CMR-AI i wyniki w zwężeniu zastawki aortalnej

Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe zmieniają naszą codzienną praktykę kliniczną, która może stać się bardziej wydajna, precyzyjna i spersonalizowana. Zastosowanie tych technologii w obrazowaniu serca nie tylko wpływa na podejmowanie decyzji poprzez lepszą dokładność i stratyfikację ryzyka, ale także znacznie skraca czas skanowania i obróbkę po obrazowaniu.

Aktualne wytyczne uznają obrazowanie metodą rezonansu magnetycznego serca (CMR) za złoty standard w ocenie struktury i funkcji mięśnia sercowego. Chociaż pomiary wielkości, masy i frakcji wyrzutowej (EF) mają fundamentalne znaczenie w przypadku różnych chorób serca, są błędne ze względu na nieodłączną zmienność i subiektywizm analiz prowadzonych u ludzi. Niedawne osiągnięcia w zakresie głębokiego uczenia się z wykorzystaniem splotowych sieci neuronowych (CNN) umożliwiają automatyczną segmentację puli krwi komorowej i mięśnia sercowego przy użyciu istniejących zbiorów danych CMR. Co ważne, narzędzia te są zintegrowane ze skanerami CMR generującymi pomiary w czasie rzeczywistym, bez konieczności czasochłonnego przetwarzania obrazu. Modele oparte na sztucznej inteligencji wykazały już wcześniej doskonałą precyzję w pomiarach konturowania komór, wolumetrii i maksymalnej grubości ścian, przewyższając ekspertów klinicznych.

U pacjentów ze zwężeniem zastawki aortalnej (AS) zmiany EF częściej pojawiają się w późnej fazie procesu chorobowego. Skrócenie podłużne stanowi wcześniejszy i bardziej czuły marker dysfunkcji lewej komory (LV). Pomiary te pozostają jednak subiektywne, czasochłonne i dlatego nie są wykonywane rutynowo ze względu na brak zautomatyzowanej analizy. Niedawno wykazano, że globalne skrócenie podłużne (GLS) i wychylenie skurczowe płaszczyzny pierścienia mitralnego (MAPSE) mierzone za pomocą sztucznej inteligencji zapewniają bardziej powtarzalne i dokładne wyniki w porównaniu z ludzkimi ekspertami. Badacze stawiają hipotezę, że GLS i MAPSE oparte na sztucznej inteligencji mogą przekazywać ważne informacje prognostyczne wykraczające poza LVEF w ciężkiej AS i stanowić wczesne markery niekorzystnej przebudowy serca.

Co więcej, badacze mogli już wcześniej wykazać, że dysfunkcja prawej komory (RV) w badaniu CMR, a nie konwencjonalne parametry oceniane za pomocą echokardiografii, była niezależnie powiązana z wynikami leczenia u osób z AS poddawanych przezcewnikowej implantacji zastawki aortalnej. Celem badaczy jest rozszerzenie naszych ustaleń i zbadanie, czy oparte na sztucznej inteligencji GLS RV i wychylenie skurczowe w płaszczyźnie pierścienia trójdzielnego (TAPSE) stanowią wczesne markery dysfunkcji prawej komory, wskazujące na niekorzystne rokowanie.

Wreszcie, ocena odwrotnej przebudowy serca metodą CMR wymaga dużej precyzji (= powtarzalności). Udowodniono, że sztuczna inteligencja przewyższa ludzi zarówno pod względem precyzji, jak i dokładności, dlatego też ma ogromny potencjał w zakresie kompleksowej oceny podłużnych zmian strukturalnych w AS po wymianie zastawki. Celem badaczy jest analiza odwrotnej przebudowy serca u pacjentów z ZA przy użyciu nowatorskiej technologii sztucznej inteligencji.

Celuje

Ponieważ w przeszłości dokonano znaczącego wkładu w obrazowanie serca i choroby zastawkowe serca, badacze dążą do poszerzenia wiedzy w tej dziedzinie poprzez zbadanie następujących kwestii:

• Powiązanie markerów strukturalnych i funkcjonalnych LV i RV mierzonych AI w CMR u pacjentów z ciężką AS z wynikami klinicznymi po wymianie zastawki aortalnej (AVR).
• Odwrócenie przebudowy serca na początku badania do 12 miesięcy po AVR, jak określono metodami CMR opartymi na sztucznej inteligencji.
• Ostatecznym celem jest zapewnienie zautomatyzowanych, precyzyjnych i oszczędzających czas algorytmów do identyfikacji pacjentów z grupy ryzyka poddawanych AVR.

Metody

Jest to zakrojone na szeroką skalę międzynarodowe, wieloośrodkowe, wielokohortowe badanie obserwacyjne. Do udziału zostaną zaproszeni pacjenci z ciężką zwyrodnieniową AS zakwalifikowani do dyskusji na temat leczenia zastawek w interdyscyplinarnym Zespole Kardiologicznym. Zapisy będą prowadzone prospektywnie w siedmiu stowarzyszonych z uniwersytetami ośrodkach opieki wyższego szczebla w Europie kontynentalnej, Wielkiej Brytanii i Azji.

Ocena wyjściowa obejmuje wywiad, badanie fizykalne, rutynowe badania krwi, elektrokardiogram, echokardiografię i obrazowanie CMR. Pacjenci będą obserwowani prospektywnie w ramach wizyty ambulatoryjnej po 12 miesiącach. Ponadto CMR zostanie powtórzony po 1 roku.