Crainio Nicht-invasiver ICP-Monitor für TBI

Der Hirndruck (ICP) wird routinemäßig bei Patienten mit traumatischer Hirnverletzung (TBI) überwacht. Ein erhöhter ICP kann zu einer Kompression des Gehirngefäßsystems und einer anschließenden Verringerung der Sauerstoff- und Nährstoffzufuhr zum Gehirn führen, was zu erheblicher Morbidität und Mortalität führt. Tatsächlich ist ein erhöhter ICP die häufigste Todesursache bei Patienten mit schwerem Schädel-Hirn-Trauma.

Die Standard-ICP-Überwachung erfordert das Einführen eines Schädelbolzens in den Schädel, durch den ein elektrischer Wandler eingeführt wird. Alternativ wird ein intraventrikulärer Katheter durch ein Bohrloch eingeführt. Beide Überwachungsmethoden sind mit Risiken wie Blutungen und Infektionen sowie mit Verzögerungen bei der Einrichtung einer Notfallüberwachung und deren Beschränkung auf Krankenhäuser mit Neurochirurgie verbunden.

In den letzten Jahren wurde viel geforscht, um eine Methode zur nichtinvasiven Messung des intrakraniellen Drucks (nICP) zu finden, einschließlich der Messung des Drucks in den Netzhautvenen, der Messung der Trommelfellverschiebung, der transkraniellen Doppler-Sonographie und bildgebender Lösungen. Diese Methoden erfordern alle einen erheblichen Benutzereingriff und sind nicht kontinuierlich.

Dieses Projekt zielt darauf ab, zerebrale Photoplethysmogrammsignale und gleichzeitige invasive ICP-Messungen von Patienten mit traumatischer Hirnverletzung zu sammeln, um Crainio-Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) zu entwickeln. Das zentrale geistige Eigentum (IP) dieses ICP-Systems zur kontinuierlichen externen Überwachung wurde ursprünglich von Wissenschaftlern im Labor von Professor Kyriacou an der City, University of London, entwickelt. Crainio ist ein Spin-out-Unternehmen, das gegründet wurde, um diese Forschung auf exklusiver Basis zu industrialisieren und zu kommerzialisieren.

Das Gerät besteht aus einem an der Stirn montierten Sensor mit Infrarotlichtquellen, die das tiefe Hirngewebe des Frontallappens beleuchten können. Fotodetektoren im Sensor erfassen das rückgestreute Licht, das durch Pulsation der Hirnarterien moduliert wird. Eine Steuereinheit verarbeitet das zurückgestreute Licht (Photoplethysmogramm, PPG genannt) und überträgt es an ein Computergerät, um ML-Modelle zu trainieren, die einen absoluten ICP-Wert schätzen.

Die grundlegende Wissenschaft hinter dieser Methode zur Messung des ICP besteht darin, dass Änderungen des extramuralen arteriellen Drucks die Morphologie des aufgezeichneten optischen Impulses beeinflussen. Daher ermöglicht die Analyse des erfassten Signals mithilfe eines geeigneten Algorithmus die Berechnung des nICP. Der gemeldete nICP wird ein Screening in der Triage-Phase ermöglichen, die Notwendigkeit einer Bildgebung oder eines schnellen Eingriffs (z. B. Evakuierung von Hämatomen) anzeigen und die Behandlung von Kopfverletzungen, insbesondere ICP-zielgerichtete Behandlungspläne, leiten. Letztlich könnte dies zu einer deutlichen Verbesserung der durch Sekundärverletzungen verursachten Mortalität, der Länge des Krankenhausaufenthalts und einer geringeren Behinderung nach einem Trauma führen.

Diese Machbarkeitsstudie zielt darauf ab, klinische Daten zu sammeln, mit denen die nICP-Algorithmen so weit trainiert werden können, dass sie erhöhten Hirndruck (ICP > 20 mmHg) mit ausreichender Empfindlichkeit und Spezifität erkennen können, damit das Crainio-Gerät für den klinischen Einsatz reguliert werden kann.