急性缺血性卒中（acute ischemic stroke, AIS）是一種發病率、致殘率和致死率高的多因素疾病，人群異質性大，有證據表明部分AIS患者在接受指南推薦的規范化治療后仍存在較高的卒中復發風險，所以對不同臨床結局的患者進行精準風險分層和治療反應性評價是亟待解決的關鍵問題。我國科學家利用第三次中國國家卒中登記隊列研究數據，基于大數據驅動構建了一種AIS精準表型的方法。相關研究結果近期發表在《eClinicalMedicine》期刊。

研究團隊對AIS患者的92個生物標記（包括：人口學特征、凝血功能、肝腎功能、炎癥標志物、糖代謝、脂代謝、同型半胱氨酸代謝、腸道菌群代謝產物、影像特征等）進行了深度分析。采用高斯混合模型進行無監督聚類，揭示了4個基于不同生物標記、反映不同病理生理學機制的新表型。其中表型1以糖代謝、脂代謝異常為主要特征，表型2以炎癥、腎功能異常為主要特征，表型3以小動脈閉塞性梗死為主要特征，表型4以同型半胱氨酸代謝異常為主要特征。上述表型可以實現有效的疾病預后風險分層。通過在隊列中進行驗證，發現表型2的3個月卒中復發，死亡以及不良功能結局風險最高，表型4和表型1風險次之，表型3風險最低。進一步通過蒙特·卡羅隨機模擬方法發現表型2對強化他汀治療的反應性良好。

該研究應用機器學習方法在全國性卒中隊列中發現可靠的生物標記，構建了AIS的精準表型，實現對卒中人群的精準風險分層，有助于進一步理解缺血性卒中發生發展的病理生理學機制，為AIS的精準診療干預提供了方向。

論文鏈接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2589537022003698

注：此研究成果編譯自《eClinicalMedicine》，文章內容不代表本網站觀點和立場。

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