Biomarkery emisji akustycznej do wykrywania i monitorowania wczesnej choroby zwyrodnieniowej stawu kolanowego

Tło choroby Choroba zwyrodnieniowa stawów (OA) to bardzo rozpowszechniona i powodująca niepełnosprawność choroba, która dotyka ponad 7% ludzi na całym świecie (528 milionów ludzi). Ogranicza to znacząco ich mobilność i niezależny tryb życia. OA objawia się głównie utratą chrząstki, zmianami strukturalnymi kości oraz zapaleniem błony maziowej i torebki stawowej. Typowe czynniki ryzyka obejmują starzenie się, otyłość, wcześniejsze uszkodzenia stawów i nadmierne użytkowanie. Choroba zwyrodnieniowa stawów rozwija się kilka lat, zanim pacjent zgłosi się do lekarza, gdy ból się nasili. We wczesnych stadiach choroby pacjenci nie wykazują żadnych objawów lub odczuwają jedynie ból związany z aktywnością fizyczną. Ból staje się stały w miarę upływu czasu z okresowymi, intensywnymi epizodami bólu. W regionach na całym świecie średni roczny koszt OA dla osoby fizycznej szacuje się na 700–15 600 USD (2019). W rezultacie OA ma duży wpływ społeczno-ekonomiczny ze względu na wysokie koszty leczenia, wcześniejsze przechodzenie na emeryturę i wysoką absencję w pracy.

Choroba zwyrodnieniowa stawów zazwyczaj dotyczy bioder, kolan, dłoni, stóp i kręgosłupa, z dużą częstością zajęcia wielostawowego. Badanie to koncentruje się na chorobie zwyrodnieniowej stawu kolanowego.

Aktualny standard oceny Obecny złoty standard oceny ciężkości choroby zwyrodnieniowej stawu kolanowego opiera się na zwykłej radioografii z wykorzystaniem systemu stopniowania Kellgrena-Lawrence’a (KL), który został przyjęty jako standard przez Światową Organizację Zdrowia w 1961 roku. System ten nie ocenia pierwotnie dotkniętej tkanki – chrząstki – ale jedynie ogólny wygląd stawu. Dlatego też nie jest w stanie wykryć wczesnych stadiów choroby zwyrodnieniowej stawów, a diagnozę często stawia się na późnym etapie, pozostawiając niewiele możliwości leczenia poza alloplastyką stawu kolanowego.

Alternatywne metody oceny W celu wdrożenia profilaktyki OA konieczna jest wcześniejsza diagnostyka i lepsza stratyfikacja pacjentów. Możliwe opcje wczesnej diagnostyki obejmują rezonans magnetyczny (MRI) i markery biochemiczne. MRI można wykorzystać do oceny zmian w objętości, grubości, a nawet jakości chrząstki, jednak powszechne stosowanie MRI jest ograniczone ze względu na jego wysoki koszt, dostępność i brak potwierdzonej międzynarodowej punktacji. Obecnie bada się wiele markerów biochemicznych, ale jak dotąd brakuje im swoistości w stosunku do tkanek stawowych i poszczególnych stawów, a czułość i swoistość wciąż nie są wystarczająco wysokie, aby można je było powszechnie stosować w praktyce klinicznej.

Ostatnio rośnie zainteresowanie analizą akustyczną jako alternatywą dla konwencjonalnych biomarkerów, szczególnie w przypadku stawu kolanowego, gdzie słabo nawilżone ruchome powierzchnie stawów generują nietypowe dźwięki, które może ujawnić analiza akustyczna.

Znaczenie projektu Orteza stawu kolanowego inmodi opracowana w ETH w Lozannie to urządzenie przeznaczone do oceny stanu kolana w ruchu. Jego podstawowa technologia łączy czujniki akustyczne, termiczne i kinematyczne oraz analizę danych opartą na sztucznej inteligencji (AI) w celu wyodrębnienia odpowiednich biomarkerów funkcji stawów.

Wstępne dane sugerują, że to połączone podejście może umożliwić nieinwazyjne wczesne rozpoznanie choroby zwyrodnieniowej stawów. U koni stwierdzono silny związek pomiędzy stanem stawów a mocą analizowanych sygnałów emisji akustycznej (AE). Połączenie danych (dane akustyczne/dane dotyczące ruchu) zawiera prawdopodobnie więcej informacji na temat stanu funkcjonalnego stawu kolanowego, ale takie dane są bardzo wymagające (obliczeniowo), a podejście algorytmiczne, takie jak sztuczna inteligencja, wydaje się najlepszą opcją wydobycia znaczących parametrów i połączenia ich w klinicznie przydatne biomarkery . Niedawno badacze przetestowali prototyp ortezy stawu kolanowego inmodi u siedemnastu pacjentów kliniki na krótko przed całkowitą alloplastyką stawu kolanowego (TKA). Pacjenci ci cierpieli na ciężką chorobę zwyrodnieniową kończyny dolnej poddawanej operacji oraz łagodną do umiarkowanej chorobę zwyrodnieniową nogi po stronie przeciwnej. Algorytm uczenia maszynowego był w stanie rozróżnić stany nóg ze swoistością 0,96 (idealny = 1).

Celem tego nowego projektu jest dalsze badanie potencjału systemu inmodi w diagnostyce choroby zwyrodnieniowej stawów na wcześniejszych etapach. W tym celu badacze opracują wstępną referencyjną bazę danych dotyczącą subpopulacji zagrożonej rozwojem OA. Identyfikacja i walidacja nowych biomarkerów za pomocą algorytmu sztucznej inteligencji wymaga zbioru danych szkoleniowych i zbioru danych testowych, zarówno z potencjalnymi biomarkerami, jak i złotymi standardowymi wynikami klinicznymi do walidacji. Ta baza danych będzie wymagać próby o wielkości wystarczająco dużej, aby była statystycznie rzetelna i zapobiegała nadmiernemu dopasowaniu statystycznemu.

Nieinwazyjna diagnostyka stanu zdrowia stawu kolanowego powinna pomóc w identyfikacji pacjentów z grupy ryzyka stosunkowo niewielkim kosztem i bez narażenia na promieniowanie oraz umożliwić wdrożenie działań zapobiegawczych wcześniej niż w przypadku standardowych badań radiograficznych.

Kategoria ryzyka A ​​(minimalna): Procedury obrazowe obejmują (1) rezonans magnetyczny obu kolan, który jest niejonizujący, oraz (2) skan EOS całej nogi ze znacznie niższą dawką promieniowania w porównaniu z konwencjonalną radiografią. Kolejnym zabiegiem jest próba funkcjonalna z użyciem ortezy stawu kolanowego inmodi obu nóg. Prawdopodobieństwo, że promieniowanie rentgenowskie wywoła biologiczny wpływ na komórki, jest bardzo niskie. Inne zagrożenia mają charakter psychologiczny i są związane z „naddiagnozacją w badaniach przesiewowych” lub stresem klaustrofobicznym i dyskomfortem związanym z hałasem w skanerze MRI. Ponadto istnieje ryzyko dla prywatności danych, które śledczy starają się zminimalizować, przestrzegając prawnych i wewnętrznych zasad ochrony danych.