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第一部分目的:探讨急性缺血性脑卒中相关头痛（acute ischemic stroke-related headache,AISH）,探究可能的影响因素对于AISH的诊断价值。方法:收集2019年8月至2021年9月就诊于苏州大学附属第一医院神经内科,并住院治疗的急性缺血性脑卒中患者。根据纳入排除标准及筛选标准分为急性缺血性脑卒中相关头痛组与非头痛组。收集纳入患者的临床信息、血液学参数、影像学资料,采用SPSS 22.0比较组间差异,对数据进行多因素logistic回归分析,以及受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线分析。结果:该研究部分共纳入229例急性缺血性脑卒中患者,其中头痛组有患者69例,非头痛组有患者160例。单因素分析结果显示收缩压、舒张压、脑卒中循环分布、凝血酶原时间、区域软脑膜侧支评分（regional leptomeningeal collateral score,rLMC）、相对脑血流量（relative cerebral blood flow,rCBF）、相对脑血容量（relative cerebral blood volume,rCBV）在两组间存在统计学差异。经过多因素二分类Logistic回归模型（Forward:LR 法）分析后 rCBV（OR=0.156,95%CI=0.052-0.468,P=0.001）、舒张压（OR=0.963,95%CI=0.940-0.988,P=0.003）在两组间具有统计学意义。rCBV、舒张压的ROC曲线下面积分别为0.655,0.640。两项指标中只有rCBV的敏感性和特异性均大于60%,rCBV小于0.895时更容易出现头痛。舒张压小于73.5mmHg的时候更容易出现头痛,其敏感性和特异性分别为44.90%和79.40%。结论:rCBV、舒张压是AISH的影响因素。第二部分目的:探讨丁苯酞氯化钠注射液对于AISH的治疗效果及患者预后的影响。方法:募集2020年1月至2021年9月于苏州大学附属第一医院神经内科接受住院治疗的AISH患者,在知情同意的情况下使用随机数字表的方法对纳入患者进行随机分组,一组为丁苯酞氯化钠注射液药物治疗组,一组为普通治疗组。收集基线资料,评估患者治疗后的残疾程度、头痛情况、抑郁情况、生活质量,同时对患者进行预后随访。结果:共有55例患者完成本部分研究。丁苯酞氯化钠注射液药物治疗组有患者28例,普通治疗组有患者27例。两组间基线资料没有统计学差异。经过14天治疗后,两组的美国国立卫生研究院卒中量表（National Institutes of Health stroke scale,NIHSS）评分均较前好转,但组间差异没有统计学意义（P＞0.05）。研究发现,两组神经功能评价、头痛情况、生活质量、抑郁情况也都较前好转,而丁苯酞氯化钠注射液药物治疗组改良 Rankin 量表（modified Rankinscale,mRS）、头痛视觉模拟评分（visual analogic scale,VAS）、头痛影响测评量表-6（Headache Impact Test,HIT-6）、欧洲五维健康量表（five-level EuroQol five-dimensional questionnaire,EQ-5D-5L）、垂直视觉模拟量表（EuroQol vertical visual analogue scale,EQ-VAS）在两组间具有显著差异（P＜0.05）。丁苯酞氯化钠注射液药物治疗AISH有效。结论:丁苯酞氯化钠注射液能显著改善AISH患者的头痛程度、头痛影响、神经功能、生活质量。第三部分目的:筛选急性缺血性脑卒中发生AISH与未发生AISH患者之间有显著差异的蛋白质,探索AISH的可能机制。方法:选择2021年6月至2021年9月入住苏州大学附属第一医院神经内科的AISH患者,对照组为非头痛脑卒中患者。采集静脉血,进行蛋白质抽提、定量与质检、FASP酶解、质谱检测、数据分析。结果:鉴定到蛋白质总数676个。其中在头痛组中上调差异表达蛋白质有25个,下调差异表达蛋白质有17个,总和为42个。通过基因本体论（Gene Ontology,GO）功能注释的显著性富集分析和京都基因和基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG）通路富集分析可以发现蛋白在血小板活化、血液凝固、炎症反应的功能和通路上有所富集。其中显著差异蛋白血管性血友病因子（von Willebrand factor,vWF）、C-反应蛋白（C-reactiveprotein,CRP）、纤维蛋白原 α 链（fibrinogen alpha chain,FGA）、纤维蛋白原γ链（fibrinogen gamma chain,FGG）、纤维蛋白原 β链（fibrinogenbeta chain,FGB）可能与AISH的发生有关。聚类分析显示组内的数据模式相似性较高,组间的数据模式相似性较低。相互作用网络分析提示蛋白P02751（FN1）、P00738（HP）、P02679（FGG）、P02671（FGA）、P08519（LPA）、P02741（CRP）为核心节点。结论:vWF、CRP、FGA、FGG、FGB的高表达和AISH的发生有关,可以作为AISH的生物标志物靶点进一步研究。