BrainLab

Zamknij menu

BrainLab

Menu przełączania

2023-2025

AUTOMATIC: Analiza związku pomiędzy autonomicznym układem nerwowym a autoregulacją mózgową z wykorzystaniem metod uczenia maszynowego

Kierownik: dr inż. Agnieszka Uryga

Program SONATA 18, Narodowe Centrum Nauki, grant UMO-2022/47/D/ST7/00229

Krążenie mózgowe jest kontrolowane przez czynniki metaboliczne, autoregulację mózgową oraz podlega kontroli przez autonomiczny układ nerwowy. Układ naczyniowy mózgu jest silnie unerwiony zarówno przez neurony współczulne, jak i przywspółczulne, co potwierdza jego rolę w utrzymaniu perfuzji mózgu. Jednym z najdokładniej analizowanych markerów autonomicznego układu nerwowego jest czułość baroreceptorów tętniczych (z ang. baroreflex sensitivity, BRS) – ze względu na nieinwazyjny pomiar i łatwość zastosowania w warunkach klinicznych. Jednak związek między BRS a autoregulacją mózgową jest nadal niejasny. Ostatnie badania wykazały, że współzależność pomiędzy autoregulacją mózgową a autonomicznym układem nerwowym jest niejednorodna i różni się osobniczo u pacjentów z urazowym uszkodzeniem mózgu. Również badania na zdrowych ochotnikach nie przyniosły jednoznacznej odpowiedzi. Z jednej strony sugeruje się, że istnieje odwrotna korelacja między autoregulacją mózgową a odpowiedzią autonomicznego układu nerwowego – gdy BRS wzrasta, autoregulacja mózgowa pogarsza się. Z drugiej strony wykazano, że autoregulacja mózgowa uległa osłabieniu po supresji baroreceptorów, co sugeruje bezpośredni związek.

Uważa się, że autoregulacja mózgowa i BRS uzupełniają się wzajemnie i dostarczają bardziej złożony obraz regulacji przepływu mózgowego krwi. Ponieważ sygnały biomedyczne i parametry, zdefiniowane na podstawie zarejestrowanych sygnałów, stanowiące szeregi czasowe, są w większości niestacjonarne (ich metryki statystyczne zmieniają się w czasie), istnieje konieczność stosowania bardziej zaawansowanych metod opisu i analizy korelacji między sygnałami. W standardowym podejściu wartość sygnału jest uśredniana w ruchomym oknie czasowym, a następnie wyznaczana jest wartość średnia z nagrania. Aby oszacować wartość i kierunek monotonicznego związku między dwiema metrykami w podejściu standardowym, stosuje się współczynnik korelacji Spearmana lub Pearsona przy użyciu średniej wartości dla pojedynczego pacjenta. Takie podejście może prowadzić do utraty kluczowych informacji o korelacji w czasie, która może mieć charakter dynamiczny i zmieniać się w czasie, a charakterystyka fluktuacji może dostarczyć dodatkowych informacji prognostycznych. Co więcej, obecna medycyna ma na celu zindywidualizowane podejście do leczenia pacjenta i oceny jego stanu, dlatego podejście „jeden pacjent – jedna charakterystyka” wydaje się być lepszym rozwiązaniem niż „jeden pacjent – jedna uśredniona wartość”.

Aby wyjść naprzeciw tego zagadnienia proponujemy projekt o nazwie AUTOMATIC – Analiza relacji między autonomicznym układem nerwowym a autoregulacją mózgową z wykorzystaniem uczenia maszynowego. Główna hipoteza projektu zakłada, że dynamika czasowego związku między autoregulacją mózgową a autonomicznym układem nerwowym jest kluczowa i wymaga zbadania przy użyciu bardziej wyrafinowanych podejść do analizy danych, wykorzystujących informacje zawarte w fluktuacjach tego związku. Tego rodzaju metody są dobrze ugruntowane w ekonometrii do śledzenia zmian indeksów giełdowych i kursów walutowych, ale można je z powodzeniem dostosować do zastosowań biomedycznych. Planujemy wykorzystać te metody do scharakteryzowania czasowego profilu związku autoregulacji mózgowej z autonomicznym układem nerwowym na podstawie danych i sygnałów (prędkości przepływu krwi (CBFV), elektrokardiogramu (ECG), ciśnienia tętniczego (ABP)) zarejesrtowanych podczas nieinwazyjnych pomiarów hemodynamicznych u zdrowych ochotników. Istnieje wiele wskaźników pozwalających scharakteryzować autoregulację mózgową i autonomiczny układ nerwowy wraz ze standardowymi miarami i skalami używanymi do opisu stanu pacjentów z patologiami wewnątrzczaszkowymi. Ponieważ związku autoregulacji mózgowej i autonomicznego układu nerwowego nie można interpretować w oderwaniu od pozostałych sygnałów biomedycznych i oceny stanu pacjenta, planujemy zastosować podejście oparte na uczeniu maszynowym do wyboru cech.

Finalnym celem projektu jest zbudowanie modeli diagnostycznych opartych na uczeniu maszynowym u pacjentów z patologiami wewnątrzczaszkowymi. Dogłębne zrozumienie, w jaki sposób metryki autoregulacji mózgowej i odpowiedzi autonomicznej są ze sobą powiązane, może poprawić zdolność do predykcji pacjentów z urazowym uszkodzeniem mózgu lub krwotokiem podpajęczynówkowym, narażonych na wystąpienie niewydolności autoregulacji mózgowej i dysfunkcji autonomicznego układu nerwowego.

Publikacje:

  1. Uryga, A., Mataczyński, C., Pelah, A., Burzyńska, M., Robba, C., Czosnyka, M., & CENTER-TBI high-resolution sub-study participants and investigators (2024) Exploration of Simultaneous Transients Between Cerebral Hemodynamics and the Autonomic Nervous System Using Windowed Time-lagged Cross-correlation Matrices: A CENTER-TBI Study. Acta Neurochirurgica, 166 art. 504. https://doi.org/10.1007/s00701-024-06375-6
  2. Pelah, A., Najdek, M., Czosnyka, M., & Uryga, A. (2024) Relationship Between the Amplitudes of Cerebral Blood Flow Velocity and Intracranial Pressure Using Linear and Non-linear Approach. Journal of Clinical Monitoring and Computing, pre-online.  https://doi.org/10.1007/s10877-024-01243-1
  3. Sanfilippo, F., Uryga, A., Santonocito, C., Patroniti, N. […] & Robba, C. (2024) Effects of Very Early Hyperoxemia on Neurologic Outcome After Out-of-hospital Cardiac Arrest: A Secondary Analysis of the TTM-2 Trial. Resuscitation, 207 art. 110460. https://doi.org/10.1016/j.resuscitation.2024.110460
  4. Burzyńska, M., Woźniak, J., Urbański, P., Kędziora, J., Załuski, R., Goździk, W., & Uryga, A. (2024) Heart Rate Variability and Cerebral Autoregulation in Patients with Traumatic Brain Injury with Paroxysmal Sympathetic Hyperactivity. Neurocritical Care, pre-online. https://doi.org/10.1007/s12028-024-02149-1
  5. Uryga, A., Najda, M., Berent, I., Mataczyński, C., Urbański, P., Kasprowicz, M., & Buchner, T. (2024) The Impact of Controlled Breathing on Autonomic Nervous System Modulation: Analysis Using Phase-Rectified Signal Averaging, Entropy and Heart Rate Variability. Physiological Measurement, 45 art. 095004. https://doi.org/10.1088/1361-6579/ad7778
  6. Uryga, A., Czosnyka, M., Robba, C., Nasr, N., & Kasprowicz, M. (2024) The Time Constant of the Cerebral Arterial Bed: Exploring Age-Related Implications. Journal of Clinical Monitoring and Computing, 38, 1227-1236. https://doi.org/10.1007/s10877-024-01142-5
  7. Sanfilippo, F., Uryga, A., Ball, L., Battaglini, D., Iavarone, I. G., Smielewski, P., Beqiri, E., Czosnyka, M., Patroniti, N., & Robba, C. (2024) The Effect of Recruitment Maneuvers on Cerebrovascular Dynamics and Right Ventricular Function in Patients with Acute Brain Injury: a Single-Center Prospective Study. Neurocritical Care, 41, 38-48. https://doi.org/10.1007/s12028-024-01939-x
  8. Uryga, A., Kasprowicz, M., Budohoski, K., Nasr, N., & Czosnyka, M. (2024) Predictive Value of Cerebrovascular Time Constant for Delayed Cerebral Ischemia After Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage. Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism, 44(7), 1208-1217. https://doi.org/10.1177/0271678X241228512
  9. Mesina, A., Uryga, A., Giardina, A., Ciliberti, P., Battaglini, D., Patroniti, N., Czosnyka, M., Monnet, X., Cecconi, M., & Robba, C. (2024) The Effect of Passive Leg Raising Test on Intracranial Pressure and Cerebral Autoregulation in Brain Injured Patients: a Physiological Observational Study. Critical Care, 28 art. 23. https://doi.org/10.1186/s13054-023-04785-z
  10. Burzyńska, M., Uryga, A., Załuski, R., Goździk, A., Adamik, B., Robba, C., & Goździk, W. (2023) Cerebrospinal Fluid and Serum Biomarker Insights in Aneurysmal Subarachnoid Haemorrhage: Navigating the Brain-Heart Interrelationship for Improved Patient Outcomes. Biomedicines, 11(10), 2835. https://doi.org/10.3390/biomedicines11102835

Publikacje pokonferencyjne:

  1. Uryga, A., Najdek, M., Najda, M., Mataczyński, C., & Buchner, T. (2024) Nonlinear Method to Assess Autonomic Modulation During Controlled Breathing. W: 2024 13th Conference of the European Study Group on Cardiovascular Oscillations (ESGCO), IEEE, Danvers, MA.
  2. Burzyńska, M., Uryga, M., Woźniak, J., Załuski, R., & Goździk, W. (2023) The Role of Biomarkers in the Development of the Delayed Cerebral Ischemia in Patients After Subarachnoid Haemorrhage from a Ruptured Aneurysm. W: Kübler, A., Goździk, W. (red) XXXIV Konferencja Postępy w Anestezjologii i Intensywnej Terapii (s. 20), InspireCongress, Wrocław. 
  3. Uryga, A., Mataczyński, C., Kasprowicz, M., & Burzyńska, M. (2023) Influence of Intracranial Pressure on Arterial Baroreceptor Reflex and Its Prognostic Significance in Patients with Traumatic Brain Injury. W: Kübler, A., Goździk, W. (red) XXXIV Konferencja Postępy w Anestezjologii i Intensywnej Terapii (s. 21), InspireCongress, Wrocław. 

Wystąpienia konferencyjne zagraniczne:

  1. Uryga, A., Mataczyński, C., Najdek, M., Najda, M., & Buchner, T. Nonlinear method to assess autonomic modulation during controlled breathing. 13th International conference of the European Study Group on Cardiovascular Oscillations (ESGCO), 23–25.10.2024, Saragossa, Hiszpania. 
  2. Uryga, A., Kazimierska, A., Mataczyński, C., Czosnyka, M., Kasprowicz, M, & CENTER-TBI high-resolution sub-study participants and investigators. The relationship between autonomic nervous system activity and ICP pulse morphology in traumatic brain injury patients. 2024 Meeting of the International NeuroTrauma Society (INTS 2024), 2–5.09.2024, Cambridge, Wielka Brytania. 
  3. Mataczyński, C., Uryga, A., Pelah, A. I., Burzyńska, M., Robba, C., Czosnyka, M., & CENTER-TBI high-resolution sub-study participants and investigators. A machine learning approach to reveal temporal patterns between neuromonitoring signals and autonomic nervous system. 2024 Meeting of the International NeuroTrauma Society (INTS 2024), 2–5.09.2024, Cambridge, Wielka Brytania. 
  4. Uryga, A. Analysis of the relationship between the autonomic nervous system and cerebral autoregulation using machine learning approach. 12th International Meeting of the Cerebrovascular Research Network (CARNet 2023), 25–27.10.2023, Taipei, Taiwan.

Wystąpienia konferencyjne krajowe:

  1. Najdek, M., Mataczyński, C., Burzyńska, M., & Uryga, A. The relationship between neuroparameters and autonomic nervous system metrics in traumatic brain injury patients using canonical correlation analysis. 12th Aspects of Neuroscience, 25–27.10.2024, Warszawa.
  2. Gut, A., Kazimierska, A., Kasprowicz, M., & Uryga, A. Analysis of the relationship between cerebral autoregulation and arterial baroreceptor sensitivity. 12th Aspects of Neuroscience, 25–27.10.2024, Warszawa.
  3. Uryga, A., Najda, M., Mataczyński, C., & Burzyńska, M. Explainable artificial intelligence in predicting paroxysmal sympathetic hyperactivity after traumatic brain injury. XIII Sympozjum Współczesna myśl techniczna w naukach medycznych i biologicznych, 27–28.09.2024, Wrocław.
  4. Burzyńska, M., Uryga, A., & Urbański, P. Paroxysmal sympathetic hyperactivity in traumatic brain injury patients. XXI Międzynarodowy Zjazd Polskiego Towarzystwa Anestezjologii i Intensywnej Terapii, 12–14.09.2024, Gdańsk.
  5. Uryga, A., Urbański, P., & Burzyńska, M. Autonomic nervous system and cerebral autoregulation disorders after traumatic brain injury. XXI Międzynarodowy Zjazd Polskiego Towarzystwa Anestezjologii i Intensywnej Terapii, 12–14.09.2024, Gdańsk.
  6. Domczewska, W., Najda, M., & Uryga, A. Time-trend patterns in baroreflex sensitivity and intracranial pressure after traumatic brain injury. 70th International Medical Congress of Silesia (SIMC) 2024, 15–17.05.2024, Katowice.
  7. Pietroń, D., Najda, M., & Uryga, A. Reliability of the heart rate variability for assessing the autonomic nervous system in healthy volunteers. 70th International Medical Congress of Silesia (SIMC) 2024, 15–17.05.2024, Katowice.
  8. Berent, I., Najda, M., & Uryga, A. Machine-learning approach to mortality prediction after brain injury using volatility of neurosignals. 70th International Medical Congress of Silesia (SIMC) 2024, 15–17.05.2024, Katowice.
  9. Najdek, M., Najda, M., & Uryga, A. Joint symbolic analysis of blood flow velocity during controlled breathing in healthy volunteers. 70th International Medical Congress of Silesia (SIMC) 2024, 15–17.05.2024, Katowice.
  10. Uryga, A., Najda, M., Berent, I., Mataczyński, C., & Urbański, P. Exploring the relationship between autonomic nervous system activity assessed by phase-rectified signal averaging and cerebral autoregulation during controlled breathing. Jubileuszowa 30. Konferencja Asocjacji Elektrokardiologii Nieinwazyjnej i Telemedycyny Polskiego Towarzystwa Kardiologicznego, 10–13.04.2024, Zakopane.
  11. Uryga, A., & Kasprowicz M. Relationship between autonomic control of the cardiovascular system and cerebral hemodynamics. Jubileuszowa 30. Konferencja Asocjacji Elektrokardiologii Nieinwazyjnej i Telemedycyny Polskiego Towarzystwa Kardiologicznego, 10–13.04.2024, Zakopane.
  12. Berent, I., Najda, M., & Uryga, A. Analiza doboru hiperparametrów algorytmu „Phase rectified signal avergaing” (PRSA) na przykładzie kontrolowanego oddechu. XVI Interdyscyplinarna Konferencja Naukowa TYGIEL 2024, 21–24.03.2024, Lublin [PL].
  13. Berent, I., Uryga, A., & Kasprowicz, M. Użycie metody „phase-rectified signal averaging” do opisu zmian w układzie autonomicznym podczas hiperkapnii. X Ogólnopolskie Sympozjum Biomedyczne ESKULAP, 02.12.2023, Lublin, [PL].
  14. Pietroń, D., Uryga, A., & Kasprowicz, M. Porównanie zmienności rytmu serca określonej na podstawie sygnału ciśnienia tętniczego krwi i elektrokardiografii u zdrowych ochotników. X Ogólnopolskie Sympozjum Biomedyczne ESKULAP, 02.12.2023, Lublin, [PL].
  15. Burzyńska, M., Uryga, A., Woźniak, J., Załuski, R., & Goździk, W. Rola biomarkerów w rozwoju opóźnionej strefy niedokrwiennej u pacjentów po krwotoku podpajęczynówkowym z pękniętego tętniaka–ujęcie statystyczne i z wykorzystaniem uczenia maszynowego. XXXIV Konferencja Postępy w Anestezjologii i Intensywnej Terapii, 24.06.2023, Wrocław [PL].
  16. Uryga, A., Mataczyński, C., Kasprowicz, M., & Burzyńska, M. Wpływ ciśnienia wewnątrzczaszkowego na odruch z baroreceptorów tętniczych i jego prognostyczne znaczenie u chorych z urazem czaszkowo-mózgowym. XXXIV Konferencja Postępy w Anestezjologii i Intensywnej Terapii, 24.06.2023, Wrocław [PL].