大規模な脳卒中のネットワークトポグラフィは,機械的血栓切除術後の機能的結果を予測する

科学分野:

• 神経科学
• 神経学
• 医療用イメージング

背景:

• 機械的血栓切除は急性不全性脳卒中では有効ですが,患者の35%から60%は残留障害があります.
• 現在,メカニカル・トロンベクトミーの患者の選択は,血管アトラスベースの低血流評価に基づいています.
• 脳卒中の後の 機能的結果を予測することは 課題であり 予後ツールの改善が必要です

研究 の 目的:

• 血管,機能,構造のネットワークアトラスを用いて,メカニカル・トロンベクトミー後3ヶ月の機能的アウトカムに関する病変のトポグラフィーの予後値の評価.
• 3ヶ月後の構造と機能の断絶パターンを 修正されたランキンスケールで調べる

主な方法:

• 機械的血栓切除術を受けた70人の急性性性脳卒中患者の遡及分析.
• 間接的な構造的および機能的な断絶を推定するために,亜急性構造的MRIとCTスキャンを使用しました.
• 血管,灰色物質,白質アトラスの予測分析に ラッソ回帰を用いた.

主要な成果:

• 機能アトラス (Yeo's,白質) は,血管アトラス (R2=0.146) よりも,3ヶ月の修正ランキンスケール (R2=0.382,R2=0.338) をよりよく予測した.
• 変化したランキンスケールと関連した 脊髄皮質と冠状線維の損傷
• 障害と相関する感覚運動,背中の注意力,視覚ネットワークの機能的断絶; 構造的断絶も悪い結果と関連しています.

結論:

• ネットワークフレームワーク内の損傷トポグラフィは,機械的血栓切除術後の機能的結果のより堅固な予測を提供します.
• ネットワークの変化を理解することは 回復の予測を向上させ 脳卒中患者の治療戦略を最適化するために不可欠です
• リバスカライゼーション治療の適格性を評価する際には,ネットワークベースの評価を臨床統合として検討する必要があります.