Stepen do kojeg anesteziolog pravilno upravlja podsvesnom obradom bola kod hirurškog pacijenta, ili „nocicepcijom“, direktno će uticati na stepen postoperativnih neželjenih efekata lekova koje će iskusiti i potrebu za daljim upravljanjem bolom koji će im biti potrebni. . Ali bol je subjektivni osećaj za merenje, čak i kada su pacijenti budni, a još manje kada su u nesvesti.
U novoj studiji, istraživači MIT-a i Opšte bolnice u Masačusetsu (MGH) opisuju skup statističkih modela koji objektivno kvantifikuju nocicepciju tokom operacije. Na kraju, nadaju se da će pomoći anesteziolozima da optimizuju dozu leka i minimiziraju postoperativni bol i neželjene efekte.
Nalazi su objavljeni u časopisu PNAS.
Novi modeli integrišu podatke koji su pažljivo evidentirani tokom 18.582 minuta od 101 abdominalne operacije kod muškaraca i žena u MGH. Predvođeni bivšim diplomiranim studentom MIT-a Sandijom Subramanianom, sada docentom na UC Berkelei i UC San Francisco, istraživači su prikupili i analizirali podatke sa pet fizioloških senzora dok su pacijenti iskusili ukupno 49.878 različitih „nociceptivnih stimulusa“ (kao što su rezovi ili kauteri).
Štaviše, tim je zabeležio koji su lekovi primenjeni, koliko i kada, da bi se uračunao njihov efekat na nocicepciju ili kardiovaskularne mere. Zatim su koristili sve podatke da razviju skup statističkih modela koji su se dobro pokazali u retrospektivnom indikaciji odgovora tela na nociceptivne stimuluse.
Cilj tima je da pruži takve tačne, objektivne i fiziološki principijelne informacije u realnom vremenu anesteziolozima koji trenutno moraju u velikoj meri da se oslanjaju na intuiciju i prošlo iskustvo u odlučivanju kako da primenjuju lekove za kontrolu bola tokom operacije.
Ako anesteziolozi daju previše, pacijenti mogu doživeti neželjene efekte u rasponu od mučnine do delirijuma. Ako daju premalo, pacijenti mogu osetiti jak bol nakon što se probude.
„Sandiin rad nam je pomogao da uspostavimo principijelan način razumevanja i merenja nocicepcije (nesvesnog bola) tokom opšte anestezije“, rekao je viši autor studije Emeri N. Braun, Edvard Hud Taplin, profesor medicinskog inženjerstva i računarske neuronauke na Institutu za učenje i učenje Picover. Memorija, Institut za medicinsko inženjerstvo i nauku i Odeljenje za mozak i kognitivne nauke na MIT-u. Braun je takođe anesteziolog u MGH i profesor na medicinskoj školi Harvard.
„Naš sledeći cilj je da uvide do kojih smo stekli iz Sandinih studija učinimo pouzdanim i praktičnim da anesteziolozi koriste tokom operacije.
Istraživanje je počelo kao projekat Subramanianove doktorske teze u Braunovoj laboratoriji 2017. Najbolji prethodni pokušaji da se objektivno modelira nocicepcija oslanjali su se isključivo na elektrokardiogram (EKG, indirektni indikator varijabilnosti srčane frekvencije) ili na druge sisteme koji mogu da sadrže više od jednog merenja, ali su ili zasnovani na laboratorijskim eksperimentima koji koriste stimuluse bola koji se po intenzitetu ne upoređuju sa hirurškim bolom ili su potvrđeni statističkim agregiranjem samo nekoliko vremenskih tačaka u operacijama više pacijenata, rekao je Subramanian.
„Ne postoji drugo mesto za proučavanje hirurškog bola osim u operacionoj sali“, rekao je Subramanian.
„Želeli smo ne samo da razvijemo algoritme koristeći podatke iz hirurgije, već i da ih zapravo potvrdimo u kontekstu u kojem želimo da ih neko koristi. Ako tražimo od njih da prate iz trenutka u trenutak tokom pojedinačne operacije, mi treba to potvrditi na isti način.“
Tako su ona i Braun radili na unapređenju stanja tehnike prikupljanjem podataka sa više senzora tokom čitavog toka stvarnih operacija i uzimajući u obzir zbunjujuće efekte primenjenih lekova. Na taj način su se nadali da će razviti model koji bi mogao da napravi tačna predviđanja koja su važila za istog pacijenta sve vreme tokom njihove operacije.
Deo poboljšanja koje je tim postigao proizašao je iz praćenja obrazaca otkucaja srca i provodljivosti kože. Promene u oba ova fiziološka faktora mogu biti indikacije primarnog odgovora tela „bori se ili beži“ na nocicepciju ili bol, ali neki lekovi koji se koriste tokom operacije direktno utiču na kardiovaskularno stanje, dok provodljivost kože (ili „EDA“, elektrodermalna aktivnost) ostaje nepromenjena. .
Studija meri ne samo EKG, već ga podržava i PPG-om, optičkom merom otkucaja srca (poput senzora kiseonika na pametnom satu), jer EKG signali ponekad mogu biti bučni zbog sve električne opreme koja zuji u operacionoj sali.
Slično tome, Subramanian je podržao mere EDA merenjem temperature kože kako bi se osiguralo da promene u provodljivosti kože usled znoja nastaju zbog nocicepcije, a ne samo da je pacijent previše topao. Studija je takođe pratila disanje.
Zatim su autori izvršili statističke analize kako bi razvili fiziološki relevantne indekse iz svakog od signala kardiovaskularne i kožne provodljivosti. A kada je svaki indeks uspostavljen, dalja statistička analiza je omogućila zajedničko praćenje indeksa kako bi se proizveli modeli koji bi mogli da naprave tačna, principijelna predviđanja o tome kada se javlja nocicepcija i odgovor tela.
U četiri verzije modela, Subramanian ih je „nadgledao“ tako što im je davao informacije o tome kada su se stvarni nociceptivni stimulansi pojavili kako bi potom mogli da nauče povezanost između fizioloških merenja i incidencije događaja koji izazivaju bol. U nekim od ovih obučenih verzija izostavila je informacije o drogama, au nekim verzijama koristila je različite statističke pristupe (bilo „linearnu regresiju“ ili „slučajnu šumu“).
U petoj verziji modela, zasnovanom na pristupu „prostora stanja“, ostavila ga je bez nadzora, što znači da je morao da nauči da zaključi momente nocicepcije isključivo iz fizioloških indeksa. Ona je uporedila svih pet verzija svog modela sa jednim od trenutnih industrijskih standarda, modelom za praćenje EKG-a pod nazivom ANI.
Izlaz svakog modela se može vizualizovati kao grafikon koji prikazuje predviđeni stepen nocicepcije tokom vremena. ANI radi malo iznad šanse, ali se implementira u realnom vremenu. Nenadgledani model je imao bolji učinak od ANI, mada ne baš tako dobro kao nadgledani modeli.
Najbolji učinak od njih je bio onaj koji je uključivao informacije o drogama i koristio pristup „slučajne šume“. Ipak, napominju autori, činjenica da je model bez nadzora bio znatno bolji od slučajnosti sugeriše da zaista postoji objektivno detektovan potpis nociceptivnog stanja tela čak i kada se posmatraju različiti pacijenti.
„Okvir prostora stanja koji koristi multisenzorna fiziološka zapažanja je efikasan u otkrivanju ovog implicitnog nociceptivnog stanja sa doslednom definicijom za više subjekata“, napisali su Subramanian, Brovn i njihovi koautori.
„Ovo je važan korak ka definisanju metrike za praćenje nocicepcije bez uključivanja nociceptivnih informacija o ‘osnovnoj istini’, najpraktičnije za skalabilnost i implementaciju u kliničkim okruženjima.“
Zaista, sledeći koraci istraživanja su povećanje uzorkovanja podataka i dalje usavršavanje modela kako bi se na kraju mogli primeniti u operacionoj sali. To će zahtevati da im se omogući da predvide nocicepciju u realnom vremenu, a ne u post-hoc analizi. Kada se postigne taj napredak, to će omogućiti anesteziolozima ili intenzivistima da obaveste svoje odluke o doziranju lekova protiv bolova.
Dalje u budućnosti, model bi mogao da informiše sisteme zatvorene petlje koji automatski doziraju lekove pod nadzorom anesteziologa.
„Naša studija je važan prvi korak ka razvoju objektivnih markera za praćenje hirurške nocicepcije“, zaključili su autori.
„Ovi markeri će omogućiti objektivnu procenu nocicepcije u drugim složenim kliničkim okruženjima, kao što je ICU, kao i katalizovati budući razvoj sistema zatvorene petlje za kontrolu nocicepcije.“
