Entwicklung eines Behandlungs-Clustering-Systems für obstruktive Schlafapnoe unter Verwendung polysomnographischer physiologischer Signale

Hintergründe:

Das obstruktive Schlafapnoe-Syndrom (OSA) ist durch wiederholte Obstruktionen der oberen Atemwege während des Schlafs gekennzeichnet und betrifft etwa 14 % der Männer und 5 % der Frauen im Alter von 30 bis 70 Jahren. Die Ätiologie von OSA wird in anatomische und nichtanatomische Faktoren unterteilt. Anatomische Faktoren umfassen eine Verengung oder einen Kollaps der oberen Atemwege, während nichtanatomische Faktoren eine verringerte Muskelreaktionsfähigkeit, eine niedrige Erregungsschwelle und eine hohe Schleifenverstärkung umfassen. Anatomische Probleme können durch chirurgische Eingriffe oder zahnärztliche Hilfsmittel behandelt werden. Nichtanatomische Probleme wie eine niedrige Erregungsschwelle und eine hohe Schleifenverstärkung erfordern möglicherweise eine pharmakologische Behandlung oder eine Sauerstofftherapie. Die Aktivität des Musculus genioglossus (GG), der im Schlaf von entscheidender Bedeutung ist, ist bei etwa 30 % der OSA-Patienten unzureichend. Regelmäßige oropharyngeale Muskelübungen können den Schweregrad der OSA und die damit verbundenen Symptome verringern.

Allerdings fehlen präzise klinische Prognoseinstrumente zur Auswahl optimaler Behandlungsstrategien und die Forschung zur Telerehabilitation für OSA-Patienten ist unzureichend. Diese Studie zielt darauf ab, ein automatisiertes Behandlungs-Clustering-System zu entwickeln, das künstliche Intelligenz nutzt, um Patienten basierend auf der Ätiologie in folgende Kategorien zu klassifizieren: (i) anatomische Faktoren, (ii) verminderte Muskelreaktionsfähigkeit und (iii) andere nichtanatomische Faktoren. Dieses System analysiert physiologische Schlafbewertungen aus einer retrospektiven Polysomnographie-Datenbank (PSG). Die Kreuzvalidierung wird bei neuen OSA-Patienten durchgeführt, die sich verschiedenen Behandlungsstrategien unterziehen, darunter chirurgische Eingriffe, CPAP-Therapie und oropharyngeales Training (persönlich oder per Telerehabilitation).

Methoden:

Das automatisierte Behandlungs-Clustering-System nutzt künstliche Intelligenz, um Patienten in ätiologische Gruppen einzuteilen: (i) anatomische Faktoren wie Verengung oder Kollaps der oberen Atemwege; (ii) nicht-anatomische Faktoren wie eine verminderte Muskelreaktionsfähigkeit; und (iii) andere nichtanatomische Faktoren. Die Klassifizierung basiert auf der Analyse mehrerer physiologischer Schlafbewertungen, einschließlich Elektromyographie (EMG) und Pneumotachographen, aus einer retrospektiven PSG-Datenbank. Das System wird einer Kreuzvalidierung mit neuartigen OSA-Patienten unterzogen, die anhand von Einschluss- und Ausschlusskriterien untersucht werden und ihre Einwilligung erteilen.

Während der Kreuzvalidierungsphase werden die OSA-Patienten verschiedenen Untersuchungen unterzogen, darunter Polysomnographie, schlafbezogener Fragebogen, medikamenteninduzierte Schlafendoskopie (DISE), Computertomographie (CT), funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) und Zungenmuskelkraft und Ausdauertests sowie die Beurteilung des mentalen Zustands. Es werden Messungen vor und nach der Behandlung durchgeführt. Mithilfe von CT-Scans und DISE werden anatomische Strukturen vor und nach der Behandlung beurteilt, während fMRT den Aktivierungsstatus des Gehirns untersucht. Mithilfe von Muskelkraft- und Ausdauertests wird die Reaktionsfähigkeit der Zungenmuskulatur vor und nach dem Eingriff beurteilt.

Das automatisierte Behandlungs-Clustering-System, das maschinelles Lernen nutzt, bestimmt den Phänotyp jedes einzelnen Falles auf der Grundlage von PSG-, CT-, Schlafendoskopie-, fMRT- und Zungenkraft- und Ausdauerergebnissen. Diese Ergebnisse werden Ärzten bei der Kategorisierung von Patienten und der Vorhersage der Behandlungserfolgsraten helfen. Behandlungsentscheidungen erfordern die Zusammenarbeit zwischen Ärzten und Patienten unter Berücksichtigung des klinischen Fachwissens und der Patientenpräferenzen.

Teilnehmer, die vom Phänotypisierungssystem aufgrund anatomischer Faktoren als Verengung oder Kollaps der oberen Atemwege eingestuft wurden, werden für die chirurgische Behandlung empfohlen. Für Patienten mit eingeschränkter Muskelreaktionsfähigkeit wird ein 12-wöchiges Programm zum Training der oropharyngealen Muskulatur empfohlen. Diese Schulung wird in zwei Modi durchgeführt: Präsenzsitzungen und Telerehabilitation. Jede Sitzung dauert 45–60 Minuten, wobei die Teilnehmer an 1–3 Tagen pro Woche an Präsenzsitzungen im Labor oder Online-Kursen (Telerehabilitation) teilnehmen. Beide Gruppen werden angewiesen, zu Hause zusätzliche oropharyngeale Übungen durchzuführen. Patienten, die nicht in diese Gruppen passen, erhalten eine CPAP-Therapie, den Goldstandard für die OSA-Behandlung. Während des Behandlungszeitraums werden die Teilnehmer aller Gruppen regelmäßig nachuntersucht, um mögliche Risiken abzuschätzen. Es wird erwartet, dass jede Gruppe 50 Fälle umfasst. Nach sechsmonatiger Behandlung wird der Apnoe-Hypopnoe-Index auf der Grundlage der Polysomnographie erhoben, um die Erfolgsraten zu bewerten und sie mit dem vorhergesagten Wert zu vergleichen, der mithilfe des Phänotypisierungssystems analysiert wurde.