脑周细胞和血管周围成纤维细胞在脑卒中后脑血管再生中的双重功能

脑周细胞和血管周围成纤维细胞在卒中后脑血管再生中的双重功能 学术背景 中风是导致全球死亡和残疾的主要原因之一,目前的主要治疗手段仅限于急性溶栓治疗或血栓切除术,随后进行长期康复。然而,中风的长期康复效果有限,尤其是脑血管的再生和功能恢复仍然是一个重大挑战。脑血管再生是中风后功能恢复的关键,但这一过程依赖于血管周围基质(stroma)的再生。基质祖细胞(stromal progenitor cells, SPCs)在许多器官的组织再生中起着至关重要的作用,然而,大脑中的SPCs的身份和功能仍然不明确。本研究旨在揭示大脑中SPCs的身份及其在中风后脑血管再生中的作用,为中风后的神经功能恢复提供新的治疗靶点。 论文来源 这篇论文由Louis-Philippe Bernier、Jasmin K. H...

StrokeClassifier:使用电子健康记录的集合共识模型进行缺血性脑卒中病因分类

StrokeClassifier:人工智能工具基于电子健康记录对缺血性卒中进行病因分类 项目背景及研究动机 脑卒中(尤其是急性缺血性卒中,AIS)的病因识别工作对二次预防至关重要,但诊断起来往往非常困难。在美国,每年的缺血性卒中新发病例近67.6万,其中四分之一的患者曾有过卒中史。这种病症的再发率较高,甚至可能导致死亡或进一步的残疾。缺血性卒中的病因可以多种多样,包括大动脉粥样硬化、心源栓塞、小血管病以及其他罕见病因。然而,美国大约20-30%的缺血性卒中患者在经过评估后,病因依然无法确定,被归类为隐源性卒中。这部分患者的再发卒中风险特别高。因此,能够准确识别隐源性卒中的病因,对于优化治疗方案、提高患者预后具有重要意义。然而,做出准确诊断需要整合大量的数据,包括临床史、体检结果、实验室数据、...