Ennustava malli subarachnoidaalista verenvuotoa vaikeuttavan aivoverisuonten kouristuksen esiintymiselle biomarkkeripaneelin kinetiikan yhdistetyllä analyysillä. (CVSBIODIAG)

Subaraknoidaalinen verenvuoto (SAH) on aivojen aneurysman repeämä, joka johtaa verenvuotoon subaraknoidaalitilaan.

Tämä tila on merkittävä sairastuvuus ja kuolleisuus. Potilaan toiminnallinen lopputulos määräytyy ensisijaisesti akuutin vaiheen jälkeisten ensimmäisten viikkojen aikana kehittyvien aivoiskeemisten leesioiden vakavuuden perusteella. Potilaiden elvytyshoidon pääpaino on "viivästyneissä iskeemisissä leesioissa". Nämä vauriot johtuvat erilaisista ilmiöistä, joista vasospasmi on yleisin mekanismi. Aivovaltimoiden kaliiperi kutistuu, mikä vähentää parenkyymiin toimitettua verenvirtausta, mikä johtaa energian aineenvaihduntatuotteiden puutteeseen neuroneissa ja aiheuttaa niiden kuoleman. Tämä komplikaatio esiintyy tyypillisesti hyvin määritellyn ajanjakson sisällä, joka vaihtelee 3–21 päivää verenvuodon jälkeen ja saavuttaa huippunsa seitsemäntenä päivänä.

Tämän tutkimuksen tavoitteena on luoda uusi ennustemenetelmä oireenmukaiseen vasospasmiin. Tämä menetelmä sisältää rutiininomaisia ​​kliinisiä ja radiologisia biomarkkereita sekä innovatiivisia biologisia määrityksiä. Tavoitteena on mahdollistaa tämän patologian varhainen diagnoosi ja jopa ennaltaehkäisevä hoito.

Useat tutkimukset ovat tutkineet erilaisten veren biomarkkerien ennakoivaa potentiaalia neurologiseen ennusteeseen ja viivästyneiden aivovaurioiden esiintyvyyttä potilailla. Nämä tutkimukset ovat osoittaneet vahvoja assosiaatioita niiden välillä. Esimerkiksi eräässä tutkimuksessa havaittiin, että potilailla, joilla oli vakavin vasospasmi, oli merkittävästi korkeampi huippu aivo-selkäydinnesteessä useilla neurodegeneraatioon liittyvillä biomarkkereilla, kuten neuronispesifisellä enolaasilla (NSE). Lisäksi plasman pitoisuus-aikakäyrät osoittivat samanaikaista nousua vasospasmijaksojen aikana.

Missään tutkimuksessa ei kuitenkaan ole tutkittu näiden biomarkkerien käytännön kliinistä käyttöä sairaalahoidon aikana vasospasmin esiintymisen ennustamiseksi päivittäin tai tiettyinä kiinnostavina aikoina. Tämä on erityisen tärkeää, koska patofysiologinen aikajärjestys näyttää olevan yhteinen kaikille potilaille. Yhdessä tutkimuksessa on yritetty luoda ennustusalgoritmi viivästyneille aivovaurioille, jolla saavutetaan tietty tehokkuus (yli 90 % oikeat ennusteet ja noin 93 % herkkyys), yhdistämällä yksi biomarkkerimääritys ja kliiniset parametrit. Tämä tutkimus keskittyy kuitenkin vain iskeemisiin vaurioihin 6 viikon kohdalla, eikä sitä voida käyttää hoidon ohjaamiseen alkuhoidon aikana.

Ennustavan tilastollisen mallin puitteissa tutkijat haluavat tutkia mahdollisuutta yhdistää rutiininomaiset kliiniset ja radiologiset parametrit iteratiivisiin määrityksiin biomarkkeripaneelista, joka kattaa useita patofysiologisia reittejä (jotka olisivat helposti määritettävissä kaikkien potilaiden plasmassa) ennustamiseksi. päivittäin (tai tiettyinä kliinisesti kiinnostavina aikoina) aivojen vasospasmin esiintymisen riski, jotta voidaan käynnistää diagnostisia (tai jopa terapeuttisia) toimenpiteitä alkuhoidon aikana iskeemisen kaskadin estämiseksi.

Tätä tarkoitusta varten tutkijat ovat valinneet 3 määritystä ensisijaiseksi kohteeksi kolmeen aiemmin kuvattuun patofysiologiseen reittiin.

Hermoston tulehdus:

• Interleukiini-6 (IL-6)

Aivojen soluvaurioille:

• Neuronispesifinen enolaasi (NSE)
• S100-proteiinin β-alayksikkö (S100 β)

Tämän ennusteen mahdollistamiseksi tutkijat ehdottavat innovatiivisen tilastollisen menetelmän käyttöä terveystieteissä. Toistetut biomarkkerimääritykset voidaan integroida monimutkaisiin tapahtumien ennustemalleihin: pitkittäisdatamallin yhteinen mallinnus yksittäisten biomarkkerien liikeratojen arvioimiseksi ajan mittaan ja eloonjäämismalli, jolla arvioidaan tapahtumariskiä biomarkkerin nykyisellä arvolla tai kaltevuudella, mahdollistaa tarkan tapahtuman ennustus. Nämä mallit mahdollistavat joko staattisen ennustamisen (tietyllä aikahorisontilla) tai dynaamisen ennustamisen (riskin uudelleenarvioinnin seurannan aikana). Ne mahdollistavat myös useiden biomarkkerien samanaikaisen integroinnin. Lopuksi tutkimuspopulaatiosta arvioitu malli voitaisiin siirtää muihin populaatioihin, jolloin olisi mahdollista saada riskimalleja tälle tapahtumalle.

Tämän tutkimuksen tavoitteena on kehittää työkaluja oireisen vasospasmin puhkeamisen päivittäiseen kliiniseen ennustamiseen käyttämällä rutiininomaisia ​​kliinisiä ja radiologisia parametreja sekä innovatiivisia biologisia määrityksiä, jotta voidaan laukaista aikaisemmat diagnostiset ja jopa terapeuttiset vasteet kuin tavanomaisilla seulontamenetelmillä. , jotka ovat erittäin rajoitettuja eivätkä aina ole käyttökelpoisia.