Utilisation de l'apprentissage automatique et des biomarqueurs pour la détection précoce de l'ischémie cérébrale retardée (CIDAIBASSAH)

Une approche nouvelle et prometteuse pour détecter une ischémie cérébrale en cours pourrait être la détection de biomarqueurs neurospécifiques dans le sang. Un biomarqueur de l’ischémie cérébrale, similaire à la troponine T et à la troponine I pour détecter l’ischémie cardiaque, serait précieux ; cependant, un tel biomarqueur de l’ischémie cérébrale fait actuellement défaut. (9) Il existe plusieurs biomarqueurs neurospécifiques intéressants à cet effet, tels que la protéine acide fibrillaire gliale (GFAP), l'énolase spécifique des neurones (NSE), la protéine tau totale, la S-100 et les chaînes légères des neurofilaments (NFL). À ce stade, nous n’avons pas suffisamment de connaissances sur les niveaux de biomarqueurs neurospécifiques dans le sang et le liquide céphalo-rachidien au cours d’une ischémie cérébrale retardée après une hémorragie sous-arachnoïdienne. L'échantillonnage de biomarqueurs neurospécifiques a un double objectif, le premier est de déterminer si nous pouvons détecter une ischémie cérébrale en cours avec ces biomarqueurs, et le deuxième objectif est de comparer les niveaux de biomarqueurs aux résultats en matière de mortalité et de morbidité déterminés par l'échelle de Glasgow Coma Extended à 1 an, 3 ans et 5 ans après l'admission.

Des algorithmes d’apprentissage automatique permettant de prédire les résultats d’une ischémie cérébrale retardée en utilisant une combinaison de données cliniques et d’imagerie ont vu le jour. Néanmoins, la prédiction d’une ischémie cérébrale retardée ne l’empêche pas ; pour prévenir l'ischémie cérébrale retardée, il faut développer un système de surveillance facile à appliquer, peu coûteux et fiable, capable d'avertir les médecins du risque imminent d'ischémie cérébrale, permettant ainsi d'intervenir.

L'objectif global de ce projet est de développer des méthodes permettant la détection d'une ischémie cérébrale imminente ou en cours chez les patients souffrant d'hémorragie sous-arachnoïdienne.

Nos principaux objectifs sont :

• Développer un modèle basé sur l'apprentissage automatique qui peut identifier des modèles de signaux obtenus à partir de la surveillance HRV, NIRS et EEG, qui sont cohérents avec une ischémie cérébrale à venir et fournir un avertissement à ce sujet aux médecins traitants.
• Définir la spécificité et la relation temporelle des biomarqueurs neurospécifiques dans le sang et le liquide céphalo-rachidien chez les patients présentant une hémorragie sous-arachnoïdienne avec et sans ischémie cérébrale retardée pour évaluer si l'un de ces biomarqueurs peut être utilisé comme indicateur d'ischémie cérébrale en cours.
• Évaluer la valeur pronostique des modifications des biomarqueurs physiologiques et neurospécifiques au cours de la phase aiguë après une hémorragie sous-arachnoïdienne sur les résultats à long terme.