SPRINT: Podpis pro zotavení z bolesti U dospívajících (SPRINT)

Až 5 % dospívajících (~3,5 milionu jen v USA) trpí chronickou muskuloskeletální bolestí (MSK), která postihuje všechny oblasti života a představuje významnou ekonomickou zátěž. Současná léčba chronické bolesti MSK není optimální a souvisí s opioidní krizí. Pouze ~ 50 % dospívajících s chronickou bolestí MSK, kteří se dostaví k multidisciplinární léčbě bolesti, se uzdraví, měřeno klinickými cíli závažnosti bolesti a funkčním postižením. Objev robustních markerů zotavení vs. přetrvávání bolesti a invalidity je zásadní pro vývoj vynalézavějších a pro pacienta specifických léčebných strategií a pro vytvoření nových přístupů, které jsou přínosné pro pacienty, kteří jsou refrakterní. Vzhledem k tomu, že chronická bolest je biopsychosociální proces, objev a ověření prognostického a robustního podpisu pro zotavení bolesti vs. perzistenci vyžaduje měření napříč více dimenzemi ve stejné kohortě pacientů v kombinaci s vhodným potrubím výpočetní analýzy „velkých dat“ pro extrakci. spolehlivých a křížově ověřených výsledků z vícevrstvého a komplexního souboru dat. Výzkumný tým má dobrou pozici pro realizaci cílů studie s: (1) vysoce kvalifikovaným a zkušeným týmem vědců a klinických lékařů ze Stanfordské univerzity, University of Toronto/Nemocnice pro nemocné děti a Cincinnati Children's Hospital Medical Center; (2) Standardizovaný systém odběru, zpracování, skladování a distribuce vzorků využívající platformu Stanford Biobank BioCatalyst k agregaci inventáře vzorků s klinickými poznámkami pro přístupnou virtuální biobanku v rámci Biobanky Signature of Pain Recovery IN Teens (SPRINT) a analytické jádro (SBAC); (3) Špičková předběžná data implikující nové kandidáty na neurozobrazování, imunitní, kvantitativní senzorické a psychologické markery k objevu; a (4) Odbornost v přístupech strojového učení k extrahování spolehlivých a prognostických biologických podpisů z velkého a komplexního souboru dat. Výzkumný tým očekává, že výsledky tohoto projektu usnadní stratifikaci rizika u pacientů s chronickou MSK, vynalézavější výběr pacientů, kteří budou pravděpodobně reagovat na současné multidisciplinární přístupy k léčbě bolesti, a nový pohled na biologické a behaviorální procesy, které mohou být využívány k vývoji nových strategií, z nichž profitují ti, kteří jsou žáruvzdorní.

Pro cíl fáze R61/Discovery budou jednotlivci důkladně charakterizováni pomocí biologických (tj. struktura a funkce mozku, imunitní, senzorické profily), psychologický stav a klinický koncový bod (tj. intenzita bolesti, postižení) údaje. Nezaujaté algoritmy strojového učení identifikují vícerozměrný model složený z nejprognostičtějších biologických, psychologických a klinických koncových bodů. Model bude klasifikovat adolescenty s a bez vyřešení chronické bolesti MSK po nejmodernější multidisciplinární intervenci v léčbě bolesti. R33/Validační fáze Cíl ověří biologický podpis odvozený ve studii R61. Tato signatura bude užitečná pro řadu klinických studií s adolescenty, ve kterých je nezbytná identifikace osob s nejvyšším rizikem, poskytující klinicky použitelný intervenční algoritmus.