独家精译对腔隙性脑卒中早期神经功能恶
小卒卒题记：
腔隙性脑卒中是一种常见的脑卒中亚型，占缺血性脑卒中的20%–25%，尽管腔隙性卒中死亡率低且功能预后良好，但早期神经功能恶化(END)，尤其是进行性运动功能障碍，在卒中发病后的第一天发生在20%–36%的患者中，并与增加残疾有关。但尚未使用多变量方法测试END是否是预后的独立预测因子，且尚未对END的风险因素达成共识。在本期Neurology?中，Vynckier等人通过使用多模态MRI数据探索名腔隙性卒中患者的END以解决这些问题。
腔隙性脑卒中是一种常见的脑卒中亚型，占缺血性脑卒中的20%–25%，将许多临床综合征与单个穿支动脉（直径40-μm）闭塞联系起来，这是由以脂蛋白变性、动脉粥样硬化和微动脉粥样硬化为特征的血管病变引起的。高血压是主要原因，同时还有动脉粥样硬化和其他卒中危险因素。腔隙可以被描述为小的深部脑梗塞，最大直径为3-7毫米，位于大脑半球和由穿支动脉供血的脑干区域。腔隙一词源于9世纪的法国文献，根据解剖学检查描述，其具有液化坏死的小腔。
腔隙多见于基底节、丘脑、内囊、放射冠和脑桥。后来，Fisher描述了5种急性期典型腔隙综合征：纯运动性偏瘫、纯感觉性卒中、共济失调性偏瘫、构音障碍-笨拙手综合征和感觉运动卒中。他还报告了几种与病变地形相关的临床综合征，并指出无症状腔隙尤为常见。
由于腔隙体积小，腔隙性脑卒中的诊断依赖于MRI，急性或亚急性期有弥散和流体衰减反转恢复(FLAIR)序列，慢性期有T和T2序列。多模式MRI显示了其他脑部异常，包括白质高信号（脑白质疏松症）、突出的血管周围间隙、微出血和皮质-皮质下萎缩，这些都是被称为小血管疾病(SVD)的更广泛实体的表现。目前已达成共识，将腔隙性卒中纳入SVD，导致对Fisher概念的重新审视，并将腔隙性卒中视为认知能力下降和痴呆的生物标志物。作为SVD的一个亚型，腔隙性卒中的机制涉及内皮功能障碍和血脑屏障破坏，从而导致壁增厚、管腔变窄、血栓形成、闭塞和脑血管反应性受损。
尽管腔隙性卒中死亡率低且功能预后良好，但早期神经功能恶化(END)，尤其是进行性运动功能障碍，在卒中发病后的第一天发生在20%–36%的患者中，并与增加残疾有关。尚未使用多变量方法测试END是否是预后的独立预测因子，相关性仍有待确定。此外，虽然已经对END的风险因素进行了调查，但尚未对END的风险因素达成共识。END的机制之一是，分支动脉粥样硬化影响与载瘤动脉连续的小动脉近端部分，可能会逐渐缩小受影响的血管腔，减少局部灌注，并促进END。END恶化的另一个原因是脑血流动力学反应受损，尤其是在通过抗高血压治疗降低血压的情况下。因此，个性化使用抗血小板和抗高血压药物可能会减少END并改善卒中预后。由于小穿通动脉（40-μm）狭窄导致的腔隙性卒中患者是否会发生END尚不清楚。
在本期Neurology?中，Vynckier等人通过使用多模态MRI数据探索名腔隙性卒中患者的END以解决这些问题。使用FLAIR、弥散和磁敏感加权序列以识别腔隙性卒中和SVD标志物，以及灌注MRI来评估病变的灌注。作者发现6.7%的腔隙性卒中患者患有END，低于最近两项研究中发现的比率，其中END发生在34%和35.6%的腔隙性卒中患者中。这些差异可能反映了纳入患者的人口统计学（年龄、性别、种族）、分析中使用的临床/MRI变量以及END定义和测量方式的差异性，从而突出了对END标准化定义的必要性。Vynckier等人使用逻辑回归建模，发现END预测因子包括入院时降低的NIHSS（卒中严重程度）、内囊警示综合征、梗塞的腹侧脑桥位置和低灌注。虽然之前已经提出脑桥位置，但较低严重程度预测END的想法似乎违反直觉。一种可能的解释是，NIHSS可能会平衡模型中“内囊警示综合征”的影响。
作者发现END是预后不良的独立预测因子，由90天时mRS、年龄、NIHSS和急性治疗的类型来定义。尽管这一结果在急性卒中的情况下是一个重要的贡献，但这项工作提供了II类证据，表明END预测不良预后，因为数据收集部分是回顾性的。
有趣的是，负荷剂量的双重抗血小板药物和病变灌注不足预测了END，支持分支动脉粥样硬化可能是END的一种机制，通过促进内皮功能障碍、氧化应激、血小板聚集和灌注不足的观点。结合最近的另一项研究结果表明双联抗血小板治疗对END患者有益，这些发现可能需要一项随机对照试验，以评估END高危的急性腔隙性卒中患者使用双联抗血小板与单联抗血小板治疗的疗效。当前工作中确定的END风险因素与其他研究中报告的风险因素不同。同样，END定义和临床/MRI变量的差异可能是这些差异的原因。在Vynckier等人报告的END逻辑回归模型中，弱的伪R2值（0.87，意味着大约8.7%的END方差由预测变量解释）表明在该模型中END机制没有被引入的变量充分捕获。因此，必须考虑其他因素，包括脑血管反应性或SVD对其他器官（如肾脏）的作用，因为腔隙性卒中和脑SVD是全身性疾病过程的表现。本研究和其他研究发现的差异可能与数据的分析方式有关，因为共线性和协变量之间潜在的复杂相互作用可能会挑战逻辑回归建模。另一种方法是机器学习算法，它使用更多的预测变量，并在预测变量（单独或组合）和结果之间产生更灵活的关系。在这项研究中，年龄、性别、病变体积、灌注参数、运动缺陷、血压、其他血管危险因素、治疗等，可以使用机器学习方法进行测试，以提高预测END和腔隙性卒中预后的模型性能。
本文选自：
Neurology.Aug6;0.22/WNL..
校审
王韬住院医生
医院
编译
王立艳医师
医院内科
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