Grant na zaawansowany projekt diagnostyki zaburzeń oddechowych

Zespół kierowany przez dr. hab. Marcina Gruszeckiego z Gdańskiego Uniwersytetu Medycznego znalazł się wśród laureatów konkursu Narodowego Centrum Nauki OPUS na projekty badawcze.

Realizowany przez naukowców z GUMed projekt dotyczy zastosowania uczenia maszynowego wraz z elementami fizjologii w diagnostyce medycznej do badania zaburzeń oddechowych.

Projekt, którym kieruje dr hab. Marcin Gruszecki, koncentruje się na rozwoju zaawansowanych metod obliczeniowych do analizy oscylacji w układach biologicznych, które mogą przyczynić się do lepszego zrozumienia patofizjologii chorób układu sercowo-naczyniowego i oddechowego.

Opis projektu 

W projekcie wykorzystane zostaną techniki uczenia maszynowego do analizy sygnałów biologicznych, w tym automatyczne modelowanie układów dynamicznych. Modelowaniu poddane zostaną poszczególne oscylatory (tj. układ sercowo-naczyniowy oraz układ oddechowy), a także ich wzajemne oddziaływania, na przykład poprzez zjawisko sprzężenia. Dodatkowo zastosowane zostaną metody predykcyjnego grupowania badanych, aby osoby w tej samej grupie (klastrze) były bardziej podobne do siebie niż do osób w innych grupach. W analizach użyta zostanie także metoda regresji wielocelowej (multi-target regression), umożliwiająca ocenę relacji między zmienną zależną a jedną lub wieloma zmiennymi niezależnymi. Wszystkie te techniki posłużą do identyfikacji interesujących przypadków klinicznych oraz powiązania cech oscylatorów i ich sprzężeń z określonymi stanami i właściwościami klinicznymi. Wszystkie stosowane w projekcie metody uczenia maszynowego mają na celu utworzenie interpretowalnych modeli.

Zaproponowana metodologia zostanie wykorzystana do postawienia diagnozy medycznej i oceny fizjologicznej w kontekście zaburzeń w procesie oddychania. Podczas badań zostaną zebrane dane od pacjentów i osób zdrowych, które będą obejmować ich ocenę fizjologiczną przeprowadzoną za pomocą testów klinicznych (np. sercowo-płucnego testu wysiłkowego) oraz ciągłego zapisu wybranych sygnałów, takich jak elektrokardiogram, ciśnienie tętnicze oraz tor oddechowy. Analiza właściwości oscylatorów i ich sprzężeń zostanie przeprowadzona z zebranych sygnałów przy pomocy analiz czasowo-częstotliwościowych i modelowania badanego systemu. Grupowanie predykcyjne zostanie wykorzystane do zidentyfikowania grup osób o podobnych fenotypach zaburzeń oddechowych.

Z kolei regresja wielocelowa zostanie użyta do powiązania fenotypów choroby z właściwościami zebranych sygnałów. Naukowcy spodziewają się, że wykorzystane podczas analiz metody uczenia maszynowego zaowocują nowymi wnioskami, które będą użyteczne dla ekspertów z nauk medycznych i istotne w diagnozowaniu oraz leczeniu zaburzeń oddychania i chorób układu sercowo-naczyniowego.

Współpraca polsko-słoweńska 

Projekt realizowany będzie przez naukowców z Gdańskiego Uniwersytetu Medycznego we współpracy z partnerem z Instytutu Jožefa Stefana w Ljubljanie w Słowenii. Polski zespół ma dostęp do szerokiej grupy pacjentów z zaburzeniami oddychania, a uczestnicy badań zostaną wyłonieni z grupy pacjentów Kliniki Nadciśnienia i Diabetologii pod kierownictwem prof. Krzysztofa Narkiewicza oraz Kliniki Rehabilitacji Gdańskiego Uniwersytetu Medycznego. Dodatkowo realizację projektu będą wspierać prof. Dominika Szalewska z Kliniki Rehabilitacji i dr Beata Graff z Kliniki Nadciśnienia i Diabetologii.

Przecztaj także: „GUMed uczelnią bez barier”.