虽然大部分自发性脑出血（Intracerebral hemorrhage, ICH）是由于小血管（mall vessel diseases，SVDs）引发的，但是仍然有1/7到1/10的ICH是由于大血管事件引发的。迅速的诊断对于ICH的治疗和预后预测有着重要意义，但是很多时候明确是大血管还是小血管引发的ICH往往需要DSA。而DSA作为一种有创的血管检查手段，很难在每一位ICH患者中开展。MRI扫描对SVD源性的标志性影像有着很高的敏感性，但是这些内容却没能涵盖在之前风险的分层评分系统中。本研究就是致力于建立并验证大血管引发ICH的风险分层评分系统，并通过MRI扫描得到的信息指导ICH的诊断和后续研究。研究创建了通过MRI评估大血管引发ICH可能的评分系统（MRI Assessment of the Causes of intRacerebral haemOrrhage，MACRO），并通过内部验证和外部验证对MACRO评分系统予以验证。结果也发现MACRO系统对预测大血管引发ICH的事件有着很好的预测性。研究结果发表在2024年11月的《Neurology》杂志上。（原文PMID：39481069）
研究背景
非创伤性/自发性脑出血（ICH）是一类严重的卒中亚型，占了所有卒中的10-30%，但是却占了卒中诱发残疾总人数的一半。造成ICH最常见原因是小血管疾病（SVDs，包括动脉硬化或脑淀粉样变），相关报道提示SVDs引发的ICH占所有ICH的80%，而剩余ICH患者则多数由大血管事件引发，包括动静脉畸形、动脉瘤或海绵状血管瘤。而建立ICH的病因学分析对于ICH的诊疗和预后评估有着重要作用，同时对降低ICH的复发也有着重要影响。例如很多大血管事件可能与潜在的再出血有关，这些再出血事件可能被一些特殊措施所制止，包括手术、血管介入或保守治疗等；而这些再出血事件可能在ICH发生后可能很快再次发生，所以在临床工作中需要尽快识别和发现这些再出血事件。
CTA是发现ICH由大血管引发的一线检查。虽然早期研究提示CTA对于发现大血管意外有着极高的特异性和敏感性，但是最近一些研究则提示与标准户检查后的阳性结果相比，CTA的敏感性只有74%。这项研究将发现大血管意外的ICH检查金标准检查手段定为DSA，而DSA本身是一项需要专业介入神经医生的有创性检查，该检查同时也伴随着一定并发症的风险，发生率从3-5%不等。
因此根据判断患者可能是大血管引发的ICH来选择是否行DSA是非常重要的，而临床放射医生预测评分系统可以用于辅助患者是否要行DSA，但是这个评分系统在临床工作并不常用。之前相关研究提出的评分系统包括患者临床症状、CT扫描提供的信息，但是在MRI上，SVDs更有敏感性且大多可在MRI上被发现。
除了支持快速诊断、分类送入三级医院的患者、选择行DSA的患者，预测ICH可能是大血管事件引发的可能性也可以提示在血肿吸收后MRI是不是需要复查。
本研究创建了一种新型、实用的评分系统：MRI Assessment of the Causes of in- tRacerebral haemOrrhage (MACRO)，通过纳入MRI扫描获取的信息、人口学数据及临床数据，预测ICH是不是由于大血管事件引发的。
研究方法
图1，研究流程图
研究结果
表1，研究人群的基线数据
图2，MACRO评分系统
图3，不同大血管事件风险的患者图例
图4，不同大血管事件风险评估手段的ROC曲线
结论和讨论
ICH的危害不言而喻，其极高的死亡率和致残率已经使其成为严重危害人类健康的疾病之一。但是目前对于脑出血的最佳治疗方案尚不知晓，包括如何控制血压、维持灌注，以及是否需要手术，怎样才能使患者获益最大，都需要我们进一步去研究和探索。
而区分ICH的起病因素和原因直接决定了患者后续治疗方案和预后。其实有很多研究提出了很多评分标准、基于不同图像的评分标准来判断ICH的病因和预后，之前研究CT作为最常见的扫描手段，得到了更多的关注。而本文则将MRI作为重点关注，融入CT观察SVD的markers的基础上，加入了自己的特色，例如MRI的成像特点，充分利用了MRI多序列，高分辨的有点，创建了MACRO评分系统，对ICH的起病原因做出预测和判定。
本研究的精华其实更多的是统计学的算法和数据分析的。得到MACRO评分，并予以内部、外部验证，这些是值得我们去学习的。但是在人工智能、机器学习发达的今天，MACRO评分如果可以结合这些算法、机器学习，后续如果有更大的数据、样本量，应该可以获得更加满意的表现和评分。
