《Frontiers in Neurology》：Association between temporal trajectories of inflammatory markers and prognosis in ischemic stroke
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背景：卒中后炎症反应是一个动态且异质的过程，无法通过单次时间点测量完全捕捉。本研究旨在表征急性缺血性卒中期间四种炎症标志物——中性粒细胞-淋巴细胞比值（NLR）、单核细胞-淋巴细胞比值（MLR）、全身免疫炎症指数（SII）和全身炎症反应指数（SIRI）的时间轨
背景：卒中后炎症反应是一个动态且异质的过程，无法通过单次时间点测量完全捕捉。本研究旨在表征急性缺血性卒中期间四种炎症标志物——中性粒细胞-淋巴细胞比值（NLR）、单核细胞-淋巴细胞比值（MLR）、全身免疫炎症指数（SII）和全身炎症反应指数（SIRI）的时间轨迹，并评估其与3个月功能结局的关联。方法：研究人员回顾性分析了2024年1月至12月期间在东阳市人民医院入院发病24小时内的急性缺血性卒中患者。利用入院后7天内收集的全血细胞计数构建潜类别增长模型。模型选择基于赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）、熵、平均后验概率和最小类别规模。进行逻辑回归以检验炎症轨迹与3个月改良Rankin量表（mRS）结局之间的关联。结果：共纳入735例患者。每种标志物均识别出不同的炎症轨迹：NLR分为三类（稳定-低、快速-升高、逐渐-下降），MLR分为三类（持续-低、持续-中等、持续-高），SII分为三类（稳定-低、持续-中等、显著下降后快速反弹），SIRI分为四类（稳定-低、逐渐-升高、逐渐-下降、快速-升高）。所有标志物中稳定-低模式占多数。对于NLR，快速-升高轨迹一致预测3个月不良结局（模型3：OR 3.492，95% CI 1.514–10.265）。对于SIRI，逐渐-升高和快速-升高轨迹均与不良预后独立相关（模型3：OR 3.894，95% CI 1.395–10.872；OR 4.264，95% CI 1.201–15.136）。相比之下，MLR和SII轨迹在完全调整后与功能结局无关联。结论：缺血性卒中后1周内观察到不同的时间炎症轨迹。NLR和SIRI的升高轨迹强烈预测3个月不良结局。这些发现强调了监测早期炎症演变而非依赖单次测量的临床重要性，并为缺血性卒中的预后评估提供了新框架。
**论文解读：缺血性卒中后炎症标志物时间轨迹与预后的关联**
**研究背景与问题**
缺血性卒中（ischemic stroke, IS）是全球主要公共卫生挑战，是第二大死亡原因及第三大残疾调整生命年原因。脑缺血缺氧导致神经元坏死，释放损伤相关分子模式（damage-associated molecular patterns, DAMPs），激活免疫炎症反应。同时，血脑屏障破坏使外周免疫细胞浸润脑组织，加剧颅内炎症。急性期炎症反应通常经历三个阶段：起始期（0–6小时）、快速募集期（6–24小时）和高峰平台期（2–7天）。炎症过度激活加重细胞毒性水肿，加速半暗带向核心梗死区转化，严重时可引起脑缺血诱导的免疫抑制综合征，增加肺炎等并发症风险。大量研究已证实传统炎症标志物如C反应蛋白、新型标志物如基质金属蛋白酶-9与卒中预后相关，但多数研究依赖单次时间点测量，而急性期炎症标志物动态变化的预后价值尚不明确。鉴于卒中后炎症反应是复杂且演变的过程，单次测量无法充分反映急性期炎症状态。因此，本研究旨在表征急性期中性粒细胞-淋巴细胞比值（neutrophil-to-lymphocyte ratio, NLR）、单核细胞-淋巴细胞比值（monocyte-to-lymphocyte ratio, MLR）、全身免疫炎症指数（systemic immune-inflammation index, SII）和全身炎症反应指数（systemic inflammation response index, SIRI）的时间轨迹，并评估其与3个月改良Rankin量表（modified Rankin Scale, mRS）评分的关联。
**研究内容与结论**
研究人员回顾性分析了2024年1月1日至12月31日期间在东阳市人民医院入院发病24小时内的急性缺血性卒中患者，共735例。利用入院后7天内全血细胞计数数据，构建潜类别增长模型（latent class growth model, LCGM），识别每种炎症标志物的不同时间轨迹。通过逻辑回归模型逐步调整协变量，分析轨迹与3个月功能结局（mRS≥3定义为不良预后）的关联。结果显示：NLR识别出三类轨迹（稳定-低、快速-升高、逐渐-下降），MLR三类（持续-低、持续-中等、持续-高），SII三类（稳定-低、持续-中等、显著下降后快速反弹），SIRI四类（稳定-低、逐渐-升高、逐渐-下降、快速-升高）。稳定-低模式在所有标志物中占多数。在完全调整模型（模型3）中，NLR快速-升高轨迹（OR=3.492, 95% CI 1.514–10.265）和SIRI逐渐-升高（OR=3.894, 95% CI 1.395–10.872）及快速-升高轨迹（OR=4.264, 95% CI 1.201–15.136）均与3个月不良预后独立相关，而MLR和SII轨迹在完全调整后无显著关联。该研究首次探讨了急性期动态炎症轨迹与临床结局的关系，强调了时间演变模式而非单次基线水平的预后价值，为缺血性卒中预后评估提供了新框架。论文发表在《Frontiers in Neurology》。
**主要关键技术方法**
研究人员采用潜类别增长模型（LCGM）识别炎症轨迹，模型选择基于赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）、熵、平均后验概率（APP）及最小类别规模（≥总人群1%）。逻辑回归模型逐步调整协变量：模型1未调整；模型2调整年龄、性别、高血压、糖尿病；模型3额外调整NIHSS评分、收缩压、静脉溶栓、低密度脂蛋白、糖化血红蛋白和TOAST分型。样本来源为东阳市人民医院2024年1–12月收治的急性缺血性卒中患者队列。
**研究结果**
**3.1 模型拟合与选择**：通过比较2–5类模型的拟合优度统计量，确定最优类别数。NLR和MLR的3类模型、SII的3类模型、SIRI的4类模型在AIC、BIC、熵、APP和最小类别规模等指标上表现最佳。
**3.2 炎症标志物轨迹模式**：NLR分为稳定-低（82.99%）、快速-升高（4.63%）、逐渐-下降（12.38%）；MLR分为持续-低（75.51%）、持续-中等（21.09%）、持续-高（3.40%）；SII分为稳定-低（79.86%）、持续-中等（18.50%）、显著下降后快速反弹（1.63%）；SIRI分为稳定-低（86.26%）、逐渐-升高（4.63%）、逐渐-下降（6.67%）、快速-升高（2.45%）。这些轨迹模式揭示了缺血性卒中后1周内全身炎症的显著异质性和时间变异性。
**3.3 基线特征与轨迹亚群**：NLR模型下，逐渐-下降组（类3）年龄更大、基线NIHSS评分更高、甘油三酯更低、血糖更高，且大动脉粥样硬化（LAA）和心源性栓塞（CE）比例更高；快速-升高组（类2）的3个月mRS≥3比例显著高于稳定-低组（类1）。
**3.4 炎症标志物轨迹与3个月结局的关联**：NLR的快速-升高轨迹在所有模型中一致预测不良预后（模型3 OR=3.492）；SIRI的逐渐-升高和快速-升高轨迹在所有模型中均独立预测不良预后（模型3 OR分别为3.894和4.264）；MLR和SII轨迹在完全调整后无显著关联。
**讨论与结论**
讨论部分指出，LCGM方法优于传统纵向分析方法，能识别异质性人群中的独特发展模式。所有标志物中稳定-低炎症轨迹占最大比例，且随时间轻微升高后达平台，证实了脑梗死后炎症反应激活。NLR快速-升高和逐渐-下降组患者年龄更大，可能与免疫调节受损有关；心源性栓塞患者基线炎症水平高，对应逐渐-下降组。SII轨迹与结局无关联，可能由于血小板非真正炎症细胞且受抗血小板治疗影响；MLR轨迹无交叉，反映基线免疫炎症激活水平而非短期动态波动。NLR和SIRI的升高轨迹（快速或逐渐）预测不良预后，而下降轨迹（即使基线高）风险未增加，提示时间模式而非基线水平更能反映神经预后。单核细胞激活较晚，故SIRI出现逐渐-升高轨迹。本研究首次评估急性期炎症动态轨迹与临床结局的关系，弥补了单次测量研究的不足，但存在局限性：未纳入梗死体积、测量次数有限、轨迹类别内样本量小、缺乏外部验证。结论：本研究识别了缺血性卒中后不同的早期炎症轨迹，并进一步表明NLR和SIRI的升高模式与3个月不良功能结局风险升高密切相关。
