Σχεδιασμός και ανάπτυξη συστήματος υπολογιστικής ευφυΐας για την εκτίμηση κινδύνου σε παθήσεις που σχετίζονται με το καρδιαγγειακό σύστημα
Authors: Καφούρης Παύλος 
Published: October 2021

Σύμφωνα με τον Παγκόσμιο Οργανισμό Υγείας οι καρδιαγγειακές παθήσεις, μεταξύ αυτών ιδιαίτερα η αθηρωματική στεφανιαία νόσος, είναι η συχνότερη αιτία θανάτου παγκοσμίως. Σκοπός αυτής της διδακτορικής διατριβής ήταν η ανάλυση ψηφιακών δεδομένων προερχομένων κυρίως από ιατρικές εικόνες, αλλά και από βιολογικά δείγματα, ασθενών με καρδιαγγειακές παθήσεις, με σκοπό την ανάδειξη σημαντικών βιοδεικτών για τις εν λόγω οντότητες. Κομβικό ρόλο στην επίλυση των ερευνητικών ερωτημάτων της παρούσας διατριβής κατέχει η μηχανική μάθηση, μέσω αλγορίθμων ταξινόμησης και παλινδρόμησης, αλλά και η αυτόνομη εφαρμογή που αναπτύχθηκε, ικανή να εκτελεί ανάγνωση και προσαρμοσμένη οπτικοποίηση των εικόνων τομογραφίας εκπομπής ποζιτρονίων (Positron Emission Tomography, PET)/αξονικής τομογραφίας (Computed Tomography, CT), μέσω της οποίας μελετήθηκαν και αναλύθηκαν τα ερωτήματα που πραγματεύθηκαν στη διατριβή. Αρχικά, μελετήθηκε η μεταβολή της πρόσληψης του ραδιοφαρμάκου στο αρτηριακό δίκτυο με την πάροδο του χρόνου και υλοποιήθηκαν προβλεπτικά μοντέλα εκτίμησης των μετρήσεων προτυποποιημένης τιμής πρόσληψης (standardized uptake value, SUV) σε διαφορετικές χρονικές στιγμές (Τ1, Τ2). Συλλέχτηκαν βιοϊατρικά δεδομένα 45 ατόμων που δεν είχαν κάποια ασθένεια όταν υποβλήθηκαν σε Φθοριοδεσοξυγλυκόζη (Fluorodeoxyglucose, 18F-FDG) PET/CT απεικόνιση. Αναπτύχθηκαν γραμμικά και μη γραμμικά μοντέλα παλινδρόμησης της διαφοράς του SUV (ΔSUV) και της χρονικής διαφοράς ΔΤ=Τ2-Τ1, βασιζόμενα στην ομάδα παραγωγής (30 ασθενείς) και ελέγχθηκαν σε μία ανεξάρτητη ομάδα επικύρωσης (15 ασθενείς). Τα μοντέλα παρουσίασαν πολύ καλή επαναληψιμότητα, με μικρές μη στατιστικώς σημαντικές διαφορές, πιθανώς περιορισμένης κλινικής σημασίας, μεταξύ του πραγματικού και του προβλεπόμενου SUV. Ένα άλλο επιστημονικό ερώτημα που προσεγγίστηκε στην παρούσα διατριβή, ήταν η ανάδειξη βιοδεικτών για την πρόβλεψη αθηρωματικής νόσου. Σε δύο διαφορετικά σύνολα ασθενών, με υψηλού βαθμού στένωση καρωτίδας και έχοντας υποβληθεί σε καρωτιδική ενδαρτηρεκτομή, μελετήθηκε η ανάλυση υφής για πρώτη φορά στη 18F-FDG PET/CT καρωτιδική απεικόνιση (1ο σύνολο) και η ανάλυση δεδομένων γονιδιακής έκφρασης από μικροσυστοιχίες δειγμάτων καρωτιδικής ενδαρτηρεκτομής μέσου και έξω χιτώνα του αγγειακού τοιχώματος από τον πυρήνα της αθηρωματικής πλάκας και από μακροσκοπικά υγιή ιστό (2ο σύνολο), τα οποία πάρθηκαν από τη διαδικτυακή βάση δεδομένων Gene Expression Omnibus (GEO). Σαν απεικονιστικοί βιοδείκτες εξήχθησαν 16 χαρακτηριστικά βάσει ιστογράμματος έντασης και 51 χαρακτηριστικά που βασίζονται σε διάφορους αναλυτικούς πίνακες που ήδη κωδικοποιούν συγκεκριμένες χωρικές σχέσεις μεταξύ των εικονοστοιχείων και χαρακτηρίζουν τη χωρική ετερογένεια. Τα διαφορικώς εκφρασμένα γονίδια (Differentially Expressed Genes, DEGs) ταξινομήθηκαν βάσει της απόλυτης τιμής του log Fold Change (logFC) και χρησιμοποιήθηκαν μεμονωμένα ως είσοδοι σε ταξινομητές με σκοπό την ανάδειξή τους σε πιθανούς βιοδείκτες. Μετά την ανάλυση των δεδομένων, μέσω αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, αποδείχθηκε ότι η ανάλυση υφής μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε συνδυασμό με την αγγειακή απεικόνιση ΡΕΤ και ενδεχομένως να παρέχει πολύτιμες συμπληρωματικές πληροφορίες σε σύγκριση με το λόγο πρόσληψης 18F-FDG της υπό εξέτασης ανατομικής δομής προς το αίμα (target to background ratio, TBR) σχετικά με τα βιολογικά χαρακτηριστικά της πλάκας που ενδέχεται να μη διακρίνονται από το ανθρώπινο μάτι. Παράλληλα, εντοπίστηκαν κρίσιμα γονίδια που εμπλέκονται στην ανάπτυξη της αθηροσκλήρωσης της καρωτίδας και μπορεί να αποτελούν πολύτιμοι θεραπευτικοί στόχοι και δείκτες πρόβλεψης για την αθηροσκλήρωσή της. Στη συνέχεια, διερευνήθηκε η ικανότητα αλγορίθμων μηχανικής μάθησης στην πρόβλεψη μεταβολών μυοκαρδιακής αιμάτωσης (myocardial perfusion) μέσω PET και τομογραφίας μονοφωτονιακής εκπομπής (Single Photon Emission Computer Tomography, SPECT) απεικόνισης, ενσωματώνοντας παραμέτρους που εξάγονται από τις εικόνες υπολογιστικής τομογραφίας στεφανιαίων αγγείων (Computed Tomography Coronary Angiography, CTCA), όπως την υπολογιστική δυναμική ρευστού, το φορτίο αθηρωματικής πλάκας, τη μορφολογία και τα ανατομικά χαρακτηριστικά αυτής, καθώς και χαρακτηριστικά υφής, εκτιμώμενης ως εφεδρεία στεφανιαίας ροής μυοκαρδίου (myocardial flow reserve, MFR) ή ως ροή αίματος μυοκαρδίου (myocardial blood flow, MBF). Τα αποτελέσματα έδειξαν ότι η μηχανική μάθηση φαίνεται να είναι αποτελεσματική στην πρόβλεψη παθολογικής μυοκαρδιακής αιμάτωσης. Μεταξύ των καλύτερων συνδυασμών χαρακτηριστικών, η ενδοθηλιακή διατμητική τάση (endothelial shear stress, ESS) στο εγγύς τμήμα ήταν το χαρακτηριστικό που εμφανίστηκε στις πρώτες θέσεις σε όλα τα σχήματα ταξινόμησης. Επιπλέον, η ανατομία της πλάκας και οι συνακόλουθες αλλαγές στη δυναμική του υγρού, όπως καταγράφονται από τo ESS, φαίνεται να είναι σημαντικοί πληροφοριακοί δείκτες για τη λειτουργική σημασία μιας στεφανιαίας βλάβης. Επιπλέον, τo ESS μπορεί να προσθέσει αξία στη σοβαρότητα της στένωσης, βελτιώνοντας την πρόβλεψη της εξασθενημένης αγγειοδιασταλτικής ικανότητας που αξιολογείται από το ΡΕΤ-ΜΡΙ (Myocardial Perfusion Imaging – απεικόνιση αιμάτωσης του μυοκαρδίου). Η ανάλυση υφής μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε συνδυασμό με την απεικόνιση CTCA και ενδεχομένως να παρέχει πολύτιμες συμπληρωματικές πληροφορίες σε συνδυασμό με ανατομικά και μορφολογικά χαρακτηριστικά για την πρόβλεψη επαγώγιμων ανωμαλιών αιμάτωσης στο SPECT-MPI, οι οποίες ενδέχεται να μην συλλαμβάνονται από το ανθρώπινο μάτι.