新的研究可能会导致增加使用可用的心脏移植

一项新的研究提供了希望的儿童死亡数量在移植名单上等待一个新的心脏可能会显著降低。

这项研究发表在年报的胸外科认为,表明许多供心可以移植相同的“高风险”存活率为“低风险”捐赠的心。

“五分之一的孩子死在等待一个合适的捐赠者的心,和这些潜在接受者错过了机会,因为他们提供捐赠的心移植程序拒绝,因为他们被认为是低质量的,”医学博士David莫拉莱斯说先天性心脏外科主任和Clark-Helmsworth主席辛辛那提儿童医院医学中心心血管外科。莫拉莱斯博士是这项研究的资深作者。

“然而,这些心经常被移植到其他捐助者,效果很好,和一些潜在接受者从未被移植的机会。我们的研究表明,传统上认为高风险捐助者可能与坏因为移植受者移植后生存,不是因为捐赠者的心。而重要的是要仔细考虑潜在的捐赠者的心移植,移植项目应该考虑接受某些捐助者传统上认为是质量差的心。”

在这项研究中,辛辛那提儿童的研究人员回顾了器官共享联合网络(凯泽本人)数据库为胸器官移植2006年1月至2015年12月在孩子18岁。他们发现了“高风险”移植捐赠者与超过一定的年龄,那些需要心肺复苏术和那些因中风去世。他们匹配的低收入和高风险的捐助者在接收者的特点,然后分析了一年期生存的结果。

研究发现,移植受者被利用和survival-based视为“高风险”标准导致相似的生存从“低风险”移植受者捐助者。

“目前,还没有一个通用系统的移植患者移植机构列表,“莫拉莱斯博士说。“换句话说,医院接受移植器官和病人列表在不同条件下,往往不是基于最新的临床数据和全国接受临床标准,但在程序或提供者的过去的经验。

“基于风险的匹配系统,夫妻最佳供体对于一个给定的移植受体导致最好的预测结果为每个移植,移植后生存和实现最高年整个社区,是我们所追求的,”他说。“去移植不是目标。大多数孩子的健康和生存post-transplantation最年是我们的目标。”

根据先前的研究在这一领域,莫拉莱斯博士和几个同事在辛辛那提儿童收到的资助国家心脏,肺和血液研究所(NHLBI)调查为孩子们创造一个标准化的危险分层模型使用机器学习来实现捐赠者和接受者最大化生存的最佳搭配。

因为器官利用决策对心脏和肺部有很大的波动在程序和提供者,NHLBI指定资金帮助辛辛那提儿童调查小儿胸腔器官的潜力减少浪费并有可能创建一个更好的系统或模型。这将是一个模型,其中当地实践和情感不驱动力清单和接受器官,而是一种优化的数据驱动算法移植匹配和福利整个儿科心脏和肺移植社区,莫拉莱斯博士说。

目前,一系列的捐赠者大小(重量或高度)是用来确定哪些器官一定收件人可能会提供。这个范围是基于程序的经验,不是国家或明确的标准,根据莫拉莱斯博士。然而,现有的技术,让科学家可以使用三维建模、虚拟手术和人工智能开发新方法精确size-matching希望增加捐赠器官捐献器官的利用率为儿科心脏和肺移植。

完整的范围的理解捐赠心和肺,可以符合接受者的胸腔是至关重要的,因为它增加了潜在的捐赠者可以提供一个孩子。现有口语方法小儿移植是终末期心力衰竭患儿的原因之一脸移植医学的等候名单上的死亡率最高,莫拉莱斯博士说。

“如果小说虚拟移植技术,可接受的数量捐赠者的心为每一个病人将增加,因为范围具体病人的个性化心大小而不是更少的精确估计,如年龄、体重,”瑞安·摩尔博士说,心脏研究所的主任数字媒体和3 d建模程序。

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