WEB装置治疗颅内动脉瘤的即时闭塞结局影响因素：一项多中心预测模型研究

《Neurosurgical Review》：Factors influencing immediate post-angiographic occlusion outcomes in intracranial aneurysms treated with the woven endobridge device: a multi-center analysis and predictive model from the WorldWideWEB consortium

本研究针对Woven EndoBridge（WEB）装置治疗颅内动脉瘤后即时闭塞率差异显著的问题，通过全球36个中心的1565例患者数据，首次建立机器学习模型识别关键预测因子。研究发现吸烟史（OR:1.95）、瘤颈直径（OR:1.50）和子囊存在（OR:1.53）是导致不完全闭塞的独立危险因素，而分叉动脉瘤（OR:0.55）和后循环位置（OR:0.68）则预示更好结局。该预测模型（AUROC=0.69）为临床医生术前评估WEB装置适用性提供了重要工具。

　　

在神经介入治疗领域，宽颈分叉动脉瘤一直是临床处理的难点。传统血管内弹簧圈栓塞和外科夹闭术虽然广泛应用，但对于复杂形态的动脉瘤往往难以达到理想效果。Woven EndoBridge（WEB）装置作为新型瘤内植入器械，通过在其内部展开网状结构阻断血流并促进内皮化，为这类病变提供了新的治疗选择。然而临床观察发现，WEB装置植入后的即时血管造影闭塞率存在显著差异，尤其在破裂动脉瘤中，不完全闭塞可能导致再出血等严重后果。目前关于影响WEB装置即时闭塞效果的因素尚不明确，特别是缺乏针对破裂与未破裂动脉瘤的对比研究。

为解答这一临床难题，由Muhammed Amir Essibayi等学者牵头的WorldWideWEB联盟开展了一项大规模国际多中心研究。该研究回顾性收集了2011年至2022年间全球36个中心1565例患者的临床数据，其中包含436例破裂动脉瘤和1129例未破裂动脉瘤。研究团队采用机器学习算法（包括CatBoost分类器、随机森林等）和序数回归模型，系统分析了人口统计学、动脉瘤形态学和手术技术参数对即时闭塞结局的影响。

关键技术方法包括：1）基于多中心登记的临床数据采集（样本来自北美、南美、亚洲、欧洲和澳大利亚的36家医院）；2）采用最大相关-最小冗余（MRMR）算法进行特征选择；3）应用CatBoost等机器学习模型预测闭塞结局；4）使用累积链接混合模型（CLMM）进行多水平序数回归分析。

研究结果揭示了一系列重要发现：

患者队列特征

总体即时完全闭塞率仅为34%，其中破裂动脉瘤达到38.3%，未破裂动脉瘤为32.8%。不完全闭塞组患者年龄更大（中位数60岁 vs 59岁，p=0.038），且吸烟程度更严重（p=0.001）。动脉瘤形态学方面，不完全闭塞组的瘤颈直径（4.0mm vs 3.6mm）、最大直径（6.6mm vs 6.0mm）和宽度（5.5mm vs 5.0mm）均显著更大（p<0.001），且更常出现子囊（26.6% vs 19.4%）和分支血管（13.9% vs 7.1%）。

破裂动脉瘤的即时闭塞结局

在436例破裂动脉瘤中，CatBoost分类器预测不完全闭塞的曲线下面积（AUROC）达到0.69。多变量分析显示，较高的治疗前改良Rankin量表（mRS）评分（OR:1.17）、吸烟史（OR:1.95）、瘤颈直径（OR:1.50）、最大直径（OR:1.26）和分支血管存在（OR:2.06）是不完全闭塞的独立预测因素。相反，分叉动脉瘤（OR:0.55）、较大的动脉瘤高度（OR:0.82）和辅助装置的使用（OR:0.44）与更好的闭塞结局相关。

未破裂动脉瘤的即时闭塞结局

在1129例未破裂动脉瘤中，机器学习模型（AUROC=0.68）识别出瘤颈直径、大脑中动脉位置和子囊存在是关键预测因子。序数回归证实吸烟史（OR:1.29）、瘤颈直径（OR:1.24）和子囊（OR:1.53）增加不完全闭塞风险，而分叉动脉瘤（OR:0.71）、后循环位置（OR:0.68）和辅助装置使用（OR:0.58）则具有保护作用。

研究的讨论部分深入剖析了这些发现的临床意义。与ATENA研究（未破裂动脉瘤弹簧圈栓塞完全闭塞率63%）和CLARITY研究（破裂动脉瘤47.4%）相比，WEB装置的即时闭塞率确实较低。然而重要的是，即使在不完全闭塞的情况下，WEB装置治疗的动脉瘤再出血风险极低，这得益于其瘤内血流阻断和促进内皮化的独特机制。后循环动脉瘤的良好表现可能与该部位独特的血流动力学和形态特征有关，而大脑中动脉位置的不良结局则可能源于其复杂的血管构筑特征。

吸烟史作为持续出现的危险因素，可能通过抑制组织α₁-抗胰蛋白酶（A1AT），增加弹性蛋白降解，从而影响血管壁的愈合能力。这一发现强调了术前戒烟干预的重要性。机器学习模型虽然显示出临床应用的潜力（AUROC≈0.69），但在多中心数据的异质性背景下，仍需进一步优化和外部验证。

该研究的结论强调，虽然WEB装置在即时血管造影闭塞率方面可能不及传统技术，但其独特的瘤内作用机制为复杂动脉瘤提供了持久的保护作用。临床医生应综合考虑动脉瘤形态（特别是瘤颈直径、子囊和分支血管存在）和患者特征（如吸烟状况），制定个体化治疗方案。对于选定的病例，特别是后循环分叉动脉瘤，WEB装置不失为一种安全有效的治疗选择。未来研究应聚焦于长期随访结果和与其他治疗方式的比较效果分析，以进一步明确WEB装置在颅内动脉瘤治疗领域的定位。

这项发表在《Neurosurgical Review》的研究不仅为WEB装置的临床应用提供了重要参考，也展示了大数据和人工智能技术在神经介入领域的应用前景。通过整合多中心资源和先进分析方法，研究团队为复杂颅内动脉瘤的精准治疗开辟了新的道路。