Использование технологии цифровых двойников и клинических систем поддержки принятия решений для улучшения раннего выявления, персонализированного лечения и долгосрочного мониторинга пациентов по всему спектру метаболически ассоциированной жировой болезни печени (МАЖБП). (ARTEMIS)

1. - Глоссарий CT : Компьютерная томография CVD : Сердечно-сосудистое заболевание HCC : Гепатоцеллюлярная карцинома MASH : Метаболически-ассоциированная стеатогепатопатия MASLD : Метаболически-ассоциированная стеатозная болезнь печени MRI : Магнитно-резонансная томография PET : Позитронно-эмиссионная томография SLD : Стеатозная болезнь печени TACE : Трансартериальная химиоэмболизация TARE : Трансартериальная радиоэмболизация TIPS : Трансюгулярный внутрипеченочный портосистемный шунт US : Ультразвуковое исследование USE : Ультразвуковая эластография VCTE : Вибрационно-контролируемая транзиентная эластография

2. - Описание клинического исследования

   Ретроспективная когорта ARTEMIS соответствует определению «ретроспективный сбор и анализ медицинских данных, полученных от отдельных пациентов или здоровых лиц, для решения научных вопросов, связанных с пониманием, профилактикой, диагностикой, мониторингом или лечением заболевания, психического расстройства или физического состояния», как определено в рабочей программе данного конкурса. Таким образом, определение клинического исследования в соответствии с Регламентом 536/2014 (о лекарственных препаратах) не применимо в рамках нашего исследования.

   Когорта будет служить следующим основным целям:

   • Разработать и валидировать модели машинного обучения или механистические модели, способные предсказывать эволюцию заболеваний печени, в частности MASLD на различных стадиях (варианты использования 1 и 2), и исходы некоторых вмешательств или терапий (варианты использования 3 и 4).
   • Выявить новые корреляции или подтвердить предполагаемые корреляции между конкретными наблюдениями, вмешательствами и исходами, в частности сердечно-сосудистыми осложнениями.

3. - Обоснование исследования Метаболически-ассоциированная стеатозная болезнь печени (MASLD) в настоящее время является наиболее распространенным хроническим заболеванием печени в мире, составляя глобальную распространенность 25,24% (2). Естественная история заболевания остается неясной, учитывая множественные пути, через которые происходит прогрессирование болезни (3), а также недостаток популяционных исследований, посвященных ее долгосрочному прогнозу (4). В попытке восполнить недостаток качественных данных о естественной истории MASLD (5) и улучшить уход за пациентами, проект ARTEMIS планирует создать лонгитюдную когорту, включающую пациентов на различных стадиях заболеваний печени, с акцентом на MASLD (варианты использования 1 и 2).

   Учитывая значительную неоднородность, лежащую в основе механизмов MASLD, применение вычислительных моделей стало более популярным в научном сообществе как эффективное средство для раскрытия этой сложной темы (6). В частности, понимание метаболизма печени человека играет ключевую роль для более глубокого понимания основных факторов, определяющих прогрессирование заболевания. Таким образом, механистические модели играют важную роль в представлении сложности, присущей печени и гастроэнтерологической системе. Дополнительным образом ожидается, что модели машинного обучения будут отвечать на более точные вопросы, связанные с различными стадиями заболевания и сопутствующими коморбидностями, тем самым позволяя прогнозировать диагноз и прогноз, а также стратификацию риска на основе параметров, специфичных для каждой субпопуляции.

   В свете этого, когорта ARTEMIS будет использоваться для проверки новых гипотез, а также для обучения, валидации и оценки производительности вычислительных моделей, включая модели машинного обучения, механистические модели и их ассоциации, направленные на улучшение ведения пациентов с MASLD. Когорта ARTEMIS будет включать ретроспективные данные из множества источников для пациентов с MASLD на протяжении всего спектра заболевания, включая пациентов с MASH, циррозом и HCC. Когорта будет включать пациентов из 12 центров в 7 странах. Когорта также будет включать данные, связанные с наиболее значимыми коморбидностями, ассоциированными с этими популяциями, в первую очередь, сердечно-сосудистыми событиями.

4. - Объем и оценка текущих знаний, непосредственно связанных с научными вопросами, на которые должно ответить клиническое исследование

   В дополнение к сложностям, касающимся естественной истории, MASLD была ассоциирована с повышенным риском развития сердечно-сосудистых заболеваний (CVD) и сердечных событий, включая ишемическую болезнь сердца, атеросклероз, сердечную недостаточность и аритмию. Точный механизм, посредством которого MASLD увеличивает риск CVD, до конца не понят, но считается, что он связан с системным воспалением и метаболической дисфункцией, ассоциированными с этим состоянием.

   Несколько исследований изучали взаимосвязь между MASLD и сердечными событиями. Систематический обзор и метаанализ, опубликованные в 2016 году (7), проанализировали 16 проспективных и ретроспективных когорт с 34 043 взрослыми людьми (36,3% с MASLD) и приблизительно 2600 исходами CVD (>70% смертей от CVD) в течение медианного периода 6,9 лет. Они пришли к выводу, что MASLD ассоциирована с повышенным риском фатальных и нефатальных событий CVD, хотя дизайн обсервационных исследований не позволил сделать окончательные причинно-следственные выводы.

   Существует консенсус, что пациенты с MASLD должны находиться под пристальным наблюдением для факторов риска сердечно-сосудистых заболеваний и управляться соответствующим образом для снижения их риска развития CVD. Тем не менее, учитывая высокую текущую распространенность заболевания и его ожидаемый рост, такое наблюдение может чрезвычайно нагрузить системы общественного здравоохранения.

   Необходимы решения, помогающие стратифицировать тех пациентов с MASLD, которые подвержены более высокому риску сердечно-сосудистых событий. Когорта ARTEMIS направлена на содействие разработке такого типа решений на основе передовых вычислительных моделей.

5. - Цель(и) клинического исследования

Проект ARTEMIS планирует консолидировать целостную виртуальную модель, позволяющую, с одной стороны, лучше понять основные механизмы, участвующие в прогрессировании MASLD, а также прогнозировать сердечно-сосудистые события на разных стадиях заболевания. В свете этого будут рассмотрены 4 клинических случая, в которых будут разработаны и валидированы теоретически-обоснованные механистические и основанные на данных ИИ-модели, либо по отдельности, либо в ассоциации, в зависимости от поднимаемых клинических вопросов.

Цель когорты ARTEMIS — оценить производительность механистических и основанных на ИИ моделей, которые будут развернуты в различных клинических случаях, на основе их соответствующих чувствительности и специфичности.