Các nhà nghiên cứu tại Đại học Birmingham đã phát triển một thiết bị cầm tay không xâm nhập sử dụng tia laser an toàn cho mắt để phát hiện các dấu hiệu sinh học của tổn thương mô não sau một chấn động não hoặc chấn thương não gây ra bởi va chạm hoặc tác động mạnh đối với đầu hoặc cơ thể. Thiết bị này có thể được sử dụng tại chỗ ngay sau khi xảy ra chấn thương, đảm bảo chẩn đoán sớm, điều quan trọng để cải thiện kết quả điều trị.
Chấn thương não do va đập mạnh vào đầu hoặc cơ thể có thể gây ra tổn thương từ nhẹ đến nặng. Chấn động não, một loại chấn thương não, thường xảy ra trong các môn thể thao tiếp xúc. Mặc dù chấn thương não phát triển ngay sau va chạm ban đầu, nhiều người hiển thị ít triệu chứng lâm sàng trong giai đoạn đầu, làm cho việc chẩn đoán lúc đó trở nên khó khăn. Các công cụ chẩn đoán như MRI và CT scan đắt tiền và chậm trong việc hiển thị kết quả.
“Phe chẩn đoán sớm của chấn thương não rất quan trọng, vì quyết định quan trọng về điều trị phải được đưa ra trong ‘giờ vàng’ đầu tiên sau chấn thương,” Pola Goldberg Oppenheimer, tác giả tương ứng của nghiên cứu nói. “Tuy nhiên, thủ tục chẩn đoán hiện tại dựa vào sự quan sát của phi hành đoàn xe cứu thương và MRI hoặc CT scan tại bệnh viện – có thể nằm ở một khoảng cách xa.”
Nhận thấy sự cần thiết cấp bách phải phát triển công nghệ mới để đảm bảo chẩn đoán sớm của chấn thương não, các nhà nghiên cứu đã phát triển một thiết bị cầm tay không xâm nhập sử dụng tia laser an toàn cho mắt để nhanh chóng phát hiện các biomarkers đã biết của chấn thương não.
Ở phía sau mắt là võng mạc và dây thần kinh thị giác, một phần của mô não cung cấp một cửa sổ quang học rõ ràng vào sinh hóa não. Thiết bị được phát triển bởi các nhà nghiên cứu sử dụng tia laser an toàn cho mắt (EyeD) dựa trên kỹ thuật Raman spectroscopy để nhắm vào các biomarkers cụ thể của protein và lipid được sản xuất bởi tổn thương mô não cục bộ.
Raman spectrometry là một kỹ thuật phân tích cực kỳ cụ thể có thể cung cấp thông tin chẩn đoán thời gian thực và số liệu lượng bằng cách đo phản ứng phân tử tinh tế đối với ánh sáng phân tán và xác định chính xác các thay đổi trong biomarkers chẩn đoán cụ thể cho bệnh. Các nghiên cứu trước đây đã chứng minh rằng công nghệ này có thể phát hiện các thay đổi ở não động vật và các mô mắt với các mức độ tổn thương não khác nhau, nhận biết cả những thay đổi nhỏ nhất.
Các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm EyeD, sử dụng một máy ảnh smartphone, trên một ‘mắt giả,’ tương tự như một mắt thật và thường được sử dụng trong việc phát triển và đánh giá hình ảnh võng mạc, để đảm bảo sự cân đối và khả năng tập trung vào phía sau mắt. Sau đó, họ thử nghiệm trên mắt lợn, nơi thiết bị có thể phân biệt rõ ràng giữa chấn thương não và nhóm kiểm soát lành mạnh. Việc tích hợp mạng lưới thuật toán tự tối ưu hóa Kohonen (SKiNET), một mạng lưới thần kinh, vào EyeD cho phép phân tích dữ liệu tự động mà không cần sự hỗ trợ chuyên gia, cải thiện đáng kể tốc độ và chi phí của chẩn đoán.
Sử dụng máy ảnh điện thoại thông minh sẽ tăng tính khả dụng của thiết bị, như các nhà nghiên cứu cho biết.
“Các hệ thống dựa trên máy ảnh điện thoại thông minh dễ sử dụng và, kết hợp với hỗ trợ chẩn đoán AI, sẽ tạo ra kết quả khi tín hiệu đủ,” các nhà nghiên cứu nói. “Kinh nghiệm sử dụng điện thoại thông minh để chụp ảnh là phổ biến và sẽ dẫn đến sự chấp nhận cao từ người dùng.”
Các nghiên cứu tiếp theo sẽ xác định mức độ mà những người cứu thương và các chuyên gia y tế dựa vào thiết bị để đưa ra quyết định, nhưng các nhà nghiên cứu tưởng tượng rằng EyeD sẽ được tích hợp vào các thực hành hiện tại.
“Các kết quả của EyeD sẽ trở thành một phần của một cây quyết định được đặc tả như: EyeD bình thường + không có triệu chứng hoặc dấu hiệu ‘cờ đỏ’ xác định chấn thương đầu là TBI nhẹ không đòi hỏi đánh giá tại bệnh viện so với EyeD bất thường đòi hỏi đánh giá bổ sung tại khoa cấp cứu,” các nhà nghiên cứu nói.
Thiết bị kiểm chứng nguyên tắc này sẵn sàng để được đánh giá tiếp theo, bao gồm các nghiên cứu về khả năng thực tế và hiệu suất lâm sàng.