发表期刊：EUROPEAN STROKE JOURNAL (ESJ)

　　作者单位：德国法兰克福大学神经病学系，印度旁遮普邦卢迪亚纳基督教医学院神经病学系，印度旁遮普邦卢迪亚纳基督教医学院放射学系等

　　研究背景

　　在过去40年里，中风造成了很高的死亡率，尤其是低收入和中等收入国家中风发病率增加。14% 的低收入国家中仅有一台 CT 扫描仪。许多中风患者没有及时接受脑成像以区分脑出血和缺血性中风，因此，对其进行急性治疗和快速诊断特异性实施是不可能的。但有研究表明，在资源充足时，对未进行卒中患者分类的病人使用阿司匹林来降低死亡率和卒中复发率，会导致脑出血患者再次出血的风险增加。因此迫切需要替代且具有成本效益的方法来区分缺血性中风和脑出血。

　　研究目的

　　目前，胶质纤维酸性蛋白(GFAP)已被确定为有希望用于指示中风早期脑出血的即时检测的候选者。在脑内出血中，GFAP 从受损的神经胶质细胞中迅速释放由于血肿不断扩大。相比之下，在缺血性中风中，观察到细胞溶解和神经胶质坏死的发生更渐进。最新研究表明，在鉴别脑出血和缺血性中风中，血液中 GFAP的鉴定具有很高的诊断准确性。但在其他形式的颅内出血(即蛛网膜下腔出血和硬膜下血肿)中血清 GFAP 是否升高尚不清楚。

　　综上，印度中风患者获得急性脑成像的机会总体有限。且与西方人群相比，包括印度在内的亚洲国家脑出血的发病率明显更高。因此，本研究的目的是评估 GFAP 在排除印度三级医院疑似中风患者颅内出血的诊断准确性。

　　实验方法

　　标准协议批准、注册和患者同意

　　印度中风快速诊断生物标志物研究 BE FAST INDIA (The Biomarker for Rapid Diagnosis of Stroke in India study)是按照诊断准确性报告标准的指导方针设计的。该研究方案已获得卢迪亚纳基督教医学院 (CMC) 机构审查委员会的批准。 在最终纳入研究之前，所有患者或法定代表都给出了书面知情同意书。 然而，根据研究方案，在获得知情同意之前，在入院时抽取的常规血液样本的等分试样在可能的情况下用于研究目的。

　　实验设计

　　BE FAST INDIA 在印度卢迪亚纳旁遮普省 CMC 的神经病学系进行。在2018 年11月至2019年5月期间，满足(I)年龄≥18岁;(II)从症状出现到入院的时间 < 12 h;(III) 入院时美国国立卫生研究院卒中量表 (NIHSS) 评分为4分。以上具有提示急性卒中临床症状的患者均纳入研究。但(I)过去3个月内颅内出血，缺血性卒中或短暂性脑缺血发作(TIA)的历史;(II)过去3个月内创伤性脑损伤的历史;(III)在过去的病史中伴有脑肿瘤;(Ⅳ)在医院入院后的前24小时内没有脑成像。以上四个不被纳入研究范围。

　　纳入研究后，记录符合人员的临床参数。出院时的最终诊断基于所有可用的临床数据、脑成像、实验室结果和其他检查，分为缺血性卒中(包括 TIA)或颅内出血(包括脑内出血、蛛网膜下腔出血和硬膜下血肿)。还记录了中风模拟。

　　检测方法

　　1.脑出血量定量用(a b c)/2 进行检测。

　　2.血清GFAP 浓度的测量使用SIMOA HD-1- Analyzer VR检测方法，所有样品测量两次。

　　①将抗体标记的珠子加入到 100 μL稀释的血清中。添加到溶液中的大量珠子和每个珠子的多个附着点能够有效结合单个蛋白质分子。

　　②随后将生物素化的单克隆GFAP抗体和β-半乳糖苷酶标记的链霉素与溶液混合。每个附着在 GFAP 分子上的珠子都用酶标记。

　　③将每个珠子装入阵列的 2,16,000 个飞升大小的孔中的一个。然后将包括珠子的孔密封并成像。免疫复合物相关酶发出荧光信号，通过SIMOA数字化测量并转换为血清蛋白浓度。通过相对于含有珠的孔的总数计数带有荧光珠的孔来计算蛋白质浓度。

　　3.统计分析

　　①Mann-Whitney U 检验用于比较组间 GFAP 血清浓度。使用 Spearman 秩检验进行相关分析。

　　②ROC曲线分析计算区分颅内出血和缺血性中风(和中风模拟条件)的最佳血清 GFAP 临界浓度。

　　③敏感性和特异性测量以及阳性预测值 (PPV)，阴性预测值值 (NPV) 和整体诊断准确性来自交叉表。

　　实验结论

　　在本研究中应用所有预先指定的纳入和排除标准后，共招募了155名患者(70 名颅内出血(66 名脑内出血，3 名蛛网膜下腔出血，1 名硬膜下血肿)、75 名缺血性卒中、10 名模拟卒中)(表1;表2)。平均年龄61±14岁，42%为女性。从症状出现到采血的平均时间为 243 ± 212分钟。 血清中GFAP浓度结果分析如表1。

表2 颅内出血的类型 表3 缺血性卒中患者的分类和治疗，其中75名患者被诊断为缺血性中风，10名患者被诊断为中风模拟

　　表 1 描述了根据最终诊断分层的基线变量和临床特征

　　经统计学分析，与缺血性卒中患者相比，颅内出血患者的 GFAP 血清浓度显著升高(中位数 [四分位距]：2.36 mg/L [0.61–7.16] vs 0.18 mg/L [0.11–0.38], p < 0.001。中风模拟患者的中位 GFAP 血清水平为 0.14 mg/L (0.09–0.26)。

　　GFAP 值低于 0.33 mg/L 的临界值(曲线下面积 0.871)排除颅内出血，阴性预测值为 89.7%(检测颅内出血的敏感性为 90.0%)。

　　ROC曲线分析

　　通过 ROC 分析(图2(a))GFAP浓度为0.57 mg/L(曲线下面积(AUC)0.871 [95% CI 0.810–0.933]，p < 0.001)是区分颅内出血与缺血性中风和中风模拟条件的最佳临界点。低于该临界值的 GFAP 值排除了颅内出血，NPV 为 82.8%(检测颅内出血的敏感性为 77.1%，特异性为 90.6%，PPV 为 87.1%，总体诊断准确度为84.5%)。

　　图2(a) 颅内出血与缺血性中风和中风模拟的ROC分析

　　随后作者又通过将截止值降低到90% 和 95% 为敏感性的截止点，来优化NPV。当低于 0.33 mg/L 临界值的 GFAP 值排除了颅内出血，NPV 为 89.7%，特异性降低到了71.8%(敏感性 90.0%，特异性 71.8%，PPV 72.4%)。又将临界值降为 0.12 mg/L，NPV 的准确率增加到了 90.3%，但是特异性降低到32.9%(敏感性 95.7%，特异性 32.9%，PPV 54.0%)。也就是说，如果测试低于 0.33 mg/L 的临界点，则可以 90% 地确定该患者没有颅内出血。尽管如此，该临界点的特异性为72%，仍有大多数缺血性中风患者将被捕获。

　　图2(b) 用于识别严重神经功能缺损患者颅内出血的 ROC 分析

　　当出现更严重的患者(NIHSS > 18)时，鉴别诊断的准确性显著提高(图2(b))。评估了症状出现4.5 h内就诊的患者的诊断准确性。ROC 分析显示临界值为 0.57 mg/L。低于该临界值的 GFAP 值排除了颅内出血，NPV 为 79.4%(检测颅内出血的敏感性为 74.4%，特异性为 100.0%，PPV 为 100.0%，总体诊断准确度为 87.1%)。

　　结果讨论

　　本研究评估了GFAP在排除印度三级医院疑似急性中风患者颅内出血的诊断准确性。结果显示，颅内出血患者的GFAP浓度显著高于缺血性卒中患者。GFAP 作为资源有限国家急性卒中患者管理的一种很有前景的诊断标志物，可以区别急性卒中患者中颅内出血患者与缺血性中风，且表现出很高的诊断准确性，尤其是在中风严重程度高的患者中。因此，在无法立即进行脑部成像的情况下，对于GFAP的检测将有助于尽快对疑似缺血性中风患者实施二级预防(如阿司匹林)