Galvos smegenų išemijos po spontaninės subarachnoidininės hemoragijos numatymo ir ankstyvojo perspėjimo inovacinės technologijos MTEP
- Projekto Nr. 01.2.2-LMT-K-718-03-0091
- Projekto pavadinimas: Galvos smegenų išemijos po spontaninės subarachnoidininės hemoragijos numatymo ir ankstyvojo perspėjimo inovacinės technologijos MTEP
- Projekto mokslinio tyrimo vadovas LSMU: prof. dr. Saulius Lukoševičius
- Projekto vykdymo laikotarpis: nuo 2020-07-20 iki 2023-10-31
- Projekto koordinatorius: Kauno technologijos universitetas
- Projekto partneriai: Lietuvos sveikatos mokslų universitetas ir VŠĮ Vilniaus universiteto ligoninė Santaros klinikos
Santrauka: Projekto tikslas – išvystyti inovacinį SV ir VSI po spontaninės aSAH numatymo ir išankstinio perspėjimo metodą, atlikti šio metodo klinikinius tyrimus bei sukurti SV ir VSI prognozavimo programinę priemonę.
Savalaikis galvos smegenų kraujagyslių vazospazmų (SV) ir vėlyvosios smegenų išemijos (VSI), galinčių įvykti po spontaninės aneurizminės subarachnoidinės hemoragijos (aSAH), prognozavimas yra gyvybiškai svarbus parenkant personalizuotą ir savalaikę gydymo taktiką. SV ir VSI reiškiniai stebimi 70% aSAH pacientų, kurių mirtingumas siekia ~50% . Kasmet pasaulyje aSAH patiria apie 770 000 žmonių, kuriems atliekamos neurochirurginės operacijos. Dėl didelio kiekio faktorių (išsiliejusio kraujo tūris, jo pasiskirstymas subarachoidiniame tarpe, smegenų kraujagyslių reaktyvumas, biocheminė kraujo sudėtis demografiniai faktoriai ir kt.) lemiančių VS ir VSI riziką, šiandien nėra metodų ir technologijų leidžiančių patikimai nuspėti SAH eigą. aSAH pacientų efektyvesniam gydymui siūlome patentabilų SV ir VSI numatymo ir ankstyvojo perspėjimo metodą paremtą skirtingų prognostinių faktorių sąsajų nustatymu su pacientų klinikine išeitimi:
- faktorių gaunamų iš KT vaizdų (išsiliejusio kraujo tūris, jo pasiskirstymas, smegenų kraujagyslių anatomija);
- multimodalinės stebėsenos ir kitų klinikinių duomenų (smegenų kraujotakos autoreguliacijos, kraujo krešėjimo parametrai ir kt.);
- prognostinio SAH eigos skaitinio modeliavimo rezultatų;
- klinikinės išeities prognozavimo rezultatų naudojant dirbtinio intelekto algoritmus.
Pagrindinės veiklos projekte bus:
- neurovaizdų automatinio segmentavimo ir klasifikavimo algoritmo sudarymas;
- SAH eigos skaitinis modeliavimas;
- Klinikinė SAH pacientų studija;
- SV ir VSI numatymo bei išankstinio perspėjimo algoritmo ir programinės priemonės sukūrimas.
Siekiamas rezultatas: Pagrindinis rezultatas bus sukurtas komercinis produktas SV ir VSI prognozavimo programinė priemonė ir prognostinio metodo patentinė paraiška.
Projektas finansuojamas iš Europos regioninės plėtros fondo lėšų pagal priemonės Nr. 01.2.2-LMT-K-718 „Tiksliniai moksliniai tyrimai sumanios specializacijos srityje“ veiklą „Aukšto lygio tyrėjų grupių vykdomi moksliniai tyrimai, skirti kurti ūkio sektoriams aktualias MTEP veiklų tematikas atitinkančius rezultatus, kurie vėliau galėtų būti komercinami”.
