Artykuł metodologiczny

Nieinwazyjny pomiar optyczny metabolizmu mózgowego i hemodynamiki u niemowląt

21.4K wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/4379

⸱

14 marca 2013

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, 2Lab. PALM, Université de Caen Basse-Normandie, 3Fetal-Neonatal Neuroimaging and Developmental Science Center, Boston Children's Hospital, Harvard Medical School, 4ISS, INC.

W tym artykule

Podsumowanie

Połączyliśmy pomiary utlenowania hemoglobiny mózgowej wykonane za pomocą spektroskopii bliskiej podczerwieni w dziedzinie częstotliwości z pomiarami wskaźnika przepływu krwi mózgowej za pomocą dyfuzyjnej spektroskopii korelacyjnej, aby oszacować wskaźnik metabolizmu tlenu. Przebadaliśmy przydatność tego pomiaru jako narzędzia do przesiewowej oceny przy łóżku pacjenta w celu ewaluacji stanu zdrowia i rozwoju mózgu noworodka.

Streszczenie

Urazy mózgu w okresie okołoporodowym pozostają istotną przyczyną śmiertelności i zachorowalności niemowląt, jednak wciąż brakuje skutecznego narzędzia przyłóżkowego, które mogłoby dokładnie przesiewowo wykrywać urazy mózgu, monitorować rozwój uszkodzeń lub oceniać odpowiedź na terapię. Energia wykorzystywana przez neurony pochodzi głównie z utleniania tkanek, a nadaktywność neuronalna i śmierć komórek odzwierciedlone są w odpowiadających im zmianach w mózgowym metabolizmie tlenu (CMRO2). Zatem pomiary CMRO2 odzwierciedlają żywotność neuronów i dostarczają kluczowych informacji diagnostycznych, co czyni CMRO2 idealnym parametrem do przyłóżkowego pomiaru stanu zdrowia mózgu.

Techniki obrazowania mózgu, takie jak pozytonowa tomografia emisyjna (PET) oraz jednofotonowa tomografia komputerowa (SPECT), pozwalają na pomiar metabolizmu glukozy i tlenu w mózgowiu, jednak techniki te wymagają podania radionukleotydów, dlatego są stosowane jedynie w najcięższych przypadkach.

Spektroskopia bliskiej podczerwieni w trybie ciągłym (CWNIRS) umożliwia nieinwazyjny i niejonizujący pomiar wysycenia hemoglobiny tlenem (SO2) jako wskaźnika zastępczego dla cerebralnego zużycia tlenu. Jednakże SO2 nie jest idealnym wskaźnikiem metabolizmu tlenowego mózgu, ponieważ zależy on zarówno od dostarczania, jak i zużycia tlenu. Ponadto pomiary SO2 nie są wystarczająco czułe, aby wykryć uszkodzenie mózgu wiele godzin po urazie 1,2, ponieważ zużycie i dostarczanie tlenu osiągają stan równowagi po przejściowych zmianach ostrych 3. Zbadaliśmy możliwość zastosowania bardziej zaawansowanych metod optycznych NIRS do ilościowego określania metabolizmu tlenowego mózgu przy łóżku pacjenta u zdrowych noworodków oraz noworodków z uszkodzeniem mózgu. W szczególności połączyliśmy pomiar SO2 za pomocą NIRS w dziedzinie częstotliwości (FDNIRS) z pomiarem wskaźnika przepływu krwi (CBFi) za pomocą dyfuzyjnej spektroskopii korelacyjnej (DCS), aby uzyskać wskaźnik CMRO2 (CMRO2i) 4,5.

Dzięki zastosowaniu połączonego systemu FDNIRS/DCS jesteśmy w stanie ilościowo określić metabolizm i hemodynamicę mózgu. Stanowi to udoskonalenie w stosunku do metody CWNIRS w zakresie wykrywania stanu zdrowia mózgu, jego rozwoju oraz odpowiedzi na terapię u noworodków. Co więcej, metoda ta jest zgodna ze wszystkimi procedurami oddziałów intensywnej terapii noworodka (NICU) dotyczącymi kontroli zakażeń oraz z polityką instytucjonalną w zakresie bezpieczeństwa laserowego. Przyszłe prace będą zmierzać do integracji obu instrumentów w celu skrócenia czasu akwizycji danych przy łóżku pacjenta oraz do wdrożenia informacji zwrotnej o jakości danych w czasie rzeczywistym, aby zmniejszyć odsetek odrzucanych danych.

Wprowadzenie

Urządzenie FDNIRS jest dostosowanym systemem w dziedzinie częstotliwości firmy ISS Inc., wyposażonym w dwa identyczne zestawy po 8 diod laserowych emitujących światło o ośmiu długościach fali w zakresie od 660 do 830 nm oraz dwa detektory w postaci fotopowielaczy (PMT). Źródła i detektory są modulowane odpowiednio z częstotliwością 110 MHz oraz 110 MHz plus 5 kHz, aby uzyskać detekcję heterodynową 6. Każda dioda laserowa jest włączana sekwencyjnie przez 10 msec, co daje całkowity czas akwizycji 160 msec na cykl. Źródła i detektory są sprzężone z włóknami optycznymi i rozmieszczone w rzędzie w sondzie optycznej. Układ włókien w sondzie jest taki, że tworzy cztery różne odległości między źródłem a detektorem. Poprzez pomiar światła transmitowanego (tłumienie amplitudy i przesunięcie fazowe) na wielu dystansach, możemy określić współczynniki absorpcji (μa) i rozpraszania (μs') badanej tkanki. Na podstawie współczynników absorpcji dla wielu długości fali szacujemy następnie bezwzględne wartości stężeń hemoglobiny utlenowanej (HbO) i odutlenowanej (HbR) 7, objętość krwi mózgowej (CBV) oraz wysycenie hemoglobiny tlenem (SO2).

Urządzenie DCS jest urządzeniem domowym-zbudowano system podobny do opracowanego przez drów Arjuna Yodha i Turguta Durdurana na University of Pennsylvania 8,9System DCS, który składa się z ciała stałego-stan, laser o długiej spójności przy 785 nm, cztery detektory lawinowe z liczeniem fotonów (APD) (EG&G Perkin Elmer SPCM-AQRH) charakteryzujący się niską liczbą impulsów ciemnych (<50 zliczeń/s) oraz wysoką wydajność kwantową (>40% przy 785 nm) oraz czterokanałowy korelator multi-tau z 256 przedziałami (bins) o rozdzielczości 200 ns. Za pomocą DCS mierzymy przepływ krwi w mikro naczyniach kory mózgowej poprzez kwantyfikację czasowych fluktuacji intensywności wielokrotnie rozproszonego światła, wynikających z przesunięć Dopplera wywoływanych przez ruchome erytrocyty. Technika ta, podobna do laserowej dopplerometrii przepływu krwi (t. j. (są to odpowiedniki transformacji Fouriera), mierzy funkcję autokorelacji fluktuacji natężenia każdego kanału detektora, obliczaną przez korelator cyfrowy w zakresie czasu opóźnienia od 200 ns do 0,5 s. Korelator oblicza czasową autokorelację natężenia światła powracającego z tkanki. Następnie dopasowujemy równanie korelacji dyfuzyjnej do zmierzonej funkcji autokorelacji, pozyskiwanej sekwencyjnie, około raz na sekundę, aby uzyskać indeks przepływu krwi (CBFi) 10,11Pomiary zmian przepływu krwi za pomocą DCS zostały szeroko zwalidowane. 12,13Poprzez połączenie pomiarów FDNIRS dla SO2 z pomiarami CBF za pomocą DCSi, uzyskujemy oszacowanie mózgowego metabolizmu tlenu (CMRO2i).

Protokół

1. Przygotowanie do pomiarów przy łóżku pacjenta

  1. Systemy FDNIRS i DCS są kompaktowe i łatwe do przetransportowania na małym wózku do łóżka niemowlęcia w szpitalu (Rycina 1).
  2. Po podjechaniu wózkiem z urządzeniami do łóżka pacjenta, włącz systemy i podłącz sondę optyczną do urządzeń FDNIRS i DCS. Upewnij się, że podczas każdego pomiaru obecnych jest dwóch eksperymentatorów: jeden do obsługi aparatury i komputera oraz drugi do trzymania sondy.
  3. Wybierz odpowiednią sondę w zależności od wieku pomenstrualnego (PMA) niemowlęcia. Sonda optyczna z odstępami źródło-detektor FDNIRS wynoszącymi 1, 1,5, 2 i 2,5 cm jest stosowana u niemowląt o PMA <37 tyg., a sonda z odstępami FDNIRS 1,5, 2, 2,5 i 3 cm jest stosowana u starszych niemowląt (Rycina 2-A). Wybór mniejszych odstępów źródło-detektor jest podyktowany niewielkim rozmiarem i większą krzywizną głowy wcześniaków. Przy zastosowaniu większej sondy u wcześniaka, relatywnie mniejszy rozmiar głowy dziecka oraz jej znaczna krzywizna utrudniają efektywny kontakt głowy niemowlęcia ze wszystkimi źródłami i detektorami. Z tego powodu sonda z odstępami źródło-detektor FDNIRS 1, 1,5, 2 i 2,5 cm jest odpowiednia do stosowania u wcześniaków. Nasze badania potwierdziły, że wybrane odstępy źródło-detektor są wystarczające do pomiaru właściwości optycznych kory mózgowej zarówno u wcześniaków, jak i noworodków donoszonych 14. Włókna źródła i detektora DCS są ułożone w rzędzie równolegle do włókien FDNIRS z odległościami źródło-detektor wynoszącymi 1,5 cm (jeden detektor) i 2 cm (trzy detektory) w sondach zarówno dla wcześniaków, jak i noworodków donoszonych.
  4. Zdezynfekuj sondy optyczne za pomocą chusteczki dezynfekcyjnej Sani-cloth i włóż sondę oraz włókna do jednorazowego polipropylenowego rękawa plastikowego.

2. Ustawienia wzmocnienia i kalibracja fDNIRS

  1. Otwórz graficzny interfejs użytkownika (GUI) systemu FDNIRS i wybierz plik ustawień programu odpowiadający używanej sondzie i blokowi kalibracyjnemu.
  2. Aby dostosować wzmocnienia detektora, delikatnie przyłóż sondę do obszaru głowy badanego pozbawionego włosów (najlepiej do lewej strony czoła) i utrzymuj ją w tej samej pozycji, nie wywierając żadnego nacisku. Włącz źródła i detektory, a następnie reguluj napięcie PMT, aż amplituda dowolnego z laserów źródłowych osiągnie 20 000 counts. Wartość 32 000 counts to maksymalna digitalizacja karty akwizycji analogowo-cyfrowej, a wzmocnienia muszą zostać ustawione poniżej tego progu, aby uniknąć nasycenia podczas akwizycji danych. Wzmocnienia należy ustawić w obszarze czołowym, ponieważ region ten zazwyczaj charakteryzuje się najniższą absorpcją światła laserowego i jest zatem najbardziej podatny na nasycenie.
  3. Wyłącz źródła i detektory, a następnie przenieś sondę z powrotem na blok kalibracyjny. Lasery muszą być wyłączone podczas przemieszczania sondy ze względu na bezpieczeństwo oczu; detektory muszą być wyłączone, ponieważ PMT są bardzo czułe, a ekspozycja na jasne światło zwiększa szum tła i może doprowadzić do ich trwałego uszkodzenia.
  4. Po umieszczeniu sondy z powrotem na bloku kalibracyjnym użyj filtra gęstości neutralnej (ND), jeśli jakakolwiek para źródło-detektor ulegnie nasyceniu. Różne filtry ND mogą być wybierane w celu optymalizacji wzmocnień u niemowląt o różnym kolorycie skóry. Unieruchom sondę na 16 sec podczas przeprowadzania procedury kalibracji. Ponieważ nie przemieszczamy fizycznie jednego źródła na różne odległości od pojedynczego detektora w celu uzyskania schematu wieloodległościowego, lecz zamiast tego stosujemy cztery kombinacje dwóch niezależnych źródeł i dwóch niezależnych detektorów, musimy przeprowadzić kalibrację dla różnej mocy dwóch źródeł oraz różnych wzmocnień dwóch detektorów. Poprzez pomiar bloku kalibracyjnego o znanych właściwościach optycznych szacujemy czynniki korekcji amplitudy i fazy niezbędne do odzyskania współczynników absorpcji i rozpraszania bloku kalibracyjnego.
  5. Po kalibracji zbierz kolejne 16 sec danych na bloku i wizualnie oceń poprawność kalibracji za pomocą wewnętrznego GUI w programie MATLAB. Zmierzone μa i μs' powinny odpowiadać rzeczywistym współczynnikom bloku kalibracyjnego dla wszystkich długości fal. W przypadku słabego dopasowania przeprowadź kalibrację ponownie.
  6. Jeśli wzmocnienia detektora wymagają zmiany lub włókna źródła i detektora muszą zostać odłączone podczas pomiarów, powtórz procedurę kalibracji urządzenia FDNIRS.
  7. Na koniec sesji pomiarowej zbierz kolejne 16 sec danych na bloku kalibracyjnym, aby zweryfikować, czy kalibracja została utrzymana podczas pomiarów na badanym. Jeśli kalibracja nie została utrzymana, przeprowadź drugą kalibrację na koniec pomiaru i zastosuj ją do zebranych danych.

3. Ustawienia DCS

  1. Otwórz wewnętrzny interfejs graficzny (GUI) do akwizycji danych DCS i wczytaj plik ustawień odpowiadający używanej sondzie optycznej.
  2. Przed rozpoczęciem pomiarów zweryfikuj, czy moc lasera źródła DCS jest odpowiednia do kontaktu ze skórą, mierząc moc lasera źródła DCS miernikiem mocy i sprawdzając rozmiar plamki za pomocą karty podglądu IR (laser emituje światło o długości fali 785 nm, która jest niewidoczna). Moc lasera DCS wynosi ~60 mW i jest sprzężona z włóknem o stosunkowo niewielkiej średnicy (400-600 μm). Aby spełnić standardy ANSI dotyczące kontaktu ze skórą, światło w sondzie musi zostać osłabione i rozproszone na dużym obszarze. Osiąga się to poprzez pokrycie końcówki włókna białą arkuszową teflonową przekładką o średnicy 3 mm (Rysunek 2-A). Teflon wykazuje silne rozpraszanie i szeroko dyfunduje wiązkę lasera. Przy łóżku pacjenta upewnij się, że moc lasera w sondzie jest mniejsza niż 25 mW, a rozmiar plamki ma średnicę większą niż 3 mm. Podobnie jak w przypadku FDNIRS, zawsze wyłączaj źródła i detektory podczas przemieszczania sondy optycznej.
  3. Detekcja DCS opiera się na zliczaniu fotonów i nie wymaga regulacji wzmocnienia APD, która jest konieczna w urządzeniu FDNIRS. Flaga w oprogramowaniu do akwizycji wskazuje, czy wykryto zbyt dużo światła; w takim przypadku należy zmniejszyć sprzężenie światła z włóknami źródła lub detektora poprzez obrócone złącza włókien. Odpowiednia detekcja światła mieści się w zakresie 200 000-4 000 000 wykrytych fotonów (co odpowiada wartościom od -26 do 0 dB na wyświetlaczu komputera). Unikaj nadmiernego oświetlenia pomieszczenia, aby zredukować szum tła.
  4. DCS nie wymaga kalibracji do pomiaru CBFi. Przepływ krwi jest proporcjonalny do czasu utraty korelacji. Jednolity blok nie wystarcza do sprawdzenia jakości sygnału, ponieważ nie ma w nim ruchomych cząstek rozpraszających, które powodowałyby spadek korelacji. Zamiast tego ramię eksperymentatora wykazuje spadek – im szybszy przepływ krwi, tym gwałtowniejszy spadek.

4. Pozyskiwanie danych

  1. Chociaż pomiary FDNIRS i DCS można przeprowadzić szybko sekwencyjnie, należy najpierw zmierzyć wszystkie lokalizacje jednym urządzeniem, a następnie powtórzyć tę samą sekwencję drugim urządzeniem, korzystając z niezależnego oprogramowania akwizycyjnego przypisanego do każdego z nich.
  2. Zmierzyć siedem lokalizacji obejmujących obszary czołowe, skroniowe i ciemieniowe, zgodnie z systemem 10-20 (Fp1, FpZ, FP2, C3, C4, P3, P4), w określonej kolejności (Rysunek 2-B). Rozdzielić włosy wzdłuż linii źródło-detektor i umieścić sondę w tym obszarze głowy.
  3. Włączyć lasery i detektory FDNIRS i sprawdzić jakość sygnału: wartości amplitudy powinny mieścić się w zakresie od 2,000 do 20,000, a SNR przesunięć fazowych <2 stopnie. Jeśli wartości wykraczają poza te zakresy, należy zmienić położenie sondy, upewniając się, że włosy są rozdzielone, a wszystkie źródła i detektory mają kontakt ze skórą.
  4. Zbierać dane przez 16 sec. Powtórzyć pomiary do trzech razy w każdej lokalizacji (Rysunek 2-C), rozdzielając włosy i zmieniając położenie sondy na nieco inny punkt przy każdej akwizycji. Wykonuje się to w celu zminimalizowania wpływu lokalnych niejednorodności, takich jak włosy i powierzchowne duże naczynia, oraz aby uzyskać wartości reprezentatywne dla danego regionu, a nie tylko dla pojedynczego punktu.
  5. Włączyć laser i detektory DCS i zbierać dane przez 10 sec. Zmienić położenie sondy i powtórzyć akwizycje (podobnie jak w przypadku pomiarów FDNIRS).
  6. Wyłączać wszystkie lasery podczas przenoszenia sondy między lokalizacjami. Gromadzenie danych we wszystkich siedmiu lokalizacjach nie zawsze jest możliwe. Przerwać pomiary, jeśli u badanego wystąpią jakiekolwiek oznaki dyskomfortu lub ruchu. W razie możliwości ponowić akwizycję. Elektrody EEG lub sprzęt oddechowy mogą również uniemożliwić pomiary w niektórych lokalizacjach.

5. Pomiar parametrów systemowych

  1. Do obliczenia CMRO2i należy pozyskać dwa parametry systemowe: utlenowanie tętnicze (SaO2) oraz poziom hemoglobiny we krwi (HGB). HGB jest również niezbędna do obliczenia CBV. Podczas gdy konwencjonalna pulsoksymetria dostarcza pomiarów SaO2, HGB mierzy się zazwyczaj za pomocą badania krwi. Nowy pulsoksymetr, opracowany przez Masimo Corporation, umożliwia nieinwazyjny pomiar HGB z wykorzystaniem wielu długości fal. Urządzenie posiada zatwierdzenie FDA dla niemowląt >3 kg i pozwala na szybki pomiar zarówno SaO2, jak i HGB przy łóżku pacjenta.
  2. Zapisz wartości SaO2 i HGB za pomocą pulsoksymetru Masimo (Pronto spot check pulse co-oximeter). Do wykonania tych pomiarów przymocuj jednorazowy sensor samoprzylepny do palucha stopy niemowlęcia. Wartość HGB wyświetli się na monitorze w ciągu kilku sekund.
  3. W przypadku braku możliwości użycia pulsoksymetru Masimo, zmierz SaO2 za pomocą innych zatwierdzonych przez FDA pulsoksymetrów. Wartość HGB można odczytać z dokumentacji klinicznej pacjentów lub oszacować, korzystając z wartości normatywnych.

6. Analiza danych

  1. Uruchom wewnętrzny interfejs graficzny (GUI) do analizy danych w przetwarzaniu końcowym przy użyciu programu MATLAB. Oprogramowanie to nie tylko szacuje wszystkie parametry hemodynamiczne, ale również wykorzystuje redundancję danych do automatycznej oceny jakości pomiarów i ograniczania wyników.
  2. Automatyczne obiektywne kryteria kontroli jakości polegają na odrzuceniu danych fNIRS, jeżeli: R2 < 0,98 dla dopasowania modelu do danych eksperymentalnych, wartość p > 0,02 dla współczynnika korelacji ilorazowej Pearsona pomiędzy ośmioma zmierzonymi współczynnikami absorpcji a dopasowaniem hemoglobiny (Rysunek 3-A), wartość p > 0,02 dla dopasowania liniowego zredukowanych współczynników rozpraszania w funkcji długości fali (Rysunek 3-B) 15Jeśli ponad 33 procent danych kwalifikuje się do odrzucenia, odrzuca się cały zestaw. W przypadku DCS dane są odrzucane, jeżeli: koniec krzywej dopasowania różni się od 1 o więcej niż 0,02, skumulowana wariancja między trzema pierwszymi punktami krzywej wynosi więcej niż 0,1 lub średnia wartość trzech pierwszych punktów jest większa niż 1,6 (Rycina 4). Jeśli odrzucono więcej niż 50% krzywych lub wartości dopasowania wykazują współczynnik zmienności > 15 procent, cały zestaw zostaje odrzucony15.
  3. Oblicz bezwzględne stężenia HbO i HbR poprzez dopasowanie współczynników absorpcji dla wszystkich długości fal, wykorzystując wartości literaturowe dla współczynników ekstynkcji Hb 16 or 75-procentowe stężenie wody w tkance 17Wyznacz całkowite stężenie hemoglobiny (HbT = HbO + HbR) oraz SO22 (HbO / HbT) z stężeń HbO i HbR.
  4. Oszacuj objętość krwi mózgowej, korzystając z równania opisanego przez Ijichi i wsp. 18. CBV = (HbT × MWHb) / (HGB × Dbt), gdzie MWHb = 64 500 [g/mol] to masa cząsteczkowa Hb, a Dbt Gęstość tkanki mózgowej wynosi 1,05 g/ml.
  5. Oblicz CBFi poprzez dopasowanie zmierzonych czasowych funkcji autokorelacji do równania korelacji dyfuzyjnej. Szczegółowe ramy teoretyczne służące do obliczenia CBFi znajduje się w Boas i wsp. oraz Boaza i Joda 10,11W równaniach należy zastosować indywidualne współczynniki absorpcji zmierzone za pomocą fDNIRS oraz średnią wartość współczynników rozpraszania dla całej populacji.
  6. Oblicz wskaźnik cerebralnego zużycia tlenu, wykorzystując pomiar SO2 za pomocą fDNIRS.2 oraz pomiar DCS w odniesieniu do CBFi za pomocą następującego równania: CMRO2i = (HGB × CBFi × (SaO2 - SO2)) / (4 × MWHb × β)15, gdzie mnożnik 4 odnosi się do czterech O2 cząsteczki związane z każdą hemoglobiną, a β to procentowy udział przedziału żylnego w pomiarze utlenowania hemoglobiny 19.

Wyniki

W ciągu ostatnich pięciu lat wykazaliśmy wykonalność i użyteczność kliniczną proponowanej metody. W szczególności wykazaliśmy, że CMRO2 lepiej odzwierciedla stan zdrowia i rozwój mózgu niż SO2.

W badaniu przekrojowym przeprowadzonym u ponad 50 zdrowych niemowląt stwierdzono, że podczas gdy CBV wzrasta ponad dwukrotnie w ciągu pierwszego roku życia, SO2 pozostaje na stałym poziomie 4 (Rysunek 5). W badaniu przeprowadzonym u 70 zdrowych noworodków wykazano również, że SO2 jest stałe w obrębie obszarów mózgu, podczas gdy CMRO2i, CBV i CBF są wyższe w obszarach skroniowych i ciemieniowych niż w obszarze czołowym (Rysunek 6)20, co jest zgodne z wynikami PET dotyczącymi wychwytu glukozy 21. W obu naszych badaniach stała wartość SO2, mieszcząca się w zakresie 60-70 procent, wskazuje, że dostarczanie tlenu ściśle odpowiada lokalnemu zużyciu, podczas gdy CBV, CBF i CMRO2 są ściślej powiązane z rozwojem neurologicznym.

Aby zweryfikować, czy CMRO2i jest lepszym narzędziem przesiewowym niż SO2 w wykrywaniu noworodkowego uszkodzenia mózgu, dokonaliśmy pomiarów u niemowląt z uszkodzeniem mózgu w fazie ostrej 5, a (u kilku niemowląt) w fazie przewlekłej, kilka miesięcy po urazie. Wyniki przedstawione na Rysunku 7 pokazują, że SO2 nie ulega istotnym zmianom w wyniku uszkodzenia mózgu zarówno w stadium wczesnym (1-15 dni po urazie), jak i w stadium przewlekłym (miesiące po urazie), podczas gdy CMRO2i różni się istotnie od wartości prawidłowych zarówno w fazie ostrej, jak i przewlekłej. Konkretnie, CMRO2i jest podwyższone w fazie ostrej z powodu aktywności drgawek po uszkodzeniu mózgu oraz niższe od normy w fazie przewlekłej z powodu utraty neuronów.

Niemowlęta z niedokrwienno- niedotlenieniowymi uszkodzeniami mózgu są obecnie leczone za pomocą hipotermii terapeutycznej (TH), aby obniżyć metabolizm mózgu i zmniejszyć uszkodzenia po niedotlenieniu. Hipotermia terapeutyczna jest utrzymywana przez trzy dni; w trakcie leczenia monitorowaliśmy 11 niemowląt (Rysunek 8). Stwierdzono, że CMRO2i znacząco spada do poziomów poniżej normy podczas TH, a spadek ten wydaje się być powiązany z odpowiedzią na terapię i wynikiem rozwojowym. Te wstępne wyniki sugerują, że metoda FDNIRS-DCS może służyć do prowadzenia i optymalizacji terapii hipotermicznej.

Układ dyfuzyjnej spektroskopii optycznej; systemy DCS i FD-NIRS; akwizycja danych, włókna optyczne.
Rysunek 1. Zdjęcie wózka z urządzeniami FDNIRS i DCS. Oba instrumenty są na tyle kompaktowe, że mieszczą się na małym wózku, który można przetransportować do łóżka niemowlęcia na oddziale neonatologicznym (NICU).

Układ do rozproszonej spektroskopii korelacyjnej, schemat rozmieszczenia elektrod, procedura monitorowania niemowlęcia.
Rycina 2. (A) Konfiguracja sondy optycznej. (B) Schemat lokalizacji pomiaru. (C) Zdjęcie typowego pomiaru FDNIRS-DCS u niemowlęcia.

Wykres dopasowania widmowego; współczynniki absorpcji i rozpraszania w funkcji długości fali; wyniki analizy danych.
Rysunek 3. Reprezentatywne przykłady poprawnego i niepoprawnego dopasowania zmierzonych współczynników absorpcji (A) oraz dopasowania hemoglobiny, a także współczynników rozpraszania (B) i dopasowania liniowego. Wartość p-value > 0,02 oznacza niepoprawne dopasowanie. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększony rysunek.

Wykres czasu korelacji autokorelacji porównujący dobre i złe dopasowanie danych dla dynamicznego rozpraszania światła.
Rysunek 4. Reprezentatywny przykład dobrego i złego dopasowania funkcji autokorelacji fluktuacji intensywności obliczonej przez korelator w zakresie czasu opóźnienia od 200 nsec do 0.5 sec. Na rysunku przedstawiającym złe dopasowanie ogon krzywej dopasowania różni się od 1 o więcej niż 0.02, a wariacja trzech pierwszych punktów przekracza 0.1. Kliknij tutaj, aby wyświetlić większy rysunek.

Wykresy słupkowe utlenowania obszarów mózgu i objętości krwi; obszary czołowe, skroniowe, ciemieniowe, grupy wiekowe.
Rycina 5. Zmiany CBV i SO2 w korowych obszarach czołowych, skroniowych i ciemieniowych u niemowląt od urodzenia do pierwszego roku życia.

Porównanie przepływu krwi w mózgu; wykresy słupkowe; wskaźniki obejmują CBF, SO2, CBV, CMRO2 w różnych obszarach mózgu.
Rycina 6. CBF, SO2, CBV oraz CMRO2i w obszarach czołowym, skroniowym i ciemieniowym u 70 zdrowych noworodków.

Analiza urazów mózgu noworodków; wykresy i MRI; pokazują różnice w SO2 i rCMRO2; fazy urazu.
Rycina 7. Przykłady nieprawidłowego zużycia tlenu i prawidłowego poziomu SO2 po urazie mózgu u niemowląt. Uraz mózgu charakteryzuje się zmianami CMRO2 w stosunku do wartości prawidłowych, podczas gdy SO2 nie różni się znacząco od normy. Należy zauważyć, że na tych dwóch rycinach CMRO2 obliczono przy użyciu zależności Grubba, ponieważ w czasie tych pomiarów pomiar DCS nie był dostępny.

Porównanie poziomów SO2 i rCMRO2; wykres słupkowy; hipotermia vs. zdrowi; wartości p dla istotności.
Rysunek 8. rCMRO2 u 11 niemowląt podczas hipotermii terapeutycznej w porównaniu z dopasowanymi wiekowo zdrowymi kontrolami. Metabolizm tlenu jest silnie obniżony u wszystkich niemowląt poddanych terapii hipotermią.

Dyskusja

Przeprowadziliśmy ilościowy pomiar hemodynamiczny i metaboliczny mózgu z wykorzystaniem fDNIRS oraz DCS w populacji noworodków. Konfiguracja sondy została zoptymalizowana pod kątem pomiaru kory mózgowej noworodków 14. Zmiany przepływu krwi mierzone za pomocą DCS zostały szeroko zwalidowane w odniesieniu do innych technik w badaniach na zwierzętach i ludziach 22,23. Dzięki zastosowaniu bezpośredniego pomiaru przepływu krwi metodą DCS jesteśmy w stanie zmniejszyć wariancję w obliczeniach CMRO2i 24. Wariancja z pomiarów powtórzonych była również mniejsza niż różnice między obszarami mózgu oraz różnice związane z wiekiem 20.

Z naszych poprzednich wyników wynika, że CBFi i CMRO2i wykazały istotne zmiany w obecności PMA u zdrowych noworodków przedwcześnie urodzonych. Pomiar CMRO2i pozwala na lepsze wykrycie uszkodzeń mózgu niż pomiar SO2. Sugeruje to, że połączone pomiary parametrów naczyniowych i metabolicznych służą jako bardziej wiarygodne biomarkery zdrowia i rozwoju mózgu noworodka niż sama saturacja tlenem. Udoskonalenia techniczne skupią się na integracji dwóch urządzeń w celu skrócenia czasu akwizycji o 35-40% na sesję oraz na wdrożeniu informacji zwrotnej o jakości danych w czasie rzeczywistym, aby zmniejszyć częstotliwość odrzucania pomiarów. W najbliższej przyszłości system ten może zostać dostarczony użytkownikom klinicznym jako nowatorski monitor przyłóżkowy do wykrywania zaburzeń mózgowego metabolizmu tlenu. Pomiar trajektorii CMRO2 w czasie może również zwiększyć znaczenie kliniczne i pozwolić na przewidywanie wyników. Narzędzie to mogłoby ostatecznie wnieść istotny wkład w poprawę opieki nad noworodkami z uszkodzeniami mózgu.

Oświadczenia

Maria Angela Franceschini, jej mąż David Boas oraz Beniamino Barbieri (ISS Inc) posiadają patenty na tę technologię.

Podziękowania

Autorzy dziękują wszystkim rodzinom za udział w tym badaniu oraz pielęgniarkom, lekarzom i personelowi oddziału intensywnej terapii noworodków (Neonatal ICU), noworodkowego oddziału opieki specjalistycznej (Special Care Nursery), neurologii dziecięcej oraz oddziałów położniczych w Massachusetts General Hospital, Brigham and Women's Hospital oraz Boston Children's Hospital za pomoc i wsparcie. W szczególności dziękujemy Lindzie J. Van Marter, Robertowi M. Insoftowi, Jonathanowi H. Croninowi, Julianne Mazzawi i Stevenowi A. Ringerowi. Autorzy dziękują również Marcii Kocienski-Filip, Yvonne Sheldon, Alpnie Aggarwall, Maddy Artunguada i Genevieve Nave za pomoc podczas pomiarów. Projekt jest finansowany z grantów NIH R01-HD042908, R21- HD058725, P41- RR14075 oraz R43-HD071761. Marcia Kocienski-Filip i Yvonne Sheldon są wspierane przez Clinical Translational Science Award UL1RR025758 przyznaną Uniwersytetowi Harvarda oraz Brigham and Women's Hospital przez National Center for Research Resources. Treść publikacji jest wyłączną odpowiedzialnością autorów i nie musi reprezentować oficjalnego stanowiska National Center for Research Resources ani National Institutes of Health.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
UrządzenieISSFDNIRS
Włókna laserowe DCSThorlabsFT400komponent DCS
Włókno detektora DCSThorlabs780HPkomponent DCS
Laser DCSCrystaLaserDL785-070-Skomponent DCS
Detektor DCSPacer InternationalSPCM-AQRH-14-FCkomponent DCS
Korelator DCSCorrelator.comFlex05-8chkomponent DCS
Ko-oksymetr ProntoMasimomonitor HGB i SaO2
NOVAOPHIR7Z01500Miernik mocy lasera
Karta sensoraNewportF-IRC1-Spodglądacz IR
Filtr gęstości neutralnejKodakNT54-453

Bibliografia

  1. Zaramella, P., et al. Can tissue oxygenation index (TOI) and cotside neurophysiological variables predict outcome in depressed/asphyxiated newborn infants? Early Hum. Dev. 83, 483-489 (2007).
  2. van Bel, F., Lemmers, P., Naulaers, G. Monitoring neonatal regional cerebral oxygen saturation in clinical practice: value and pitfalls. Neonatology. 94, 237-244 (2008).
  3. Boas, D. A., Franceschini, M. A. Haemoglobin oxygen saturation as a biomarker: the problem and a. 369, 4407-4424 (2011).
  4. Franceschini, M. A., et al. Assessment of infant brain development with frequency-domain near-infrared spectroscopy. Pediatr. Res. 61, 546-551 (2007).
  5. Grant, P. E., et al. Increased cerebral blood volume and oxygen consumption in neonatal brain injury. J. Cereb. Blood Flow Metab. 29, 1704-1713 (2009).
  6. Feddersen, B. A., Piston, D. W., Gratton, E. Digital parallel acquisition in frequency domain fluorimetry. Rev. Sci. Instrum. 60, 2929-2936 (1989).
  7. Fantini, S., et al. Frequency-domain multichannel optical detector for non-invasive tissue spectroscopy and oximetry. Opt. Eng. 34, 34-42 (1995).
  8. Cheung, C., Culver, J. P., Kasushi, T., Greenberg, J. H., Yodh, A. G. In vivo cerebrovascular measurement combining diffuse near-infrared absorption and correlation spectroscopies. Phys. Med. Biol. 46, 2053-2065 (2001).
  9. Durduran, T., et al. Diffuse optical measurement of blood flow, blood oxygenation, and metabolism in a human brain during sensorimotor cortex activation. Opt. Lett. 29, 1766-1768 (2004).
  10. Boas, D. A., Campbell, L. E., Yodh, A. G. Scattering and imaging with diffusing temporal field correlations. Phys. Rev. Lett. 75, 1855-1859 (1995).
  11. Boas, D. A., Yodh, A. G. Spatially varying dynamical properties of turbid media probed with diffusing temporal light correlation. J. Opt. Soc. Am. A. 14, 192-215 (1997).
  12. Buckley, E. M., et al. Validation of diffuse correlation spectroscopic measurement of cerebral blood flow using phase-encoded velocity mapping magnetic resonance imaging. J. Biomed. Opt. 17, 037007(2012).
  13. Irwin, D., et al. Influences of tissue absorption and scattering on diffuse correlation spectroscopy blood flow measurements. Biomedical Optics Express. 2, 1969-1985 (2011).
  14. Dehaes, M., et al. Assessment of the frequency-domain multi-distance method to evaluate the brain optical properties: Monte Carlo simulations from neonate to adult. Biomed. Opt. Exp. 2, 552-567 (2011).
  15. Roche-Labarbe, N., et al. Noninvasive optical measures of CBV, StO2, CBF index, and rCMRO2 in human premature neonates' brains in the first six weeks of life. Hum. Brain Mapp. 31, 341-352 (2010).
  16. Wray, S., Cope, M., Delpy, D. T., Wyatt, J. S., Reynolds, E. O. Characterization of the near infrared absorption spectra of cytochrome aa3 and haemoglobin for the non-invasive monitoring of cerebral oxygenation. Biochim. Biophys. Acta. 933, 184-192 (1988).
  17. Wolthuis, R., et al. Determination of water concentration in brain tissue by Raman spectroscopy. Anal. Chem. 73, 3915-3920 (2001).
  18. Ijichi, S., et al. Developmental changes of optical properties in neonates determined by near-infrared time-resolved spectroscopy. Pediatr. Res. 58, 568-573 (2005).
  19. Watzman, H. M., et al. Arterial and venous contributions to near-infrared cerebral oximetry. Anesthesiology. 93, 947(2000).
  20. Lin, P. Y., et al. Regional and hemispheric asymmetries of cerebral hemodynamic and oxygen metabolism in newborns. Cereb. Cortex. , (2012).
  21. Chugani, H. T. A critical period of brain development: studies of cerebral glucose utilization with PET. Prev. Med. 27, 184-188 (1998).
  22. Carp, S. A., Dai, G. P., Boas, D. A., Franceschini, M. A., Kim, Y. R. Validation of diffuse correlation spectroscopy measurements of rodent cerebral blood flow with simultaneous arterial spin labeling MRI; towards MRI-optical continuous cerebral metabolic monitoring. Biomed. Opt. Exp. 1, 553-565 (2010).
  23. Durduran, T., et al. Optical measurement of cerebral hemodynamics and oxygen metabolism in neonates with congenital heart defects. J. Biomed. Opt. 15, 037004(2010).
  24. Roche-Labarbe, N., et al. Near infrared spectroscopy assessment of cerebral oxygen metabolism in the developing premature brain. J. Cereb. Blood Flow Metab. 32, 481-488 (2012).

Przedruki i uprawnienia

Tagi

Mózgowy metabolizm tlenuspektroskopia bliskiej podczerwienidyfuzyjna spektroskopia korelacyjnamózgowe przepływy krwiutlenowanie hemoglobinyzdrowie mózgu noworodkaNIRS w dziedzinie częstotliwościpulsoksymetriarozmieszczenie sondy optycznejwskaźnik metabolizmu mózgowego
Nieinwazyjny pomiar optyczny metabolizmu mózgowego i hemodynamiki u niemowląt
Skontaktuj się z nami
Poleć bibliotece

Prywatność

Warunki korzystania z usługi

Zasady

Prawa autorskie © 2026 MyJoVE Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone.