Szybsza ocena leczenia niewydolności serca

Czy już po dwóch godzinach od podania leku moczopędnego można przewidzieć, jak pacjent z ostrą niewydolnością serca zareaguje na terapię w kolejnych godzinach? Naukowcy Uniwersytetu Medycznego we Wrocławiu opracowali kalkulator, który na podstawie trzech parametrów szacuje sześciogodzinną diurezę. Narzędzie wykorzystuje uczenie maszynowe i może wspierać rozwój bardziej spersonalizowanego leczenia. Praca szczegółowo opisująca rozwiązanie została opublikowana na łamach „ESC Heart Failure”.

U zdecydowanej większości pacjentów z ostrą niewydolnością serca przyczyną objawów jest zastój, czyli nadmierne gromadzenie i nieprawidłowa redystrybucja płynów w organizmie. Może prowadzić m.in. do obrzęków kończyn dolnych, wodobrzusza, obecności płynu w jamach opłucnowych oraz zastoju w płucach, który jest jedną z głównych składowych duszności.

Jednym z podstawowych celów terapii jest więc szybkie i bezpieczne usunięcie nadmiaru płynu. Od lat 60. jej podstawą pozostają diuretyki pętlowe. Mimo kilkudziesięciu lat doświadczeń optymalne prowadzenie takiego leczenia nadal stanowi istotne wyzwanie. Skuteczne odwodnienie prowadzi do szybszego ustępowania objawów, może skracać hospitalizację, a reakcja na zastosowane leki ma również znaczenie prognostyczne.

– Im wcześniej jesteśmy w stanie ocenić efekt terapii diuretycznej, tym wcześniej możemy zidentyfikować pacjenta, u którego dotychczasowe postępowanie może być niewystarczające. To właśnie czas uzyskania tej informacji jest z klinicznego punktu widzenia szczególnie istotny – mówi lek. Gracjan Iwanek z Instytutu Chorób Serca Uniwersytetu Medycznego we Wrocławiu, pierwszy autor pracy opublikowanej w „ESC Heart Failure”.

Odpowiedź nie jest tylko „dobra” albo „zła”

Obecnie skuteczność leczenia ocenia się przede wszystkim na podstawie ilości wydalanego moczu oraz stężenia sodu w próbce moczu pobieranej po podaniu diuretyku, najczęściej po około dwóch godzinach. To przydatne narzędzia, ale mają swoje ograniczenia. Szczególnie stężenie sodu w moczu często prowadzi do uproszczonego podziału na odpowiedź „dobrą” lub „złą”, podczas gdy diureza jest procesem ciągłym, złożonym i zależnym od wielu parametrów biologicznych.

– Chcieliśmy odejść od oceny opartej na pojedynczym biomarkerze czy wartości progowej. Naszym celem było połączenie kilku informacji biologicznych i spojrzenie na odpowiedź diuretyczną jako na zmienną ciągłą – wyjaśnia lek. Gracjan Iwanek.

Do stworzenia modelu wykorzystano dane z prospektywnego badania obserwacyjnego. Pozwoliło to zidentyfikować trzy proste parametry, które wspólnie niosą szczególnie dużo informacji: wyjściową funkcję nerek ocenianą za pomocą eGFR oraz stężenia sodu i kreatyniny w próbce moczu pobranej dwie godziny po podaniu diuretyku.

Trzy parametry i uczenie maszynowe

Relacja między tymi wartościami a późniejszą diurezą nie jest prosta ani liniowa. Dlatego do jej opisania wykorzystano metodę uczenia maszynowego – las losowy – pozwalający uchwycić wielowymiarowe, nieliniowe zależności znacznie lepiej niż klasyczne modele matematyczne. Zgodnie z ideą tego rozwiązania, wraz z włączaniem kolejnych pacjentów model „uczy się”, poprawiając skuteczność predykcji.
Z perspektywy użytkownika kalkulator pozostaje jednak prosty. Wystarczy wprowadzić wyjściowy eGFR oraz stężenia sodu i kreatyniny w próbce moczu pobranej dwie godziny po podaniu furosemidu. Na tej podstawie model szacuje całkowitą objętość moczu, jaką pacjent wydali w ciągu pierwszych sześciu godzin terapii.

Po dwóch godzinach przewidzieć efekt po sześciu

Jeżeli prognozowana diureza jest niewystarczająca, można wcześniej zidentyfikować pacjenta wymagającego eskalacji leczenia i jednocześnie poszukiwać przyczyn oporności na diuretyki. Z kolei przy bardzo dobrej przewidywanej reakcji możliwe jest odpowiednie dostosowanie intensywności dalszej terapii i potencjalne ograniczenie ryzyka jej działań niepożądanych.

– Najważniejszą wartością tego rozwiązania jest możliwość wcześniejszego uzyskania informacji, na którą w innym przypadku musielibyśmy czekać kilka godzin. Chodzi o to, aby móc szybciej dostosować intensywność terapii do odpowiedzi konkretnego pacjenta – podkreśla lek. Gracjan Iwanek.

Istotną zaletą jest również możliwość wykorzystania pojedynczej próbki moczu do uzyskania informacji, która dotychczas wymagała wielogodzinnej obserwacji i regularnego pomiaru diurezy. Może to w przyszłości ograniczyć związane z tym obciążenie personelu medycznego oraz ułatwić bardziej zautomatyzowane prowadzenie terapii.

Od prognozy do personalizacji leczenia

W przeprowadzonym badaniu kalkulator osiągnął bardzo dobre wyniki w niezależnej kohorcie walidacyjnej. Prawidłowo klasyfikował pacjentów do kategorii odpowiedzi diuretycznej w 88 proc. przypadków i wypadł lepiej niż porównywana metoda referencyjna.

Jednocześnie badacze podkreślają ograniczenia dotychczasowych wyników. Badanie obejmowało stosunkowo niewielką populację, pochodzącą głównie z jednego ośrodka. Przed szerokim wdrożeniem kalkulatora konieczna jest więc dalsza, wieloośrodkowa walidacja.

Atutem modelu jest jego prostota – wykorzystuje trzy rutynowo dostępne parametry laboratoryjne. Sam kalkulator jest dostępny w formie aplikacji internetowej pod adresem diuresis.umw.edu.pl.

Obecnie naukowcy wykonują kolejny krok. Kalkulator jest wykorzystywany w prospektywnym, randomizowanym badaniu SAFER-DHF. Badacze sprawdzają w nim już nie tylko trafność prognozowania reakcji na diuretyk, ale przede wszystkim to, czy wykorzystanie tych informacji do adaptacyjnego dawkowania furosemidu może rzeczywiście poprawić skuteczność odwadniania.

– Samo prawidłowe przewidywanie odpowiedzi to dopiero jeden etap. Teraz chcemy sprawdzić, czy wykorzystanie tej informacji do adaptacyjnego dawkowania furosemidu może rzeczywiście przełożyć się na skuteczniejsze odwadnianie pacjentów – mówi lek. Gracjan Iwanek.

Jeżeli wyniki tego i kolejnych badań potwierdzą skuteczność takiego podejścia, kalkulator może stać się elementem spersonalizowanego leczenia 
ostrej niewydolności serca – pomagając dobrać intensywność terapii diuretycznej do indywidualnej reakcji konkretnego pacjenta i wpisując się w ideę terapii „szytej na miarę”.