Novi algoritam može predvideti i pomoći u sprečavanju iznenadne srčane smrti

Novi algoritam može predvideti i pomoći u sprečavanju iznenadne srčane smrti

Iako se milioni života širom sveta završavaju iznenadnom srčanom smrću (SCS) svake godine, znaci problema sa srcem mogu biti veoma teško uočiti.

Nova metoda za identifikaciju srčanih ritmova povezanih sa neizbežnom srčanom insuficijencijom mogla bi jednog dana kupiti dragoceno vreme za one koji su u opasnosti.

Novi algoritam, koji su kreirali istraživači sa Univerziteta Tampere u Finskoj, koristi posebnu metriku koja se zove detrendovana analiza fluktuacije (DFA2 a1), koja može otkriti promene u varijabilnosti otkucaja srca tokom vremena.

Tamo gde se srčani udari dešavaju kada je dotok krvi u srce ograničen, SCD podrazumeva da je srce preplavljeno kratkim električnim impulsima. Iako se prvenstveno javlja kod starijih osoba, prekinuti ritmovi se često javljaju bez ikakvih prethodnih simptoma.

Na osnovu analize 2.794 odrasle osobe tokom prosečnog perioda praćenja od 8,3 godine, tim je otkrio da je DFA2 a1 „moćan i nezavisan prediktor“ ISS. Povezanost je najjača kada telo miruje, umesto da se bavi fizičkom aktivnošću.

„Najzanimljiviji nalaz studije je identifikacija razlika posebno tokom merenja u mirovanju“, kaže fizičar Univerziteta Tampere Teemu Pukkila.

„Karakteristike intervala otkucaja srca visokorizičnih pacijenata u mirovanju podsećaju na one kod zdravog srca tokom fizičkog napora.

Tim je koristio metode statističke analize da poveže DFA a1 obrasce sa SCD incidentima. Pristup je uključivao faktorisanje uticaja drugih važnih varijabli, uključujući starost i postojeće zdravstvene uslove srca.

Ohrabruje to što očitavanje metrike traje samo minut i može se obaviti pomoću senzora koji su dovoljno jednostavni da se uklope u pametni sat. Ne bi morali biti odlaska u kliniku ili komplikovanih skeniranja da bi se procenio nečiji rizik od ISS.

„Akcelerometri u nosivim potrošačkim uređajima mogu lako da razlikuju stanja fizičke aktivnosti i odmora i da izvrše merenje kada je primenljivo“, pišu istraživači u svom objavljenom radu.

Novi prediktivni algoritam je znatno tačniji od trenutnih metoda, koje obično uključuju merenje kardiorespiratorne kondicije: to znači nečiji kapacitet da pošalje kiseonik u mišiće i u kojoj meri ti mišići mogu da koriste kiseonik tokom fizičke vežbe.

Sledeći koraci su da se testira pristup sa većim i raznovrsnijim grupama ljudi i da se vidi kako se nalazi mogu povezati i sa drugim vrstama srčanih bolesti. Na kraju, prediktivni algoritam bi mogao na kraju spasiti značajan broj života, upozoravajući one koji su u opasnosti od ovog iznenadnog i brzog ubice.

„Moguće je da bi kod mnogih ranije asimptomatskih osoba, koje su pretrpele iznenadnu srčanu smrt ili koje su reanimirane nakon iznenadnog srčanog zastoja, događaj bio predvidljiv i sprečiv da je pojava faktora rizika otkrivena na vreme“, kaže kardiolog Jussi Hernesniemi sa Univerziteta Tampere.