ПОХОДКА ПАЦИЕНТОВ ПОДСКАЗЫВАЕТ, КАК РАЗВИВАЕТСЯ ОПУХОЛЬ МОЗГА

Медианная выживаемость при глиобластоме, самой распространённой опухоли мозга у взрослых, составляет около 15 месяцев даже при хирургическом лечении, лучевой терапии и химиотерапии. Как и другие глиомы высокой степени злокачественности, она приводит к прогрессирующей утрате функций, и болезнь обычно прогрессирует через четыре–шесть месяцев после постановки диагноза. Прогрессирование подтверждают с помощью МРТ с контрастным усилением — дорогого обследования, вызывающего клаустрофобию и часто невозможного для людей с кардиостимулятором; его проводят лишь раз в два-три месяца, и оно способно показать болезнь только тогда, когда она уже продвинулась.

Носимые датчики могли бы заполнить промежутки между обследованиями. Но каждый пациент двигается по-своему, а изменения зависят от того, где находится опухоль и как она распространяется. Простейшая сводка — число шагов — может упустить главное: то, как человек ходит, а не только сколько.

Датчик, который носят каждый день

Ришит Дас (Rishit Das), Барбора Баранчикова (Barbora Barancikova) и Мэтт Уильямс (Matt Williams) из Имперского колледжа Лондона использовали данные исследования BrainWear, в котором пациенты с глиомой высокой степени злокачественности носили акселерометр на запястье, а каждый визит в клинику помечался как стабильный или прогрессирующий. Полный набор данных охватывает 78 пациентов и 114 помеченных визитов.

Из исходного сигнала инструмент классификации, разработанный для UK Biobank, выделял отрезки ходьбы. Их фильтровали, разрезали на 15-секундные фрагменты и сводили к одной кривой интенсивности движения во времени.

Как прочитать форму походки

Чтобы сравнивать ходьбу, команда позаимствовала инструмент из раздела математики, называемого теорией грубых путей (rough path theory): сигнатуры путей (path signatures). Сигнатура обобщает «форму» сигнала, разворачивающегося во времени, с помощью последовательности вложенных интегралов, без необходимости сначала обучать модель. Сигнатуры уже применялись для распознавания рукописных китайских иероглифов и действий человека. Родственная мера, SigMMD, количественно оценивает, насколько различаются два набора сигналов: чем она больше, тем сильнее они различаются.

В качестве контрольной проверки сигнатуры уверенно отличали ходьбу от сна, сидения, стояния или поездки в транспорте.

Каждый пациент — сам себе эталон

Для каждого периода между двумя визитами в клинику примерно первые две недели ходьбы служили исходным уровнем пациента. Каждый последующий день сравнивали с ним с помощью SigMMD, а дневные значения усредняли в одно число на визит.

Сами по себе эти числа почти не разделяли стабильные и прогрессирующие визиты: пациенты просто слишком по-разному ходят. Поэтому авторы делили каждое значение на среднее того же пациента за стабильные визиты. Отношение больше 1 означает, что на этот раз ходьба пациента отклонилась от исходного уровня сильнее, чем обычно бывает при стабильной болезни.

Что говорят цифры

Достаточно данных и хотя бы один стабильный визит нашлись для 11 пациентов и 26 визитов — 11 прогрессирующих, 15 стабильных, — что составило 3030 часов ходьбы. Персонализированное отношение было выше при прогрессирующих визитах (p = 0,016 в тесте, который перемешивает метки внутри данных каждого пациента: примерно 1,6% вероятности получить такой большой разрыв, если бы метки ничего не значили).

При использовании в качестве единого порога тревоги и проверке каждый раз на пациенте, исключённом из настройки, отношение достигло площади под кривой — оценки того, насколько хорошо оно ставит прогрессирующие визиты выше стабильных, от 0,5 (случайное угадывание) до 1 (идеально), — равной 0,85 (95-процентный интервал: от 0,66 до 0,99). Оно отметило 8 из 11 прогрессирующих визитов и верно определило как стабильные 80% стабильных. Число шагов, напротив, справилось не лучше случайного угадывания: 0,44 при том же персонализированном подходе и 0,42 для обычной модели, использующей 60 дней до каждого визита.

Первый шаг, ещё не тест

Авторы подчёркивают ограничения. Когорта крошечная. Кроме того, стабильный эталон для каждого пациента может включать стабильные визиты, которые состоялись после прогрессирования, поэтому отношение пока нельзя вычислять в реальном времени. Исследование показывает, что ходьба различается в стабильные и прогрессирующие периоды; оно пока не показывает, что датчик на запястье способен заметить прогрессирование раньше обследования. Для этого эталон должен был бы опираться только на более ранние стабильные визиты, в гораздо более крупной группе, за которой наблюдают в течение длительного времени.

Следующий шаг, который они предлагают, — отслеживать дневные значения непрерывно, а не по одному на визит, чтобы понять, может ли сдвиг в походке пациентов отмечать самое начало ухудшения. До тех пор браслет остаётся исследовательской идеей, которая когда-нибудь должна дополнить, а не заменить обследования и клинические осмотры.