Syväanestesiaan liittyvän propofolin vaikutuspaikan pitoisuuden ennustaminen (PRESCOD-AI)

Propofoli on yleisimmin käytetty nukutusaine yleisanestesian (GA) aikaansaamiseksi. Toisin kuin haihtuva anestesia, propofolipitoisuuden seurantaa ei kuitenkaan ole suoraan saatavilla ihmisillä. Siksi farmakokineettisen/farmakodynaamisen (PK/PD) mallin käyttöä kohdekontrolloidussa infuusiossa (TCI) suositellaan. Infuusion aikana pitoisuuden vaikutuskohdassa (Ce) oletetaan korreloivan hypnoosin tason kanssa. Yleisessä käytännössä propofolivaatimuksissa on kuitenkin suuria vaihteluita. Propofolivaatimusten vaihtelu johtuu demografisista tekijöistä, geneettisestä polymorfismista, menettelyyn liittyvistä muutoksista ja yksilöllisestä herkkyydestä. Aiemmat tutkimukset ovat osoittaneet, että EEG-ominaisuudet muuttuvat iän ja kognitiivisen tilan mukaan.

Hypoteesi: Potilaiden propofoliherkkyydessä on suuri yksilöiden välinen vaihtelu, joka voidaan mallintaa tarkasti käyttämällä kliinisiä, demografisia ja elektroenkefalografisia (EEG) ominaisuuksia, jotka ovat käytettävissä ennen yleisanestesian induktiota. Tutkijat olettavat myös, että tämä herkkyys propofolille voi tunnistaa haavoittuvan aivofenotyypin, joka liittyy huonoon kognitiiviseen suorituskykyyn.

Erityistavoitteet: Ensisijainen: tutkia Ce-propofolin vaihtelua, jossa syväanestesia (DA) tapahtuu yleisanestesian (CeDA) induktion aikana. Toissijainen: tutkia demografisten tietojen, kognitiivisen suorituskyvyn ja EEG-muuttujien välistä suhdetta riippumattoman CeDA-muuttujan avulla. Kolmannen asteen: kehittää ja validoida koneoppimisalgoritmi CeDA:n ennustamiseksi kliinisten, demografisten ja EEG-ominaisuuksien perusteella, jotka on saatu ennen yleisanestesian induktiota.

Menetelmät: Tässä prospektiivisessa monosentrisessä havainnointitutkimuksessa on mukana 110 vähintään 18-vuotiasta osallistujaa, joille on suunniteltu leikkaus yleisanestesiassa. Kognitiivisen suorituskyvyn perustason arvioinnissa käytetään Montrealin kognitiivista arviointia. GA:n induktio suoritetaan käyttämällä 300 ml.h-1 1 % propofolia, kunnes DA (määritelty potilaan tilaindeksiksi (PSI) < 30) havaitaan. Ensisijainen päätetapahtuma on Ce-propofoli, jossa syväanestesia (CeDA) tapahtuu propofolin Eleveld PK/PD -mallilla laskettuna. SedLine-monitorin leikkausta edeltäviä raaka-EEG-aaltomuotoja käytetään tilastollisten, entrooppisten ja spektristen piirteiden poimimiseen. Korkeatiheyksinen EEG (128 kanavaa) tallennetaan myös 40 potilaan osanäytteeseen aivojen toiminnallisten yhteysominaisuuksien erottamiseksi. Nämä ominaisuudet sisällytetään yleistettyyn lisäainemalliin CeDA:n ennustamiseksi. Kehitämme ja validoimme myös koneoppimisalgoritmin CeDA:n ennustamiseksi näiden ominaisuuksien perusteella.

Merkitys/tärkeys: Tämän tutkimuksen tulokset voisivat antaa paremman käsityksen anestesia-aineiden farmakodynaamisessa vaikutuksessa havaitun yksilöiden välisen vaihtelun määräävistä tekijöistä. Lisäksi CeDA:n ennuste voi auttaa kliinikoita asettamaan oikean ja turvallisen tavoitteen kohdekontrolloidussa propofoli-infuusiossa yleisanestesian induktion aikana ja rajoittaa entisestään syväanestesian esiintymistä leikkauksen aikana. Lopuksi tieto EEG-ominaisuuksien, anestesiaherkkyyden ja kognitiivisen suorituskyvyn välisestä yhteydestä voi johtaa henkilökohtaisempaan anestesian toimitukseen.