Сайт издательства «Медиа Сфера»
содержит материалы, предназначенные исключительно для работников здравоохранения. Закрывая это сообщение, Вы подтверждаете, что являетесь дипломированным медицинским работником или студентом медицинского образовательного учреждения.

Хасанова Л.Т.

ГБУЗ «Городская клиническая больница №31 имени академика Г.М. Савельевой Департамента здравоохранения города Москвы»

Кольцова Е.А.

ФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова» Минздрава России (Пироговский университет)

Зашезова М.Х.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр кардиологии имени академика Е.И. Чазова» Минздрава России

Охтова Д.Х.

ГБУЗ «Городская больница №4 города Сочи» Минздрава Краснодарского края

Гаврилова О.В.

ГБУЗ «Городская клиническая больница №31 имени академика Г.М. Савельевой Департамента здравоохранения города Москвы»

Житкевич Д.И.

ФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова» Минздрава России (Пироговский университет)

Егоров В.К.

ФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова» Минздрава России (Пироговский университет)

Нейровизуализационные предикторы геморрагической трансформации ишемического инсульта

Авторы:

Хасанова Л.Т., Кольцова Е.А., Зашезова М.Х., Охтова Д.Х., Гаврилова О.В., Житкевич Д.И., Егоров В.К.

Подробнее об авторах

Прочитано: 1323 раза


Как цитировать:

Хасанова Л.Т., Кольцова Е.А., Зашезова М.Х., Охтова Д.Х., Гаврилова О.В., Житкевич Д.И., Егоров В.К. Нейровизуализационные предикторы геморрагической трансформации ишемического инсульта. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2024;124(12‑2):34‑38.
Khasanova LT, Koltsova EA, Zashezova MK, Okhtova DK, Gavrilova OV, Zhitkevich DI, Egorov VK. Neuroimaging predictors of hemorrhagic transformation of ischemic stroke. S.S. Korsakov Journal of Neurology and Psychiatry. 2024;124(12‑2):34‑38. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/jnevro202412412234

Рекомендуем статьи по данной теме:
Кли­ни­ко-ге­не­ти­чес­кие ас­со­ци­ации у па­ци­ен­тов с не­кар­диоэм­бо­ли­чес­ким ише­ми­чес­ким ин­суль­том. Жур­нал нев­ро­ло­гии и пси­хи­ат­рии им. С.С. Кор­са­ко­ва. Спец­вы­пус­ки. 2024;(12-2):12-19
Биомар­ке­ры ате­рот­ром­бо­ти­чес­ко­го и кар­диоэм­бо­ли­чес­ко­го под­ти­пов ос­тро­го ише­ми­чес­ко­го ин­суль­та. Жур­нал нев­ро­ло­гии и пси­хи­ат­рии им. С.С. Кор­са­ко­ва. Спец­вы­пус­ки. 2024;(12-2):20-26
Кли­ни­ко-то­мог­ра­фи­чес­кие со­пос­тав­ле­ния у боль­ных с афа­зи­ей в ос­тром пе­ри­оде ише­ми­чес­ко­го ин­суль­та. Жур­нал нев­ро­ло­гии и пси­хи­ат­рии им. С.С. Кор­са­ко­ва. Спец­вы­пус­ки. 2024;(12-2):27-33
Воз­мож­нос­ти ней­ро­ци­топ­ро­тек­ции при про­ве­де­нии ре­пер­фу­зи­он­ной те­ра­пии. Жур­нал нев­ро­ло­гии и пси­хи­ат­рии им. С.С. Кор­са­ко­ва. Спец­вы­пус­ки. 2024;(12-2):75-88
По­ра­же­ние цен­траль­ной нер­вной сис­те­мы при сис­тем­ной крас­ной вол­чан­ке. Жур­нал нев­ро­ло­гии и пси­хи­ат­рии им. С.С. Кор­са­ко­ва. 2025;(2):124-129

Ишемический инсульт (ИИ) вследствие окклюзии артерии является ведущей причиной смерти и инвалидизации трудоспособного населения во всем мире [1, 2]. Геморрагическая трансформация (ГТ) — серьезное осложнение, ухудшающее исход и повышающее смертность у пациентов с инсультом. ГТ может возникать спонтанно после физиологической реперфузии, а также после тромболитической терапии (тканевый активатор плазминогена — tPA или rtPA) и/или механической реперфузионной терапии (тромбэктомия) [3].

Частота развития ГТ различна в зависимости от определения, используемого в исследованиях [4]. В аутопсийных исследованиях частота спонтанной ГТ колеблется от 38 до 71%, в то время как при исследованиях с помощью КТ — 13—46% [5]. Частота симптоматической ГТ составляет от 0,6 до 20% [3]. В проспективном исследовании, включавшем 407 пациентов с ИИ, авторы проанализировали частоту возникновения спонтанной ГТ в зависимости от зоны инфаркта с помощью методов КТ и МРТ головного мозга и обнаружили, что у 50 (12,3%) пациентов произошла спонтанная ГТ, причем в 66% случаев это был геморрагический инсульт (ГИ), а в 34% — паренхиматозная гематома (ПГ) [4].

Хотя ГТ может развиваться в различные сроки, наиболее часто возникает в течение 1-й недели после острого ИИ. У 15% пациентов с острым ИИ, не получавших реперфузионную терапию, ГТ развивается в течение первых 7—14 дней [6]. Ретроспективное когортное исследование A. Muscari и соавт. [7], показало, что медиана развития ГТ составляет 6 дней (от 1 до 27 дней) [7]. ГТ иногда подразделяют на раннюю (первые 48 ч после ИИ) и позднюю [8]. Основное различие заключается в том, что ранняя ГТ возникает вследствие реперфузии за счет лептоменингеальных анастомозов в результате перемещения тромба, а поздняя — вследствие повышения проницаемости сосудов и увеличения кровотока после уменьшения отека головного мозга [8, 9].

Механизм развития ГТ

Гематоэнцефалический барьер (ГЭБ) — это физиологический барьер между паренхимой мозга и мозговым кровотоком, который питает ткани мозга, а также фильтрует различные вещества, поступающие из головного мозга в кровь [10]. ГЭБ состоит из эндотелиальных клеток, базальной мембраны, перицитов и астроцитов, которые в совокупности называются нейроваскулярной единицей и связаны с циркулирующими клетками периферической крови [11]. Тяжелое ишемическое поражение при ИИ само по себе не является достаточным для возникновения ГТ, еще один ключевой элемент в ее развитии — реперфузия. Задержка реперфузии в зоне тяжелого ишемического поражения преимущественно увеличивает вероятность возникновения ГТ за счет нарушения работы ГЭБ [12], которое в свою очередь играет ключевую роль в формировании ГТ в остром периоде ИИ [13].

Кроме того, в развитии ГТ после ИИ играют роль лейкоциты и различные молекулы [14]. Нейтрофилы и ткань мозга являются основными источниками матриксной металлопротеиназы-9 (ММП-9) в течение первых 18—24 ч после инсульта [15]. Внутривенная инфузия экзогенного tPA может повысить уровень ММП-9 за счет активации нейтрофилов [16], а эндогенный tPA — уровень ММП-3 за счет воздействия на липопротеиновый рецепторный белок эндотелиальных клеток [16] и ММП-2 за счет активации тромбоцитарного фактора роста-CC как триггера через рецептор A тромбоцитов [17].

Теоретически инсульт не возникает до тех пор, пока мозговой кровоток не достигнет минимально критичного уровня, способного обеспечить вещество мозга кислородом и глюкозой [18]. Как и в других органах, инфарктная мозговая ткань склонна к кровотечению, а церебральное кровоизлияние может привести к тяжелому неврологическому ухудшению [19]. Механизмы ГТ можно рассматривать с различных точек зрения, таких как гистологические изменения, окклюзия сосудов, коллатеральное кровообращение, нарушение ГЭБ и размер инфаркта [6]. Острая ишемия головного мозга приводит к значительному повреждению капилляров, что вызывает повышение сосудистой проницаемости и экстравазацию крови в паренхиму мозга [20]. Два основных фактора этого процесса — окислительный стресс и реперфузионное повреждение, вызывают повреждение сосудов через различные механизмы, такие как воспаление, инфильтрация лейкоцитами, активация тромбоцитов, системы комплемента и внеклеточный протеолиз [21, 22]. Последствием этого является разрушение базальной мембраны и эндотелиальных плотных спаек. Было показано, что среди молекулярных процессов, вовлеченных в процесс, ММП-9 играет важную роль в разрушении коллагена IV типа базальной мембраны. Разрушение базальной мембраны приводит к утечке макромолекул в интерстициальные жидкости в ЦНС [23]. В отличие от цитотоксического отека (гибель клеток из-за нарушения работы ионного насоса) возникающий ионный градиент вызывает интерстициальный отек, известный как «вазогенный отек», который в свою очередь может привести к поражению прилегающих тканей [24]. Таким образом, этот механизм может усугубиться, приводя к фатальным последствиям и высокому риску ГТ [25]. Одного реперфузионного повреждения, по-видимому, достаточно, чтобы вызвать крупную гематому, однако не при всех ИИ с реперфузией тканей развиваются гематомы [26]. Фрагменты тромба с большим количеством тромботических масс могут способствовать развитию осложнений кровотечения в отсроченной фазе (>24 ч) после острого инсульта. Фрагментация большого тромба может привести к дистальной миграции и повреждению сосудистого русла [27]. Таким образом, развитие ГТ после инсульта включает множество взаимосвязанных патологических процессов, таких как гиперактивный ишемический каскад с повышенным уровнем ММП, избыточный уровень активных форм кислорода, коагулопатия, разрушение ГЭБ и реперфузионное повреждение. В настоящее время большое количество исследований направлено на поиск предикторов ГТ с целью минимизации риска данного осложнения.

Цель — проанализировать данные литературы о возможных нейровизуализационных предикторах ГТ.

Нейровизуализационные предикторы ГТ

Перфузионная КТ головного мозга

В настоящее время перфузионные КТ и МРТ являются наиболее широко используемыми методами визуализации для оценки состояния пациента и прогнозирования клинического исхода. Известно, что вероятность ГТ при ИИ обусловлена преимущественно степенью ишемии, но не объемом общей гипоперфузии/размером пенумбры [28, 29].

Для оценки степени ишемического повреждения существуют различные нейровизуализационные показатели, которые отражают тяжесть ишемического поражения при ИИ и могут быть использованы как предикторы ГТ.

Наиболее надежными маркерами в прогнозировании ГТ до начала реперфузионной терапии считаются объем зоны очень низкого объема мозгового кровотока (VLCBV; Very Low Cerebral Blood Volume) и время достижения максимальной концентрации контрастного вещества (Tmax) >14 с.

VLCBV считается такая зона, в которой объем мозгового кровотока ниже 2,5 процентиля по отношению к контралатеральному нормальному полушарию и является одним из наиболее надежных предикторов ГТ, особенно при наличии паренхиматозной гематомы до начала реперфузионного лечения [30, 31]. Ретроспективное исследование B. Campbell и соавт. [32] показало, что чувствительность и специфичность VLCBV в отношении развития ГТ в период от 3 до 6 ч от начала симптомов у пациентов, получавших тромболитическую терапию, составляли 96 и 61% соответственно [32]. Также было показано, что Tmax >14 с является фактором риска ПГ с чувствительностью 79% и специфичностью 68% [33]. Диагностическая специфичность VLCBV значительно повышается с 61 до 78% при почти 100% чувствительности при исключении нереперфузированных областей, что наглядно демонстрирует значительную роль реперфузии в развитии ГТ [34].

A. Bivard и соавт. [35] провели анализ данных перфузионной КТ до лечения пациентов с ИИ с целью определения пороговых значений проницаемости фракции экстракции (E) для прогнозирования вероятности ГТ. Фракция контрастного вещества, удаленная из кривой введения тканевого контраста, при пороговом значении 30% по отношению к контралатеральной имела самую высокую площадь под кривой (AUC; Area Under the Curve) для прогнозирования ГТ [35].

Также при перфузионной КТ существует количественный показатель проницаемости ГЭБ — PS (Permeability Surface-Area Product), который отражает сосудистую проницаемость и позволяет оценить количество контрастного вещества, которое диффундирует в межклеточное пространство. В исследовании J. Zhang и соавт. [36] при пороговом значении PS 1,179 мл×100 г–1×мин1 чувствительность и специфичность для прогнозирования ГТ составляли 79 и 75% соответственно. Когда пороговое значение PS составило 2,89 мл×100 г–1×мин–1, чувствительность и специфичность для прогнозирования ГТ возросли до 93 и 88% соответственно [36]. В другом исследовании X. Li и соавт. [37] при пороге PS 0,94 мл×100 г–1×мин1 чувствительность и специфичность для прогнозирования ГТ составили 95,5 и 78,6% соответственно, а при пороге PS 2,128 мл×100 г–1×мин1 — 86,4 и 64,3% соответственно. Эти результаты значительно коррелируют с результатами проведенного ранее исследования [36], указывая на то, что PS имеют высокую ценность для прогнозирования ГТ.

В обзор O. Adebayo и соавт. [38] было включено 12 исследований (в общей сложности 808 пациентов; ГТ развилась в 30,2% случаев). Объединенная чувствительность и специфичность перфузионной КТ составили 85,9% (95% доверительный интервал (ДИ) 65—97%), 73,9% (95% ДИ 45—92%), точность — 79,1% (95% ДИ 57—98%). Частота отрицательных прогностических значений составила 92,9%, ложноположительных результатов — 19,8%, что может быть связано с классификацией исходов, артефактами и алгоритмами обработки [37]. Параметры и пороговые значения, установленные в исследованиях с помощью регрессионного анализа для определения независимых предикторов ГТ, включали: оценку проницаемости ГЭБ (т.е. проницаемость ГЭБ >7 мл/100 г/мин); средний объем PS (PSvol.) — 0,23 мл/100 г/мин; объем PS infarct — 0,84 мл/100 г/мин; rPScore — 1/4 1,12; степень гипоперфузии (т.е. средний объем мозгового кровотока, CBV, Cerebral Blood Volume) — <0,5 мл/100 г; относительный CBV (rCBV) — 1/4 1,09; относительную скорость мозгового кровотока (rCBF, Relative Cerebral Blood Flow) — <0,48; Tmax >14 с; относительное среднее время прохождения контрастного вещества (rMTT — relative Mean Transit Time) — 1,3; время достижения пиковой концентрации контрастного вещества (TTP Timetopeak, Time To Peak) — 0,27 с); размер инфаркта по программе Alberta для оценки ранних КТ-изменений при инсульте (ASPECTS — Alberta Stroke Program Early CT score) — <5; клинические параметры до лечения (фибрилляция предсердий, пожилой возраст и высокий балл по шкале инсульта Национальных институтов здоровья (NIHSS)). Авторы исследования продемонстрировали, что любой из вышеперечисленных факторов плюс rtPA или механическая тромбэктомия повышают риск развития ГТ [37].

Бесконтрастная нейровизуализация

Прогнозирование ГТ до начала реперфузионной терапии возможно также с использованием изображений бесконтрастной КТ или МРТ. В исследовании C. Batchelor и соавт. [39] анализировали параметры бесконтрастной КТ и КТ-перфузии и продемонстрировали, что степень гипоаттенуации на бесконтрастной КТ имеет более сильную корреляцию с ПГ у пациентов с ИИ, получающих внутривенную тромболитическую терапию, по сравнению со многими перфузионными параметрами, включая VLCBV (в период ≤180 мин от начала инсульта).

Что касается МРТ, то исходная гиперинтенсивность при FLAIR-изображениях, значение измеряемого коэффициента диффузии (ИКД) в пределах поражения и объем поражения на диффузионно-взвешенных изображениях (ДВИ) инфаркта являются наиболее часто изучаемыми параметрами при развитии ГТ [25, 39, 40].

Показано, что гиперинтенсивность FLAIR плохо предсказывает ПГ в периоды времени от 3 до 6 ч с чувствительностью всего 40% и специфичностью 64% [32].

R. El Nawar и соавт. [41] продемонстрировали, что объем инфаркта мозга на ДВИ был единственной переменной, которая дополняла клинико-биологические переменные для прогнозирования ГТ после внутривенного тромболизиса. Схожие результаты были получены в другом исследовании с выборкой из 944 пациентов, в котором было показано, что наиболее надежным и устойчивым предиктором развития симптоматической ГТ при МРТ был объем поражения на ДВИ [42]. В том же исследовании был сделан вывод, что объем поражения, равный 4 мл, позволяет прогнозировать ГТ с чувствительностью 78% и специфичностью 58%, превосходя другие маркеры МРТ, такие как гиперинтенсивность сосудов FLAIR и среднее значение измеряемого коэффициента диффузии (ADC — Apparent Diffusion Coefficient) в пределах поражения [42, 43].

Роль коллатерального кровообращения в развитии ГТ

Хотя положительное влияние хорошего коллатерального кровообращения на объем инфаркта и исходы было подтверждено во многих исследованиях, лишь немногие исследования изучали связь между ГТ и коллатеральным кровообращением при остром ИИ. Целью исследования R. Cao и соавт. [44] было оценить, является ли коллатеральное кровообращение существенным фактором ГТ после эндоваскулярного лечения. Ретроспективно был изучен 71 пациент с острым ИИ, перенесший эндоваскулярное лечение в период с июля 2015 г. по февраль 2019 г. Взаимосвязь между ГТ, коллатеральными сосудами на 4D-КТ-ангиографии (4D-КТА) и другими прогностическими факторами для ГТ оценивалась с помощью логистического регрессионного анализа. Частота ГТ составила 42,3% (30/71) среди пациентов с острым ИИ. Многомерная логистическая регрессия показала, что хороший коллатеральный статус (отношение рисков 0,76, 95% ДИ 0,73—0,80) был связан с более низким риском ГТ. Авторы пришли к заключению, что пациенты с плохим коллатеральным кровообращением имеют более высокий риск развития ГТ после проведения эндоваскулярной терапии и что изменения в коллатеральном кровообращении по данным 4D-КТА могут быть важным фактором для персонализированного лечения.

Заключение

Для оценки риска развития ГТ у пациентов с ИИ могут применяться различные нейровизуализационные методики, включая бесконтрастные исследования КТ и МРТ, а также перфузионные — с введением контрастных препаратов.

На сегодняшний день наиболее надежными инструментами для оценки риска ГТ можно считать VLCBV, Tmax, PS, объем поражения при ДВИ, а также плохое коллатеральное кровообращение. Данные параметры могут быть использованы для принятия решения о проведении внутривенного тромболизиса у пациентов с острым ИИ. Требуется проведение дальнейших исследований с целью поиска нейровизуализационных маркеров ГТ с максимальной чувствительностью и специфичностью.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Литература / References:

  1. Гусев Е.И., Драпкина О.М., Мартынов М.Ю. и др. Прогностическое значение артериального давления в остром периоде ишемического инсульта полушарной локализации. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2024;23(2):3886. https://doi.org/10.15829/1728-8800-2024-3886
  2. Riis J, Nordestgaard BG, Jensen GB, et al. Secular trends in risk of stroke according to body mass index and blood pressure, 1976-2017. Neurology. 2019;93(14):e1397-e1407. https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000008193
  3. Хасанова Д.Р., Калинин М.Н., Ибатуллин М.М., Рахимов И.Ш. Геморрагическая трансформация инфаркта мозга: классификация, патогенез, предикторы и влияние на функциональный исход. Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2019;13(2):47-59.  https://doi.org/10.25692/ACEN.2019.2.6
  4. Spronk E, Sykes G, Falcione S, et al. Hemorrhagic Transformation in Ischemic Stroke and the Role of Inflammation. Front Neurol. 2021;12:661955. https://doi.org/10.3389/fneur.2021.661955
  5. Kapoor A, Verma A, Kim IJ, et al. Multidisciplinary quality improvement initiative to optimize acute neurovascular imaging for transient ischemic attack or minor stroke. CJEM. 2021;23(6):820-827.  https://doi.org/10.1007/s43678-021-00180-1
  6. Kalinin MN, Khasanova DR, Ibatullin MM. The hemorrhagic transformation index score: a prediction tool in middle cerebral artery ischemic stroke. BMC Neurol. 2017;17(1):177.  https://doi.org/10.1186/s12883-017-0958-3
  7. Muscari A, Faccioli L, Lega MV, et al. Predicting hemorrhagic transformation and its timing from maximum cerebral lesion diameter in nonlacunar ischemic strokes. Brain Behav. 2020;10(1):e01497. https://doi.org/10.1002/brb3.1497
  8. Pande SD, Win MM, Khine AA, et al. Haemorrhagic transformation following ischaemic stroke: A retrospective study. Sci Rep. 2020;10(1):5319. https://doi.org/10.1038/s41598-020-62230-5
  9. Brozici M, van der Zwan A, Hillen B. Anatomy and functionality of leptomeningeal anastomoses: a review. Stroke. 2003;34(11):2750-2762. https://doi.org/10.1161/01.STR.0000095791.85737.65
  10. Kadry H, Noorani B, Cucullo L. A blood-brain barrier overview on structure, function, impairment, and biomarkers of integrity. Fluids Barriers CNS. 2020;17(1):69.  https://doi.org/10.1186/s12987-020-00230-3
  11. Lochhead JJ, Yang J, Ronaldson PT, et al. Structure, Function, and Regulation of the Blood-Brain Barrier Tight Junction in Central Nervous System Disorders. Front Physiol. 2020;11:914.  https://doi.org/10.3389/fphys.2020.00914
  12. Kuroda H, Yamamoto D, Koizumi H, et al. Cortical Neural Damage Associated with Cerebral Hyperperfusion after Reperfusion Therapy for Acute Ischemic Stroke: 123I-iomazenil Single-photon Emission Computed Tomography Findings. NMC Case Rep J. 2021;8(1):367-370.  https://doi.org/10.2176/nmccrj.cr.2020-0284
  13. Arba F, Rinaldi C, Caimano D, et al. Blood-Brain Barrier Disruption and Hemorrhagic Transformation in Acute Ischemic Stroke: Systematic Review and Meta-Analysis. Front Neurol. 2021;11:594613. https://doi.org/10.3389/fneur.2020.594613
  14. Zong Y, Song Q, Li C, et al. Efficient C-to-T Base Editing in Plants Using a Fusion of nCas9 and Human APOBEC3A. Nature Biotechnology. 2018;36:950-953.  https://doi.org/10.1038/nbt.4261
  15. Jickling GC, Liu D, Stamova B, et al. Hemorrhagic transformation after ischemic stroke in animals and humans. J Cereb Blood Flow Metab. 2014;34(2):185-199.  https://doi.org/10.1038/jcbfm.2013.203
  16. Hong JM, Kim DS, Kim M. Hemorrhagic Transformation After Ischemic Stroke: Mechanisms and Management. Front Neurol. 2021;12:703258. https://doi.org/10.3389/fneur.2021.703258
  17. Jin R, Yang G, Li G. Inflammatory mechanisms in ischemic stroke: role of inflammatory cells. J Leukoc Biol. 2010;87(5):779-789.  https://doi.org/10.1189/jlb.1109766
  18. Markus HS. Cerebral perfusion and stroke. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 2004;75(3):353-361.  https://doi.org/10.1136/jnnp.2003.025825
  19. Paciaroni M, Bandini F, Agnelli G, et al. Hemorrhagic Transformation in Patients With Acute Ischemic Stroke and Atrial Fibrillation: Time to Initiation of Oral Anticoagulant Therapy and Outcomes. J Am Heart Assoc. 2018;7(22):e010133. https://doi.org/10.1161/JAHA.118.010133
  20. Martínez-Revelles S, Caracuel L, Márquez-Martín A, et al. Increased endothelin-1 vasoconstriction in mesenteric resistance arteries after superior mesenteric ischaemia-reperfusion. Br J Pharmacol. 2012;165(4):937-950.  https://doi.org/10.1111/j.1476-5381.2011.01617.x
  21. Румянцева С.А., Оганов Р.Г., Силина Е.В. и др. Сердечно-сосудистая патология при остром инсульте (некоторые аспекты распространенности, профилактики и терапии). Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2014;13(4):47-53.  https://doi.org/10.15829/1728-8800-2014-4-47-53
  22. Bernardo-Castro S, Sousa JA, Brás A, et al. Pathophysiology of Blood-Brain Barrier Permeability Throughout the Different Stages of Ischemic Stroke and Its Implication on Hemorrhagic Transformation and Recovery. Front Neurol. 2020;11:594672. https://doi.org/10.3389/fneur.2020.594672
  23. Rosell A, Cuadrado E, Ortega-Aznar A, et al. MMP-9-positive neutrophil infiltration is associated to blood-brain barrier breakdown and basal lamina type IV collagen degradation during hemorrhagic transformation after human ischemic stroke. Stroke. 2008;39(4):1121-1126. https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.107.500868
  24. Michinaga S, Koyama Y. Pathogenesis of brain edema and investigation into anti-edema drugs. Int J Mol Sci. 2015;16(5):9949-9975. https://doi.org/10.3390/ijms16059949
  25. Xie G, Li T, Ren Y, et al. Radiomics-based infarct features on CT predict hemorrhagic transformation in patients with acute ischemic stroke. Front Neurosci. 2022;16:1002717. https://doi.org/10.3389/fnins.2022.1002717
  26. Bang OY, Saver JL, Kim SJ, et al. Collateral flow predicts response to endovascular therapy for acute ischemic stroke. Stroke. 2011;42(3):693-699.  https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.110.595256
  27. Kaesmacher J, Boeckh-Behrens T, Simon S, et al. Risk of Thrombus Fragmentation during Endovascular Stroke Treatment. AJNR Am J Neuroradiol. 2017;38(5):991-998.  https://doi.org/10.3174/ajnr.A5105
  28. Psychogios MN, Knauth M, Bshara R, et al. Computed tomography perfusion-based selection of endovascularly treated acute ischaemic stroke patients — Are there lessons to be learned from the pre-evidence era? Neuroradiol J. 2017;30(2):138-143.  https://doi.org/10.1177/1971400916689372
  29. Padroni M, Boned S, Ribó M, et al. CBV_ASPECTS Improvement over CT_ASPECTS on Determining Irreversible Ischemic Lesion Decreases over Time. Interv Neurol. 2016;5(3-4):140-147.  https://doi.org/10.1159/000446969
  30. Tu HT, Campbell BC, Christensen S, et al. Echoplanar Imaging Thrombolytic Evaluation Trial (EPITHET) Investigators. Pathophysiological determinants of worse stroke outcome in atrial fibrillation. Cerebrovasc Dis. 2010;30(4):389-395.  https://doi.org/10.1159/000316886
  31. Laredo C, Rodríguez A, Oleaga L, et al. Adjunct Thrombolysis Enhances Brain Reperfusion following Successful Thrombectomy. Ann Neurol. 2022;92(5):860-870.  https://doi.org/10.1002/ana.26474
  32. Campbell BC, Christensen S, Tress BM, et al. EPITHET Investigators. Failure of collateral blood flow is associated with infarct growth in ischemic stroke. J Cereb Blood Flow Metab. 2013;33(8):1168-1172. https://doi.org/10.1038/jcbfm.2013.77
  33. Bivard A, Levi C, Krishnamurthy V, et al. Perfusion computed tomography to assist decision making for stroke thrombolysis. Brain. 2015;138(Pt 7):1919-1931. https://doi.org/10.1093/brain/awv071
  34. Tong DC, Adami A, Moseley ME, et al. Prediction of hemorrhagic transformation following acute stroke: role of diffusion- and perfusion-weighted magnetic resonance imaging. Arch Neurol. 2001;58(4):587-593.  https://doi.org/10.1001/archneur.58.4.587
  35. Bivard A, Kleinig T, Churilov L, et al. Permeability Measures Predict Hemorrhagic Transformation after Ischemic Stroke. Ann Neurol. 2020;88(3):466-476.  https://doi.org/10.1002/ana.25785
  36. Zhang J, Yang Y, Sun H, Xing Y. Hemorrhagic transformation after cerebral infarction: current concepts and challenges. Ann Transl Med. 2014;2(8):81.  https://doi.org/10.3978/j.issn.2305-5839.2014.08.08
  37. Li X, Zeng W, Li X, et al. CT imaging changes of corona virus disease 2019(COVID-19): a multi-center study in Southwest China. J Transl Med. 2020;18(1):154.  https://doi.org/10.1186/s12967-020-02324-w
  38. Adebayo OD, Culpan G. Diagnostic accuracy of computed tomography perfusion in the prediction of haemorrhagic transformation and patient outcome in acute ischaemic stroke: A systematic review and meta-analysis. European Stroke Journal. 2020;5(1):4-16.  https://doi.org/10.1177/2396987319883461
  39. Batchelor C, Pordeli P, d’Esterre CD, et al. Use of Noncontrast Computed Tomography and Computed Tomographic Perfusion in Predicting Intracerebral Hemorrhage After Intravenous Alteplase Therapy. Stroke. 2017;48(6):1548-1553. https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.117.016616
  40. Shinoda N, Hori S, Mikami K, et al. Prediction of hemorrhagic transformation after acute thrombolysis following major artery occlusion using relative ADC ratio: A retrospective study. J Neuroradiol. 2017;44(6):361-366.  https://doi.org/10.1016/j.neurad.2017.07.003
  41. El Nawar R, Yeung J, Labreuche J, et al. MRI-Based Predictors of Hemorrhagic Transformation in Patients With Stroke Treated by Intravenous Thrombolysis. Front Neurol. 2019;10:897.  https://doi.org/10.3389/fneur.2019.00897
  42. Wang Y, Bai X, Ye C, et al. The association between the severity and distribution of white matter lesions and hemorrhagic transformation after ischemic stroke: A systematic review and meta-analysis. Front Aging Neurosci. 2022;14:1053149. https://doi.org/10.3389/fnagi.2022.1053149
  43. Caparros F, Kuchcinski G, Drelon A, et al. Use of MRI to predict symptomatic haemorrhagic transformation after thrombolysis for cerebral ischaemia. Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry. 2020;91:402-410.  https://doi.org/10.1136/jnnp-2019-321904
  44. Cao R, Ye G, Wang R, et al. Collateral Vessels on 4D CTA as a Predictor of Hemorrhage Transformation After Endovascular Treatments in Patients With Acute Ischemic Stroke: A Single-Center Study. Front. Neurol., Sec. Endovascular and Interventional Neurology V. 2020;11:60.  https://doi.org/10.3389/fneur.2020.00060

Подтверждение e-mail

На test@yandex.ru отправлено письмо со ссылкой для подтверждения e-mail. Перейдите по ссылке из письма, чтобы завершить регистрацию на сайте.

Подтверждение e-mail

Мы используем файлы cооkies для улучшения работы сайта. Оставаясь на нашем сайте, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cооkies. Чтобы ознакомиться с нашими Положениями о конфиденциальности и об использовании файлов cookie, нажмите здесь.