基于炎症标志物与临床指标的缺血性卒中恢复预测模型研究

背景：神经炎症反应与卒中后预后严重程度密切相关。本研究旨在开发一种结合炎症来源标志物和临床指标的预测模型，用于区分亚急性缺血性卒中患者的功能结局。 方法与结果：基于日常生活活动能力评估，缺血性卒中参与者被分为恢复效果甚微（LE）组和恢复效果显著（OE）组。通过重叠临床血清样本（5例LE、5例OE和6例健康对照）的蛋白质组学差异表达蛋白，以及大脑中动脉闭塞小鼠（n=3）缺血皮质RNA测序的差异表达基因，初步确定了生物候选标志物。在缺血-再灌注模型和临床队列（15例LE、11例OE和18例健康对照）中进行了多维度验证。利用机器学习在训练数据集中开发了稳健生物候选标志物结合临床指标的模型，并在另一测试数据集（15例LE和11例OE）中进行了预测。我们在人血清中鉴定出194个差异表达蛋白（LE对比健康对照）和174个差异表达蛋白（OE对比健康对照），在小鼠大脑中动脉闭塞皮质中鉴定出5121个差异表达基因（第3天）和5906个差异表达基因（第7天）。炎症来源的生物标志物TIMP1（组织金属蛋白酶抑制剂-1）和半乳糖苷结合蛋白LGALS3（半乳糖凝集素-3）在小鼠和人类的缺血损伤下均表现出显著升高。TIMP1和LGALS3结合临床指标（血红蛋白、低密度脂蛋白胆固醇和尿酸）被开发为组合模型，用于区分功能结局且具有高准确性（曲线下面积0.8）。 结论：该组合模型是评估预后结局的有效工具，其预测因子有助于制定更佳的治疗策略。