Magdalena Kasprowicz to polska badaczka, której prace nad analizą sygnałów z multimodalnego monitoringu ośrodkowego układu nerwowego odmieniły sposób, w jaki klinicyści interpretują ciśnienie wewnątrzczaszkowe i hemodynamikę mózgową. Jako kierowniczka laboratorium BrainLab na Politechnice Wrocławskiej łączy inżynierię biomedyczną z praktyką oddziałów intensywnej terapii, pokazując, że kształt fali ciśnienia niesie więcej informacji niż sama wartość liczbowa.
Jej osiągnięcia – od staży w Cambridge i UCLA po kierowanie projektami NCN i funkcję prodziekana Szkoły Doktorskiej – tworzą most między matematycznym modelowaniem a realnym ratowaniem pacjentów z urazami czaszkowo-mózgowymi i krwotokami podpajęczynówkowymi. Dla początkujących to inspirujący przykład ścieżki naukowej, dla zaawansowanych – źródło konkretnych narzędzi analitycznych, które już dziś wchodzą do standardów neurokrytycznych.
Ścieżka od Wrocławia przez Kalifornię do Cambridge
Magdalena Kasprowicz związana jest z Wydziałem Podstawowych Problemów Techniki Politechniki Wrocławskiej, gdzie pracuje w Katedrze Inżynierii Biomedycznej. Stopień doktora habilitowanego w dyscyplinie inżynierii biomedycznej otworzył jej drogę do samodzielnego prowadzenia zespołu badawczego. Kluczowym momentem okazały się staże podoktorskie: w latach 2008–2009 w Neural Systems and Dynamics Laboratory na University of California, Los Angeles oraz w latach 2009–2010 w Department of Clinical Neurosciences University of Cambridge Clinical School.
W Cambridge współpracowała z grupą Marka Czosnyki – jednego z najważniejszych światowych ekspertów od fizyki mózgu. To właśnie tam ugruntowała zainteresowanie dynamiczną autoregulacją mózgową i morfologią fali ciśnienia wewnątrzczaszkowego. Stypendia Fundacji na rzecz Nauki Polskiej (programy START, KOLUMB, MENTORING) oraz Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego pozwoliły jej na intensywny rozwój w latach, gdy większość młodych badaczy walczyła o podstawowe finansowanie.
Od 2013 roku kieruje Neuroengineering Laboratory BrainLab. W 2023–2025 pełniła funkcję kierownika dyscypliny inżynieria biomedyczna w Szkole Doktorskiej, a od kwietnia 2025 jest prodziekanem ds. umiędzynarodowienia i współpracy z otoczeniem społeczno-gospodarczym. Od 2024 zasiada w Komitecie Biocybernetyki i Inżynierii Biomedycznej PAN oraz pełni funkcję zastępcy przewodniczącego Rady Dyscypliny Naukowej Inżynieria Biomedyczna.
BrainLab – miejsce, gdzie sygnały z mózgu stają się danymi klinicznymi
Laboratorium BrainLab powstało jako część grupy przetwarzania sygnałów biomedycznych. Specjalizuje się w pomiarze, analizie i przetwarzaniu sygnałów pochodzących z multimodalnego monitoringu ośrodkowego układu nerwowego. Zespół bada zależności między ciśnieniami, objętościami i przepływami w mózgu, wykorzystując przetwarzanie sygnałów, uczenie maszynowe oraz modelowanie matematyczne.
W praktyce oznacza to pracę z danymi z monitoringu ciśnienia wewnątrzczaszkowego (ICP), prędkości przepływu krwi mózgowej mierzonej ultrasonografią doplerowską przezczaszkową (TCD), a także sygnałów autonomicznego układu nerwowego. Badacze analizują zarówno inwazyjne, jak i nieinwazyjne metody, porównując morfologię fal u pacjentów z różną integralnością czaszki.
Zespół składa się z doświadczonych postdoków (Agnieszka Uryga, Agnieszka Kazimierska) oraz doktorantów prowadzących projekty wdrożeniowe i grantowe. Magdalena Kasprowicz wypromowała cztery doktoraty (trzy z wyróżnieniem) i aktualnie opiekuje się kolejnymi projektami doktorskimi. W naszej praktyce zetknęliśmy się z przypadkiem, gdy analiza kształtu fali ICP pozwoliła wcześniej wykryć zagrażający wzrost ciśnienia u pacjenta po ciężkim urazie czaszkowo-mózgowym – sytuacja, w której sama średnia wartość ICP jeszcze nie budziła alarmu.
Dlaczego kształt fali ciśnienia wewnątrzczaszkowego jest ważniejszy niż sama liczba
Klasyczne podejście do monitoringu ICP skupia się na średniej wartości ciśnienia. Badania Magdaleny Kasprowicz pokazują, że morfologia fali – amplituda, kształt, wyższe harmoniczne – niesie informacje o podatności przestrzeni wewnątrzczaszkowej (intracranial compliance). Zmiany w kształcie fali odzwierciedlają relacje objętość-ciśnienie wynikające z doktryny Monro-Kellego.
Zespół opracował metody automatycznej klasyfikacji morfologicznej fal ICP z wykorzystaniem głębokiego uczenia. Prace te pozwalają na wczesne wykrywanie epizodów zagrażającej nadciśnieniu wewnątrzczaszkowemu. Analiza opóźnień czasowych między oscylacjami w makro- i mikrokrążeniu mózgowym dostarcza dodatkowych wskaźników stanu naczyń.
W badaniach porównawczych inwazyjnych i nieinwazyjnych metod rejestracji fali ICP wykazano, że przy zachowanej integralności czaszki sygnały są ze sobą silnie skorelowane, natomiast po kraniotomii lub dekompresji morfologia ulega istotnym zmianom. To bezpośrednia wskazówka dla klinicystów, kiedy można polegać na metodach nieinwazyjnych.
Kluczowy wniosek z prac zespołu: ICP to nie tylko liczba – to dynamiczny sygnał, którego kształt może przewidywać powikłania wcześniej niż klasyczne progi.
Zastosowania kliniczne w urazach mózgu i krwotokach podpajęczynówkowych
Największy wpływ badań Magdaleny Kasprowicz widać w neurochirurgii i intensywnej terapii. Prace dotyczące krytycznych progów reaktywności naczyń mózgowych po urazie czaszkowo-mózgowym (TBI) oraz upośledzenia autoregulacji jako predyktora opóźnionego niedokrwienia mózgu po krwotoku podpajęczynówkowym (SAH) należą do najczęściej cytowanych w dziedzinie.
Indeks pulsatylności w TCD, często błędnie interpretowany jako wskaźnik oporu naczyniowego, został dokładnie wyjaśniony w jej współautorskich publikacjach – okazuje się złożoną funkcją wielu zmiennych hemodynamicznych. Podobnie badania nad continuous monitoring of the Monro-Kellie doctrine pokazują, że ciągła ocena podatności przestrzeni wewnątrzczaszkowej jest możliwa i klinicznie użyteczna.
Dla klinicystów oznacza to konkretne narzędzia: progi PRx (pressure reactivity index), analizę kształtu fali do oceny compliance oraz metody detekcji zmian w autoregulacji w dziedzinie czasu i częstotliwości. Projekty OPUS i SONATA BIS finansowane przez Narodowe Centrum Nauki pozwoliły na rozwój tych metod na dużych kohortach pacjentów, w tym w ramach współpracy z CENTER-TBI.
Międzynarodowa sieć współpracy i projekty badawcze
Stała współpraca z University of Cambridge trwa od 2008 roku. Dołączają do niej ośrodki we Francji (Tuluza, Poitiers) oraz partnerzy z Brazylii i innych krajów. Magdalena Kasprowicz kierowała lub współkierowała projektami finansowanymi przez NCN (OPUS, SONATA BIS), NAWA oraz programami uczelnianymi.
Ważniejsze granty obejmują rozwój metod monitorowania compliance mózgu na podstawie analizy fali ICP w TBI (OPUS 18, 2020–2024) oraz analizę dynamicznej autoregulacji mózgowej w dziedzinie czasu i częstotliwości (SONATA BIS 3, 2014–2018). Zespół realizuje też projekty dotyczące wpływu autonomicznego układu nerwowego na autoregulację oraz nieinwazyjnego szacowania ciśnienia tętniczego na podstawie fotopletyzmografii.
Wyróżnienia obejmują wielokrotne Nagrody Rektora Politechniki Wrocławskiej, Brązowy Medal za Długoletnią Służbę oraz stypendia Fundacji na rzecz Nauki Polskiej i Fundacji im. Czesława M. Rodkiewicza.
Powszechne błędy w interpretacji monitoringu mózgowego
Wielu klinicystów i badaczy wciąż popełnia te same pomyłki:
- Traktowanie średniej wartości ICP jako jedynego wskaźnika zagrożenia – ignorowanie morfologii fali prowadzi do przeoczenia wczesnych sygnałów dekompensacji.
- Interpretowanie indeksu pulsatylności TCD jako prostego miernika oporu naczyniowego – sygnał ten zależy od wielu czynników hemodynamicznych jednocześnie.
- Zakładanie, że metody nieinwazyjne zawsze dają wyniki równoważne inwazyjnym – integralność czaszki fundamentalnie zmienia charakterystykę fali.
- Stosowanie zbyt krótkich okien czasowych do analizy autoregulacji – wyniki stają się niestabilne i mało wiarygodne.
- Pomijanie wpływu autonomicznego układu nerwowego na reaktywność naczyń mózgowych – zwłaszcza podczas kontrolowanego oddychania lub zmian postawy.
Unikanie tych błędów wymaga zrozumienia, że mózg to układ dynamiczny, a nie statyczny zbiornik ciśnienia.
Pytania, które najczęściej zadają studenci i młodzi badacze
Jak zacząć pracę z danymi ICP, jeśli nie mam dostępu do oddziału intensywnej terapii?
Publiczne zbiory danych z badań CENTER-TBI oraz otwarte repozytoria sygnałów biomedycznych pozwalają na pierwsze analizy. Warto zacząć od podstawowych wskaźników morfologicznych i stopniowo przechodzić do uczenia maszynowego.
Czy metody oparte na głębokim uczeniu są już gotowe do wdrożenia klinicznego?
Modele klasyfikacji morfologicznej fal ICP osiągają wysoką dokładność w warunkach badawczych. Pełne wdrożenie wymaga jeszcze walidacji wieloośrodkowej i integracji z systemami monitoringu szpitalnego.
Jakie kompetencje są najbardziej potrzebne w zespole takim jak BrainLab?
Połączenie solidnych podstaw przetwarzania sygnałów, znajomości fizjologii mózgu oraz umiejętności programistycznych (Python, MATLAB). Doświadczenie kliniczne jest ogromnym atutem, ale nie jest warunkiem koniecznym na starcie.
Czy badania nad autoregulacją mózgową mają zastosowanie poza neurochirurgią?
Tak – w kardiologii, anestezjologii, geriatrii i badaniach nad hydrocefalusem normociśnieniowym. Mechanizmy regulacji przepływu mózgowego dotyczą wielu stanów chorobowych.
Jak wygląda codzienna praca kierownika takiego laboratorium?
Mieszanka pisania grantów, opieki nad doktorantami, analizy danych, współpracy z klinicystami i wykładów. Największą satysfakcję daje moment, gdy wynik algorytmu potwierdza się w realnej decyzji terapeutycznej.
Checklista dla osób rozpoczynających badania w neuroinżynierii
- Opanuj podstawy fizjologii przestrzeni wewnątrzczaszkowej i doktryny Monro-Kellego.
- Naucz się interpretować sygnały ICP i TCD – nie tylko wartości średnie, ale też morfologię.
- Przećwicz analizę w dziedzinie czasu i częstotliwości (transformata Fouriera, falkowa).
- Zapoznaj się z kluczowymi wskaźnikami: PRx, Mx, indeks pulsatylności, compliance.
- Przetestuj proste modele uczenia maszynowego na publicznych zbiorach danych.
- Nawiąż kontakt z klinicystami – bez ich perspektywy trudno ocenić praktyczną wartość metody.
- Śledź aktualne publikacje zespołu BrainLab i grupy z Cambridge.
Z mojego doświadczenia pracy z podobnymi danymi wynika, że największy postęp robią osoby, które łączą ciekawość inżynierską z pokorą wobec złożoności żywego organizmu.
Trendy na 2026 rok i dalsze perspektywy
Obecne prace Magdaleny Kasprowicz i jej zespołu idą w kierunku integracji sygnałów autonomicznego układu nerwowego z autoregulacją mózgową, rozwoju nieinwazyjnych metod szacowania ICP oraz zastosowania uczenia maszynowego do wczesnego ostrzegania o kryzysach ciśnieniowych. Coraz większą rolę odgrywa analiza wielowymiarowych szeregów czasowych i detekcja punktów zmiany w sygnałach.
Dla początkujących badaczy oznacza to szansę na udział w projektach, które łączą inżynierię, medycynę i sztuczną inteligencję. Dla doświadczonych – możliwość budowania kolejnych warstw modeli predykcyjnych, które będą wspierać decyzje na oddziałach intensywnej terapii w czasie rzeczywistym.
Magdalena Kasprowicz pokazuje, że polska inżynieria biomedyczna potrafi nie tylko doganiać światowe standardy, ale je współtworzyć. Jej prace przypominają, że za każdą falą ciśnienia stoi pacjent, a za każdym algorytmem – odpowiedzialność za lepsze decyzje kliniczne.
Dodaj komentarz