響，如何調整不同設備之間參數的差異及確定血氧飽和度標準的閾值是下一步研究需要解決的問題。

3.4腦微量透析技術(microdialysis，MD) MD是一種將透析與灌流取樣技術結合起來并逐漸完善的活體組織取樣新技術，通過連續取樣與實時定量分析，可早于影像學及全身表現出現之前發現顱內異常情況[26]。其主要監測指標有葡萄糖、乳酸、丙酮酸、谷氨酸、甘油等。葡萄糖是能量代謝的主要指標，其數值<0.2mmol/L提示腦缺血低氧。有研究發現[27]，乳酸和丙酮酸的比值(lactate pyruvate ratio，LPR)是一個比單獨乳酸更敏感的代謝障礙指標，能更準確地反映腦損傷程度及判斷預后，當LPR>40時，預示腦組織出現代謝紊亂，需進行臨床干預治療。谷氨酸是一種興奮性氨基酸，可間接反映腦缺血低氧狀態，Chamoun等[28]報道指出，胞外谷氨酸水平越高，GCS越低，患者預后越差。甘油是細胞膜磷脂的降解產物，任何導致細胞死亡或結構破壞的因素都可引起甘油水平的升高，Belli等[29]研究發現甘油>100μmol/L與發生ICP增高的風險顯著相關。MD作為一種有創性操作，常引起出血及感染等并發癥，加上其成本較高、對操作者的技術要求高及其有限的空間分辨率等缺點目前還沒有廣泛用于臨床。盡管如此，MD技術在監測大腦功能方面的優勢是無法替代的，已經發展為神經重癥監護室中一種成熟的床旁監測工具，可以揭示大腦獨特的化學信息，未來聯合其他技術有望成為顱腦損傷管理的主流監測方法。

4 神經電生理監測

眾所周知，影像學檢查可顯示腦組織正常或異常結構，而神經電生理檢查可反映大腦皮質各個區域的腦電活動狀態，監測腦組織功能。目前以腦電圖(electroencephalogram，EGG)、體感誘發電位(somatosensory evoked potential，SEP)應用較為廣泛。EGG是利用電子技術將腦組織有節律自發生物電活動放大，通過電極記錄成腦電波圖形，可實時、動態地反映大腦功能。當患者無反應時，EGG記錄無明顯變化；當患者有反應時，則會出現節律波和慢波，根據Young 分級，分為正常、輕度、中度、重度異常[30]。EGG監測可實時反映sTBI患者腦功能損害程度、監測癲癇異常放電、評估昏迷及腦死亡[31]。GCS是昏迷嚴重程度常用的方法，多項研究表明，在sTBI預后方面，腦電波譜分析在一定程度上補充了GCS甚至優于其評估價值，δ波直接與患者昏迷程度相關[32]。顱腦損傷后普遍表現為α波頻率降低，θ頻率增高。Wang等[33]研究了腦損傷患者的EGG反映性和相對α變異性，發現兩者均是sTBI患者預后不良的獨立預測因子，有助于早期評估sTBI的預后。SEP是通過刺激傳導神經、器官或通路從而在中樞神經系統引導出的電位。楊林麗等[34]對79例sTBI患者的神經電生理監測發現，預后不良組體感誘發電位陽性率顯著高于預后良好組,差異有統計學意義，有助于評估預后，指導臨床醫師在發現異常情況時及時調整診療方案。總之，神經電生理監測作為一種簡便、快速的腦功能評價手段，有助于評估患者的預后，為臨床提供更精確的診斷信息，應在基層醫院大力推廣。

5 腦血流量監測

經顱多普勒超聲(transcranial doppler，TCD)是利用多普勒效應來檢查顱內主要動脈的血流動力學及血流參數的一種檢查方法[35]。作為一種無創、便捷、實時動態評估腦血流的方法被廣泛用于ICU。張震宇等[36]對65例腦損傷患兒進行TCD檢查發現，腦灌注改善的患兒存活率明顯高于未改善的患兒，提示TCD檢查能夠較準確評估腦功能、意識狀態，對腦功能受損患兒的治療及預后具有指導意義。有報道指出，TCD監測腦血流量，能很好地顯示血管痙攣，為蛛網膜下腔出血患者的治療提供參考依據，明顯提高治愈率[37]。近年來經顱彩色多普勒超聲逐漸走進臨床醫師的視線，它能更好地顯示Willis環、更有效地顯示蛛網膜下腔出血期間發生的血管痙攣[38]，提高TCD的預測能力。雖然現有的證據表明TCD對腦損傷患者的有效監測，但仍有許多的局限性，特別是對無癥狀性和癥狀性血管痙攣的區分。將TCD聯合其他監測方法進行多模態監測，對顱內血流異常情況進行全面評估是下一步研究的方向。

6 多模態監測

重型顱腦損傷監護的目標是在有害的生理事件對大腦造成不可逆損傷之前檢測到它們，即常說的腦保護。上述監測方法都有各自的局限性，不能全面反映顱腦的變化，在這種情況下，多模態監測技術應運而生，它能整合、顯示、記錄從單個患者采集的多種不同來源的生理數據，經計算機分析各個生理參數信號之間的聯系，計算出個體化的定向參數，通過對臨床事件的“預測”指導干預治療。這些參數主要包括ICP、灌注壓、腦血流、腦組織氧合、腦代謝及神經電活動等。顱腦損傷患者的血流自動調節功能常受損，如何判斷腦損傷后的血流量、血壓是否能提供合適的腦灌注成為臨床工作的難點。有研究發現，運用分析軟件監測腦損傷患者的平均血流指數即可解決這個難題。多模態監測設備上呈現的波形變化則可反映腦血流自動調節狀態及患者的預后情況。多模態分析還可定位最佳CPP值，將ICP波動范圍與壓力反應指數分別在X軸和Y軸上表示出來，經綜合分析生成一條U形曲線，曲線的最低點就是最佳CPP[39]，這種新方法突破了以往《腦外傷基金會指南》所建議的針對所有患者的最佳CPP值，這為針對不同患者的自身情況量身定做腦CPP治療的個體化方案提供了新的指導意義。運用多模態監測儀還可通過計算無創ICP、無創腦CPP壓、臨界閉合壓等，在未啟用常規ICP監測之前對顱腦壓力異常情況進行示警。

多模態監測技術可對腦壓、腦血流、腦代謝及神經功能等多方面監測，將所測的參數通過計算機分析整合，多層面地評估繼發性腦損傷，為臨床醫師提供患者生理狀態的實時、連續、可靠的相關信息從而指導個體化治療，是現代顱腦損傷救治的理想模式，在重癥監護方面的價值也得到了認可[40]。周曉芬等[41]對104例神經重癥患者的臨床對照研究發現，試驗組的住院時間、并發癥發生率和預后不良發生率明顯低于對照組。但是大量的國內外文獻顯示，目前所謂的多模態監測，只是把各種監測方法進行簡單的疊加，也還只是孤立地從各自層面來分析相關數據。首先，通過簡單整合不同監測方法所得的數據對于不同疾病重癥患者來說能否提供最精準或最有價值的信息。其次，如何分病種選擇高效多模態監測方式并減輕患者費用等，仍是急需解決的問題。

7 總結與展望

綜上所述，腦損傷患者的監護方法多種多樣，發展迅速。近年來，多模態監測技術是最新的研究熱點，其臨床應用卻受到數據獲取、管理與協作等方面的限制。隨著人工智能技術的飛速發展，醫學人工智能已經在諸多疾病的診斷和治療中發揮著重要作用，但是人工智能在sTBI監測技術方面的研究卻鮮見成功案例報道。人工智能可將經驗數據或大數據進行匯總分析，轉換成各種疾病發展對應模式，能否將人工智能與多模態監測結合起來，研發出適用于多場景、多病種、多模塊的一體化智能監測儀器，這為臨床工作者提供了一個新的研究方向，有望為腦損傷患者提供更精準的監測和干預策略。

作者貢獻聲明：吳海濤：資料搜集、論文指導及修改；余杰：選題設計、文獻檢索、論文撰寫