Совместный проект российского общества сомнологов и научно-практического центра «Интеллект»
под руководством д.м.н., профессора Захарова В.В.
Онлайн академия по инсомнии
Практикум для врача по инсомнии — 360°
Нарушение сна
как междисциплинарная проблема
Диагностика апноэ сна с помощью 3D-cкана лица

Синдром обструктивного апноэ сна (СОАС) — распространенное заболевание, которым страдают 15% мужчин и 5% женщин среднего возраста [1]. Он характеризуется повторяющимися эпизодами частичной или полной обструкции верхних дыхательных путей, которые связаны с гипоксемией, активацией симпатической нервной системы и нарушением сна. СОАС ассоциирован с серьезными сопутствующими заболеваниями, включая сахарный диабет, сердечно-сосудистую патологию и депрессию [1].

Несмотря на то, что СОАС достаточно легко поддается лечению, большинство случаев (75%) остаются не диагностированными, потому что симптомы и признаки не распознаются, игнорируются или ошибочно приписываются другим причинам [2]. Современные инструменты скрининга включают анкеты, которые, хотя и достаточно чувствительны к СОАС, но (относительно) неспецифичны, что приводит к высокому уровню ложноположительных результатов [3]. Поэтому актуальным остается поиск других инструментов для скрининга.

Известно, что черепно-лицевая анатомия служит важным предрасполагающим фактором в патогенезе апноэ сна [4]. Исследования с использованием магнитно-резонансной томографии показали, что ширина средней и нижней части лица коррелирует с тяжестью СОАС [5]. Рентгенологические исследования в боковых проекциях продемонстрировали важность лицевых измерений, таких как длина верхней и нижней челюсти и межчелюстное пространство, для определении риска СОАС [6].

В продолжение темы, ученые из Западной Австралии продемонстрировали, что черты лица, зафиксированные с помощью 3D-сканера, могут быть полезны в качестве инструмента для диагностики апноэ сна. В исследовании приняли участие 400 человек. Ученые смогли предсказать, у каких пациентов будет СОАС, с точностью до 91% [7].

В ходе исследования 300 человек с апноэ сна и 100 человек без СОАС прошли процедуру ночного сомнологического мониторинга и 3D-сканирования с помощью специализированного прибора. Полученные трехмерные фотографии проанализировали для определения 24 анатомических ориентиров и линейных измерений. Результаты показали, что геодезические измерения — определение наикратчайшего расстояния между двумя точками на изогнутой поверхности — на 3D-фотографии лица позволяют с 89-процентной точностью предсказать, у каких пациентов есть СОАС. В свою очередь, точность традиционных двухмерных линейных измерений составила 86%. При объединении линейных и геодезических измерений в одну прогностическую единицу точность была равна 91% [7].

Среди черт лица, имеющих взаимосвязь с СОАС, ученые отметили ширину шеи и степень ретрузии нижней челюсти (при ретрузии нижние зубы торчат вперед, а верхние смотрят в сторону языка) [7]. Авторы пришли к выводу, что применение 3D-характеристик лица в качестве инструмента скрининга СОАС является перспективным направлением, в особенности с использованием камер обычных смартфонов [7].

Источники:

  • 1. Peppard P.E., Young T., Barnet J.H. Increased prevalence of sleep-disordered breathing in adults. Am J Epidemiol. 2013;177(9):1006–1014.
  • 2. Simpson L., Hillman D.R., Cooper M.N. et al. High prevalence of undiagnosed obstructive sleep apnoea in the general population and methods for screening for representative controls. Sleep Breath. 2013;17(3):967–973.
  • 3. Pereira E.J., Driver H.S., Stewart S.C., Fitzpatrick M.F. Comparing a combination of validated questionnaires and level III portable monitor with polysomnography to diagnose and exclude sleep apnea. J Clin Sleep Med. 2013;9(12):1259–1266.
  • 4. Lee R.W., Sutherland K., Chan A.S. et al. Relationship between surface facial dimensions and upper airway structures in obstructive sleep apnea. Sleep. 2010;33(9):1249–1254.
  • 5. Sutherland K., Schwab R.J., Maislin G. et al. Facial phenotyping by quantitative photography reflects craniofacial morphology measured on magnetic resonance imaging in Icelandic sleep apnea patients. Sleep. 2014;37(5):959–968.
  • 6. Lowe A.A., Fleetham J.A, Adachi S., Ryan C.F. Cephalometric and computed tomographic predictors of obstructive sleep apnea severity. Am J Orthod Dentofacial Orthop. 1995;107(6):589–595.
  • 7. Eastwood Р., Gilani S.Z., Ardle N. Mc. Predicting sleep apnea from three-dimensional face photography. Journal of Clinical Sleep Medicine, 2020;16(4).