Биомаркеры акустической эмиссии для выявления и мониторинга раннего остеоартрита коленного сустава

История заболевания Остеоартрит (ОА) — широко распространенное заболевание, приводящее к инвалидности, от которого страдают более 7% людей во всем мире (528 миллионов человек). Это существенно ограничивает их мобильность и независимый образ жизни. ОА в основном описывается потерей хряща, структурными изменениями в кости и воспалением синовиальной оболочки и капсулы сустава. Общие факторы риска включают старение, ожирение, перенесенные травмы суставов и чрезмерное их использование. Для развития ОА требуется несколько лет, прежде чем пациент обратится к врачу при усилении боли. На ранних стадиях пациенты бессимптомны или испытывают только боль, связанную с физической активностью. Боль со временем становится постоянной с периодическими эпизодами сильной боли. В регионах по всему миру средняя годовая стоимость ОА для человека оценивается в пределах от 700 до 15 600 долларов США (2019 г.). Следовательно, ОА оказывает большое социально-экономическое воздействие из-за высоких медицинских расходов, раннего выхода на пенсию и большого количества прогулов на работе.

ОА обычно поражает бедра, колени, руки, стопы и позвоночник, с высокой распространенностью полиартикулярного поражения. Данное исследование посвящено ОА коленного сустава.

Текущий стандарт оценки Текущий золотой стандарт оценки тяжести ОА коленного сустава основан на обзорной рентгенографии с использованием системы оценок Келлгрена-Лоуренса (KL), которая была принята в качестве стандарта Всемирной организацией здравоохранения в 1961 году. Эта система не оценивает первичную пораженную ткань – хрящ – а оценивает только общий вид сустава. Поэтому невозможно обнаружить ранние стадии ОА, и диагноз часто устанавливается на поздней стадии, и вариантов лечения, кроме эндопротезирования коленного сустава, немного.

Альтернативные методы оценки Для проведения профилактического лечения ОА необходимы более ранняя диагностика и улучшенная стратификация пациентов. Возможные варианты ранней диагностики включают магнитно-резонансную томографию (МРТ) и биохимические маркеры. МРТ можно использовать для оценки изменений объема, толщины или даже качества хряща, однако широкое использование МРТ ограничено ее высокой стоимостью, доступностью и отсутствием подтвержденной международной оценки. Многие биохимические маркеры в настоящее время находятся на стадии исследования, однако им пока не хватает специфичности к тканям суставов и к конкретным суставам, а чувствительность и специфичность все еще недостаточно высоки для широкого клинического использования.

В последнее время растет интерес к акустическому анализу как альтернативе традиционным биомаркерам, особенно для коленного сустава, где плохо смазанные подвижные поверхности сустава издают аномальные звуки, которые может выявить акустический анализ.

Актуальность проекта Коленный бандаж inmodi, разработанный в ETH Lausanne, представляет собой устройство, предназначенное для оценки состояния колена в движении. Его основная технология сочетает в себе акустические, тепловые и кинематические датчики и анализ данных на основе искусственного интеллекта (ИИ) для извлечения соответствующих биомаркеров функции суставов.

Предварительные данные позволяют предположить, что этот комбинированный подход может обеспечить неинвазивную раннюю диагностику ОА. У лошадей была обнаружена сильная связь между состоянием суставов и мощностью анализируемых сигналов акустической эмиссии (АЭ). Комбинация данных (акустические данные/данные о движении), вероятно, содержит больше информации о функциональном здоровье колена, но такие данные очень тяжелы (в вычислительном отношении), и алгоритмический подход, такой как искусственный интеллект, кажется лучшим вариантом для извлечения значимых параметров и объединения их в клинически полезные биомаркеры. . Недавно исследователи протестировали прототип коленного бандажа Inmodi на семнадцати пациентах клиники незадолго до тотального эндопротезирования коленного сустава (ТКА). У этих пациентов наблюдался тяжелый ОА на оперированной ноге и легкий или умеренный на контралатеральной ноге. Алгоритм машинного обучения смог различать состояния ног со специфичностью 0,96 (идеально = 1).

Целью этого нового проекта является дальнейшее изучение потенциала системы inmodi для диагностики ОА на ранних стадиях. Для этого исследователи разработают предварительную справочную базу данных в субпопуляции, подверженной риску развития ОА. Идентификация и проверка новых биомаркеров с помощью алгоритма искусственного интеллекта требует набора обучающих и тестовых данных, как с потенциальными биомаркерами, так и с клиническими результатами золотого стандарта для проверки. Для этой базы данных потребуется размер выборки, достаточно большой, чтобы быть статистически обоснованным и предотвратить статистическое переобучение.

Неинвазивная диагностика здоровья коленного сустава должна помочь выявлять пациентов из группы риска при относительно низких затратах и ​​без радиационного воздействия, а также позволит проводить профилактические мероприятия раньше, чем при использовании стандартных рентгенографических мер.

Категория риска A (минимальная): процедуры визуализации включают (1) неионизирующую МРТ обоих колен и (2) сканирование всей ноги EOS с гораздо меньшей дозой облучения, чем при обычной рентгенографии. Другая процедура — функциональная проверка с использованием коленного бандажа Inmodi на обеих ногах. Вероятность того, что от рентгеновского излучения произойдет биологическое воздействие на клетки, очень мала. Другие риски носят психологический характер, связанный с «скрининговой гипердиагностикой» или клаустрофобным стрессом и шумовым дискомфортом при использовании МРТ-сканера. Кроме того, существует риск конфиденциальности данных, который следователи пытаются свести к минимуму, соблюдая юридические и внутренние правила защиты данных.