近日，首都醫科大學附屬北京市神經外科研究所劉愛華教授團隊牽頭申報的《腦卒中出血早期腦損傷的新機制與介入診療新模式》項目榮獲2020年度國家教育部科技進步一等獎，為北京市教育委員會推薦項目中唯一一個一等獎。該研究成果凝聚了以首都醫科大學為首聯合北京市神經外科研究所、北京天壇醫院神經介入中心、中國人民解放軍北部戰區總醫院等合作開展的腦卒中出血早期腦損傷積極防治研究的團隊智慧。

      腦卒中以其高發病率、高復發率、高死殘率及逐年遞增的防治費用，給國民帶來巨大的社會經濟負擔。腦卒中出血是腦卒中急性發作的第二大病因，其致殘致死率可高達50%，迫切需要開展針對腦卒中出血早期腦損傷救治中存在的基礎與臨床問題的研究。十多年來，劉愛華教授研究團隊牽頭開展腦卒中早期腦損傷的研究與探索，進行了一系列腦卒中早期腦損傷研究方向的機制探索及防治策略研究。針對腦卒中的“早發現、早診斷、早治療”三級預防進行了腦卒中的腦損傷機制研究及介入診療新模式的探索。通過研究腦卒中預警標記物提出基于生物-影像-臨床特征的早期預警模式，提高了卒中腦出血的早期識別率；創建了應用臨床診療模式，促進了腦卒中出血的診療規范化；同時開發應用新技術，用于腦卒中的預測-識別-干預從而提高了介入診療的精確性。

      研究團隊首先發現了褪黑素-Nespas炎癥小體-TAK1多聚泛素化通路是腦卒中出血早期腦損傷的關鍵基因調控機制；通過基因測序發現miR-29b和miR-143/145是顱內動脈瘤的生長、破裂的生物標記物；基于臨床特征發現動脈瘤大小、分叉部位，被動吸煙等7項因素與動脈瘤破裂相關，結合高分辨核磁影像發現顱內梭狀動脈瘤比囊狀動脈瘤具有更高的瘤壁增強，同時發現卒中患者核磁影像中的“整體皮質萎縮”、“腦白質高信號”重要影像學標記物，從而建立了基于生物-影像-臨床特征的腦卒中出血標記物體系。

      同時，研究團隊通過人工智能輔助診斷模型早期識別腦卒中出血病因，基于Radiomics的機器學習模型早期識別不穩定動脈瘤，結合血流動力學進行相關的動脈瘤破裂風險早期預警；在臨床轉化方面研究團隊對腦動脈瘤密網支架技術、覆膜支架技術，球囊輔助技術、網眼支架輔助技術、雙微導管栓塞技術、腦血管畸形液體栓塞技術的臨床應用進行了系統研究，規范技術細節并積極推廣普及，從而建立基于新技術的腦卒中出血早期預測-識別-臨床轉化體系。

      另外，研究團隊在國內率先進行介入治療的時間效應研究，證實了腦卒中出血超急性期介入及手術治療的安全性和有效性；依托基礎研究及臨床轉化研究成果，本項目團隊構建了基于救治防三位一體化腦卒中介入診療新模式；并對介入診療新模式及腦血管疾病防控科普進行推廣應用，開發了“中風急救”APP系統，對腦血管疾病微創介入診治規范化與急診綠色通道進行推廣應用，編制了腦卒中出血專業系列教材、指南共識和科普讀物，從而建立了基于救治防三位一體的介入診療新模式。

      劉愛華教授牽頭開展的腦卒中出血早期腦損傷的新機制與介入診療新模式已經取得了一些成果：研究成果共發表論文129篇，SCI論文99篇，包括Journal of Pineal Research、Neurology、Stroke等國際權威雜志，授權國家發明及實用新型專利9項，編撰教材、專著3部，制定專家共識8項，成果應用于國內百余家醫療單位，共診治患者十五萬余例。該項目組研究成果為預防、干預及治療研究提供理論依據，項目組通過結合“人工智能”、“新材料”、“介入新技術”，通過科學普及等方式促進臨床優勢資源下沉基層，惠及人群，通過新機制、新形式等方式促進腦卒中早期防治，通過新技術、廣培訓等方式促進介入診療水平提升和介入人才培養，為提高我國腦卒中防治水平、減輕腦卒中帶來的社會經濟負擔貢獻自己的力量。

（劉愛華）