Stirnbandähnliches Gerät nutzt optische Speckle-Kontrast-Spektroskopie, um das Schlaganfallrisiko vorherzusagen

Ein Forscherteam der Keck School of Medicine der USC und des California Institute of Technology (Caltech) hat eine potenzielle neue Methode zur Messung des Schlaganfallrisikos einer Person entwickelt, die kostengünstig und nichtinvasiv ist, ähnlich einem Herzbelastungstest. Wenn das Gerät durch weitere Tests validiert wird, könnte es die Schlaganfallbehandlung verändern und die Früherkennung eines erhöhten Risikos zu einem Standardbestandteil medizinischer Untersuchungen auf der ganzen Welt machen.

Schlaganfälle sind die häufigste Ursache für neurologische Behinderungen. Nahezu 90 % davon werden durch eine verminderte oder blockierte Durchblutung eines Teils des Gehirns verursacht, was zum Absterben von Gehirnzellen führt. Derzeit gibt es keine allgemein zugängliche Möglichkeit, Patienten auf körperliche Anzeichen zu untersuchen, die darauf hindeuten, dass ein Schlaganfall wahrscheinlich auftritt. Gesundheitsdienstleister verlassen sich weitgehend auf indirekte Indikatoren für das Schlaganfallrisiko, beispielsweise auf Details zum Lebensstil und zur Familienanamnese eines Patienten.

„Ein Herzbelastungstest ermöglicht es Ärzten, Patienten über ihr Risiko für Herzerkrankungen zu informieren und Entscheidungen über Behandlungen zu treffen. Wenn wir ein Äquivalent zu einem Gehirnbelastungstest entwickeln können, der skalierbar, erschwinglich und nichtinvasiv ist, würde das einen massiven Beitrag zur öffentlichen Gesundheit leisten.“ “ sagte Charles Liu, MD, Ph.D., Professor für klinische neurologische Chirurgie, Urologie und Chirurgie an der Keck School of Medicine, Direktor des USC Neurorestoration Center und Co-Senior-Autor der neuen Forschung.

Das USC Neurorestoration Center übernahm diese Aufgabe im Rahmen seiner größeren Mission, kritische ungedeckte Bedürfnisse in der neurologischen Versorgung zu erfüllen. Liu und seine Kollegen bauten ein Gerät, das wie ein Stirnband getragen wird und eine Reihe von Lasern und Kameras verwendet, um Bilder des Gehirns mithilfe einer Technik zu sammeln, die als optische Speckle-Kontrast-Spektroskopie (SCOS) bekannt ist.

In einer Proof-of-Concept-Studie des neuen Geräts rekrutierten die Forscher 50 Teilnehmer, die beim Tragen des Geräts einen atemanhaltenden „Stresstest“ für das Gehirn durchführen sollten. Das Team fand heraus, dass das SCOS-Gerät Menschen mit hohem Schlaganfallrisiko von Menschen mit geringem Risiko anhand von Veränderungen des Blutflusses und -volumens während des Stresstests unterscheiden kann.

Die Ergebnisse wurden gerade in der Fachzeitschrift veröffentlicht Biomedizinischer Optik-Express.

Es bedarf weiterer Forschung, um die Parameter des Tests zu verfeinern und seinen Nutzen in einer größeren Bevölkerung zu bestätigen, aber er birgt das Potenzial, die Schlaganfallbehandlung zu revolutionieren, sagte Liu. Das Gerät könnte Ärzten dabei helfen, die Risiken und Vorteile verschiedener medizinischer Behandlungen einzuschätzen, beispielsweise ob die Verschreibung von Blutverdünnern abhängig vom individuellen Schlaganfallrisiko einer Person sinnvoll ist. Letztendlich könnte es zuverlässigere Daten liefern als bestehende Fragebögen, und es ist erschwinglich und portabel genug, dass es sich schnell verbreiten könnte.

„Das ist so einfach, dass Sie sich vorstellen können, es zusammen mit der Messung Ihres Gewichts und Blutdrucks in Ihre jährliche körperliche Untersuchung einzubeziehen“, sagte Liu.

Ein Stresstest für das Gehirn

Um vorläufige Tests einer neuen Technologie durchzuführen, vergleichen Forscher häufig zunächst deren Vorhersagen mit einem allgemein anerkannten Test, der bereits verfügbar ist. In der vorliegenden Studie verwendeten Liu und sein Team das Rechner für das Schlaganfallrisiko der Cleveland Clinicein Fragebogen, der häufig von Ärzten verwendet wird, um 25 Teilnehmer mit geringem Schlaganfallrisiko und 25 mit hohem Schlaganfallrisiko auszuwählen.

Anschließend verwendeten die Forscher eine spezielle SCOS-Methode, die vom Co-Hauptautor der Studie, Changhuei Yang, Ph.D., einem Professor für Elektrotechnik, Biotechnik und Medizintechnik am Caltech, entwickelt wurde. Die Technik sendet Laser durch das Gehirn und misst mithilfe von Kameras, wie das Laserlicht gestreut wird, wenn es auf ein Objekt trifft (in diesem Fall Blutzellen, die durch das Gehirn fließen). Durch die Messung von Blutfluss und -volumen können die Forscher dann den Blutdruck in den Gefäßen des Gehirns berechnen.

Liu und sein Team verwendeten das SCOS-Gerät, um Bilder aus den Gehirnen ruhender Teilnehmer zu sammeln, und dann erneut während eines neurologischen „Stresstests“, bei dem die Teilnehmer den Atem so lange anhielten, wie sie es ertragen konnten. Das Anhalten des Atems setzt das Gehirn vorübergehend unter Stress, um seine Schwachstellen aufzudecken, ähnlich wie das Laufen auf dem Laufband das Herz bei einem Herzbelastungstest belastet.

Im Vergleich zu den Teilnehmern der Niedrigrisikogruppe zeigten die Teilnehmer der Hochrisikogruppe während des Stresstests signifikante Unterschiede im Blutfluss und -volumen, was auf einen steileren Blutdruckanstieg hindeutet. Diese Ergebnisse legen nahe, dass der neue Ansatz für die Beurteilung des Schlaganfallrisikos nützlich ist.

Das Werkzeug verfeinern

Das SCOS-Gerät könnte eine viel einfachere Möglichkeit zur Beurteilung des Schlaganfallrisikos eines Patienten bieten als derzeit verfügbare Methoden. Heutzutage verwenden Gesundheitsdienstleister teure Tests wie Magnetresonanztomographie (MRT) oder Computertomographie (CT), um die Blutgefäße des Gehirns zu untersuchen. Aber die neue Technologie ist einfach, erschwinglich und tragbar genug, um in der Grundversorgung, in Notaufnahmen und Gemeinschaftskliniken sowie in weniger entwickelten Ländern eingesetzt zu werden.

Als nächstes wird das Forschungsteam daran arbeiten, die Technologie zu verfeinern und für den klinischen Einsatz vorzubereiten. Sie werden eine klinische Studie mit einer größeren Gruppe von Patienten durchführen und dabei den Fortschritt über zwei oder mehr Jahre verfolgen, um zu untersuchen, wie sich Veränderungen der Stresstestergebnisse auf die tatsächlichen Gesundheitsergebnisse auswirken.

Liu und seine Kollegen, darunter Jonathan J. Russin von der Keck School of Medicine, außerordentlicher Professor für neurologische Chirurgie, und Patrick Lyden, MD, Professor für Physiologie, Neurowissenschaften und Neurologie am Zilkha Neurogenetic Institute, werden ebenfalls mit der Anwendung beginnen Maschinelles Lernen, um die Art und Weise zu verbessern, wie der Test die gesammelten Daten analysiert und aus ihnen lernt.