バイオマーカーのパネルの動態の組み合わせ分析による、クモ膜下出血を合併する脳血管けいれんの発生の予測モデル。 (CVSBIODIAG)

くも膜下出血 (SAH) は、脳動脈瘤の破裂によりくも膜下腔に出血が起こる病気です。

この状態は重大な罹患率と死亡率を伴います。 患者の機能的転帰は主に、急性期後の最初の数週間に発症する脳虚血病変の重症度によって決まります。 患者の蘇生管理の主な焦点は「遅発性虚血病変」です。 これらの病変はさまざまな現象によって引き起こされますが、最も一般的なメカニズムは血管けいれんです。 脳動脈の口径が縮小し、実質に送られる血流が減少し、ニューロンのエネルギー代謝産物の不足につながり、ニューロンの死を引き起こします。 この合併症は通常、出血後 3 ～ 21 日の明確な期間内に発生し、ピークは 7 日目あたりです。

この研究の目的は、症候性血管けいれんの新しい予測方法を作成することです。 この方法には、日常的な臨床バイオマーカーと放射線学的バイオマーカー、および革新的な生物学的アッセイが組み込まれます。 目的は、この病状の早期診断、さらには先制治療を可能にすることです。

いくつかの研究で、患者の神経学的予後および遅発性脳損傷の発生率に関するさまざまな血液バイオマーカーの予測可能性が検討されています。 これらの研究は、それらの間に強い関連性があることを実証しました。 たとえば、ある研究では、最も重度の血管けいれんを患う患者では、神経変性と関連するいくつかのバイオマーカー（ニューロン特異的エノラーゼ（NSE）など）の脳脊髄液中のピークが著しく高いことが判明しました。 さらに、血漿濃度-時間曲線は、血管けいれんの期間中に同時に上昇することを示しました。

しかし、毎日または特定の関心のある時間における血管けいれんの発生を予測するために、入院中にこれらのバイオマーカーを実際に臨床で使用することを検討した研究はありません。 病態生理学的時系列はすべての患者に共通していると思われるため、これは特に重要です。 ある研究では、単一のバイオマーカーアッセイと臨床パラメータを組み合わせることにより、遅発性脳病変の予測アルゴリズムを確立することを試み、一定の有効性（90％以上の正確な予測と約93％の感度）を達成しました。 しかし、この研究は生後6週間の虚血性病変にのみ焦点を当てており、初期管理中の治療の指針として使用することはできません。

研究者らは、予測統計モデルの枠組みの中で、日常的な臨床パラメータと放射線学的パラメータを、いくつかの病態生理学的経路（すべての患者の血漿中で容易にアッセイ可能である）をカバーする一連のバイオマーカーの反復アッセイと組み合わせて予測する可能性を研究したいと考えている。虚血カスケードを防ぐための初期管理中に診断（または治療）手順を開始できるようにすることを目的として、毎日（または臨床的に関心のある特定の時点で）脳血管けいれんの発生リスクを監視します。

この目的を達成するために、研究者らは、以前に記載されている 3 つの病態生理学的経路を対象とした 3 つのアッセイを優先事項として選択しました。

神経炎症の場合:

• インターロイキン-6 (IL-6)

脳細胞損傷の場合:

• ニューロン特異的エノラーゼ (NSE)
• S100 タンパク質の β サブユニット (S100 β)

この予測を可能にするために、研究者らは健康科学において革新的な統計手法を使用することを提案しています。 繰り返されるバイオマーカーアッセイは、複雑なイベント予測モデルに統合できます。経時的な個々のバイオマーカーの軌跡を推定するための縦断的データモデルと、バイオマーカーの現在値または傾きを使用してイベントリスクを推定するための生存モデルの共同モデリングにより、正確な分析が可能になります。イベントの予言。 これらのモデルは、静的予測 (特定の期間における) または動的予測 (追跡中のリスクの再推定を伴う) のいずれかを可能にします。 また、いくつかのバイオマーカーを同時に組み込むこともできます。 最後に、研究対象集団に基づいて推定されたモデルを他の集団に置き換えることができるため、このイベントのリスク モデルを取得することが可能になります。

この研究の目的は、通常のスクリーニング方法よりも早期に診断、さらには治療反応を引き起こすことを目的として、日常的な臨床パラメータと放射線学的パラメータ、および革新的な生物学的アッセイを使用して、症候性血管けいれんの発症を毎日臨床予測するためのツールを開発することです。 、厳しく制限されており、常に使用できるわけではありません。