Rapid identification of patients suffering from cerebral ischaemia, while excluding intracerebral haemorrhage, can assist with patient triage and expand patient access to chemical and mechanical revascularization. We sought to identify blood-based, extracellular microRNAs 15 (ex-miRNAs) derived from extracellular vesicles associated with major stroke subtypes using clinical samples from subjects with spontaneous intraparenchymal haemorrhage (IPH), aneurysmal subarachnoid haemorrhage (SAH) and ischaemic stroke due to cerebral vessel occlusion. We collected blood from patients presenting with IPH (n = 19), SAH (n = 17) and ischaemic stroke (n = 21). We isolated extracellular vesicles from plasma, extracted RNA cargo, 20 sequenced the small RNAs and performed bioinformatic analyses to identify ex-miRNA biomarkers predictive of the stroke subtypes. Sixty-seven miRNAs were significantly variant across the stroke subtypes. A subset of exmiRNAs differed between haemorrhagic and ischaemic strokes, and LASSO analysis could distinguish SAH from the other subtypes with an accuracy of 0.972 ± 0.002. Further analyses predicted 25 miRNA classifiers that stratify IPH from ischaemic stroke with an accuracy of 0.811 ± 0.004 and distinguish haemorrhagic from ischaemic stroke with an accuracy of 0.813 ± 0.003. Blood-based, ex-miRNAs have predictive value, and could be capable of distinguishing between major stroke subtypes with refinement and validation. Such a biomarker could one day aid in the triage of patients to expand the pool eligible for effective treatment.

中文翻译：

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血液中的细胞外microRNA区分缺血性和出血性中风亚型。

快速识别患有脑缺血的患者，同时排除脑内出血，可以帮助患者分流并扩大患者进行化学和机械血运重建的机会。我们力图使用自发性实质性脑实质内出血（IPH），动脉瘤性蛛网膜下腔出血（SAH）和因脑缺血性中风的受试者的临床样本来鉴定与主要中风亚型相关的细胞外囊泡的血源性细胞外微小RNA 15（ex-miRNA）血管阻塞。我们从出现IPH（n = 19），SAH（n = 17）和缺血性中风（n = 21）的患者中收集血液。我们从血浆中分离了细胞外囊泡，提取了RNA货物，对20个小RNA进行了测序，并进行了生物信息学分析，以鉴定出预测中风亚型的前miRNA生物标志物。67种miRNA在中风亚型中存在显着变异。exmiRNA的一个子集在出血性和缺血性中风之间有所不同，并且LASSO分析可以将SAH与其他亚型区分开，准确性为0.972±0.002。进一步的分析预测了25种miRNA分类器，可将IPH与缺血性卒中分层，准确度为0.811±0.004，并将出血与缺血性卒中区分开，准确度为0.813±0.003。基于血液的ex-miRNA具有预测价值，并且可以通过改进和验证来区分主要的卒中亚型。这种生物标志物有一天可以帮助患者分类，以扩大有资格接受有效治疗的人群。exmiRNA的一个子集在出血性和缺血性中风之间有所不同，并且LASSO分析可以将SAH与其他亚型区分开，准确性为0.972±0.002。进一步的分析预测了25种miRNA分类器，可将IPH与缺血性卒中分层，准确度为0.811±0.004，并将出血与缺血性卒中区分开，准确度为0.813±0.003。基于血液的ex-miRNA具有预测价值，并且可以通过改进和验证来区分主要的卒中亚型。这种生物标志物有一天可以帮助患者分类，以扩大有资格接受有效治疗的人群。exmiRNA的一个子集在出血性和缺血性中风之间有所不同，并且LASSO分析可以将SAH与其他亚型区分开，准确性为0.972±0.002。进一步的分析预测了25种miRNA分类器，可将IPH与缺血性卒中分层，准确度为0.811±0.004，并将出血与缺血性卒中区分开，准确度为0.813±0.003。基于血液的ex-miRNA具有预测价值，并且可以通过改进和验证来区分主要的卒中亚型。这种生物标志物有一天可以帮助患者分类，以扩大有资格接受有效治疗的人群。811±0.004，可将出血性和缺血性中风区分开，准确度为0.813±0.003。基于血液的ex-miRNA具有预测价值，并且可以通过改进和验证来区分主要的卒中亚型。这种生物标志物有一天可以帮助患者分类，以扩大有资格接受有效治疗的人群。811±0.004，可将出血性和缺血性中风区分开，准确度为0.813±0.003。基于血液的ex-miRNA具有预测价值，并且可以通过改进和验证来区分主要的卒中亚型。这种生物标志物有一天可以帮助患者分类，以扩大有资格接受有效治疗的人群。