초기 무릎 골관절염의 검출 및 모니터링을 위한 음향 방출 바이오마커

질병 배경 골관절염(OA)은 전 세계 인구의 7% 이상(5억 2,800만 명)에게 영향을 미치는 널리 퍼져 있으며 장애를 일으키는 질병입니다. 이는 이동성과 독립적인 생활 방식을 크게 제한하고 있습니다. OA는 주로 연골 손실, 뼈의 구조적 변화, 윤활막과 관절낭의 염증으로 설명됩니다. 일반적인 위험 요인으로는 노화, 비만, 이전 관절 부상 및 과도한 사용 등이 있습니다. OA는 통증이 심해지면 환자가 의사를 만나기까지 몇 년이 걸립니다. 초기 단계에서 환자는 증상이 없거나 활동과 관련된 통증만 경험합니다. 간헐적으로 극심한 통증이 발생하면서 시간이 지남에 따라 통증이 일정해집니다. 전 세계 지역에서 개인의 평균 연간 OA 비용은 USD $700-$15,600(2019년) 사이로 추산됩니다. 결과적으로 OA는 높은 의료비, 조기 퇴직, 높은 결근률로 인해 사회경제적으로 큰 영향을 미칩니다.

OA는 일반적으로 엉덩이, 무릎, 손, 발, 척추에 영향을 미치며 다관절 침범의 유병률이 높습니다. 이 연구는 무릎 골관절염에 초점을 맞췄습니다.

현재 평가 표준 무릎 골관절염의 중증도에 대한 현재 최적의 표준 평가는 1961년 세계보건기구(WHO)에서 표준으로 채택된 Kellgren-Lawrence(KL) 등급 시스템을 사용하는 단순 방사선 사진을 기반으로 합니다. 이 시스템은 일차적으로 영향을 받은 조직(연골)을 평가하지 않고 관절의 전반적인 측면만 평가합니다. 따라서 골관절염의 초기 단계를 발견할 수 없으며 무릎 관절 치환술 외에 치료 옵션이 거의 없는 후기 단계에 진단이 확립되는 경우가 많습니다.

대체 평가 방법 예방적 OA 치료법을 적용하려면 조기 진단 및 개선된 환자 계층화가 필요합니다. 가능한 조기 진단 옵션에는 자기공명영상(MRI) 및 생화학적 표지가 포함됩니다. MRI는 연골의 부피, 두께 또는 품질의 변화를 평가하는 데 사용할 수 있지만 높은 비용, 가용성 및 검증된 국제 점수의 부재로 인해 MRI의 광범위한 사용이 제한됩니다. 많은 생화학적 표지가 현재 연구되고 있지만 아직까지 관절 조직과 특정 관절에 대한 특이성이 부족하고 민감도와 특이도가 여전히 널리 임상적으로 사용하기에 충분히 높지 않습니다.

최근에는 기존 바이오마커의 대안으로 음향 분석에 대한 관심이 높아지고 있으며, 특히 윤활이 부족한 움직이는 관절 표면이 음향 분석에서 확인할 수 있는 비정상적인 소리를 생성하는 무릎 관절의 경우 더욱 그렇습니다.

프로젝트의 관련성 ETH Lausanne에서 개발된 inmodi 무릎 보호대는 동작 중 무릎 건강 평가를 위해 설계된 장치입니다. 핵심기술은 음향, 열, 운동학 센서와 인공지능(AI) 기반 데이터 분석을 결합해 관절 기능 관련 바이오마커를 추출하는 것이다.

예비 데이터는 이러한 결합된 접근 방식이 OA의 비침습적 조기 진단을 가능하게 할 수 있음을 시사합니다. 말에서는 관절 상태와 분석된 음향 방출(AE) 신호의 힘 사이에 강한 연관성이 발견되었습니다. 데이터 조합(음향 데이터/동작 데이터)에는 무릎 기능 건강에 대한 더 많은 정보가 포함될 가능성이 높지만 이러한 데이터는 (계산적으로) 매우 무겁고 AI와 같은 알고리즘 접근 방식은 의미 있는 매개 변수를 추출하고 이를 임상적으로 유용한 바이오마커로 결합하는 최선의 옵션으로 보입니다. . 최근 연구자들은 슬관절 전치환술(TKA) 직전에 병원에서 온 17명의 환자를 대상으로 인모디 무릎 보조기의 프로토타입을 테스트했습니다. 이 환자들은 수술을 받는 다리에 심각한 골관절염을 앓고 있었고 반대쪽 다리에는 경증 내지 중등도의 골관절염을 앓고 있었습니다. 기계 학습 알고리즘은 0.96(완벽 = 1)의 특이도로 다리 상태를 식별할 수 있었습니다.

이 새로운 프로젝트의 목적은 초기 단계에서 OA를 진단하기 위한 inmodi 시스템의 잠재력을 더욱 탐구하는 것입니다. 이를 위해 조사관은 골관절염 발병 위험이 있는 하위 집단을 대상으로 예비 참고 데이터베이스를 개발할 것입니다. AI 알고리즘을 사용하여 새로운 바이오마커를 식별하고 검증하려면 잠재적인 바이오마커와 검증을 위한 최적의 임상 결과가 포함된 훈련 데이터세트와 테스트 데이터세트가 필요합니다. 이 데이터베이스에는 통계적 과적합을 방지하기 위해 통계적으로 타당할 만큼 충분히 큰 표본 크기가 필요합니다.

비침습적 무릎 건강 진단은 상대적으로 저렴한 비용으로 방사선 노출 없이 위험에 처한 환자를 식별하는 데 도움이 되며 표준 방사선 촬영 방법보다 조기에 예방 조치를 구현할 수 있습니다.

위험 범주 A(최소): 영상 절차에는 (1) 비이온화인 양쪽 무릎의 MRI와 (2) 기존 방사선 촬영보다 훨씬 낮은 방사선량을 사용하는 EOS 전체 다리 스캔이 포함됩니다. 또 다른 시술은 양쪽 다리에 인모디 무릎 보호대를 이용한 기능 테스트이다. X선 방사선이 세포에 생물학적 영향을 미칠 가능성은 매우 낮습니다. 다른 위험은 "과잉진단 선별"과 관련된 심리적인 위험이거나 MRI 스캐너의 폐쇄공포증 스트레스 및 소음 불편함입니다. 또한 데이터 프라이버시에 대한 위험이 있으며 조사관은 법적 및 내부 데이터 보호 규칙을 준수하여 이를 최소화하려고 노력합니다.