《Neuroscience Letters》：Reducing surgical complexity in SAH models: A modified approach for reliable early and long-term brain injury replication
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本研究通过改良小鼠SAH模型，采用颈总动脉永久结扎并保留外颈动脉，显著缩短手术时间（减少10-15分钟），降低死亡率（15%-20%降至接近0），同时有效模拟SAH的脑水肿、神经元凋亡、血流动力学改变及认知障碍等病理特征，为转化医学研究提供更高效安全的模型。
Xincan Zhao|Shuai Zhang|Shengming Jiang|Ziang Yan|Jianming Liao|Qi Tian|Chengli Liu|Wenrui Han|Guijun Wang|Lei Wang|Mingchang Li
武汉大学人民医院神经外科，中国湖北省武汉市430060
摘要
在蛛网膜下腔出血（SAH）模型中，血管内穿孔方法被广泛使用，但受到复杂操作和低效率的限制。在这项研究中，我们通过永久性结扎单侧颈总动脉（CCA）同时保持外颈动脉（ECA）通畅，在雄性C57BL/6小鼠中开发了一种改良的SAH模型。利用激光散斑成像、神经学评分、脑水分含量分析、TUNEL-NeuN共染色和行为测试，我们将这种改良模型与经典方法进行了比较。改良模型再现了关键的早期和长期脑损伤特征——脑水肿、神经元凋亡、血流动力学变化和认知障碍——同时显著减少了手术时间和死亡率。SAH后24小时的脑灌注总量更高，而在水肿、凋亡或神经学评分方面与经典ECA模型没有差异。这种改良的SAH模型为转化研究提供了一个实用且高效的工具，而不影响病理生理学的准确性。
引言
蛛网膜下腔出血（SAH）是一种灾难性的脑血管事件，其特征是高死亡率和发病率，主要由颅内动脉瘤破裂引起[1]。其病理生理学过程包括急性脑灌注不足、血脑屏障破坏和延迟性脑缺血，因此需要开发可靠的动物模型来准确再现这些过程[2]。小鼠的血管内穿孔模型已被确立为金标准，因为它能够再现SAH的临床特征，包括颅内压升高和早期脑损伤[3]。该模型涉及通过外颈动脉（ECA）插入尼龙丝来穿孔颅内分叉，从而具有高重复性并密切模拟人类病理状况[4]。最近的研究强调了改进的必要性，以克服技术限制并提高转化研究的相关性。
尽管这种模型应用广泛，但基于ECA的经典SAH模型仍存在显著挑战。分离ECA（一种细小而脆弱的血管）的手术复杂性延长了手术时间（通常为20-30分钟），从而增加了与麻醉相关的死亡率，据报道在24小时内为15%-20%[5]。受到中间脑动脉阻塞（MCAO）模型的启发，后者使用颈总动脉（CCA）作为微创通路[6]，我们提出了一种利用CCA途径的改良方法。这一创新可能通过消除对ECA的解剖需求来减少手术创伤，同时保持血管完整性，理论上可以提高术后存活率并提高模型的一致性。
理想的蛛网膜下腔出血（SAH）模型应在技术简便性和生理准确性之间取得平衡。虽然通过CCA进行操作可以方便解剖暴露并缩短手术时间（估计可减少10-15分钟），但人们仍担心牺牲这条主要颈部动脉可能会引起血流动力学紊乱。初步数据表明，通过对侧循环的补偿机制可能缓解这些影响[7]；然而，仍需要系统评估。本研究旨在验证我们基于CCA的改良SAH模型是否能够达到与经典模型相当的SAH严重程度、降低围手术期死亡率，并缩短手术时间，从而填补临床前SAH研究中的重要空白。
动物
动物
本研究使用了9只8至10周大、体重22-25克的野生型C57BL/6J雄性小鼠。这些小鼠来自湖南SJA实验动物有限公司，并在武汉大学人民医院动物实验中心进行进一步繁殖。所有与动物相关的实验程序均获得了武汉大学动物实验伦理委员会的批准（伦理批准编号：2025000078）。
结果
小鼠到达后，在动物设施中进行了超过一周的适应期。随后，它们被诱导发生SAH，并在诱导后24小时被安乐死以进行实验分析。SAH评分低于8分的小鼠被排除在研究之外。本研究共使用了144只小鼠。对照组包括30只小鼠，没有死亡记录。经典模型组有61只小鼠，其中14只死亡，4只被排除，因此
讨论
动物模型是研究SAH病理生理机制不可或缺的工具。与经典的穿孔SAH模型相比，改良的穿孔SAH模型具有手术时间短和组织损伤小的优势[13]。尽管对SAH的理解有所进展，但其死亡率仍然很高[14]，药物治疗在改善预后方面的效果有限。因此，需要全面研究其病理生理学机制
结论
总之，本研究介绍的基于CCA的改良SAH模型提供了一种技术上简化的替代方案，不会引起额外的脑损伤，并有可能促进大规模实验。这使其特别适合研究急性脑血管反应。未来对该模型的优化应结合多模态成像技术，以实现出血量的体内监测，并包括更长期的观察
CRediT作者贡献声明
Xincan Zhao：撰写——初稿、研究设计、概念构思。Shuai Zhang：方法学。Shengming Jiang：方法学。Ziang Yan：方法学。Jianming Liao：方法学。Qi Tian：方法学。Chengli Liu：方法学、数据分析。Wenrui Han：方法学。Guijun Wang：方法学、数据分析。Lei Wang：监督、资源管理、项目协调、资金获取。Mingchang Li：方法学、概念构思、撰写——审阅与编辑、监督。
致谢
本研究得到了国家自然科学基金（资助/奖励编号：82471315、82172173）的支持，由Mingchang Li负责。
