शोधकर्ताओं ने स्ट्रोक के रोगियों में पहले से मौजूद मस्तिष्क स्वास्थ्य विशेषताओं के विशिष्ट पैटर्न की खोज की

सिनसिनाटी (एएनआई): व्यापक शोध ने तीव्र स्ट्रोक के लिए जोखिम कारकों की पहचान करने में मदद की है, लेकिन अभी भी इस बात की जानकारी की कमी है कि जनसंख्या के स्तर पर स्ट्रोक के रोगियों का दिमाग कैसा दिखता है, एक अध्ययन के अनुसार।

एक समुदाय में स्ट्रोक के रोगियों में रेडियोग्राफिक मस्तिष्क स्वास्थ्य के पहले बड़े पैमाने पर मूल्यांकन के परिणाम सिनसिनाटी विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा यूरोपियन स्ट्रोक ऑर्गनाइजेशन कॉन्फ्रेंस (ESOC) 2023, 24-26 मई को म्यूनिख, जर्मनी में प्रस्तुत किए जाएंगे।

यूसी में न्यूरोरेडियोलॉजी के प्रोफेसर अचला वागल ने कहा, "इमेजिंग मधुमेह, उच्च रक्तचाप, उच्च कोलेस्ट्रॉल और गुर्दे की विफलता जैसे नैदानिक ​​कारकों की उपस्थिति और गंभीरता का एक उद्देश्य अभिव्यक्ति हो सकता है।" "हालांकि, मस्तिष्क स्वास्थ्य के अधिकांश बड़े महामारी विज्ञान के अध्ययन स्ट्रोक-मुक्त विषयों में किए गए हैं।"

वागल स्ट्रोक एपिडेमियोलॉजी (APRISE) अध्ययन में जनसंख्या-आधारित रेडियोलॉजिकल मस्तिष्क स्वास्थ्य का आकलन करने वाले सह-प्रमुख अन्वेषक थे, जिन्होंने स्ट्रोक रोगियों के न्यूरोइमेजिंग परिणामों से नई जानकारी प्राप्त की।

शोध दल ने 2015 में ग्रेटर सिनसिनाटी/उत्तरी केंटुकी क्षेत्र में स्ट्रोक वाले लगभग 3,500 रोगियों के सभी उपलब्ध क्लिनिकल इमेजिंग डेटा का विश्लेषण किया, पिछली चोट, माइक्रोब्लीड्स, सफेद के रूप में मस्तिष्क में छोटे पोत रोग के संकेतों के लिए इमेजिंग का आकलन किया। पदार्थ रोग (ऊतक का घिस जाना) या मस्तिष्क शोष, अन्य अवलोकनों के बीच।

वागल ने कहा कि टीम ने अवलोकन योग्य इमेजिंग विशेषताओं के तीन अलग-अलग समूहों की पहचान की जो नैदानिक ​​चर के एक विशिष्ट सेट से जुड़े थे।

"यह हमें स्ट्रोक के रोगियों में पहले से मौजूद मस्तिष्क स्वास्थ्य के जीव विज्ञान को समझने में मदद कर सकता है और भविष्य के हस्तक्षेपों को निर्देशित करने में मदद कर सकता है," उसने कहा। "हमें छोटे पोत रोग के कारण मस्तिष्क स्वास्थ्य के सभी इमेजिंग पैरामीटरों की बारीकी से क्लस्टर होने की उम्मीद थी, लेकिन हमें सफेद पदार्थ की बीमारी के साथ माइक्रोब्लीड के क्लस्टरिंग की कमी मिली।"

अध्ययन से प्राप्त ज्ञान के साथ, वागल ने कहा कि टीम अब पुनरावर्ती स्ट्रोक का पूर्वानुमान मॉडल बनाने के लिए मस्तिष्क स्वास्थ्य इमेजिंग डेटा का उपयोग कर रही है।

"मस्तिष्क के पहले से मौजूद स्वास्थ्य के इतने बड़े पैमाने पर लक्षण वर्णन उपन्यास अवलोकन योग्य विशेषताओं की पहचान करने में मददगार है जो आगे के अध्ययन का मार्गदर्शन कर सकते हैं," उसने कहा। (एएनआई)