本文属于类型a（单一原创研究），以下是对该研究的学术报告。

研究报告：基于因果森林机器学习模型探讨直接抽吸取栓与支架取栓在不同患者亚组中的疗效异质性

一、 研究概况与作者信息

本项多中心回顾性队列研究由来自美国马里兰大学医学中心神经外科的Huanwen Chen与德克萨斯大学医学分部神经外科的Peter Kan等联合全球数十家卒中中心的研究人员共同完成，发表于《Journal of NeuroInterventional Surgery》（JNIS）2026年卷。研究通讯作者为Peter Kan博士。该研究基于国际性卒中血栓切除与动脉瘤注册数据库（STAR），首次应用因果森林（causal forest）机器学习算法，系统性探讨了对于急性大血管闭塞（large vessel occlusion, LVO）性缺血性卒中，直接抽吸作为首通技术（a direct aspiration first-pass technique, ADAPT）与支架取栓（stent retriever, SR）在个体患者层面上的疗效异质性（heterogeneity of treatment effect, HTE）。

二、 学术背景与研究目的

血管内机械取栓（endovascular thrombectomy, EVT）是治疗急性大血管闭塞性缺血性卒中的标准疗法。其中，ADAPT和SR是两种主流的一线取栓策略。尽管先前的随机对照试验（如ASTER和COMPASS研究）已证实这两种技术在功能预后方面具有非劣效性或等效性，但越来越多的观察性证据提示，ADAPT可能在实现首过效应和提高再灌注效率方面具有程序性优势。然而，这些程序性优势能否转化为更优的临床结局，以及哪种技术在不同患者亚组中更具优势，此前仍不明确。既往比较研究的一个根本性局限在于它们均假设治疗效果在所有患者中是一致的，而实际操作中，最佳策略很可能因血栓位置、血管解剖、合并症负担及血栓慢性程度等因素而异。

为了填补这一空白，本研究旨在利用STAR数据库的大样本真实世界数据，并采用先进的因果森林机器学习方法，实现两大核心目标：第一，确定在STAR总人群中，ADAPT与SR在实现无症性颅内出血的首过效应这一主要复合结局上孰优孰劣；第二，探索并识别驱动个体化差异获益的患者特异性因素，特别是明确是否存在某个亚组患者能够从SR治疗中优先获益。

三、 详细研究工作流程

本研究的设计与实施可分为以下几个核心步骤：

1. 研究设计与患者筛选 研究团队对STAR数据库（一个从2010年至2025年间前瞻性收集EVT患者数据的国际多中心协作项目）进行了回顾性分析。在排除了术前改良Rankin量表评分大于2分、未尝试取栓、多灶性或串联性闭塞、血管成形术、发病至穿刺时间超过24小时、手术时间极长（至mTICI 2b级再通时间大于180分钟）以及血管数据缺失的患者后，共有6700名接受一线ADAPT或SR治疗的LVO患者被纳入最终分析。其中，ADAPT组有3695人（占55%），SR组有3005人（占45%）。值得注意的是，SR组中有1525人（51%）实际接受了SR联合抽吸的治疗，这种分组策略旨在真实反映临床中“优先抽吸”与“优先使用支架”的一线决策。

2. 结局指标与协变量定义 研究定义的主要结局是一个复合终点，即“无症性颅内出血的首过效应”，定义为一次取栓操作即达到改良脑梗死溶栓分级（mTICI）2c/3级再通，且未发生与NIHSS评分增加4分或以上相关的症状性颅内出血或脑实质血肿1/2型。次要结局囊括了再灌注指标、出血事件、短期及长期临床功能结局（如90天改良Rankin量表评分）以及手术过程指标（如穿刺至再通时间）等。研究收集了详尽的基线协变量，包括人口学特征、血管危险因素、闭塞部位、入院NIHSS评分、ASPECTS评分、治疗年份等，并计算了复合血管风险因素负担评分以辅助机器学习分析。

3. 统计分析与机器学习方法：因果森林 这是本研究的方法学核心。研究采用了一种名为“因果森林”的机器学习算法，用以非参数化地估计个体化条件平均处理效应（conditional average treatment effect, CATE）。其技术原理如下： * 与传统模型的区别：因果森林是随机森林算法的扩展，但其目标并非单纯追求预测准确性，而是通过最大化治疗效应在不同分区的异质性来划分协变量空间。CATE值越大，意味着该患者预期从ADAPT中获益的优势越明显。 * “诚实”估计机制：该算法的关键创新在于“诚实”估计，即每棵决策树的训练数据被随机拆分为“分裂样本”和“估计样本”，分裂样本用于决定树的结构，而估计样本则用于量化该终端节点内的治疗效应。这种分离有效避免了“双重利用”数据导致的过度拟合，从而保证了CATE估计值的无偏性及渐近置信区间的有效性。 * 模型训练与校准：研究使用R语言grf包进行模型训练，内置了2000棵决策树的集成平均，并通过内置的交叉验证进行自动超参数调优。模型校准采用“最佳线性预测检验”，通过将观察到的实际结局对“袋外”预测值进行回归来评估。结果显示，平均森林预测系数为1.02（P<0.001），表明模型准确估计了平均治疗效应；而差异森林预测系数为1.67（P<0.001），证实了存在统计学上显著的真实治疗效应异质性。 * 特征贡献与患者分层：模型通过基于置换的特征贡献法近似计算Shapley值，量化各个协变量对驱动个体化CATE的重要性。随后，根据预测的CATE值将患者分为三组：低CATE组（<7.5%）、中CATE组（7.5%–15%）和高CATE组（≥15%），此截断值通过可视化检查边际概率图曲线开始分化的点来确定。在各CATE分层内，采用多变量logistic回归等传统方法比较ADAPT与SR的结局差异，以校正混杂因素。

四、 主要研究结果阐述

研究结果清晰地揭示了ADAPT的整体优势、显著的疗效异质性以及特定亚组驱动这一异质性的特征。

1. 总人群结局比较 在6700名患者中，ADAPT与SR相比，在主要结局上表现出显著优势。ADAPT组实现“无症性颅内出血的首过效应”的比例为39.9%，显著高于SR组的26.9%（校正后比值比aOR为2.07，95% CI 1.77–2.41，P<0.001）。这种优势同样体现在几乎所有次要结局上，包括更高的首过效应率（42.7% vs 28.8%）、最终mTICI 2c/3再通率（63.8% vs 51.3%）、早期神经功能改善率以及90天功能独立率（mRS 0–2；47.2% vs 39.0%）。同时，ADAPT组的症状性颅内出血率更低（4.4% vs 6.7%），手术操作次数更少，穿刺至再通时间显著更短（中位数22分钟 vs 40分钟）。

2. 治疗效应异质性与患者特征 因果森林模型不仅确认了疗效异质性的存在，还识别出其最强的驱动因素。Shapley值分析显示，发病至穿刺时间、M1段血管闭塞、治疗年份、入院NIHSS评分、年龄和ASPECTS评分是影响个体化治疗效果的最重要变量。特别地，较短的发病至穿刺时间、M1段闭塞和较近的治疗年份等因素与更高的CATE值正相关，意味着这些特征的患者从ADAPT中获益更大。 将患者按CATE分层后，其特征差异明显。例如，高CATE组（≥15%）的患者中，M1段闭塞比例高达72.5%，平均发病至穿刺时间仅为242分钟，且2021-2023年的病例最为集中。相反，低CATE组（<7.5%）的患者中，M2段（31.2%）、ICA（18.8%）和椎基底动脉（13.4%）等非M1段闭塞的比例很高，且发病至穿刺时间更长（平均539分钟）。值得注意的是，高CATE组中心房颤动（42.1%）和充血性心力衰竭（17.1%）的比例也更高，这暗示了心源性栓塞病因可能更易于通过ADAPT技术实现高效取栓。

3. 分层结局与敏感性分析 分层分析的结果雄辩地证明了疗效异质性。在低CATE组，ADAPT与SR的疗效无统计学差异（aOR 0.91， 95% CI 0.57-1.45， P=0.70），且两种技术的首过效应率均较低（约30%）。随着CATE值增加，ADAPT的优势愈发突出。在中CATE组，ADAPT的优势比为2.06（P<0.001）；而在高CATE组，这一优势比达到2.99（P<0.001）。重要的是，在所有CATE分层中，均未发现SR的疗效优于ADAPT的亚组。当将ADAPT与“SR联合抽吸”技术进行直接比较的敏感性分析中，以及将CATE分布按四分位数分组时，所有结果均保持一致。

五、 研究结论、科学价值与应用意义

本研究得出结论：在STAR注册研究的LVO患者队列中，ADAPT在实现无症性颅内出血的首过效应方面可能广泛优于SR技术，并且未发现有任何患者亚组能通过SR优先治疗获得更优结局。ADAPT的优势在近年来、以及在更早时间窗内就诊的M1段闭塞患者中尤为显著。该研究具有重要的科学价值和启发意义：首先，它证实了在真实世界临床实践中，治疗效应是显著异质性的，挑战了既往“一刀切”的研究假设；其次，它通过机器学习方法识别出了驱动这种差异的具体因素组合，为个体化精准治疗提供了线索；最后，研究发现ADAPT的相对优势随着时间推移而扩大，这提示现代抽吸导管技术的进步可能正在扩大其疗效优势，因此强烈呼吁在新的器械时代开展更新颖的、具有针对性入排标准的随机对照试验。

六、 研究亮点

本研究有几大突出亮点： * 方法学前沿性：首次将“诚实因果森林”这一高级机器学习框架应用于比较ADAPT与SR的疗效，不仅控制了过度拟合，而且直接对个体化治疗效应进行建模和假设检验，而非简单地进行亚组交互分析。 * 发现具有临床导向性：明确了并非所有患者都同等受益，高获益人群（M1闭塞、早时间窗、近年代）和疗效相当人群（非M1闭塞、多合并症、晚时间窗）的刻画，为临床决策提供了初步但具体的指导。特别是关于ADAPT对M2段闭塞的疗效未显著优于SR的发现，反驳了既往关于SR可能增加远端血管损伤的猜测。 * 样本规模与真实性：基于包含6700名患者的国际多中心真实世界数据，其结论比基于严格筛选的临床试验人群更具外推性和普适性。 * 揭示了技术迭代的价值：通过将“治疗年份”作为重要特征纳入模型，研究巧妙地捕捉并量化了器械技术进步对改善临床结局的持续影响。