Biomarkers — predictors of mortality in patients with ischemic stroke

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: Stroke is a global health problem and the second leading cause of death worldwide, with ischemic stroke accounting for the majority of acute cerebrovascular accidents. Predicting outcomes in patients with ischemic stroke is challenging due to the limited prognostic performance of existing models. The lack of reliable and predictive biomarkers of ischemic stroke used in clinical practice provides a rationale for studies to address this issue.

AIM: The aim of this study was to identify clinical, demographic, neuroimaging and molecular biomarkers of ischemic stroke associated with the fatal outcome of the disease.

MATERIALS AND METHODS: We retrospectively analyzed cases of ischemic stroke confirmed by computed tomography of the brain with a duration of 3 months or less. As factors potentially related to the outcome of ischemic stroke, we considered (1) clinical and demographic characteristics, including sex, age, history of acute cerebrovascular accident, time from stroke to hospitalization, phase and type of stroke, neurological status on admission (level of consciousness, FOUR coma scale), comorbidities (diabetes mellitus, infectious complications, oncological diseases); (2) molecular biomarkers including blood glucose and neuron-specific enolase (NSE) levels at different phases of stroke; (3) neuroimaging biomarkers such as number and location of stroke lesion, total infarct volume, signs of edema, hemorrhagic component according to computed tomography.

RESULTS: 38 patients with ischemic stroke were included in the study. Lesion volume was larger in non-survivors: 123 [44.6–206.2] versus 42.7 [8.2–88.7] ml3 (p=0.032), and cerebral edema was detected significantly more often on admission CT scan than in survivors: 7 (77.8%) versus 10 (34.5%), p=0.022. Stroke lesion volume was a predictor of mortality (AUC 0.739; 95% CI 0.542–0.937; p=0.032). The optimal cut-off for stroke lesion volume was found to be 90 ml3.

CONCLUSION: Signs of edema/brain stem dislocation and cerebral lesion volume >90 ml3 documented at hospital admission are predictors of fatal outcome. Therefore, neuroimaging biomarkers can be used for risk stratification of fatal outcome in ischemic stroke patients.

About the authors

Arkady M. Golubev

Federal Research and Clinical Center of Intensive Care Medicine and Rehabilitology; Peoples’ Friendship University of Russia

Author for correspondence.
Email: arkadygolubev@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3165-0378
SPIN-code: 7890-2597

MD, Dr. Sci. (Med.), Professor

Russian Federation, 25/2 Petrovka street, 107031 Moscow; Moscow

Margarita L. Radutnaya

Federal Research and Clinical Center of Intensive Care Medicine and Rehabilitology

Email: mradutnaya@fnkcrr.ru
ORCID iD: 0000-0002-9181-2295
SPIN-code: 1077-5970
Russian Federation, 25/2 Petrovka street, 107031 Moscow

Vladislav E. Zakharchenko

Federal Research and Clinical Center of Intensive Care Medicine and Rehabilitology

Email: kdl-fnccrr@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4873-8007
SPIN-code: 1481-5666
Russian Federation, 25/2 Petrovka street, 107031 Moscow

Anastasiya S. Babkina

Federal Research and Clinical Center of Intensive Care Medicine and Rehabilitology

Email: asbabkina@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-1780-9829
SPIN-code: 2918-0460

MD, Cand. Sci. (Med.)

Russian Federation, 25/2 Petrovka street, 107031 Moscow

Marina V. Petrova

Federal Research and Clinical Center of Intensive Care Medicine and Rehabilitology; Peoples’ Friendship University of Russia

Email: mpetrova@fnkcrr.ru
ORCID iD: 0000-0003-4272-0957
SPIN-code: 9132-4190

MD, Dr. Sci. (Med.), Professor

Russian Federation, 25/2 Petrovka street, 107031 Moscow; Moscow

Maksim A. Lyubomudrov

Federal Research and Clinical Center of Intensive Care Medicine and Rehabilitology

Email: mlyubomudrov@fnkcrr.ru
ORCID iD: 0000-0002-1735-592X
SPIN-code: 4022-5096
Russian Federation, 25/2 Petrovka street, 107031 Moscow

Mikhail Ya. Yadgarov

Federal Research and Clinical Center of Intensive Care Medicine and Rehabilitology

Email: mikhail.yadgarov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3792-1682
SPIN-code: 9654-6750

MD, Cand. Sci. (Med.)

Russian Federation, 25/2 Petrovka street, 107031 Moscow

Ekaterina L. Bondar

Federal Research and Clinical Center of Intensive Care Medicine and Rehabilitology

Email: bondar@fnkcrr.ru
ORCID iD: 0000-0001-8641-9846
SPIN-code: 3727-2250
Russian Federation, 25/2 Petrovka street, 107031 Moscow

Alexander L. Parfenov

Federal Research and Clinical Center of Intensive Care Medicine and Rehabilitology

Email: aparfenov@fnkcrr.ru
ORCID iD: 0000-0002-5012-0516
SPIN-code: 5952-1959

MD, Cand. Sci. (Med.)

Russian Federation, 25/2 Petrovka street, 107031 Moscow

Andrey V. Grechko

Federal Research and Clinical Center of Intensive Care Medicine and Rehabilitology; Peoples’ Friendship University of Russia

Email: avgrechko@fnkcrr.ru
ORCID iD: 0000-0003-3318-796X
SPIN-code: 4865-8723

MD, Dr. Sci. (Med.), Professor, Corresponding Member of the RAS

Russian Federation, 25/2 Petrovka street, 107031 Moscow; Moscow

References

  1. Feigin VL, Stark BA, Johnson CO, et al. Global, regional, and national burden of stroke and its risk factors, 1990–2019: A systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. Lancet Neurol. 2021;20(10):795–820. doi: 10.1016/S1474-4422(21)00252-0
  2. ElAli A, LeBlanc JN. The role of monocytes in ischemic stroke pathobiology: New avenues to explore. Front Aging Neurosci. 2016;(8):29. doi: 10.3389/fnagi.2016.00029
  3. Montellano FA, Ungethüm K, Ramiro L, et al. Role of blood-based biomarkers in ischemic stroke prognosis: A systematic review. Stroke. 2021;52(2):543–551. doi: 10.1161/STROKEAHA.120.029232
  4. Atkinson AJ, Colburn WA, DeGruttola AG, et al. Biomarkers and surrogate endpoints: preferred definitions and conceptual framework. Clin Pharmacol Ther. 2001;69(3):89–95. doi: 10.1067/mcp.2001.113989
  5. Jickling GC, Sharp FR. Blood biomarkers of ischemic stroke. Neurotherapeutics. 2011;8(3):349–360. doi: 10.1007/s13311-011-0050-4
  6. Kamtchum-Tatuene J, Jickling GC. Blood biomarkers for stroke diagnosis and management. Neuromolecular Med. 2019;21(4): 344–368. doi: 10.1007/s12017-019-08530-0
  7. Kawata K, Liu CY, Merkel SF, et al. Blood biomarkers for brain injury: What are we measuring? Neurosci Biobehav Rev. 2016;(68):460–473. doi: 10.1016/j.neubiorev.2016.05.009
  8. Montaner J, Ramiro L, Simats A, et al. Multilevel omics for the discovery of biomarkers and therapeutic targets for stroke. Nat Rev Neurol. 2020;16(5):247–264. doi: 10.1038/s41582-020-0350-6
  9. Golubev AM, Grechko AV, Zakharchenko VE, et al. Comparative characterisation of the content of candidate molecular markers in ischemic and hemorrhagic stroke. General Intensive Care Med. 2021;17(5):23–34. doi: 10.15360/1813-9779-2021-5-23-34
  10. Bernhardt J, Hayward K, Kwakkel G, et al. Agreed definitions and a shared vision for new standards in stroke recovery research: The stroke recovery and rehabilitation roundtable taskforce. Int J Stroke. 2017;12(5):444–450. doi: 10.1177/1747493017711816
  11. Patent RUS 2533968 C1. Shchedrenok VV, Zakhmatov IG, Moguchaya OV, et al. Method for determining the volume of intracerebral mass. (In Russ). Available from: https://yandex.ru/patents/doc/RU2533968C1_20141127?ysclid=lp3wl9pda049909988. Accessed: 15.11.2023.
  12. Wang J, Yu XD, Li GQ. Comparative study on short-term and long-term prognostic determinants in patients with acute cerebral infarction. Int J Clin Exp Med. 2015;8(6):9855–9861.
  13. Meng X, Ji J. Infarct volume and outcome of cerebral ischaemia, a systematic review and meta-analysis. Int J Clin Pract. 2021;75(11):e14773. doi: 10.1111/ijcp.14773
  14. Du X, Liu Q, Li Q, et al. Prognostic value of cerebral infarction coefficient in patients with massive cerebral infarction. Clin Neurol Neurosurg. 2020;(196):106009. doi: 10.1016/j.clineuro.2020.106009
  15. Laredo C, Zhao Y, Rudilosso S, et al. Prognostic significance of infarct size and location: The case of insular stroke. Sci Rep. 2018;8(1):9498. doi: 10.1038/s41598-018-27883-3
  16. Kurakina АS, Semenova TN, Guzanova EV, et al. Prognostic value of investigating neuron-specific enolase in patients with ischemic stroke. Sovrem Tekhnologii Med. 2021;13(2):68–72. doi: 10.17691/stm2021.13.2.08
  17. Kawle AP, Nayak AR, Lande NH, et al. Comparative evaluation of risk factors, outcome and biomarker levels in young and old acute ischemic stroke patients. Ann Neurosci. 2015;22(2):70–77. doi: 10.5214/ans.0972.7531.220204
  18. Bharosay A, Bharosay VV, Saxena K, Varma M. Role of brain biomarker in predicting clinical outcome in hypertensive cerebrovascular ischemic stroke. Indian J Clin Biochem. 2018;33(2): 178–183. doi: 10.1007/s12291-017-0664-3
  19. Huţanu A, Iancu M, Bălaşa R, et al. Predicting functional outcome of ischemic stroke patients in Romania based on plasma CRP, sTNFR-1, D-Dimers, NGAL and NSE measured using a biochip array. Acta Pharmacol Sin. 2018;39(7):1228–1236. doi: 10.1038/aps.2018.26
  20. Anand N, Stead LG. Neuron-specific enolase as a marker for acute ischemic stroke: A systematic review. Cerebrovasc Dis. 2005;20(4):213–219. doi: 10.1159/000087701
  21. Ostrova IV, Babkina AS, Lyubomudrov MA, et al. Photochemically induced thrombosis as a model of ischemic stroke. General Reanimatology. 2023;19(3):54–65. doi: 10.15360/1813-9779-2023-3-54-65
  22. Golubev AM. Personalized critical care medicine (review). General Reanimatology. 2022;18(4):45–54. doi: 10.15360/1813-9779-2022-4-45-54
  23. Babkina AS, Golubev AM, Ostrov IV, et al. Brain morphological changes in COVID-19. General Reanimatology. 2021;17(3):4–15. doi: 10.15360/1813-9779-2021-3-1-0

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. ROC analysis: Assessment of stroke center volume as a predictor of mortality.

Download (405KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2023 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».