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急性缺血性卒中血栓中红细胞和血小板的电阻抗光谱特征:病因学和首次通过效应的意义

期刊:j neurointervent surgDOI:10.1136/jnis-2025-023658

这篇文档属于类型a,即报告了一项原创性研究。以下是针对该研究的学术报告:


急性缺血性脑卒中血栓的电阻抗谱特征及其临床意义:一项基于ClotBase国际注册研究的多中心分析

作者及发表信息
本研究由Cansu Sahin(爱尔兰高威大学CÚRAM医疗设备研究中心)、Alice Giraud(法国Sensome公司)等来自法国、日本、塞尔维亚、西班牙多国机构的27位学者合作完成,通讯作者为爱尔兰高威大学的Karen Doyle教授。研究成果发表于《Journal of NeuroInterventional Surgery》(J NeuroIntervent Surg 2025;0:1–8),DOI:10.1136/jnis-2025-023658。


学术背景
研究聚焦于急性缺血性脑卒中(Acute Ischemic Stroke, AIS)的血栓组成分析。既往研究表明,血栓中红细胞(RBCs)与血小板(platelets)的比例直接影响机械取栓(Mechanical Thrombectomy, MT)的首次再通成功率(First Pass Effect, FPE)。然而,传统组织学分析耗时且无法用于术中实时决策。为此,团队提出通过电化学阻抗谱(Electrochemical Impedance Spectroscopy, EIS)技术开发一种新型血栓成分检测方法,旨在实现以下目标:
1. 验证EIS对RBC和血小板含量的定量准确性;
2. 探索血栓成分与卒中病因(如心源性栓塞CE、大动脉粥样硬化LAA)及FPE的关联性;
3. 为开发术中实时血栓分析设备提供理论基础。


研究方法与流程
1. 样本采集与预处理
- 研究对象:从法国、日本等5个卒中中心纳入426例MT患者(2021-2024年),共提取508个血栓样本。
- 样本处理:血栓取出后立即置于含磷酸盐缓冲液(PBS)的定制化电极卡匣中,避免脱水。

2. EIS测量与模型开发
- 设备与参数:使用SciOspec ISX-3阻抗分析仪(1 kHz–30 MHz频段),通过48金电极阵列获取45组三维阻抗数据。
- 机器学习模型
- 开发集(n=309):基于时间序列划分(2023年5月前样本),采用嵌套交叉验证策略优化阈值(T),将EIS信号分类为“富集”(rich)或“贫乏”(poor)。
- 验证集(n=199):盲法验证模型性能。
- 创新算法:首次整合RBC与血小板双组分特征,通过概率平均法计算整体含量。

3. 组织学验证
- 染色技术
- Martius猩红蓝(MSB)染色区分RBC(黄色)、纤维蛋白(红色)等;
- CD42b免疫组化(IHC)特异性标记血小板。
- 图像分析:采用开源软件Orbit Image Analysis对全切片扫描图像(20倍放大)进行自动量化。

4. 临床数据关联分析
- 参数定义:FPE(mTICI 2c/3)、病因分类(TOAST标准)、NIHSS评分等。
- 统计方法:非参数检验(Mann-Whitney U、Kruskal-Wallis)、Spearman相关性分析。


主要研究结果
1. EIS与组织学的高度一致性
- RBC定量:开发集Spearman相关系数r=0.7(p<0.0001),验证集保持同等效力(斜率0.8,截距7.8)。
- 血小板定量:开发集r=0.5(p<0.0001),验证集斜率0.5,截距16.7。

2. 病因特异性血栓特征
- LAA血栓:RBC含量显著高于CE和隐源性血栓(46.0% vs 34.9%/31.5%,p=0.03),血小板含量最低(31.7% vs 36.5%/37.8%)。
- CE血栓:富含血小板(CD42b+面积46.5%),与既往病理研究一致。

3. 机械取栓疗效预测
- FPE关联性:成功首次再通的血栓RBC含量更高(40.0% vs 31.2%,p=0.008),血小板更低(42.0% vs 47.7%,p=0.03)。
- 多次取栓样本:RBC降低33.1%(单次39.4%),血小板升高至48.0%(单次42.9%)。

4. 临床预后指标
- NIHSS改善:入院严重卒中(NIHSS>15)患者血栓中白细胞(WBCs)含量更高(p<0.05)。
- 90天功能预后:mRS 0-2患者RBC含量显著高于残疾组(p=0.01)。


结论与价值
科学意义
1. 首次证实EIS可同步量化血栓中RBC与血小板,为术中实时成分分析奠定技术基础;
2. 明确了LAA与CE血栓的组分差异,支持病因诊断的“血栓组学”策略;
3. 揭示高RBC含量是FPE的独立预测因子,为取栓器械选择提供新依据。

应用前景
研究团队已基于该技术开发ClotIQ智能导丝系统(Sensome公司),并完成首期临床试验(NCT04993079),未来或可整合至MT工作流,实现个性化取栓决策。


研究亮点
1. 方法学创新:首创“EIS-机器学习-组织学”三维验证框架,解决血栓异质性测量难题;
2. 临床转化性:508例样本为迄今最大规模血栓组分研究,结论具高统计学效力;
3. 跨学科融合:联合工程学(EIS设备)、病理学(MSB/IHC)与临床神经介入数据。

局限性:电极-组织接触质量可能影响测量精度,后续需优化卡匣设计。


其他发现
基底动脉闭塞血栓RBC含量显著高于M2段(p<0.05),提示栓塞位置与组分存在解剖学偏好,这一发现为卒中机制研究提供了新方向。

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