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MyoKardia研发智能PPG腕带 以脉搏侦测遗传性心肌症

MyoKardia测试腕戴式生物传感器的侦测效果,欲找到补足传统疾病监测方式。符世旻

肥厚性心肌症(Hypertrophic cardiomyopathy ; HCM)属于遗传性心肌病变,因为心肌细胞变大导致心室肌肉异常增厚,进而妨碍血液流动,降低心搏能力,重则心搏停止;一般会以心脏超音波检查来诊断HCM,确认心室肌肉有无异常增厚、血流有无受阻等。美国预估有63万人罹患此症,却有高达84%并未诊断出来。

据Medgadget报导,生物制药公司MyoKardia致力于运用精准医疗平台来打击2种最常见的遗传性心肌症,分别是HCM和扩张性心脏病(Dilated cardiomyopathy ; DCM)。MyoKardia近期研发机器学习算法,以腕戴式光体积变化描记法(PPG)光学生物传感器(Wavelet Health Wristband),收集病患和一般人的血流资料,藉此改善HCM的诊断。

该机器学习模型达到95%以上准确率(包括明确度和敏感度),以非侵入性方式侦测梗阻性肥厚性心肌症(Obstructive HCM ; oHCM)。MyoKardia科学长Robert McDowell指出,遗传性心肌症的病因是心肌蛋白发生遗传突变,目前主要以MyoKardia旗下心脏病药物mavacamten进行治疗,有高达3分之2的HCM患者属于oHCM,特别适合精准医疗。

PIONEER-HCM第二期临床试验监测患者左室流出道(LVOT)压力阶差,藉此确认mavacamten的疗效,结果发现所有服用mavacamten的患者皆大幅降低LVOT压力阶差,其中80%心功能分级还有改善。PIONEER临床试验也同时测试腕戴式生物传感器,能否透过脉搏来区分oHCM患者和一般人。

MyoKardia的Eric Green博士指出,为了测试非侵入性PPG腕带的侦测效果,看看有没有可能补足传统疾病监测方式,他们收集oHCM病患和一般人的PPG脉搏资料,运用自动化分析和机器学习来分辨差异,只不过PPG讯号可能受到人体动作、肤色和周围光线的干扰,这是未来所要克服的挑战。

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