Первый в России комплекс готов осуществлять мгновенную оценку «автопилота» мозга

Фото из открытых источников

Учёными из Национального медицинского исследовательского центра имени В. А. Алмазова и Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого представлен программно‑аппаратный комплекс, призванный оценивать церебральную ауторегуляцию (ЦА) в режиме реального времени.

Разработка не имеет прямых аналогов, она даёт возможность реаниматологам и нейрохирургам получать данные о кровоснабжении мозга буквально за мгновения и оперативно корректировать лечение. Детальное описание работы опубликовано в журнале Sensors.

Церебральной ауторегуляцией называют механизм, поддерживающий стабильный мозговой кровоток в условиях колебаний артериального давления. При инсульте, тяжёлых черепно‑мозговых травмах и ряде других состояний такой «автопилот» нередко даёт сбой. Сегодня имеются методики неинвазивной оценки ЦА, но для них требуется последующая обработка данных, процедура занимает 2–3 часа, что критично при неотложных состояниях.

Группой российских учёных под руководством профессора Владимира Семенютина создан комплекс, способный рассчитывать показатели ЦА прямо в момент исследования. Система ведёт регистрацию медленных спонтанных колебаний артериального давления (фотоплетизмографию) и линейной скорости кровотока в средних мозговых артериях (транскраниальную допплерографию).

Основным параметром является фазовый сдвиг между этими сигналами в диапазоне волн Майера. Клинические испытания были проведены на 40 здоровых добровольцах с функциональными пробами и на 60 пациентах, у которых были диагностированы атеросклеротический стеноз сонных артерий и артериовенозные мальформации. Комплекс зафиксировал предсказанные изменения фазового сдвига у здоровых и асимметрию с атипичными реакциями у пациентов, что подтвердило его диагностическую ценность.

Разработчики добавляют, что ПАК можно использовать для мониторинга в реанимации, а также в целом ряде дальнейших исследований. Следующим этапом станет интеграция методов искусственного интеллекта, что поможет прогнозировать риски вторичных сосудистых осложнений у нейрохирургических пациентов.