Клуб Неврологов
Баннер 2
Перейти на сайт
Сосудистые заболевания головного мозга
2 мин. чтения

Индекс системного иммунного воспаления как превосходный предиктор функционального исхода после тромбэктомии

Исследование показало, что модель с использованием индекса системного иммунного воспаления (SII) превосходит традиционные воспалительные биомаркеры в прогнозировании исходов тромбэктомии при инсульте

Индекс системного иммунного воспаления как превосходный предиктор функционального исхода после тромбэктомии

AI-generated cover

Ключевые результаты

Ретроспективное когортное исследование, проведенное среди 387 пациентов с острым ишемическим инсультом, перенесших механическую тромбэктомию (MT), продемонстрировало, что индекс системного иммунного воспаления (SII) является более точным предиктором 90-дневного функционального исхода по сравнению с традиционными воспалительными маркерами.

Индекс SII, рассчитываемый по формуле (количество тромбоцитов × количество нейтрофилов)/количество лимфоцитов, показал значительно более высокую прогностическую точность (AUC: 0,834) по сравнению с соотношением тромбоцитов к лимфоцитам (PLR) и соотношением нейтрофилов к лимфоцитам (NLR).

Методология

Исследователи ретроспективно проанализировали данные 387 пациентов с острым ишемическим инсультом, прошедших механическую тромбэктомию. Характеристики когорты включали:

  • Медиана возраста: 68 лет [межквартильный размах (IQR): 59–75]
  • Мужчин: 67,2%
  • Медиана времени от начала инсульта до тромбэктомии: 340 минут (IQR: 242,5–465,5)

Пациенты были разделены на две группы в зависимости от 90-дневной оценки по модифицированной шкале Рэнкина (mRS):

  • Благоприятный исход (mRS ≤ 2): 151 пациент
  • Неблагоприятный исход (mRS > 2): 236 пациентов

Были построены и сравнены четыре логистические регрессионные модели:

  1. Базовая клиническая модель
  2. Базовая модель + SII
  3. Базовая модель + PLR
  4. Базовая модель + NLR

Эффективность моделей оценивалась с использованием площади под кривой ROC (AUC), чистого улучшения реклассификации (NRI), интегрированного улучшения дискриминации (IDI), калибровки и анализа кривых принятия решений (DCA).

Клиническое значение

Оптимальная модель (базовая + SII) достигла показателя AUC 0,863, значительно улучшив прогнозирование исхода по сравнению с базовой моделью (AUC: 0,655). Анализ SHAP (Shapley Additive exPlanations) подтвердил, что SII является наиболее влиятельной переменной с вкладом 74,2% в предсказательную способность модели.

Это исследование имеет важное клиническое значение:

  • SII представляет собой легкодоступный композитный биомаркер, который может быть рассчитан из стандартного общего анализа крови при поступлении
  • Улучшает стратификацию риска у пациентов с острым ишемическим инсультом, подвергающихся эндоваскулярному лечению
  • Может помочь в раннем принятии клинических решений, включая интенсивность последующего наблюдения и реабилитационных мероприятий
  • Потенциально может идентифицировать пациентов, которые могут получить пользу от дополнительных противовоспалительных вмешательств после реперфузии

Выводы

Несмотря на высокие показатели реканализации при механической тромбэктомии, функциональные исходы остаются вариабельными. Системное воспаление является ключевым фактором вторичного повреждения мозга после реперфузии. Индекс SII, интегрирующий несколько воспалительных путей, превосходит традиционные маркеры воспаления (NLR и PLR) в прогнозировании 90-дневных функциональных исходов после тромбэктомии.

Модель, включающая SII, продемонстрировала хорошую калибровку и клиническую полезность в широком диапазоне пороговых значений вероятности, что делает её потенциально ценным инструментом для клинической практики. Дальнейшие исследования могут быть направлены на проспективную валидацию этой модели и изучение возможных терапевтических вмешательств, нацеленных на воспалительные пути у пациентов с высоким риском неблагоприятного исхода.

Оригинальный источник:

Frontiers in Neurology