يتطلب اشتراك JoVE لعرض هذا المحتوى. تسجيل الدخول أو ابدأ نسخة تجريبية مجانية

مقالة منهجية

العلاقة السببية بين السكتة الدماغية الإقفارية والخرف الوعائي: دراسة بعشوائية مندلية

73 مشاهدة

⸱

سبتمبر 11, 2026

 ,  ,  , 
1Department of Emergency Medicine, Baoding Second Hospital, 2Department of Cardiology, Affiliated Hospital of Hebei University

في هذه المقالة

ملخص

يصف هذا البروتوكول سير عمل قابلاً للتكرار للتوزيع العشوائي المندلي بعينتين لتقييم الارتباط السببي المحتمل بين السكتة الدماغية الإقفارية والخرف الوعائي باستخدام الإحصائيات الملخصة لدراسات الارتباط على مستوى الجينوم المتاحة علنًا.

الملخص

تعد السكتة الدماغية الإقفارية (IS) سببًا رئيسيًا للإعاقة والوفيات في جميع أنحاء العالم، كما يعتبر الخرف الوعائي (VaD) نوعًا فرعيًا شائعًا من الخرف المرتبط بإصابات الأوعية الدموية الدماغية. وقد أشارت الدراسات الرصدية إلى وجود علاقة بين السكتة الدماغية الإقفارية والخرف الوعائي، إلا أن هذه الدراسات عرضة لعوامل مربكة وللسببية العكسية. يصف هذا البروتوكول سير عمل قابل للتكرار للتعشية المندلية (MR) ذات العينتين لتقييم الارتباط السببي المحتمل بين السكتة الدماغية الإقفارية والخرف الوعائي باستخدام إحصائيات ملخصة من دراسات الارتباط الجينومي الكامل (GWAS) المتاحة علنًا. تم استخراج الأدوات الجينية المرتبطة بالسكتة الدماغية الإقفارية من مجموعة بيانات GWAS عامة، بينما تم الحصول على ارتباطات النتائج الخاصة بالخرف الوعائي من مجموعة بيانات GWAS عامة للخرف الوعائي. تتوفر معرفات مجموعات البيانات المقابلة في قسم البروتوكول. وبعد مطابقة النتائج وتنسيق الأليلات، تم الاحتفاظ بـ 51 من تعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة (SNPs) للتحليل النهائي للتعشية المندلية. يتضمن سير العمل اختيار المتغيرات الأدواتية، وتجميع عدم التوازن الارتباطي، وتنسيق الأليلات، وتقييم قوة الأداة، وتحليل الوزن المرجح لتباين عكسي (IVW)، وتحليل الوسيط المرجح، وتحليل MR-Egger، واختبار عدم التجانس، وتقييم تعدد التأثيرات الأفقي، وتحليل الحساسية باستبعاد متغير واحد. وفي التحليل النموذجي، أظهرت طريقة IVW ارتباطًا إيجابيًا بين السكتة الدماغية الإقفارية المتوقعة جينيًا وخطر الإصابة بالخرف الوعائي، كما أعطت طريقة الوسيط المرجح نتيجة متوافقة من حيث الاتجاه. وكان تقدير MR-Egger متسقًا في الاتجاه ولكن لم يصل إلى الدلالة الإحصائية. بناءً على ذلك، يجب تفسير هذه النتائج على أنها أدلة تشير إلى تأثير سببي محتمل، وليس كدليل قاطع على السببية. قد يساعد هذا البروتوكول الباحثين في تطبيق سير عمل شفاف وقابل للتكرار للتعشية المندلية لاستقصاء النتائج المرتبطة بأمراض الأوعية الدموية الدماغية باستخدام بيانات GWAS العامة.

المقدمة

تُعد السكتة الدماغية الإقفارية (IS) سببًا رئيسيًا للإعاقة الشديدة والوفاة في جميع أنحاء العالم1. ووفقًا لأحدث البيانات الواردة من دراسة عبء المرض العالمي، فقد انخفض معدل الإصابة العالمي بالسكتة الدماغية الإقفارية، لكنها لا تزال تشكل عبئًا كبيرًا، خاصة في أوروبا الشرقية وشرق آسيا وآسيا الوسطى وأفريقيا جنوب الصحراء الكبرى2,3. علاوة على ذلك، فإن معدل الإصابة بالسكتة الدماغية الإقفارية في ارتفاع مستمر في البلدان ذات المؤشر الاجتماعي الديموغرافي (SDI) المنخفض، ومن المتوقع أن يستمر هذا الارتفاع من عام 2020 إلى عام 2030.

أشارت العديد من الدراسات الوبائية إلى وجود صلة محتملة بين أمراض الأوعية الدموية الدماغية والخرف الوعائي (VaD)4,5. وبشكل خاص في الصين، يُعد الخرف الوعائي أحد أكثر أنواع الخرف شيوعاً بين كبار السن، ويرتبط الانتشار المرتفع للسكتة الدماغية الإقفارية (IS) ارتباطاً وثيقاً بحدوث الخرف الوعائي. ومع ذلك، فإن معظم الدراسات الحالية هي دراسات رصدية، وقد تحد عوامل مثل الارتباك المتبقي، والسببية العكسية، والاختلافات في تعريف المرض من التفسير السببي. لذا، هناك حاجة إلى مناهج تحليلية إضافية لتقييم ما إذا كانت السكتة الدماغية الإقفارية (IS) تشارك بشكل محتمل في تطور الخرف الوعائي (VaD).

قد تؤثر السكتة الدماغية الإقفارية (IS) على ظهور الخرف الوعائي (VaD) من خلال عدة آليات. إذ يمكن أن يؤدي التلف الوعائي الدماغي الناجم عن IS إلى عدم كفاية التروية الدماغية وما يتلو ذلك من تغيرات تنكسية عصبية6. بالإضافة إلى ذلك، قد يرتبط VaD بالإصابة الوعائية الدماغية المزمنة، وتلف الأوعية الدقيقة، والاستجابات الالتهابية التي تلي IS7,8. لذا، فإن استقصاء العلاقة بين IS وVaD أمر مهم لفهم الروابط المرضية المحتملة وتوجيه استراتيجيات الوقاية المستقبلية.

تعد العشوائية المندلية (MR) طريقة تحليلية تستخدم المتغيرات الجينية كمتغيرات أدواتية لتقييم الارتباطات السببية المحتملة بين التعرض والنتيجة9. ومقارنةً بالدراسات الرصدية التقليدية، يمكن للعشوائية المندلية تقليل التداخل والتحيز الناتج عن السببية العكسية في ظل افتراضات صحيحة للمتغيرات الأدواتية. ومقارنةً بالتجارب العشوائية ذات الشواهد أو النماذج التجريبية، يمكن للعشوائية المندلية استخدام الإحصائيات الملخصة لدراسات الارتباط الجيني واسعة النطاق (GWAS) لتقييم الارتباطات ذات الصلة سريريًا عندما تكون دراسات التدخل المباشر غير ممكنة أو غير أخلاقية أو يصعب إجراؤها. وقد بحثت الدراسات الجينية الحديثة التي استخدمت مناهج العشوائية المندلية في الارتباط بين IS وVaD10. ومع ذلك، تظل الأوصاف التفصيلية على مستوى البروتوكول لاختيار أداة التعرض، واستخراج بيانات النتيجة، ومواءمة الأليلات، وتقييم قوة الأداة، واختبار التباين، وتقييم تعدد التأثيرات الجينية، وتحليلات الحساسية، أمرًا مهمًا لضمان إمكانية تكرار التنفيذ.

يُعد هذا البروتوكول مناسباً عندما تكون الإحصائيات الملخصة لدراسات الارتباط الجينومي الكامل (GWAS) المتاحة علناً متوفرة لكل من التعرض والنتيجة محل الاهتمام، وعندما يمكن اختيار أدوات جينية صالحة للتعرض، ويكون الهدف من سؤال البحث هو تقييم ارتباط سببي محتمل بدلاً من تحديد الآليات البيولوجية بشكل مباشر. وبناءً على ذلك، تقدم هذه الدراسة بروتوكول العشوائية المندلية (MR) بعينتين لتقييم الارتباط السببي المحتمل بين السكتة الدماغية الإقفارية (IS) والخرف الوعائي (VaD) باستخدام الإحصائيات الملخصة لدراسات GWAS المتاحة علناً. والهدف من ذلك هو توفير سير عمل تحلي قابل للتكرار بدلاً من تحديد آليات بيولوجية نهائية. يصف هذا البروتوكول عملية اختيار الأدوات الجينية، ومطابقة النتائج، وتنسيق الأليلات، وتقدير العشوائية المندلية (MR)، وتحليلات الحساسية، ويستخدم الارتباط بين IS وVaD كمثال تمثيلي.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

البروتوكول

استخدمت هذه الدراسة إحصائيات ملخصة من دراسات GWAS المتاحة علناً. وقد حصلت الدراسات الأصلية على موافقة مجلس المراجعة المؤسسية والموافقة المستنيرة من المشاركين. ولم تكن هناك حاجة إلى موافقة أخلاقية إضافية لهذا التحليل الثانوي.

1. تصميم الدراسة وبيان الأخلاقيات

  1. استخدم تصميم العشوائية المندلية (MR) بعينتين لتقييم الارتباط السببي المحتمل بين السكتة الإقفارية (IS) والخرف الوعائي (VaD).
  2. استخدم فقط الإحصائيات الملخصة لدراسات الارتباط الجينومي الواسع (GWAS) المتاحة علنًا. وبما أن جميع الدراسات الأصلية المدرجة في مجموعات بيانات GWAS قد حصلت على موافقة مجلس المراجعة المؤسسية والموافقة المستنيرة من المشاركين، فلا يلزم الحصول على موافقة أخلاقية إضافية لهذا التحليل الثانوي.
  3. حدد السكتة الإقفارية (IS) كعامل تعرض والخرف الوعائي (VaD) كحصيلة قبل استخراج البيانات.

2. تحضير البرمجيات

  1. إجراء جميع التحليلات باستخدام برنامج R الإحصائي.
  2. تحميل حزمة TwoSampleMR لاستخراج الأدوات، واستخراج بيانات النتائج، وتنسيق الأليلات، وتقدير العشوائية المندلية (MR)، واختبار عدم التجانس، وتحليلات الحساسية. تحميل حزمة MRPRESSO لتقييم تعدد الأشكال الأفقي الشامل والمتغيرات الشاذة المحتملة.
  3. استخدام الوظائف الأساسية التالية في سير العمل: extract_instruments، وextract_outcome_data، وharmonise_data، وmr، وgenerate_odds_ratios، وmr_heterogeneity، وmr_pleiotropy_test، وmr_singlesnp، وmr_leaveoneout، وmr_scatter_plot، وmr_forest_plot، وmr_funnel_plot، وmr_leaveoneout_plot. استخدام MRPRESSO::mr_presso لإجراء الاختبار الشامل لـ MR-PRESSO، وعند الاقتضاء، اختبارات القيم الشاذة والتشويه.

3. اختيار مجموعة بيانات التعرض وفحص المتغيرات الأدواتية

  1. استخرج تعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة (SNPs) المرتبطة بالسكتة الإقفارية (IS) من مجموعة بيانات IEU OpenGWAS رقم ebi-a-GCST901864. تتضمن مجموعة البيانات هذه 1,929 حالة إصابة بالسكتة الإقفارية و472,192 من المجموعة الضابطة، بإجمالي حجم عينة يبلغ 484,121 مشاركاً.
  2. اختيار تعددات النوكليوتيدات المفردة (SNPs) المرشحة المرتبطة بـ IS باستخدام عتبة دلالة قدرها p < 5 × 10-6.
    1. الـ p < 5 × 10-6 تُستخدم هذه العتبة في هذا البروتوكول التمثيلي للاحتفاظ بعدد كافٍ من الأدوات المستقلة لإجراء تحليلات الحساسية. ونظراً لأن هذه العتبة أقل صرامة من عتبة الدلالة التقليدية على مستوى الجينوم، فإن النتائج المستندة إلى هذه الأدوات يجب تفسيرها على أنها استكشافية وإيحائية بدلاً من كونها نهائية.
  3. قم بإجراء تجميع عدم التوازن الارتباطي (linkage disequilibrium clumping) للاحتفاظ بتعددات الأشكال للنيوكليوتيدات المفردة (SNPs) المستقلة. استخدم r2 عتبة قدرها 0.01 ونافذة تكتل تبلغ 10,0 kb.
  4. استخدم أمر R التالي لاستخراج الأدوات المرشحة:
    استخراج_الأدوات(النتائج = "ebi-a-GCST9001864"، p1 = 5e-06, clump = TRUE)
  5. احسب إحصائية F لكل تعدد شكل نووي مفرد (SNP) تم الاحتفاظ به باستخدام الصيغة F = (β/SE)2، حيث β ويمثل SE و SNP–exposure effect estimate تقدير تأثير التعرض لمتعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة والخطأ المعياري، على التوالي.
  6. استبعاد تعددات الأشكال للنيوكليوتيدات المفردة (SNPs) ذات الإحصائية F < 10 لتقليل مخاطر انحياز الأدوات الضعيفة. لخص توزيع إحصائيات F باستخدام الحد الأدنى، والحد الأقصى، والوسيط، والمدى الربيعي (IQR).

4. استخراج مجموعة بيانات النتائج

  1. استخرج ارتباطات نتائج VaD من مجموعة بيانات FinnGen GWAS التي تحمل الرمز finn-b-F5_VASCDEM. تتضمن مجموعة البيانات هذه 81 حالة VaD و21,508 من عناصر التحكم.
  2. استخرج ارتباطات النتائج لجميع SNPs المختارة والمرتبطة بـ IS باستخدام دالة extract_outcome_data.
  3. ابحث عن SNPs بديلة (proxy SNPs) عندما لا تكون SNPs المستهدفة متاحة مباشرة في مجموعة بيانات النتائج. احتفظ بالمتغيرات المطابقة بدلاً منها عند توفر معلومات بديلة صالحة وتوافق في الأليلات.
  4. استخدم أمر R التالي لاستخراج مجموعة بيانات النتائج:
    extract_outcome_data(snps = exp_dat$SNP, outcomes = "finn-b-F5_VASCDEM", access_token = NULL)

5. توحيد الأليلات والاحتفاظ بتعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة (SNP)

  1. قم بتوحيد مجموعات بيانات التعرض والنتائج قبل إجراء تحليل MR.
  2. قم بمحاذاة الأليل المؤثر والأليل الآخر بحيث تتوافق تقديرات تأثير SNP-التعرض وSNP-النتيجة مع نفس الأليل المؤثر.
  3. افحص SNPs أثناء عملية التوحيد لتحديد عدم تطابق الأليلات، وارتباطات النتائج غير المتوفرة، ومحاذاة الأليلات الغامضة. احتفظ بـ SNPs التي تتوفر لها تقديرات تأثير التعرض والنتيجة بعد التوحيد.
  4. استخدم أمر R التالي لتوحيد الأليلات: harmonise_data(exposure_dat = exp_dat, outcome_dat = out_dat, action = 1)
  5. سجّل عدد SNPs التي تم استخراجها في البداية من مجموعة بيانات التعرض، وعدد SNPs ذات ارتباطات النتائج المتوفرة، وعدد المتغيرات المطابقة بالوكالة (proxy-matched variants)، وعدد SNPs التي تم الاحتفاظ بها للتحليل النهائي لـ MR.

6. تحليل التوزيع العشوائي المندلي الأساسي وتحليلات الحساسية

  1. إجراء تحليل MR الأساسي باستخدام طريقة المرجح بتباين عكسي (IVW).
  2. إجراء تحليلات MR تكميلية باستخدام طريقتي الوسيط المرجح وMR-Egger لتقييم اتساق التقدير السببي في ظل افتراضات مختلفة.
  3. استخراج نسب الأرجحية (ORs) وفترات الثقة (CIs) بنسبة 95% من تقديرات MR.
  4. استخدام أوامر R التالية لتشغيل تحليل MR وحساب نسب الأرجحية (ORs):
    res <- mr(dat)
    res <- generate_odds_ratios(res)
  5. بما أنه يتم تقييم ارتباط أساسي واحد محدد مسبقًا بين التعرض والنتيجة، يتم تحديد عتبة تصحيح بونفيروني للاستدلال الأساسي لـ MR على أنها 0.05/1 = 0.05. وتُستخدم قيمة p ثنائية الجانب < 0.05 كعتبة للدلالة الإحصائية لتحليل IVW الأساسي.
  6. لوضع الدقة الإحصائية للتحليل الأساسي في سياقها نظرًا للعدد المحدود من حالات VaD، يتم إجراء حساب لقوة اختبار والد ثنائي الجانب بعد تحليل البيانات (post hoc) بناءً على تقدير IVW الملحوظ والخطأ المعياري الخاص به. يتم حساب القوة باستخدام معلمة عدم المركزية βIVW/SEIVW عند مستوى α ثنائي الجانب قدره 0.05. ويتم حساب الحد الأدنى للتأثير القابل للكشف المقابل لقوة 80% كـ exp[(z0.975 + z0.80) × SE]. ونظرًا لأن IS هو تعرض ثنائي ويتم التعبير عن ارتباطات SNP-التعرض بمقياس لوغاريتم الأرجحية، يتم تقديم هذا التحليل كتقييم وصفي للدقة مشروط بالتأثير بدلاً من كونه حسابًا محددًا مسبقًا لحجم العينة1.

7. تحليلات التباين، وتعدد الأنماط الظاهرية الأفقي، وتحليل استبعاد عنصر واحد

  1. قيّم التباين بين تعدد أشكال النيوكليوتيدات المفردة (SNPs) باستخدام إحصائية Cochran’s Q.
  2. استخدم أمر R التالي لحساب إحصائيات التباين:
    mr_heterogeneity(dat)
  3. قيّم تعدد الأنماط الظاهرية الأفقي الاتجاهي باستخدام اختبار تقاطع MR-Egger.
  4. استخدم أمر R التالي لحساب تقاطع MR-Egger:
    mr_pleiotropy_test(dat)
  5. قيّم تعدد الأنماط الظاهرية الأفقي الشامل والمتغيرات الشاذة المحتملة باستخدام MR-PRESSO مع 10,0 محاكاة، وعتبة دلالة قدرها 0.05، مع تفعيل اختباري القيم الشاذة والتشويه12.
  6. استخدم أمر R التالي لتحليل MR-PRESSO:
    set.seed(20260729)
    mr_presso(
    BetaOutcome = "beta.outcome",
    BetaExposure = "beta.exposure",
    SdOutcome = "se.outcome",
    SdExposure = "se.exposure",
    OUTLIERtest = TRUE,
    DISTORTIONtest = TRUE,
    data = dat,
    NbDistribution = 10,
    SignifThreshold = 0.05
    )
  7. أجرِ تحليل SNP الفردي لتقدير تأثير كل SNP بشكل منفصل.
  8. استخدم أمر R التالي لتحليل SNP الفردي:
    res_single <- mr_singlesnp(dat)
  9. أجرِ تحليل استبعاد واحد (leave-one-out analysis) عن طريق إزالة SNP واحد بالتتابع وتكرار تحليل IVW.
  10. استخدم أمر R التالي لتحليل استبعاد واحد:
    res_loo <- mr_leaveoneout(dat)

8. التصوير والإخراج

  1. إنشاء مخطط تشتت (scatter plot) لإظهار تقديرات العشوائية المندلية (MR) عبر الطرق المختلفة.
  2. إنشاء مخطط غابة (forest plot) لإظهار تقديرات تعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة (single-SNP) وتقدير MR الإجمالي.
  3. إنشاء مخطط قمعي (funnel plot) لتقييم تماثل التقديرات الخاصة بكل SNP بصرياً.
  4. إنشاء مخطط استبعاد واحد (leave-one-out plot) لتقييم ما إذا كان التقدير الإجمالي مدفوعاً بـ SNP واحد.
  5. استخدام أوامر R التالية لإنشاء المخططات:
    mr_scatter_plot(res, dat)
    mr_forest_plot(res_single)
    mr_funnel_plot(res_single)
    mr_leaveoneout_plot(res_loo)
  6. تصدير نتائج MR، وجدول المتغيرات المساعدة، وجدول ارتباط النتائج، ومخرجات تحليل الحساسية لغرض إعداد التقارير وقابلية التكرار.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

النتائج

الشكل 1 يلخص هذا النص سير العمل العام لبروتوكول العشوائية المندلية ذات العينات الثنائية، بدءاً من اختيار مجموعة البيانات وفحص الأدوات، وصولاً إلى تحليلات الحساسية وتصور النتائج. وتُعرض أدناه المخرجات التمثيلية لكل مرحلة.

المتغيرات instrumentals الجينية ومراقبة جودة التوافق

في البداية، تم استخراج ما مجموعه 52 من تعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة (SNPs) المرتبطة بـ IS من مجموعة بيانات GWAS الخاصة بالتعرض، ...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المناقشة

تقدم هذه الدراسة بروتوكول تعشية مندلية (MR) لعينة ثنائية لتقييم الارتباط السببي المحتمل بين السكتة الدماغية الإقفارية (IS) والخرف الوعائي (VaD) باستخدام إحصائيات ملخصة من دراسات الارتباط الجينومي الكامل (GWAS) المتاحة للعموم. وفي التحليل التمثيلي، دعمت طريقتا الوزن الم inverse-variance (IVW) والوسيط المرجح وجود ارتباط إيجابي بين السكتة الدماغية الإقفارية المتوقعة جينياً وخطر الإصابة بالخرف الوعائي، بينما كان تقدير MR-Egger متسقاً من حيث الاتجاه ولكنه لم يصل إلى الدلالة الإحصائية. وبناءً على ذلك، توفر هذه النتائج أدلة تشي...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

الإفصاحات

يصرح المؤلفون بعدم وجود أي تضارب في المصالح المالية. لم يتم استخدام أي أدوات ذكاء اصطناعي (AI) أو نماذج لغوية كبيرة (LLM) في كتابة هذه المخطوطة أو تحريرها أو إعدادها.

شكر وتقدير

لم يتلقَّ المؤلفون أي تمويل محدد لإجراء هذه الدراسة.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
مجموعة بيانات FinnGen GWASFinnGenfinn-b-F5_VASCDEMمجموعة بيانات GWAS عامة استُخدمت كمصدر للنتائج الخاصة بالخرف الوعائي
قاعدة بيانات IEU OpenGWASMRC Integrative Epidemiology Unit, University of Bristolebi-a-GCST901864مجموعة بيانات GWAS عامة استُخدمت كمصدر للتعرض للسكتة الدماغية الإقفارية
برنامج RR Foundation for Statistical Computingغير قابل للتطبيقبرنامج إحصائي استُخدم لتحليل MR
RStudioPosit Software, PBCغير قابل للتطبيقبيئة تطوير متكاملة استُخدمت لتشغيل نصوص R البرمجية
حزمة TwoSampleMRMRC Integrative Epidemiology Unit, University of Bristolغير قابل للتطبيقحزمة R استُخدمت لاستخراج الأدوات، والمواءمة، وتحليل MR، وتحليلات الحساسية
حزمة MRPRESSOCRANVersion 1.0حزمة R استُخدمت لتقييم تعدد الأنماط الظاهرية الأفقي الشامل والأدوات الشاذة المحتملة
حزمة writexlCRANغير قابل للتطبيقحزمة R استُخدمت لتصدير جداول النتائج كملفات xlsx

المراجع

  1. Sharma R, Lee K. Advances in treatments for acute ischemic stroke. BMJ. 2025;389:e076161.
  2. Zhu H, et al. Interleukins and ischemic stroke. Front Immunol. 2022;13:828447.
  3. Feske SK. Ischemic stroke. Am J Med. 2021;134(12):1457-1464.
  4. Lin HF, et al. Apolipoprotein E polymorphism in ischemic cerebrovascular diseases and vascular dementia patients in Taiwan. Neuroepidemiology. 2004;23(3):129-134.
  5. Semplicini A, et al. Hypertension and cerebrovascular diseases: a specific role of vascular protection for the prevention of dementia. J Cardiovasc Pharmacol. 2001;38(Suppl 2):S79-S82.
  6. Bulwa Z, et al. Management of blood pressure after acute ischemic stroke. Curr Neurol Neurosci Rep. 2019;19(6):29.
  7. Hosoki S, Tanaka T, Ihara M. Diagnostic and prognostic blood biomarkers in vascular dementia: from the viewpoint of ischemic stroke. Neurochem Int. 2021;146:105015.
  8. Yamagata K. Docosahexaenoic acid inhibits ischemic stroke to reduce vascular dementia and Alzheimer's disease. Prostaglandins Other Lipid Mediat. 2023;167:106733.
  9. Yeung S, Luo S, Iwagami M, Goto A. Introduction to Mendelian randomization. Ann Clin Epidemiol. 2025;7(1):27-37.
  10. Luo J, et al. Cardiovascular diseases and risk of dementia in the general population. Eur J Prev Cardiol. 2025:zwaf129. Available from: https://academic.oup.com/eurjpc
  11. Burgess S. Sample size and power calculations in Mendelian randomization with a single instrumental variable and a binary outcome. Int J Epidemiol. 2014;43(3):922-929. Available from: https://academic.oup.com/ije/article/43/3/922/757361
  12. Verbanck M, et al. Detection of widespread horizontal pleiotropy in causal relationships inferred from Mendelian randomization between complex traits and diseases. Nat Genet. 2018;50(5):693-698. Available from: https://www.nature.com/articles/s41588-018-0099-7
  13. Ng S, et al. Updates on vascular dementia. Stroke Vasc Neurol. 2025;10(5):542-550.
  14. Sanders AE, Schoo C, Kalish VB. Vascular Dementia. StatPearls Publishing; Treasure Island (FL); 2025. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/
  15. Ho JP, Powers WJ. Contemporary management of acute ischemic stroke. Annu Rev Med. 2025;76(1):417-429.
  16. Yen FS, et al. Diabetes, hypertension, and the risk of dementia. J Alzheimers Dis. 2022;89(1):323-333.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

إعادة الطباعة والأذونات

استكشف المزيد من المقالات

دراسة الارتباط على مستوى الجينومالأدوات الجينيةالمتغير الأداتيعدم التوازن الارتباطيتوحيد الأليلاتالمرجح بتباين عكسيتعدد الأنماط الظاهرية الأفقي
تواصل معنا
أوصِ به للمكتبة

الخصوصية

شروط الاستخدام

السياسات

حقوق الطبع والنشر © 2026 MyJoVE Corporation. جميع الحقوق محفوظة.