《Brain and Behavior》：The Role of Sphingolipid Metabolism and Neuron Death in Ischemic Stroke: A New Perspective from Bioinformatics
摘要
缺血性脑卒中（IS）是全球范围内导致死亡和残疾的主要原因之一，但传统风险因素不能完全解释其病理生理学。IS中的神经元死亡受到多种通路的影响，其中鞘脂代谢在神经元功能和存活中扮演重要角色。神经酰胺作为鞘脂代谢的关键分子，参与包括细胞死亡在内的多种神经元过程。本研究旨在利用批量转录组学和单细胞转录组学探讨IS中鞘脂代谢与神经元死亡之间的关系。
引言
根据美国心脏协会2022年报告，美国每年约有79,500人发生脑卒中，其中约61,000例为首次发病，185,000例为复发案例。IS在全球成人死亡原因中排名第二，在致残原因中排名第三。然而，高血压和糖尿病等传统风险因素不能完全解释所有病例的流行病学和病理生理学特征，因此需要识别额外的潜在风险因素和治疗靶点。
缺血性脑卒中的损伤程度主要取决于受影响脑区因缺血相关死亡的神经元数量。脑组织缺血和再灌注可触发多种致病通路，包括生物能量衰竭、细胞离子稳态丧失、兴奋性毒性、线粒体功能受损以及活性氧物种产生。这些通路被认为是IS中神经元死亡的核心机制。然而，脂质在IS神经元死亡中的重要作用常被忽视。
在哺乳动物中，大脑是脂肪组织外脂质含量最高的器官。鞘脂是神经元膜的特征性化合物。重要的神经功能，包括信息通路和传导，都沿着这些膜进行。因此，神经元功能和存活依赖于这些脂质的代谢并不令人意外。神经酰胺作为鞘脂和脂质代谢的关键分子，同时也是第二信使，影响神经元生理的各个方面，包括细胞增殖、生长、存活、衰老和死亡。
单细胞转录组学使我们能够深入了解单个细胞的基因表达模式，揭示细胞异质性和多样性，探索细胞的独特特征和功能。该技术极大地促进了疾病发展分子机制的研究，有助于理解疾病条件下细胞的异常表达模式，为疾病诊断和治疗提供新线索。
神经酰胺是当前鞘脂研究中的代表性化合物，充分证明了鞘脂代谢与神经元死亡之间的密切联系，这在IS中起着关键作用。因此，通过整合先进科学技术，我们基于批量转录组学和单细胞转录组学进行了全面分析，以深入探讨IS中鞘脂代谢与神经元死亡的联系。
方法
数据来源与差异表达基因
我们检索GeneCard数据库，使用“Sphingolipid Metabolism, SPM”获取相关性分数高于1的鞘脂代谢基因集。检索GEO数据库，使用“ischemic stroke”获取人外周血批量芯片表达谱GSE16561（包括39名IS患者和24名健康对照）以及MCAO小鼠外周血单细胞测序数据集GSE225948。使用limma-trend方法对芯片数据进行差异分析。剔除没有对应基因符号的探针组，对多个探针组对应的基因取平均值。差异基因定义为p值 < 0.05且|倍数变化| ≥ 1的基因。
基因集富集分析
使用R包GSEABase对批量数据集中的鞘脂代谢基因集进行基因集富集分析（GSEA）。
免疫浸润分析
为了进一步分析IS患者外周血的免疫微环境，我们使用GSE16561数据集。采用基于线性支持向量回归原理的CIBERSORT算法，去卷积人类免疫细胞亚型的表达矩阵并分析免疫细胞浸润。使用limma包分析IS组和对照组之间免疫细胞的差异。
SPM枢纽基因的识别
使用R包VennDiagram分析并绘制批量数据集差异基因与SPM基因集之间的维恩图，将交集基因定义为SPM相关基因。
蛋白质-蛋白质相互作用网络构建与模块分析
使用STRING数据库获取SPM相关基因的蛋白质相互作用网络。随后，使用R包igraph中的walktrap社区算法对相互作用网络进行模块分析，并对每个模块进行GO生物过程富集分析，以进一步分析枢纽基因的关键生物过程。
SPM相关基因的富集分析
应用R包clusterProfiler对SPM相关基因进行基因本体（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析。
scRNA数据集的质量控制
使用Seurat包对单细胞数据进行质量控制。排除nFeatures少于200、线粒体基因表达超过10%、核糖体基因表达超过20%的样本。经过PCA降维、harmony去除批次效应、基于PCA结果选择适当的PCA数量、UMAP进一步降维后，获得单细胞数据矩阵。使用原文献作者应用的细胞标记物对scRNA数据进行手动注释。
SPM基因集的表达差异
使用Seurat包中的AddModuleScore函数对SPM基因集进行评分，并使用Wilcoxon检验的stat_compare_means函数分析细胞间以及MCAO与SHAM组间的表达差异。
枢纽基因的表达差异
使用ggpubr包中Wilcoxon检验的stat_compare_means函数分析枢纽基因在细胞间以及MCAO与SHAM组间的表达差异。基于每种细胞类型在MCAO和SHAM组织中的变化以及枢纽基因的表达水平变化，选择特定细胞类型进行进一步分析。
关键细胞中枢纽基因的影响
为了更准确地探索枢纽基因不同表达水平在关键细胞中激活的信号通路差异，研究根据枢纽基因的中位表达将细胞分为高表达组和低表达组。利用HALLMARK数据集，使用R包irGSEA计算两组之间通路激活的差异。
拟时序分析
为了进一步了解枢纽基因在关键细胞分化过程中的作用，使用monocle2包对关键细胞进行拟时序分析。注释关键基因群信息，并对关键分支点进行BEAM分析，可视化每种命运的生物学过程。
细胞通讯分析
为了进一步了解关键细胞与其他细胞之间的相互作用，使用CellChat包分析关键细胞与其他细胞类型之间的相互作用。
体内实验验证
使用SPF级Sprague Dawley大鼠（体重280-300 g），动物合格证号370726231100699867，经河南中医药大学伦理委员会批准（批准号IACUC-202305042）。采用MCAO/R模型模拟实验大鼠条件，Sham组省略大脑中动脉线栓阻断。建模24小时后进行Longa评分，选择评分1-3分作为模型组。MCAO组和Sham组各3只动物，饲养7天后，抽取腹主动脉血并对脑组织进行TTC染色。
使用Trizol试剂盒从大鼠血清中提取RNA，使用Takara试剂盒进行逆转录。实时荧光聚合酶链式反应（RT-qPCR）涉及设置逆转录系统，执行RT-qPCR反应，并计算靶基因mRNA表达水平。使用Wilcox检验进行差异分析。
结果
数据来源与差异表达基因
通过检索和筛选，我们最终获得485个SPM相关基因。处理IS芯片数据后，进行GSEA分析。与健康个体外周血相比，卒中患者的鞘脂代谢通路发生显著变化。我们详细列出了fold change上调和下调最显著的前20个基因。随后进行差异分析，鉴定出5,942个差异表达基因，其中154个基因与鞘脂代谢通路一致，被归类为SPM相关基因。
免疫浸润分析
我们进行了CIBERSORT免疫浸润分析，显示了每个样本中22种细胞类型的相对含量以及组间差异。分析显示，IS组中CD8 T细胞、CD4初始T细胞和活化NK细胞显著减少，而γδ T细胞、单核细胞和中性粒细胞显著增加。
SPM相关基因的富集分析
为了进一步了解SPM相关基因涉及的生物学过程和信号通路，进行了GO和KEGG富集分析。KEGG富集中最显著的通路是鞘脂信号通路，BP富集结果中鞘脂代谢过程尤其显著。在BP富集结果中，神经酰胺代谢过程和神经酰胺生物合成过程值得注意。神经酰胺是细胞膜的重要组成部分，在分化、增殖、凋亡和信号转导等多种细胞功能中起关键作用。
蛋白质-蛋白质相互作用网络构建与模块分析
在神经系统中，鞘脂对神经元存活和信号传递至关重要。神经酰胺作为一种鞘脂，在调节神经元死亡中起关键作用。为了有效理解鞘脂代谢与神经元死亡之间的遗传联系，我们将SPM相关基因输入STRING数据库获取其蛋白质相互作用网络，并进行模块分析和生物过程富集。通过筛选富集结果，我们确定了19个连接鞘脂代谢和神经元死亡的关键基因，以供进一步分析。
单细胞RNA测序分析
我们获取了MCAO小鼠外周血单细胞测序数据集GSE225948并进行质量控制。确定PCA数量为20。经过一系列降维后，UMAP可视化显示。随后进行手动聚类注释，最终注释的UMAP图显示共注释了七种细胞类型，其中大部分是中性粒细胞。然后对MCAO组和SHAM组的鞘脂代谢通路进行评分并绘制差异小提琴图。结果表明，卒中发病后鞘脂代谢通路发生显著变化。
验证关键基因在scRNA数据中的表达差异
经过筛选，我们确定了19个连接鞘脂代谢和神经元死亡的关键基因。在单细胞数据集内验证发现，只有5个基因在MCAO组和SHAM组之间存在差异。这些基因是App、Fas、Rhoa、Tlr4和Ppt1，其中App基因显示出特别显著的差异。这5个基因在批量和单细胞数据集中都经过了交叉验证，表明它们在鞘脂代谢导致神经元死亡的病理生理变化中具有重要作用。
从细胞角度分析鞘脂代谢的变化
为了从细胞水平进一步观察卒中后鞘脂代谢的激活水平，我们提取了每种细胞类型的鞘脂代谢评分，并进行了MCAO与SHAM组间以及细胞间的比较。结果观察到，在单核细胞中，MCAO组略高于SHAM组，差异勉强具有统计学意义。在MCAO组细胞间的两两比较中，发现B细胞、中性粒细胞和单核细胞中存在显著的鞘脂代谢。单核细胞的鞘脂代谢评分最高，尽管中性粒细胞数量最多，但这表明中性粒细胞的庞大数量并不代表鞘脂代谢发生的可能性更高。比较显示，卒中后单核细胞中鞘脂代谢变化最显著；因此，后续研究将集中于单核细胞的关键基因、分化状态以及与其他细胞的相互作用。
鉴定单核细胞中鞘脂代谢诱导神经元死亡变化的关键基因
从通过批量和单细胞数据集交叉验证确定的5个导致鞘脂代谢引起神经元死亡变化的关键基因中，进一步验证了它们在单核细胞中的差异表达。令人惊讶的是，只有App在MCAO组中显著升高，与SHAM组相比具有显著的统计学意义。为了直观显示App基因在细胞中的表达，我们绘制了图表，显示App主要在中性粒细胞和单核细胞中表达。为了描述细胞类型特异性表达差异，绘制了两两比较的小提琴图。该图阐明，在MCAO组中，App在中性粒细胞、单核细胞、T细胞、嗜碱性粒细胞和树突状细胞中表达，但在中性粒细胞和单核细胞中表达最丰富，且在中性粒细胞中表达显著更高。App基因的这种细胞特异性表达值得进一步探索。
关键基因相关分析
为了全面了解App基因可能影响单核细胞的表型变化，我们分离了MCAO组中的单核细胞，并根据App基因的中位表达将其分为高App单核细胞和低App单核细胞。随后，使用irGSEA包的RRA（稳健排序聚合）算法进行整合评分。RRA算法评估了四种算法（“AUCell”、“UCell”、“singscore”和“ssgsea”）的差异分析，汇总了在大多数算法中显著富集的基因集。这大大减少了单一算法引入的误差，实现了更全面可靠的生物信息学分析。基于该算法，绘制了热图以直观显示进展。结果揭示了高、低App表达组之间存在差异的5条HALLMARK通路，通路激活水平与App基因表达呈正相关。这些通路是：用于蛋白质合成和自噬调节的MTORC1信号传导、对免疫防御和维持健康至关重要的补体通路、负责细胞周转的凋亡通路、在伤口愈合中不可或缺的血管生成通路、以及对正确的结构和功能定位至关重要的顶面通路。
拟时序分析
我们提取了单核细胞并进行拟时序分析，以进一步了解其分化状态。构建具有拟时序的发育轨迹，识别出17个分支点和35个阶段。这些结果表明卒中后单核细胞的分化过程是多样且动态的。评估了App基因表达沿拟时序发育轨迹的变化。这些图表明，高App表达的细胞在单核细胞发育早期相对较多，但在末期变得稀疏。评估了鞘脂代谢评分分布，显示在发育树早期代谢评分高，分支点1后两种细胞命运之间的通路评分差异显著，其中一种命运显示出明显更高的鞘脂代谢评分。基于结果，进一步的分支点分析集中于分支点1，聚类具有相似表达模式的基因，显示出最显著的变化。簇2包含最多基因，富集结果包括白细胞细胞间粘附、细胞因子产生、肿瘤坏死因子调节等。簇1基因富集于单核细胞趋化性、细胞趋化性、炎症反应正调控等。簇3基因富集于抗原加工和呈递。
细胞通讯分析
使用所有细胞类型，以单核细胞作为受体细胞和源细胞，研究了MCAO组和SHAM组中细胞间的通讯。诸如Ccl6-Ccr1等通路显示出显著差异。出乎意料的是，连接单核细胞（作为源细胞）和B细胞（作为受体细胞）的App-Cd74通路也呈现差异，在SHAM组中的激活程度低于MCAO组。
体内PCR验证
为了确保数据严谨，我们成功制备了MCAO大鼠。未染色区域表示脑梗死区域。随后对血液样本进行PCR验证，表明MCAO组的App基因表达显著高于SHAM组。
讨论
本研究分析了人外周血芯片数据，确定缺血性脑卒中（IS）后鞘脂代谢发生显著变化。随后，使用一系列算法，我们鉴定了连接鞘脂代谢和神经元死亡的桥梁基因。为了从细胞水平深入探讨，我们采用了MCAO小鼠外周血单细胞测序数据，发现鞘脂代谢的变化主要发生在单核细胞中。然后我们确定App是连接鞘脂代谢和神经元死亡的关键桥梁基因，并探索了App基因的各种机制。
从外周血芯片的细胞算法推断显示，IS发生后单核细胞显著增加。大量研究表明，单核细胞在IS的发生和进展中起着关键作用。IS进一步破坏血脑屏障，使得大量单核细胞浸润到脑实质中，在那里它们分化为促炎或抗炎表型。促炎表型分泌细胞因子诱导脑水肿，加剧脑损伤，而抗炎表型分泌生长因子促进神经发生和血管生成，有助于损伤后血脑屏障的修复。关于单核细胞重编程的治疗靶点研究，例如可溶性PD-L1，显示出在预防IS后脑水肿和促进恢复方面的潜力。
IS患者单核细胞中鞘脂代谢评分高于SHAM组，表明这些细胞在卒中诱导的炎症中起关键作用。单核细胞是卒中免疫反应的核心，其改变的鞘脂代谢可能加剧炎症和组织损伤。这一发现强调需要探索单核细胞特异性代谢通路作为潜在治疗靶点。了解单核细胞中这些代谢变化如何影响其在卒中期间的功能，可能为控制卒中患者炎症提供新见解。
鞘脂作为细胞膜的重要组成部分，在细胞过程（包括细胞信号传导、凋亡和炎症）中发挥重要作用，这些是卒中病理生理学的核心。这些生物活性脂质，特别是神经酰胺和1-磷酸鞘氨醇（S1P），已被确定为调节这些过程的关键介质。神经酰胺以其促进凋亡（一种程序性细胞死亡）的作用而闻名，在卒中背景下可能有害，因为它可能导致神经元细胞丢失。另一方面，S1P参与细胞存活信号传导，并与炎症反应有关，这在卒中的急性期至关重要。鞘脂组学的最新进展和动物模型的发展为鞘脂影响炎症和免疫反应的分子机制提供了更深入的见解。这些研究强调了靶向鞘脂代谢作为炎症性疾病（包括与卒中相关的疾病）治疗策略的潜力。鞘氨醇激酶（负责产生S1P）的分区化和易位已被证明影响信号输出和鞘脂的代谢调节，进一步强调了它们在与卒中相关的细胞过程中的作用。此外，鞘脂在神经炎症和神经变性中的作用已日益得到认识，特别是在中枢神经系统（CNS）背景下。鞘脂及其代谢中间体协调CNS中的各种生理过程，并参与神经炎症和神经退行性疾病。这种理解为靶向鞘脂通路以减轻卒中影响和改善患者预后的治疗干预开辟了新途径。
神经酰胺作为鞘脂代谢的核心分子，在调节凋亡通路，特别是神经元细胞凋亡中起关键作用。神经酰胺参与凋亡的作用已有充分记载，研究强调了其作为凋亡信号通路中第二信使的功能。例如，神经酰胺已显示通过影响线粒体通路和激活caspases（凋亡机制的关键组成部分）来诱导神经元细胞凋亡。此外，神经酰胺水平的调节对于维持细胞稳态至关重要，神经酰胺代谢的破坏可能导致神经退行性疾病。特别是，神经酰胺与阿尔茨海默病（AD）的发病机制有关，其中它有助于神经变性和淀粉样蛋白生成。神经酰胺与β淀粉样蛋白（Aβ）之间的相互作用被认为会加剧线粒体功能障碍，进一步促进神经元凋亡。除了在神经退行性疾病中的作用外，神经酰胺还参与细胞对氧化应激的反应。例如，在神经元细胞中，氧化应激可能导致神经酰胺水平增加，进而通过激活特定信号通路（如p38 MAPK通路）促进凋亡。这突出了神经酰胺在介导细胞对应激反应中的重要性及其作为保护神经元免于凋亡的潜在治疗靶点。
在单核细胞中，我们确定了关键基因App，它将鞘脂代谢与神经元死亡联系起来。鞘脂代谢与神经元细胞死亡之间的联系是一个重要的研究领域，特别是在阿尔茨海默病（AD）等神经退行性疾病的背景下。已知在淀粉样蛋白前体蛋白加工中起作用的App基因与这些过程错综复杂地联系在一起。鞘脂，包括神经酰胺和1-磷酸鞘氨醇（S1P），在调节细胞死亡和存活的细胞信号通路中至关重要。例如，神经酰胺与AD中的神经变性和淀粉样蛋白生成有关。已知它与β淀粉样蛋白（Aβ）肽相互作用，导致线粒体功能障碍和神经元凋亡。此外，鞘脂代谢的失调，特别是神经酰胺和S1P之间的平衡，是AD发病机制的关键因素。鞘氨醇激酶-1（SPK1）和鞘氨醇激酶-2（SK2）是调节这种平衡的酶。例如，SPK1已显示通过调节线粒体通路保护神经元免受Aβ诱导的毒性，从而突出了其作为AD治疗靶点的潜力。类似地，据报道SK2影响淀粉样蛋白沉积和神经保护，表明鞘脂代谢的改变可显著影响AD进展。此外，鞘脂在神经变性中的作用不仅限于AD。在帕金森病相关抑郁症（PDD）中，改变的脂质和葡萄糖代谢已被确定为导致细胞损伤和氧化应激的因素。这突出了鞘脂代谢在各种神经退行性疾病中的更广泛意义。理解连接鞘脂代谢与神经元细胞死亡的分子机制可能为这些衰弱性疾病的治疗策略提供新见解。App等关键基因的差异表达突出了它们在卒中发病机制中的潜在作用。虽然其在卒中中的作用了解较少，但其上调表明在缺血环境中可能具有神经毒性功能。探索App基因在卒中背景下的功能可能揭示疾病进展中涉及的新通路，并确定新的治疗靶点。
同时，我们的研究结果表明，我们的irGSEA分析提示高App表达与血管生成通路之间存在潜在关联，这值得进一步研究。血管生成的调节是一个复杂的过程，涉及众多基因和信号通路。我们的发现表明App基因可能在这个复杂的网络中发挥作用。血管生成，即新血管的形成，对多种生理过程（包括伤口愈合和胚胎发育）以及病理状况（如癌症和糖尿病视网膜病变）至关重要。App在血管生成中的作用可以与其在阿尔茨海默病中的参与联系起来，在阿尔茨海默病中，血管扰动是疾病发病机制的关键组成部分。在阿尔茨海默病中，β淀粉样蛋白（Aβ）积累与血管生成增加和血管通透性相关，表明参与Aβ产生的App可能影响血管生成过程。这种联系突出了App通过影响淀粉样蛋白通路来影响血管生成过程的潜力。此外，对其他血管生成相关基因的研究支持了App在血管生成中的作用。例如，在多种癌症中观察到血管生成标记物如VEGF和HSP70的表达，表明参与血管生成的基因在肿瘤环境中常常上调。这表明App可能通过其调节功能与这些通路相互作用以调节血管生成反应。此外，对糖尿病视网膜病变的研究进一步证实了App在血管生成中的参与，其中血管生成在疾病进展中起重要作用。在这种情况下，像miR-210这样的基因已被显示在高葡萄糖条件下调节内皮细胞增殖，App可能通过其调节网络影响这一过程。这突出了App在以血管生成失调为特征的疾病中作为治疗靶点的潜力。总之，App基因似乎是血管生成调节中的重要参与者，对生理和病理过程都有意义。它与其他血管生成相关基因和通路的相互作用强调了其在血管生成是关键因素的疾病中作为治疗干预靶点的潜力。
拟时序分析显示App在单核细胞分化早期阶段表达较高，表明App在卒中后初始炎症反应中起作用。这可能表明App影响卒中急性期的单核细胞功能，可能影响炎症动态。需要进一步研究以阐明App在单核细胞分化中的确切作用及其对卒中结局的影响。
CellChat分析显示通讯通路存在差异，包括单核细胞和B细胞之间的App-Cd74，表明卒中中免疫相互作用发生改变。App-Cd74轴为了解包括卒中在内的各种病理条件下发生的免疫相互作用改变提供了关键见解。App-Cd74通路特别重要，因为它突出了单核细胞和B细胞之间复杂的相互作用，它们是免疫系统的关键组成部分。该通路在卒中中的参与表明免疫细胞通讯被破坏，可能促进疾病的进展和严重程度。
在卒中背景下，血脑屏障（BBB）在维持大脑微环境中起关键作用。然而，缺血性卒中可能导致影响BBB完整性的深刻免疫反应，因为外周免疫细胞与BBB相互作用，影响其破坏和修复过程。免疫细胞与BBB的相互作用是一把双刃剑，根据免疫反应的环境和时间，可能导致有害和有益的结果。此外，循环单核细胞在卒中相关神经炎症过程中的作用已有充分记载。这些细胞可以浸润大脑并与常驻胶质细胞（如小胶质细胞和星形胶质细胞）相互作用，促进卒中病理学特征的炎症环境。单核细胞和胶质细胞之间的通讯对于理解卒中期间免疫反应如何调节以及如何将其作为治疗干预的目标至关重要。此外，单核细胞通过App-Cd74等通路与其他免疫细胞（如B细胞）的相互作用，强调了卒中免疫网络的复杂性。该通路可能影响卒中微环境内的免疫细胞动态，可能影响整体免疫反应和脑损伤的进展。在分子水平上理解这些相互作用可能为调节免疫反应以改善卒中结局的新治疗策略铺平道路。
尽管我们的分析很全面，但本研究有几个局限性需要承认。首先，通过生物信息学分析确定的关联关系虽然具有洞察力，但并未建立因果关系。App等关键基因的预测作用以及突出的细胞通路需要通过体外和体内实验干预（如基因敲除或过表达模型）进行进一步的功能验证。其次，我们的研究整合了来自多个物种的数据，包括人批量转录组数据、小鼠单细胞测序数据以及大鼠体内验证。尽管这种多物种方法增强了我们发现的转化潜力，但由于免疫反应、基因表达和鞘脂代谢的物种特异性差异，也引入了潜在局限性。在 rodent 模型中识别的机制向人缺血性脑卒中病理生理学的转化相关性需要仔细解释和进一步研究。第三，我们分析的主要焦点是外周血样本。虽然外周免疫细胞在卒中发病机制中起关键作用且易于用于临床转化，但它们可能无法完全捕获脑实质内发生的复杂分子相互作用，例如神经元、小胶质细胞和星形胶质细胞之间的相互作用。未来结合脑组织样本的研究对于提供鞘脂代谢在中枢神经元死亡中作用的更完整图景至关重要。最后，单细胞RNA测序数据集的样本量虽然对于探索细胞异质性很有价值，但相对较小。更大的队列将增强统计功效和发现的稳健性，特别是对于识别稀有细胞亚型和细微的转录变化。在未来的工作中解决这些局限性对于巩固靶向鞘脂代谢及其关键调节因子如App在缺血性脑卒中中的治疗潜力非常重要。
总之，本研究为鞘脂代谢在缺血性脑卒中中的作用提供了有价值的见解，突出了潜在的治疗靶点和通路供进一步探索。虽然研究结果令人鼓舞，但局限性（如单细胞数据中的样本量）强调需要额外研究。未来的研究应侧重于这些基因和通路的功能验证，以及探索卒中中的免疫代谢相互作用。这种综合方法可能带来改善卒中结局的新治疗策略。
