Su operacija susijusios afazijos rizikos įvertinimas pašalinus smegenų auglį

Su operacija susijusios afazijos rizikos įvertinimas pašalinus smegenų auglį

Ar chirurgai gali kiekybiškai įvertinti afazijos riziką pašalindami smegenų auglį? Norėdami tai išsiaiškinti, Miuncheno technikos universiteto (TUM) Rechts der Isar klinikos mokslininkai analizuoja smegenis kaip tinklą. Neseniai atliktame tyrime, kuriame dalyvavo 60 pacientų, jie pasiekė trijų ketvirtadalių prognozių.

Mit einer speziellen Form der Magnetresonanztomographie, der sogenannten Traktographie, erstellen Wissenschaftler der TUM 3D-Darstellungen der Netzwerke von Nervenbahnen im Gehirn. Bildnachweis: Technische Universität München (TUM)

Smegenų navikai yra gana reti. Vokietijos neurologijos draugijos duomenimis, metinis dažnis yra maždaug penki atvejai 100 000 gyventojų. „Tačiau daugeliu atvejų chirurginis naviko pašalinimas yra neišvengiamas“, – sako prof. Sandro Kriegas, kuris apskaičiavo, kad glioma – dažna smegenų auglio forma – pašalinama Miuncheno technikos universiteto (TUM) Klinikum Rechts der Isar. „Beveik kiekvieną dieną“.

Priklausomai nuo naviko, Kriegas ir jo kolegos kuria individualias gydymo ir chirurgines strategijas. Esminis dalykas: sveiki audiniai turi būti kuo labiau tausojami ir neturi būti pažeistos jokios struktūros, dėl kurių gali būti taikomi tolesni apribojimai. Pavyzdžiui, „afazija“ yra pooperacinių kalbos sutrikimų terminas. "Norime turėti tikslių žinių apie afazijos riziką prieš operaciją."

Rechts der Isar klinikos neurochirurgijos klinikos vyriausiasis gydytojas daugiau nei 10 metų dirba su priešoperaciniu smegenų kartografavimu. "Mes jau seniai žinome centrines smegenų vietas, kurios yra atsakingos už tokias funkcijas kaip judėjimas ar kalba. Tačiau tik per pastaruosius penkerius metus pradėjome analizuoti smegenų tinklą, kad sužinotume, kaip skirtingi regionai veikia kartu, pavyzdžiui, kad žmogus galėtų kalbėti. Aišku viena: nėra kalbos centro. Vietoj to struktūra labiau primena kelis didelio tinklo, per kurį galima kurti kalbą, centrus ar mazgus.

Smegenų auglys: prognozės naudojant mašininį mokymąsi

Smegenų tinklo savybių analizė – vadinamoji jungties analizė – procedūra, kurią prof. Kriego komanda taiko maždaug dvejus metus – atlieka pagrindinį vaidmenį dabartiniuose tyrimuose. „Tokiu būdu mes kiekybiškai įvertiname ryšius atskiruose smegenų regionuose“, – sako prof. Kriegas. "Dabar mes pradėjome priskirti tikslesnes funkcijas smegenų regionams."

Neurologijos e-knyga

Populiariausių praėjusių metų interviu, straipsnių ir naujienų rinkinys. Atsisiųskite nemokamą kopiją

TUM mokslininkai dr. Haosu Zhang ir dr. Sebastian Ille sudarė smegenų sluoksnių, atsakingų už kalbos gebėjimą, anatominius vaizdus. Procesas yra toks: „Naudodami specialią magnetinio rezonanso vaizdavimo formą, traktografiją, sukuriame smegenų nervų takų tinklų ir potinklių 3D vaizdus“, - aiškina Zhang.

Šią tinklo analizę palaiko navigacinės transkranijinės magnetinės stimuliacijos metodas, kai tikslinis magnetinis impulsas slopina nervines ląsteles skaiduliniuose traktuose, atsakinguose už kalbą. Dėl to pacientas patiria laikiną kalbos sutrikimą, kurį galima nustatyti vaizdo analizės metu. Tai leidžia mokslininkams tiksliai nustatyti smegenų sritis, atsakingas už kalbą.

Mes sujungiame vadinamuosius jungimo parametrus iš traktografijos su informacija apie paciento kalbos funkciją.

Dr. Haosu Zhang, TUM mokslininkas

Zhang ir Ille algoritmas ypatingas tuo, kad pateikia „statistiškai reikšmingus parametrus“ – duomenis, kuriuos galima panaudoti mokant mašininio mokymosi modelį ir taip lokalizuoti atskirų pacientų kalbą. Kad ir kaip sudėtingai atrodytų skirtingų analizės metodų taikymas, pagrindinis metodo bruožas yra jo paprastumas: visas analizės procesas veikia be sudėtingų algoritmų ar galingų kompiuterių. „Duomenys, kuriuos naudojame, gaunami iš įprastinių ligoninių tyrimų“, - sako Zhang.

Tinklo analizė: 73 procentų tikslumas numatant kalbos sutrikimą

Neseniai atliktame tyrime, kuriame dalyvavo 60 pacientų, Rechts der Isar klinikos mokslininkai parodė, kad ši kombinuota analizė gali labai tiksliai (73 %) numatyti, ar operacija nesukels kalbos sunkumų (pooperacinė afazija). „Labai svarbu sugebėti daryti šias prognozes“, – sako Kriegas. Jis džiaugiasi galimybe tiksliau kiekybiškai įvertinti riziką per „tikrąją tinklo analizę“ ir turėti konkrečių duomenų, kurie padėtų nustatyti smegenų žemėlapius.

Dar daugiau: naudojant mašininį mokymąsi, laikui bėgant prognozės tampa dar geresnės. Tačiau norint tai padaryti, mokslininkams reikia daugiau pacientų duomenų, kad galėtų išmokyti mašininio mokymosi algoritmus. „Tai vienintelis metodas, galintis naudoti didelius duomenis, kad būtų galima numatyti chirurginės procedūros riziką“, – sako prof. Kriegas, dabar planuojantis įdarbinti daugiau pacientų savo tyrimui. Jis mano, kad labai tikslioms prognozėms užteks vos „kelių šimtų“ pacientų.

Šaltinis:

Miuncheno technikos universitetas (TUM)

Nuoroda:

Ille, S. ir kt. (2022) Priešoperacinė funkcijai būdinga jungties analizė numato su operacija susijusią afaziją po gliomos rezekcijos. Žmogaus smegenų kartografavimas. doi.org/10.1002/hbm.26014.

.