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黄金城彩票出血性卒中精准诊断、评估、预测及

  出血性卒中系指多种病因导致的原发性颅内出血性疾病,主要包括脑出血和蛛网膜下腔出血(SAH),是重要的公共卫生问题。我国出血性卒中的发病率为69.6/10万人年,约占全部脑卒中的28.2%,病残率高达40%,伤残调整寿命年(DALY)约达1000万年,给社会和家庭带来极大的疾病负担。

  一方面,出血性卒中的诊断与治疗具有一定的复杂性,涉及多学科,特别是神经内外科均构建出多个诊断、评估、治疗和康复体系,不同体系的侧重点不同,黄金城彩票,但是受限于疾病的认识水平,数十年来仅有基本治疗原则,在具体治疗方案上始终未有突破性进展。另一方面,随着经济的发展和生活水平的提高,临床医师和患者不仅关注出血性卒中后生存率,而且更加重视神经功能恢复和远期生活质量。以往囿于检测技术的限制,难以对疾病进行精准描述,无法真正制定个体化诊断与治疗方案,患者预后差异较大。如何借助诊断与治疗技术的进步,最终实现出血性卒中诊断与治疗的精准化、个体化,是未来关注重点。

  随着CT的普及,出血性卒中的诊断已不再是难题,但传统诊断方法无法直接评估病情、预测预后,更难以直接指导治疗,这与既往临床医师缺乏处理大数据的技术和精准诊断的理念有关。虽然传统CT可以明确出血量、出血部位、是否破入脑室,也可以发现血肿周围水肿、脑疝形成等,而且结合CTA或MRI还有助于判断病因和出血时间,但是上述信息并未被充分描述,难以达到精准诊断的标准。以出血量为例,多田公式(即长×宽×高/2)为目前公认的估算方法,但是对于形态不规则的血肿、硬膜外和(或)硬膜下血肿均不准确,而3D-Slicer图像重建软件()则弥补了多田公式的不足,可以准确估算出血量。

  另外,近年报道的机器学习自动分割血肿算法,可以更方便、快捷地获得精确的出血量,而且算法与手动分割的一致性相关系数(CCC)高达0.99,多田公式仅为0.82。在精确计算出血量的基础上,已有学者尝试通过多种临床信息进行临床评估,例如采用CT图像结合临床变量,构建出可以预测蛛网膜下腔出血后继发缺血性卒中的模型,其受试者工作特征曲线。

  随着人工智能(AI)技术、大数据分析技术的不断进步,未来不仅可以完成对出血量、出血部位、脑组织受压等结构改变的精准描述,同时还可以进一步结合功能影像学实现对出血性卒中的精准诊断,成为精准评估、预测、治疗的基础。

  对疾病的精准评估与预测,有助于临床医师更好地进行临床决策。目前对出血性卒中的评估方法不仅有传统影像学,还可结合患者的临床表现、生物学标志物及多模态监测技术,借助大数据分析技术,进行精准评估,综合预测疾病转归。

  既往对出血性卒中的评估是以意识障碍为核心,即Glasgow昏迷量表(GCS)占据重要地位,此外,还有评价神经功能的美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)也是经典评估系统。随着人工智能和大数据分析技术的进步,使得依靠大量临床数据构建更为精准的预测模型成为可能。目前已有学者通过采集153例蛛网膜下腔出血患者的473项临床变量,借助机器学习方法构建出预测Glasgow预后分级(GOS)评分的模型,其预测GOS评分1~2分的AUC值为0.92,预测GOS评分4~5分的AUC值为0.95。

  有研究显示,常用的血液生化等指标与血肿进展或预后不良相关,如高血糖、高C-反应蛋白(CRP)、极低密度脂蛋白胆固醇(VLDL-C)、低血钙等;同时发现,CD36等基因表达缺失的患者,其血肿吸收速度缓慢、90天改良Rankin量表(mRS)评分降低。未来结合血液、脑脊液生化指标和基因表达变化等相关信息,可能成为出血性卒中精准评估的重要部分。

  在不同学科制定的指南中,针对不同类型出血性卒中(包括脑出血和蛛网膜下腔出血)给出多种治疗推荐,其中以外科手术争议较多,是否予以外科手术干预和手术方式尚无定论。传统观念认为,手术目的是挽救生命,因此更强调降低颅内压,倾向通过去骨瓣减压术挽救患者生命;但是越来越多的临床实践希望通过外科手术改善患者远期生活质量,倾向于清除血肿以保护神经功能。然而,无论是国际脑出血外科手术Ⅱ期试验(STICH-Ⅱ)还是微创术与重组组织型纤溶酶原激活物联合清除颅内出血Ⅲ期试验(MISTIE-Ⅲ)均未发现血肿清除术的明确优势,但亚组分析显示,某些特定患者可能从外科手术中获益,例如就诊时即判断预后较差、病情呈进行性恶化、血肿位于浅表部位的患者。因此认为,针对何种患者进行外科手术干预、选择何种手术方式,是实现出血性卒中精准治疗的重要挑战。

  目前主要依靠出血量判断是否需要施行外科手术,包括小脑出血直径3 cm、幕上出血量30ml等适应证。但是这些手术适应证存在较大的局限性:(1)人工估算的出血量不甚准确。(2)未能考虑血肿的进展风险,易在保守治疗中错过外科手术时机。(3)未综合考虑脑水肿、脑脊液等的影响。因此认为上述3项因素可能共同决定手术时机。晚近研究显示,一种基于脑出血MRI图像、综合多种解剖学结构的疾病模型可用于判断病情,即通过机器学习方法可识别基底神经核等10余项脑深部影像学改变,再结合出血量、中线偏移和是否破入脑室等构建意识水平预测模型,最终该模型预测患者脱离重症监护病房(约4天)时意识水平的AUC值为0.74。

  随着人工智能技术的发展,未来借助影像学分析,综合电子病历、学术文献、生理学监测等多模态数据,形成基于人工智能的诊断与辅助决策系统成为可能。

  传统的手术方式包括开颅去骨瓣减压术和开颅血肿清除术。随着治疗技术以及手术器械和设备的进步,逐步发展出多种微侵袭手术方法,主要包括立体定向血肿穿刺引流术、神经内镜下血肿清除术、YL-1型穿刺针血肿穿刺引流术等。由于目前缺乏明确的有效证据,加之临床医师所擅长的技术不同,在选择治疗方案时存在偏倚,选择何种手术方式尚在探索之中。诸如,采用三维空间透视融合系统,将MRI数据传输至手术显微镜视野中以实现增强显示,可以更好地识别肿瘤边界,或将手术视频匹配至三维虚拟手术场景中,辅助设计手术路径,同时结合神经导航信息优化虚拟手术场景。

  未来随着手术设备的改进和计算机技术的发展,特别是神经导航技术的不断小型化、简便化,手术机器人的普及,使得手术方案的设计更加简便,从而提高手术的精准性。

  出血性卒中后的康复治疗有助于促进恢复,减轻功能障碍,改善生活质量,从而促进患者回归社会,减轻社会和家庭的疾病负担。目前康复治疗主要以改善功能障碍为目的,同时辅以定期随访。近年来,随着fMRI、18F-脱氧葡萄糖(18F-FDG)PET和扩散张量成像(DTI)等影像学技术的进步,对大脑的认识逐渐由结构进展至功能,不仅发现脑损伤后存在脑功能重塑现象,而且已构建出详细的脑功能和脑连接图谱。

  如何从脑功能角度进行康复训练,同时结合神经电刺激、脑机接口(BCI)、干细胞移植等技术,是未来康复治疗的发展方向。虽然出血性卒中在我国是常见病,但是由于随访资料缺失,难以获得疾病转归资料,鲜有我国自己的循证医学证据。为实现对患者的精准随访,2019年由北京协和医院牵头,以颅内出血影像学数据为核心,结合患者临床资料,建立了国内多中心颅内出血影像学数据库,短短6个月已经覆盖全国20余家医院,病例数近5000例,为形成国人自己的循证医学证据,打下了坚实的基础。

  综上所述,出血性卒中病因复杂,临床表现多样,诊断与治疗涉及多学科,目前治疗效果不甚满意,黄金城彩票随着新技术、新方法、新概念的不断涌现,其诊断与治疗必将迈向精准化、个体化。但是精准诊断与治疗的实现,依靠临床医师在思想和观念上的转变,突破个人经验的局限,通过多学科诊疗模式(MDT),以患者最终获益为目标,期望实现出血性卒中诊断与治疗的精准化、个体化。

  来源:王任直,常健博,冯铭.出血性卒中精准诊断、评估、预测及治疗展望[J].中国现代神经疾病杂志,2019,19(09):618-621.