背景和目的:机械血栓切除术在80岁或以上的患者中效率较低。我们的目标是更好地了解一般年龄对重新定性率和临床结果的影响。方法:我们对我们的前瞻性数据库进行了回顾性分析,该数据库的急性缺血性中风因大型血管阻塞而导致,他们在2019年至2021年中进行了机械血栓切除术。该队列分为五个年龄段:18 49、50 59、60 69、70 79和80年。我们的主要结局指标是通过MRS评分测量的机械血栓切除术后三个月的临床结果。次要结果是MITCI 2B定义的成功再通行的程序时间和成功率。结果:分析了264名患者的数据。在年龄组之间,程序时间(p = 0.46)或成功再续新化(p = 0.49)的过程时间没有显着差异。在三个月(p <0.0001)时代有显着的关联,MRS得分很大(P <0.0001):从最年轻的群体到最大的群体,功能独立的几率(MRS 2)降低(80.0%vs. 21.3%)和死亡率(MRS 6)增加(MRS 6)增加(13.3%vs. 57.3%)。年龄的增长与较低的功能独立性率显着相关(OR 0.93; [95%CI 0.90 0.95]),更高的护理依赖性率(OR 1.04; [95%CI 1.01 1.07])和更高的死亡率(OR 1.06; [95%CI 1.04 1.04 1.09])。结论:较高的年龄没有显着影响重新加续化时间或再续签率,但与机械血栓切除术后临床结果较差,这与较差的临床结果相关。由Elsevier Inc.出版关键字:急性缺血性中风 - 大血管阻塞 - 机械血栓切除术 - 与年龄相关的结果©2023作者。这是CC下的开放式访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)
脂肪衍生的间充质干细胞(ASC)代表了治疗缺血性心脏病(IHD)的创新候选者,因为它们的丰度,可再生能源,较小的侵入性获得以及没有道德局限性。与其他间充质干细胞相比,ASC具有很大的优势,尤其是在基于干细胞的疗法的商业化中。从机械上讲,ASC不仅通过分化为功能细胞,而且通过促进血管生成和免疫调节的各种生物活性因子的稳健旁分泌发挥心脏保护作用。ASC的外泌体在此过程中也起着必不可少的作用。 然而,由于ASC的不同生物学功能来自不同起源或具有销售健康状况的供体(例如衰老,糖尿病或动脉粥样硬化)的供体,因此ASC的异质性值得更多关注。 这会提示科学家为临床应用选择最佳捐助者。 此外,为了克服移植后保留率差和生存率较低的主要障碍,已经致力于使用生物材料的ASC进行工程。 此外,在心力衰竭或心肌梗死的背景下,临床试验确认了ASC疗法的安全性和效率。 本文回顾了基于ASC的治疗的理论,效率和优势,影响ASC功能,异质性,工程策略和ASC的临床应用的因素。ASC的外泌体在此过程中也起着必不可少的作用。然而,由于ASC的不同生物学功能来自不同起源或具有销售健康状况的供体(例如衰老,糖尿病或动脉粥样硬化)的供体,因此ASC的异质性值得更多关注。这会提示科学家为临床应用选择最佳捐助者。此外,为了克服移植后保留率差和生存率较低的主要障碍,已经致力于使用生物材料的ASC进行工程。此外,在心力衰竭或心肌梗死的背景下,临床试验确认了ASC疗法的安全性和效率。本文回顾了基于ASC的治疗的理论,效率和优势,影响ASC功能,异质性,工程策略和ASC的临床应用的因素。
中风是全球范围内死亡和损害的重要贡献者。缺血性中风约占中风病例的80%,是由脑血管阻塞引起的。通过调节成人大脑中的神经干细胞生态位来增强神经发生,是对患有缺血性中风的个体的一种有希望的治疗策略。神经发生会导致新生神经元的产生,这些神经元在缺血性核心内的死者神经细胞中替代,从而在脑缺血之后的神经恢复过程中发挥了重要作用。研究表明,Wnt/β -catenin途径的激活可以增强脑缺血后的神经发生,这表明该途径是管理缺血性中风的潜在有益的治疗靶标。本综述提供了有关当前有关Wnt/β -catenin途径参与促进神经发生的知识的广泛分析,从而在缺血性中风或其他神经系统障碍的背景下提供了有希望的治疗干预途径。
1墨西哥国家自治大学医学院行为药理学实验室药理学系,墨西哥城CDMX,C.P。04510 *通讯作者:goac@unam.mx摘要缺血性脑血管疾病是全球死亡率和残疾的主要原因。鉴于需要对这些疾病进行药理治疗,由于其神经保护性能,琼脂明显引起了人们的极大兴趣。 本文探讨了缺血性事件及其潜在机制中琼脂氨酸的这些特性。 被认为是神经调节剂的 agmatine通过与各种分子靶标的相互作用(包括谷氨酸受体,一氧化氮合酶和金属蛋白酶)发挥作用。 它越过血脑屏障及其在神经传递过程中的作用的能力假定agmatine是神经保护的潜在候选者。 agmatine在中枢神经系统中具有积极的作用,以抵消兴奋性毒性,氧化应激,炎症,缺血性事件期间血液屏障的改变和能量障碍。 本综述描述了迄今已知的缺血性级联反应中的琼脂氨酸的多种相互作用,显示了其减轻自由基形成,减轻兴奋性毒性,调节炎症反应,稳定血脑屏障并保留线粒体功能的能力。 这些特性位置a茶碱是缺血性脑血管疾病的有前途的治疗剂。 关键词agmatine,神经保护,缺血性事件,血脑屏障,兴奋性毒性,氧化应激,炎症,线粒体功能鉴于需要对这些疾病进行药理治疗,由于其神经保护性能,琼脂明显引起了人们的极大兴趣。本文探讨了缺血性事件及其潜在机制中琼脂氨酸的这些特性。agmatine通过与各种分子靶标的相互作用(包括谷氨酸受体,一氧化氮合酶和金属蛋白酶)发挥作用。它越过血脑屏障及其在神经传递过程中的作用的能力假定agmatine是神经保护的潜在候选者。agmatine在中枢神经系统中具有积极的作用,以抵消兴奋性毒性,氧化应激,炎症,缺血性事件期间血液屏障的改变和能量障碍。本综述描述了迄今已知的缺血性级联反应中的琼脂氨酸的多种相互作用,显示了其减轻自由基形成,减轻兴奋性毒性,调节炎症反应,稳定血脑屏障并保留线粒体功能的能力。这些特性位置a茶碱是缺血性脑血管疾病的有前途的治疗剂。关键词agmatine,神经保护,缺血性事件,血脑屏障,兴奋性毒性,氧化应激,炎症,线粒体功能
缺血性心脏病是全球最常见的死亡原因(1)。在2019年,缺血性心脏病和中风是50 - 74年,75岁和年龄段(2)中残疾调整寿命(DALYS)的最高原因(dalys)。缺血性心脏病是由于冠状动脉中脂肪物质的积累,被称为动脉硬化。缺乏足够的血液供应通常会引起诸如胸痛(心绞痛),呼吸急促,一般疼痛,感到微弱或恶心等症状(3)。缺血性心脏病如果未被诊断和治疗会导致心脏病发作。当血液流向心脏的血液被严重减少或完全切断时,就会发生心脏病发作,以使某些肌肉死亡并且心脏无法像正常一样泵送(4)。缺血性心脏病的危险因素包括高血压,高胆固醇,高脂蛋白,糖尿病,缺乏常规运动,烟草使用,超重和肥胖以及家族史(3)。可以预防这些风险因素中的许多。
抽象中风是世界上大部分地区的死亡原因和残疾的主要原因。尤其是中国面临着中风的最大挑战,因为人口很快。在数十年的临床试验中,没有神经保护剂在主要临床终点上具有可重复的功效,因为再灌注可能是神经保护需要临床上有益的。幸运的是,溶栓和血管血管血栓切除术的成功使我们进入了急性缺血性中风(AIS)疗法的再灌注时代。脑细胞保护剂可以预防缺血的有害作用,因此在再灌注前“冻结”缺血性阴茎,扩展了再灌注疗法的时间窗口。由于再灌注通常会导致再灌注损伤,包括流血转化,脑水肿,梗塞进展和神经系统恶化,因此细胞保护剂将通过预防或减少再灌注损伤来增强再灌注疗法的疗效和安全性。因此,再灌注和细胞保护剂是AIS治疗中互惠互益的一对。在这篇综述中,我们概述了在AIS的急性阶段缺血或缺血/再灌注后阴影内导致细胞死亡的关键病理生理事件,重点是兴奋性毒性和自由基。我们讨论了细胞保护疗法的关键药理靶标,并评估了通过临床试验进行的细胞保护剂的最新进展,突出了多坐菌剂的细胞保护剂,这些剂在缺血性和再灌注级联的多个水平上进行干预。
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。永久性。预印本(未经Peer Review的认证)是作者/资助人,他已授予Medrxiv的许可证,以在2025年1月6日发布的此版本中显示此版本的版权所有。 https://doi.org/10.1101/2024.12.31.24319837 doi:Medrxiv Preprint
血脑屏障(BBB)是大脑和外围循环之间的动态脑屏障。包括脑毛细血管内皮细胞,周细胞和星形胶质细胞末端,BBB有效地屏蔽了大脑免受血液中有害毒素和病原体的影响(1,2)。血肿瘤屏障(BTB)是指位于脑微血管附近的一个修饰的BBB,该修饰是由于神经血管单元的变化而导致的,这是由于存在原发性脑肿瘤,包括神经母细胞瘤和其他内脏癌症,例如肺癌,乳腺癌,黑色素瘤等,例如(3)。P-糖蛋白(P-GP)在BBB中的表达可防止不必要的血液毒素和信号分子进入大脑(4-6)。这种错综复杂的结构不仅维护脑稳定性,而且还使大脑免受外部因素的影响。另一方面,当大脑中发生病理变化时,药物可能很难穿透BBB和BTB屏障,从而使药物挑战性脑部疾病治疗(7-9)。
当血液供应被阻塞到血管盆地时,就会发生缺血性中风,导致神经细胞死亡并形成缺血性核心。随后,大脑进入重建和修复的阶段。整个过程包括细胞脑损伤,炎症反应,血脑屏障破坏和神经修复。在此过程中,神经元,免疫细胞,神经胶质细胞,内皮细胞和其他细胞的比例和功能发生了变化。鉴定细胞类型之间基因表达的潜在差异或相同类型细胞之间的异质性有助于了解大脑中发生的细胞变化和疾病的背景。最近的单细胞测序技术的出现促进了对单细胞多样性的探索以及缺血性中风的分子机制的阐明,从而为缺血性中风提供了新的思想和方向。
1 突尼斯埃尔马纳尔大学 (UTM) 生物物理与医学技术实验室 ISTMT,突尼斯 2 突尼斯蒙吉本哈米达国立神经病学研究所神经放射学系,突尼斯 3 突尼斯医学院生物物理与医学技术实验室,突尼斯 摘要 缺血性脑卒中是最常见的脑血管疾病,也是全球死亡和长期残疾的主要原因之一。及早发现缺血性脑卒中有助于医生及早诊断,从而大大减少死亡或残疾的可能性。医学研究中使用多种方式来检测缺血性脑卒中;不过,磁共振成像 (MRI) 仍然是该领域最有效的方式。最近,许多研究人员使用深度学习模型在 MRI 图像中检测缺血性脑卒中,并取得了令人鼓舞的结果。在本文中,我们提出了一种使用深度学习模型从 MRI 图像中自动分割缺血性中风病变 (ISL) 的方法。使用的 UNet 模型是混合框架,具有预训练的 ResNet50 架构。数据增强技术已被用于超越模型的准确性。所提出的工作流程已在公共缺血性中风病变分割挑战 (ISLES) 2015 数据集上进行了训练和测试。实验结果证明了我们的方法的性能效率,它实现了 99.43% 的平均准确率和 64.14% 的 Dice 系数 (DC)。我们的方法优于其他最先进的方法,更具体地说,在准确率方面。