Zobrazovací biomarkery pro myofasciální bolest

Definice navrhovaného kompozitního multimodálního biomarkeru – Výzkumníci navrhují vyvinout kvantitativní klasifikátor na úrovni tkáně založený na kvantitativních metrikách (vlastnostech) odvozených z ultrazvukové elastografie, Dopplera, bioimpedanční spektroskopie a vysokohustotní elektromyografie, jako indikátoru normálního biologického procesu v myofasciální tkáně a patogenní proces v aktivní a latentní fázi myofasciální bolesti.

Celkový přístup a vědecká přísnost: V cíli 1 vyvinou výzkumníci metody pro generování reprodukovatelných metrik (vlastností) z nezpracovaných měření na úrovni tkáně a určí minimální detekovatelnou změnu těchto vlastností v pilotní studii. V cíli 2 provedou výzkumníci longitudinální observační studii se dvěma skupinami subjektů (kontrolní a myofasciální bolest). Vyšetřovatelé vyvinou klasifikační algoritmus, který optimálně rozlišuje mezi aktivní a latentní fází myofasciální bolesti a normální myofasciální tkání.

Studijní populace a anatomické místo. Zvoleným bolestivým stavem je chronická bolest krku a ramen. Výzkumníci přijmou dvě skupiny subjektů: Skupina 1: Chronická myofasciální bolest, jak bylo stanoveno základním klinickým vyšetřením s použitím Travell a Simonových kritérií7 a Skupina 2: Kontroly bez bolesti. Vyšetřovatelé se zaměří na dvě standardizovaná anatomická místa (obrázek 4). To umožní zobrazení mediálního horního trapézu a m. infraspinatus, které jsou běžnou lokalizací pro MTrPs55 a také m. levator scapulae. Tyto tři svaly mají zcela odlišnou morfologii a fascie45. Zvedač je vřetenovitý sval s dobře definovanou fascií, která zahrnuje sval, zatímco trapéz má tenčí fascii, odkud perimysium septae přechází přes břicho svalu. Infraspinatus má na svém povrchu více fasciálních vrstev a má jasné segmentální vazby na segment C5-656 Kritéria způsobilosti: Výzkumníci budou rekrutovat dospělé ve věku 18-65 let. Kritéria vyloučení: (1) diagnóza fibromyalgie, syndromu chronické únavy nebo chronické lymské boreliózy; (2) Diagnóza cervikální radikulopatie, neuropatie nebo neuritidy; (3) Anamnéza operace hlavy, krku, krční páteře nebo ramenního pletence; (4) atypická neuralgie obličeje; (5) Nová medikace nebo změna medikace za posledních 6 týdnů; (6) Současná infekce krku nebo ucha.

Masking and Matching: Toto je jednoduše zaslepená longitudinální pozorovací studie. Tým provádějící sběr dat a analýzu nebude znát skupinové rozdělení subjektů a bude zaslepený výsledky klinických hodnocení. Tyto dvě skupiny budou odpovídat věku a pohlaví pomocí párové náborové strategie57. Výzkumníci identifikují skupinu vhodných kontrolních subjektů bez anamnézy bolesti a rozdělí je do skupin podle pohlaví a věku (18-30; 31-50; a >50). Pro každý subjekt skupiny 1 rekrutovaný v závorce vyšetřovatelé naberou odpovídající subjekt ze skupiny 2 ze skupiny.

Sex jako biologická proměnná: Myofasciální bolest je široce rozšířená v komunitě a postihuje muže i ženy. Trapeziová myalgie je častější u žen58. Výzkumníci využijí věkově a genderově odpovídající skupiny a otestují výkonnost klasifikátoru jak pro sloučenou populaci, tak i odděleně podle pohlaví, aby identifikovali jakékoli genderově specifické rozdíly v měření biomarkerů.

Měření výsledku: Primárním měřítkem výsledku bude složený klasifikátor založený na kvantitativních biomarkerech na úrovni tkáně. Vyšetřovatelé budou provádět opakované sběry dat každý měsíc po dobu 3 měsíců. Klinický fenotyp subjektů (normální, latentní, epizodicky aktivní a trvale aktivní) bude stanoven komplexním protokolem fyzikálního vyšetření12. Vyšetřovatelé využijí NIH HEAL Common Data Elements pro chronickou bolest dospělých ke sběru vlastních zpráv. K další charakterizaci klinického fenotypu, jako sekundárního výstupního opatření, využijí výzkumníci aplikaci ekologického momentálního hodnocení (EMA) (Metricwire) na chytrém telefonu, aby získali denní hodnocení bolesti spouštěné v náhodných bodech během dne a shromáždili automatizované monitorování aktivity od senzory smartphonu. Vyšetřovatelé budou také každý týden shromažďovat 3 položky intenzity bolesti a interference59.

Postupy sběru dat Správa dat: Jedná se o studii jednoho místa. Všechny studijní postupy budou prováděny ve společnosti Mason. Biostatistik studie (Rosenberger) nastaví příslušné maskovací kontroly a elektronické formuláře kazuistik (eCRF) v systému elektronického sběru dat (REDCap). Všechna data studie budou vložena do REDCap pomocí eCRF. Pracovníci studie budou mít v REDCap vhodné kontroly přístupu na základě rolí. Ověření zdroje bude provedeno pomocí vestavěných kontrol REDCap.

Maskování: Jediný lékař (Gerber) získá souhlas každého subjektu a provede anamnézu a fyzikální vyšetření. Může být přítomen další lékař (DeStefano), který bude pomáhat, a asistent výzkumu bude přítomen, aby si dělal poznámky a zadával data. Inženýrský tým, pod dohledem PI (Sikdar) a co-I Chitnis, shromáždí výsledná měření v samostatné místnosti a budou maskovány podle pacientovy anamnézy a výsledků fyzikálního vyšetření. Pro studii bude vypracován manuál provozních postupů.

Postupy analýzy dat. Veškerou analýzu dat bude provádět postgraduální výzkumný asistent biostatistiky pod dohledem datového vědce (Lee) a studijního biostatistika (Rosenberger).

Primární analýza: Výzkumníci zkonstruují a důsledně ověří vícetřídní klasifikační algoritmus založený na funkčních časových řadách a statistických metodách učení. Zde mohou být časové řady biomarkerů reprezentovány jako kombinace jedinečných časových vzorů/signálů nebo základních funkcí. Tyto funkce zahrnují časově invariantní funkce vlastní báze80, vyhlazovací splajny81, vlnky82 nebo funkční hlavní komponenty83. Pomocí funkční analýzy dat bude zkonstruována složená predikční proměnná, která shrnuje příslušné informace obsažené v časové řadě biomarkerů. Poté bude zkonstruována vícetřídní klasifikační metoda s využitím přístupů řízeného učení, jako jsou podpůrné vektorové stroje84, diskriminační analýza85,86, neuronové sítě87,88, regresní stromy89. Klasifikační algoritmus použije složený prediktor ke kodifikaci subjektů do čtyř relevantních kategorií (bolest – epizodická, bolest – aktivní, kontrola – epizodická a kontrola – aktivní). K-násobná křížová validace se použije k posouzení přesnosti klasifikátoru na základě senzitivity, specificity, skóre F1 a plochy pod křivkou ROC pro scénáře s více třídami90,91.

Sekundární analýza: Bude provedeno několik sekundárních analýz, včetně: (1) Stanovení normativních hodnot biomarkerů v kontrolní skupině (skupina 2); (2) Vyhodnoťte konvergentní validitu primárních a sekundárních biomarkerů. Protože základní základní pravdu nelze měřit přímo, budou k vyhodnocení konvergentní validity použity primární a sekundární biomarkery; (3) Korelace s odpovídajícím klinickým měřítkem (rozsah pohybu, práh tlakové bolesti.