Validace 3D simulací v embolickém zdvihu

Cévní mozková příhoda postihuje každý rok ve Spojeném království více než 100 000 lidí a až 50 % pacientů zůstává s významným postižením [1, 2]. 85 % cévních mozkových příhod je způsobeno ucpanými cévami v mozku (akutní ischemická cévní mozková příhoda [AIS]), přerušením zásobování krví a následkem tkáňového infarktu a funkčního poškození [1]. Cévní mozková příhoda je odpovědná za významnou morbiditu a mortalitu se značnými sociálními a ekonomickými důsledky, zejména pro jedince v produktivním věku [1, 2]. Příčinu AIS lze široce klasifikovat jako embolický a neembolický iktus [3]. Přibližně jedna čtvrtina AIS je kardioembolická v důsledku embolie z levé síně (fibrilace síní - AF), chlopní (chlopenní onemocnění nebo protetické chlopně), nedávného infarktu myokardu, foramen ovale, infekční endokarditidy nebo ateromu aortálního oblouku [3- 5]. Toto číslo je vyšší u starších dospělých kvůli rostoucí prevalenci FS s věkem [6]. Důležité je, že kardioembolické cévní mozkové příhody jsou závažnější, což vede k větší invaliditě než u jiných podtypů cévních mozkových příhod [4]. Díky zlepšujícím se standardům v managementu vaskulárních rizikových faktorů roste podíl cévních mozkových příhod v důsledku kardioembolie a jejich incidence se za posledních několik desetiletí ztrojnásobila [4]. Správná identifikace a léčba zdroje embolie může redukovat recidivu až o 70 % [4]. FS zůstává hlavní příčinou kardioembolické cévní mozkové příhody [4, 5]. Předpokládá se však, že ke správné identifikaci a léčbě FS dochází pouze u 50 % vhodných pacientů [3]. To může být způsobeno neochotou lékaře k antikoagulačním pacientům, zejména u křehké starší populace s vysokým rizikem pádů [3]. Až 25 % cévních mozkových příhod je embolií z neznámého zdroje (ESUS), která může být způsobena paroxysmální FS vyžadující prodloužené monitorování srdce k úspěšné identifikaci a léčbě pacientů [3, 7]. FS je asymptomatická až u 40 % pacientů a první projev může být s významným infarktem [8]. Antikoagulace je základním kamenem snížení rizika cévní mozkové příhody u FS, ale s až dvojnásobným zvýšením rizika krvácení je tato léčba vyhrazena pouze pro prokázané případy [9, 10]. Antikoagulace u ESUS zůstává pokračující debatou a v současnosti je omezena na vysoce rizikové skupiny (např. mnohočetné infarkty na různých územích) [11, 12]. Identifikace a léčba FS je tedy klíčovou prioritou pro snížení budoucího rizika cévní mozkové příhody, ale minimalizuje komplikace tam, kde není indikována antikoagulace.

Vzhledem k rozdílné etiologii, vyšetřování a léčbě embolické a neembolické cévní mozkové příhody časná diferenciace usnadňuje klinické rozhodování a umožňuje pacientům cílené vyšetření a léčbu. Radiologické rysy cévní mozkové příhody mohou podporovat tento proces, protože lokalizace, velikost a vzor infarktu mohou naznačovat pravděpodobnou etiologii a podtyp cévní mozkové příhody. V současné době však neexistují žádná kritéria, podle kterých by se to posuzovalo, opírající se o kvalitativní a tedy subjektivní názor ošetřujícího lékaře nebo radiologa. Až u jedné třetiny lakunárních cévních mozkových příhod byla hlášena nepřesná diagnóza v závislosti pouze na klinických a CT nálezech [13]. Většina falešně pozitivních nálezů byla způsobena kardioembolickým nebo velkým arteriálním iktem, což potenciálně mělo za následek promeškanou příležitost identifikovat a léčit FS [13]. Difuzně vážené zobrazování může zlepšit diagnostiku lakunárního infarktu, ale jeho použití je omezeno cenou a dostupností [13–15]. V nedávné studii 133 pacientů s ESUS bylo zjištěno, že 22,6 % mělo FS po třech měsících sledování srdce a 8bodové rizikové skóre to mohlo předpovědět s rozumnou přesností (plocha pod křivkou = 0,70). [16]. Tato přesnost však značně klesá tam, kde etiologie iktu zůstává nejasná [16]. Skutečný podíl FS, který není detekován, zůstává neznámý a dřívější detekce pomocí prediktivního modelování by mohla potenciálně zkrátit zpoždění vyšetřování a léčby.

Zlepšení procesů, kterými embolická cévní mozková příhoda, zejména FS, může pomoci vést klinické rozhodování. To by umožnilo lépe přizpůsobit vyšetření pacientům, odstranit zbytečné testy, které by mohly mít potenciální ekonomický přínos pro NHS, a snížit zátěž pacientů při vyšetřování. Vývoj modelů cévní mozkové příhody, které mohou integrovat klinické informace od pacientů a výsledky skenování, může poskytnout lepší diagnostickou přesnost pro klasifikaci podtypů cévní mozkové příhody a usnadnit včasné a cílenější vyšetření a léčbu. Zejména modely schopné rozlišovat mezi různými typy embolie mohou být zvláště cenné a urychlit rozšířené monitorování u pacientů, u kterých je nejpravděpodobnější zdroj FS.

Tato studie navrhuje metodu Monte Carlo vyvinutou JH a EC pro simulaci mrtvice [17-20]. Tato metoda byla nedávno upravena pomocí in silico cerebrální vaskulatury [21] a testována na snímcích mrtvice z databáze Anatomical Tracings of Lesions After Stroke (ATLAS) (nepublikovaná práce). Výhodou použití výpočetně generované vaskulatury oproti zobrazování je, že neexistuje žádná spodní hranice velikosti cévy a jsme schopni zahrnout cévy do našeho modelu až ke kapilárnímu řečišti. V rámci simulací můžeme odhadnout objem lézí a také zahrnout různé metabolické nároky šedé a bílé hmoty. Nedávno jsme byli schopni reprodukovat snímky mrtvice v předním, středním a zadním (ACA, MCA, PCA) oběhu pomocí snímků z datového souboru ATLAS. Většina lézí v ATLASu však byla chronického charakteru, což neposkytuje informace o tom, jak by tento model fungoval u „předních dveří“, kde by bylo možné rozhodovat o léčbě včas.

Proto se tento projekt snaží vyvinout databázi skenů akutních cévních mozkových příhod za účelem ověření těchto nedávno vyvinutých simulací a stanovení přesnosti předpovědi zdroje embolické cévní mozkové příhody v akutním stavu. Vzhledem k rostoucí aplikaci technik AI v klinické medicíně porovnáme schopnost tohoto nedávno vyvinutého simulačního modelu mrtvice s technikami AI předpovědět zdroj embolické mrtvice. Porovnáme schopnost modelů s klinickým nebo radiologickým názorem. Nakonec vyzkoušíme kombinovanou schopnost těchto dvou technik určit zdroj embolické mrtvice. Konkrétně budeme hodnotit následující zdroje: lakunární, kardioembolické, aterosklerotické embolie velkých cév a rozvodí.