Convalida di simulazioni 3D nell'ictus embolico

L'ictus colpisce più di 100.000 persone ogni anno nel Regno Unito e fino al 50% dei pazienti presenta una disabilità significativa [1, 2]. L'85% degli ictus deriva da vasi sanguigni occlusi nel cervello (ictus ischemico acuto [AIS]), che interrompe l'afflusso di sangue e provoca infarto tissutale e compromissione funzionale [1]. L'ictus è responsabile di significativa morbilità e mortalità, con notevoli implicazioni sociali ed economiche, in particolare per gli individui in età lavorativa [1, 2]. La causa dell'AIS può essere ampiamente classificata come ictus embolico e non embolico [3]. Circa un quarto dell'AIS è cardioembolico, dovuto a embolia dall'atrio sinistro (fibrillazione atriale - FA), valvole (cardiopatia valvolare o valvole protesiche), infarto miocardico recente, forame ovale pervio, endocardite infettiva o ateroma dell'arco aortico [3- 5]. Questa cifra è più alta tra gli anziani a causa della crescente prevalenza di FA con l'età [6]. È importante sottolineare che gli ictus cardioembolici sono più gravi, con conseguente maggiore disabilità rispetto ad altri sottotipi di ictus [4]. A causa del miglioramento degli standard nella gestione dei fattori di rischio vascolare, la proporzione di ictus derivanti da cardioembolia è in aumento, essendo triplicata nell'incidenza negli ultimi decenni [4]. La corretta identificazione e gestione di una fonte embolica può ridurre le recidive fino al 70% [4]. La FA rimane la principale causa di ictus cardioembolico [4, 5]. Tuttavia, si ritiene che l'identificazione e il trattamento corretti della FA si verifichino solo nel 50% dei pazienti idonei [3]. Ciò può essere dovuto alla riluttanza del medico a trattare con anticoagulanti i pazienti, in particolare nella popolazione anziana fragile ad alto rischio di cadute [3]. Fino al 25% dell'ictus è di origine embolica indeterminata (ESUS), che può essere dovuto a FA parossistica che richiede un monitoraggio cardiaco prolungato per identificare e trattare con successo i pazienti [3, 7]. La FA è asintomatica fino al 40% dei pazienti e la prima presentazione può essere con un infarto significativo [8]. L'anticoagulazione è la pietra angolare della riduzione del rischio di ictus nella FA, ma con un aumento fino a due volte del rischio di sanguinamento questo trattamento è riservato solo ai casi accertati [9, 10]. L'anticoagulazione nell'ESUS rimane un dibattito in corso ed è attualmente limitata ai gruppi ad alto rischio (ad es. infarti multipli in territori diversi) [11, 12]. Pertanto, l'identificazione e il trattamento della FA è una priorità fondamentale per ridurre il rischio futuro di ictus, ma minimizzare le complicanze in cui l'anticoagulazione non è indicata.

Date le diverse eziologie, indagini e gestione dell'ictus embolico e non embolico, la differenziazione precoce facilita il processo decisionale clinico e consente indagini e gestione mirate per i pazienti. Le caratteristiche radiologiche dell'ictus possono supportare questo processo poiché la posizione, le dimensioni e il modello dell'infarto possono indicare la probabile eziologia e il sottotipo di ictus. Tuttavia, al momento non ci sono criteri con cui valutarlo, basandosi su un'opinione qualitativa e quindi soggettiva del medico curante o del radiologo. Una diagnosi imprecisa è stata riportata fino a un terzo degli ictus lacunari basandosi solo sui risultati clinici e TC [13]. La maggior parte dei risultati falsi positivi era dovuta a ictus cardioembolico o di una grande arteria, con potenziale conseguente mancata opportunità di identificare e trattare la FA [13]. L'imaging pesato in diffusione può migliorare la diagnosi di infarto lacunare, ma il suo utilizzo è limitato dal costo e dalla disponibilità [13-15]. In uno studio recente su 133 pazienti con ESUS, il 22,6% è risultato affetto da FA dopo tre mesi di monitoraggio cardiaco e un punteggio di rischio di 8 punti potrebbe prevederlo con ragionevole accuratezza (area sotto la curva = 0,70) [16]. Tuttavia questa accuratezza diminuisce considerevolmente dove l'eziologia dell'ictus rimane indeterminata [16]. La reale proporzione di FA che non viene rilevata rimane sconosciuta e il rilevamento precoce attraverso la modellazione predittiva potrebbe potenzialmente ridurre i ritardi nelle indagini e nel trattamento.

Pertanto, migliorare i processi attraverso i quali l'ictus embolico, in particolare la FA, può aiutare a guidare il processo decisionale clinico. Ciò consentirebbe di adattare meglio le indagini ai pazienti, eliminando i test non necessari che potrebbero avere potenziali benefici economici per il SSN e riducendo l'onere delle indagini per i pazienti. Lo sviluppo di modelli di ictus in grado di integrare le informazioni cliniche dei pazienti e i risultati della scansione potrebbe essere in grado di fornire una migliore accuratezza diagnostica per la classificazione del sottotipo di ictus e facilitare indagini e trattamenti tempestivi e più mirati. In particolare, i modelli in grado di differenziare tra diversi tipi di embolia possono essere particolarmente preziosi e richiedere un monitoraggio esteso per i pazienti che hanno maggiori probabilità di avere una fonte di FA.

Questo studio propone un metodo Monte Carlo sviluppato da JH e EC per simulare ictus [17-20]. Questo metodo è stato recentemente adattato utilizzando un sistema vascolare cerebrale in silico [21] e testato rispetto alle immagini dell'ictus dal database Anatomical Tracings of Lesions After Stroke (ATLAS) (lavoro non pubblicato). Il vantaggio dell'utilizzo di un sistema vascolare generato computazionalmente rispetto all'imaging è che non esiste un limite inferiore per le dimensioni del vaso e siamo in grado di includere i vasi nel nostro modello fino al letto capillare. All'interno delle simulazioni, possiamo stimare il volume della lesione e incorporare le diverse esigenze metaboliche della materia grigia e bianca. Recentemente, siamo stati in grado di riprodurre immagini di ictus nelle circolazioni anteriore, media e posteriore (rispettivamente ACA, MCA, PCA) utilizzando le immagini del set di dati ATLAS. Tuttavia, la maggior parte delle lesioni in ATLAS era di natura cronica e ciò non fornisce informazioni su come questo modello si comporterebbe alla "porta d'ingresso" dove le decisioni terapeutiche potrebbero essere prese in modo più tempestivo.

Pertanto, questo progetto cerca di sviluppare un database di scansione dell'ictus acuto per convalidare queste simulazioni sviluppate di recente e determinare l'accuratezza nel prevedere l'origine dell'ictus embolico nell'ambiente acuto. Data la crescente applicazione delle tecniche di intelligenza artificiale alla medicina clinica, confronteremo la capacità di questo modello di simulazione dell'ictus sviluppato di recente con le tecniche di intelligenza artificiale per prevedere l'origine dell'ictus embolico. Confronteremo la capacità dei modelli all'opinione clinica o radiologica. Infine, testeremo la capacità combinata delle due tecniche di determinare l'origine dell'ictus embolico. In particolare, valuteremo le seguenti fonti: emboli aterosclerotici lacunari, cardioembolici, dei grandi vasi e spartiacque.