Több jel alapú megfigyelő rendszer központi idegrendszeri hiperszomniákhoz

A túlzott nappali álmosság (EDS) gyakori tünet a lakosság körében. A prevalencia 5% és 30% között mozog. A nappali álmosság pedig sokszor negatív hatásokkal jár, sőt a napi működés és az életminőség is romlik ezek miatt a hiperszomniák miatt. Egyes súlyos esetekben számos baleset történhet, amelyek életveszélyt jelenthetnek. Az Alvási Zavarok Nemzetközi Osztályozásának (ICSD 3) jelenlegi harmadik kiadása a „központi idegrendszeri hipersomnolencia rendellenességeket” kifejezetten az 1. és 2. típusú narkolepszia kategóriába sorolta; idiopátiás hypersomnia (IH) és Kleine-Levin szindróma (KLS). Mindazonáltal, kivéve az 1-es típusú narkolepsziát, amelynek viszonylag egyértelmű kóros mechanizmusa van, ami a hypocretin csökkent szekréciójával kapcsolatos, más hiperszomnia-rendellenességek, mint például a 2-es típusú narkolepszia, az IH és a KLS, amelyek nem egyértelmű neurofiziológiai diagnosztikai szabvány, és ezeknek a betegségeknek a mechanizmusa még mindig nem tisztázott. Ezért a diagnózis csak a klinikai tünetekre és az orvosok klinikai tapasztalatára támaszkodhat. Éppen ezért e betegségek diagnosztizálása még mindig nagy nehézségekkel és kihívásokkal jár. Ezért a diagnózis pontosítása érdekében a kutatóknak meg kell találniuk ezen betegségek "biológiai és neurofiziológiai biomarkereit". És hagyja, hogy a betegek gyorsan megkapják a megfelelő kezelést.

Ennek a tanulmánynak a céljai a következők:

1. A fő cél a Multi-Signal Based Monitoring System használata az agyi képadatokkal való összekapcsolásra és a kereszt-összehasonlítások elvégzésére a központi idegrendszeri hiperszomniák lehetséges kóros mechanizmusainak felderítésére.
2. A Multi-Signal Based Monitoring System segítségével kapcsolja össze az agyi képadatokat, és végezzen kereszt-összehasonlítást, hogy tovább szűrje ezeket a klinikailag jelentős biomarkereket a központi idegrendszeri hiperszomniákra, és találjon ideális és pontos fiziológiai biomarkereket, amelyek nyomon követhetik a betegség lefolyását.
3. Használja ezeket a pontosan monitorozott biomarkereket a biomarkerek változásainak és a központi idegrendszeri hiperszomniák hosszú távú lefolyásának nyomon követésére, valamint a kezelés hatásának és prognózisának értékelésére.
4. Használjon számítógépes gépi tanulást és más algoritmusokat, hogy elemezzen és készítsen különféle gyorsabb és pontosabb előrejelzési modelleket ezekre a központi idegrendszeri hiperszomniákra vonatkozóan, ezzel elérve a megelőző orvoslás célját.

Kutatási módszer:

Ez egy retrospektív és prospektív kohorsz tanulmány. 600 alany (9-45 éves korig) kerül összegyűjtésre. Ezeket az alanyokat öt csoportra osztják: (1) kísérleti csoport (1. típusú narkolepszia, 300 alany); (2) kísérleti csoport (2. típusú narkolepszia, 100 alany); és (3) kísérleti csoport (KLS, 100 alany); és (4) kísérleti csoport (IH, 50 alany); és (5) egészséges kontrollcsoport (életkor és nem megfelelő egészséges alanyok, 50 alany). A vizsgálók minden egyes alanyról összegyűjtik az összes klinikai adatot, beleértve a klinikai jellemzőket, az alvásvizsgálati adatokat, az aktigráfiát, a HLA tipizálását és az agy képalkotó adatait.

Adatelemzési módszer:

Használjon több fiziológiai jelet valós idejű kvantitatív algoritmusok generálásához és a hiperszomniákkal kapcsolatos fiziológiai biomarkerek megtalálásához. A fent említett adatokat számítógépes gépi tanuláson, neurális hálózaton és más algoritmusokon alapuló adatelemzés segítségével kategorizáltuk és csoportosítottuk. Ezután a kutatók az eredmények alapján prediktív modellt építenek fel, majd orvosi jelentést írnak és közzéteszik.