Diagnostika srdečního selhání pomocí algoritmu expirogramové analýzy hodnotící 4 biomarkery (SenseIR-IC)

V souvislosti s chronickými nemocemi a zejména srdečním selháním se dnes telemedicína a telemonitoring ukázaly jako hlavní klinické výzvy. Vývoj systémů měření v místě péče pomocí ručních zařízení poskytuje „digitální biomarkery“, které jsou klíčovým prvkem vzdáleného monitorování.

Biomarkery obsažené ve vydechovaném vzduchu by mohly představovat „digitální biomarkery“, protože měření molekul ve vydechovaném vzduchu je neinvazivní. V současné době je 6 vydechovaných biomarkerů validováno americkou FDA a používáno v klinickém kontextu. U srdečního selhání se ukázalo, že potenciálně diagnosticky nebo prognosticky zajímavé jsou 4 různé druhy: NO, CO, aceton a isopren. Zatímco však koncentrace těchto druhů v alveolárním vzduchu (CA) odráží jejich koncentraci v krvi (Cs), vztah je složitější, protože je třeba vzít v úvahu různé kompartmenty bronchiálního stromu a výměny, které probíhají v těchto různých kompartmentech. . Ukázalo se tedy, že měření koncentrace druhu ve vydechovaném vzduchu během úplného výdechu (nebo „expirogramu“) pomocí měření v reálném čase je závislé nejen na systémové koncentraci druhu, ale také na změnách funkce plic. Získání exspirogramu tedy umožňuje nejen upřesnit měření endogenního zdroje druhu, ale také poskytuje informace o změnách plicních funkcí, přímo vyvolaných srdečním selháním, které mají dobře známou prognostickou hodnotu.

→ Kombinace různých kandidátních vydechovaných biomarkerů v IC během měření usilovného výdechu v reálném čase pomocí selektivních, citlivých a miniaturizovatelných senzorů by poskytla diagnostické, prognostické a pacientské informace o výsledku srdečního selhání.

Quartz-enhanced fotoakustická spektroskopie (QEPAS) je vhodnou metodou pro dálkové monitorování pacientů se srdečním selháním. Umožňuje vytvoření senzorů vyznačujících se dobrou selektivitou a nízkými detekčními prahy. Navíc je možná analýza v reálném čase a senzory jsou potenciálně miniaturizovatelné. Tyto senzory jsou proto schopny poskytovat exspirogramy pro různé druhy (spíše než jednoduše měřit CA na konci exspirace). Komplexní signály tohoto typu lze analyzovat pomocí matematického modelování a technik umělé inteligence, jako jsou „hluboké neuronové sítě“. Tyto metody matematického modelování byly použity k modelování parametrů plicních, neurologických nebo srdečních funkcí.

V rámci projektu translačního výzkumu ve spolupráci s Dr. A. Vicetem (MCF-UM, Institut d'Electronique et des Systèmes) a Prof. N. Molinari (CHRU Montpellier, Institut Desbrest d'Épidémiologie et de Santé Publique) výzkumný tým v současné době vyvíjí senzory pro různé vydechované biomarkery pomocí metody QEPAS, které byly spojeny se synchronní kvantifikací objemů, průtoků a plicních kompartmentů. Tyto senzory v současné době procházejí analytickou validací (v laboratoři). První expirogramy byly získány a modelovány pomocí metody redukce regresní dimenze spline.