Spontánní hodnocení mrkání očí pro kognitivní hodnocení jedinců s těžkým získaným poraněním mozku (SEE-ABI)

Celkový cíl: poskytnout předběžné výsledky o hodnotě spontánních rysů mrkání (tj. frekvence, amplitudy, trvání a variability intervalů mezi mrknutími), které se nespoléhají na dobrovolné behaviorální reakce, pro zlepšení hodnocení schopností pozornosti a vědomí u pacientů se sABI.

Konkrétní cíle:

1. potvrdit diagnostickou hodnotu EBR u pacientů s pDoC, jako ve studii Magliacana et al. (2021);
2. zlepšit diagnostickou přesnost pacientů s prodlouženými poruchami vědomí (pDoC) vyhodnocením dalších funkcí mrkání (tj. amplitudy, trvání, variability intervalů mezi mrknutími) pro odlišení pacientů v UWS od pacientů v MCS nebo při vědomí.
3. prozkoumat užitečnost analýzy funkcí mrkání očí pro posouzení zbytkových schopností pozornosti u pacientů při plném vědomí, kteří se zotavují z pDoC.
4. prototypování potrubí s podporou strojového učení pro podporu diagnostiky vědomí založené na rychlosti mrknutí oka (EBR) a funkcích odvozených od EOG. Aspekty interpretovatelnosti a spolehlivosti budou pečlivě vyhodnoceny, aby bylo získáno klinicky použitelné řešení pro podporu diagnostických postupů a plánování kognitivní rehabilitace na míru.

Celkově tato studie navrhuje předběžné šetření s pilotními vzorky zdravé i testované populace pro analýzu biomarkerů odvozených od EBR a EOG. Tyto výsledky položí základy pro vývoj a validaci multifaktoriálních rozhodovacích algoritmů pro diagnostickou a prognostickou stratifikaci pacientů, založených na snadno sbíratelných klinických markerech.

Tento projekt má pozorovací průřezový design. Všichni pacienti se sABI následně přijatí budou vyšetřeni. Plánujeme zapsat vzorek 35 pacientů s sABI včetně 10 pacientů s pDoC (5 u UWS, 5 u MCS) a 25 pacientů, kteří se po sABI vrátili k plnému vědomí.

Bude také zapsána referenční populace 20 zdravých jedinců, vyvážená věkem a pohlavím se vzorkem pacientů, a to ústně podle vzorkování sněhové koule. Tato populace podstoupí anamnestický rozhovor a neurologické a primární kognitivní vyšetření pro vyloučení anamnézy nebo přítomnosti neurologických poruch. Při vstupu do studie budou shromážděna demografická (např. věk, pohlaví), anamnestická (např. etiologie, doba po poranění, umístění mozkových lézí) a klinická data pacientů. Klinická diagnóza a kognitivní funkce pacientů budou klasifikovány podle jejich nejlepšího skóre na opakované stupnici zotavení z kómy (CRS-R) a na úrovních kognitivních funkcí (LCF).

Do 2 týdnů od vstupu do studie se každý pacient zúčastní záznamového sezení elektroencefalogramu-elektrookulogramu (EEG-EOG). Mrkání očí bude vyšetřeno během klidového stavu (trvání: 8 min) a během aktivního sluchového podivného úkolu (trvání: 8 min), skládajícího se z náhodně smíchaných tónů (necílové: 500 Hz, celková pravděpodobnost: 80 %, n= 312 cíl: 1000 Hz, celková pravděpodobnost: 20 %, n=78) prezentované s 1-s intervalem mezi stimuly přes sluchátka. Pro doplnění klinického hodnocení bude hodnocena základní aktivita na klidovém EEG a přítomnost složky P300 na potenciálech souvisejících s událostmi podle sluchového podivínského paradigmatu. Úroveň vědomí pacientů (CRS-R) a kognitivní funkce (LCF) budou shromážděny v den záznamu EEG-EOG a zváženy pro statistickou analýzu.

Účastníci kontroly podstoupí stejný záznam EEG-EOG jako pacienti. Pro obě skupiny účastníků budou mrkání definována jako ostrý pozitivní vrchol následovaný mělkou negativní výchylkou v časovém okně <400 ms na EOG. Kromě toho, aby se předešlo tomu, že záznam mrknutí ovlivňuje funkce mrkání, během záznamových relací nebudou účastníci nikdy informováni o záznamu mrknutí, ale budou vyzváni, aby zůstali v klidu s otevřenýma očima. Tento postup bude veden bez ohledu na skupinu účastníků (pacientů nebo kontrolní).

Biostatistické analýzy budou využity pro zkoumání souvislostí mezi biomarkery odvozenými od EOG a zbytkovými schopnostmi pozornosti u pacientů s vědomím sABI za různých akvizičních paradigmat v reakci na Cíl 3. Cíl 4 bude řešen prostřednictvím vývoje prototypů založených na strojovém učení pro diagnostiku pacientů s pDoC pomocí informací odvozených ze signálů EOG, doplněných o EEG a klinická data. Interpretovatelnost a analýzy chyb vytvoří předpoklady pro identifikaci případných skrytých vzorců obsažených v datech EOG.