Kućni bežični uređaj prati napredovanje bolesti kod pacijenata s Parkinsonovom bolešću


Sažetak: Novi uređaj za kućnu upotrebu koji prati kretanje i brzinu hoda može procijeniti težinu Parkinsonove bolesti, napredovanje i pacijentov odgovor na lijekove.

Izvor: S

Parkinsonova bolest najbrže je rastuća neurološka bolest, koja sada pogađa više od 10 milijuna ljudi diljem svijeta, no kliničari se još uvijek suočavaju s velikim izazovima u praćenju njezine težine i napredovanja.

Kliničari obično procjenjuju pacijente testirajući njihove motoričke sposobnosti i kognitivne funkcije tijekom posjeta klinici. Ova polusubjektivna mjerenja često su iskrivljena vanjskim čimbenicima — možda je pacijent umoran nakon duge vožnje do bolnice.

Više od 40 posto osoba s Parkinsonovom bolešću nikad se ne liječi kod neurologa ili specijalista za Parkinsonovu bolest, često zato što žive predaleko od urbanog središta ili imaju poteškoća s putovanjem.

U nastojanju da riješe ove probleme, istraživači s MIT-a i drugdje demonstrirali su kućni uređaj koji može pratiti kretanje i brzinu pacijenta, što se može koristiti za procjenu težine Parkinsonove bolesti, progresije bolesti i reakcije pacijenta na lijekove .

Uređaj, koji je otprilike veličine Wi-Fi usmjerivača, prikuplja podatke pasivno koristeći radio signale koji se odbijaju od tijela pacijenta dok se kreću oko kuće. Pacijent ne treba nositi gadget niti mijenjati svoje ponašanje. (Nedavna studija, na primjer, pokazala je da se ova vrsta uređaja može koristiti za otkrivanje Parkinsonove bolesti na temelju načina disanja osobe tijekom spavanja.)

Istraživači su koristili ove uređaje za provođenje jednogodišnje studije kod kuće s 50 sudionika. Pokazali su da korištenjem algoritama strojnog učenja za analizu gomile podataka koje su pasivno prikupili (više od 200 000 mjerenja brzine hoda), kliničar može pratiti progresiju Parkinsonove bolesti i odgovor na lijek učinkovitije nego što bi to činio s periodičnim procjenama u klinici.

„Mogući imati uređaj u kući koji može nadzirati pacijenta i obavijestiti liječnika na daljinu o napredovanju bolesti i pacijentovom odgovoru na lijekove kako bi se mogli brinuti o pacijentu čak i ako pacijent ne može doći klinici — sada imaju stvarne, pouzdane informacije — koje zapravo uvelike doprinose poboljšanju pravednosti i pristupa”, kaže starija autorica Dina Katabi, profesorica Thuan i Nicole Pham na Odjelu za elektrotehniku ​​i računarstvo (EECS) i glavni istraživač u Laboratoriju za računalne znanosti i umjetnu inteligenciju (CSAIL) i klinici MIT Jameel.

Koautori su diplomirani studenti EECS-a Yingcheng Liu i Guo Zhang.

Istraživanje je objavljeno danas u Znanost translacijska medicina.

Ljudski radar

Ovaj rad koristi bežični uređaj prethodno razvijen u laboratoriju Katabi koji analizira radio signale koji se odbijaju od tijela ljudi. Odašilje signale koji koriste maleni djelić snage Wi-Fi usmjerivača — ti signali super male snage ne ometaju druge bežične uređaje u domu. Dok radio signali prolaze kroz zidove i druge čvrste objekte, odbijaju se od ljudi zbog vode u našim tijelima.

Ovo stvara “ljudski radar” koji može pratiti kretanje osobe u prostoriji. Radio valovi uvijek putuju istom brzinom, tako da vrijeme koje je potrebno signalima da se reflektiraju natrag na uređaj pokazuje kako se osoba kreće.

Uređaj uključuje klasifikator strojnog učenja koji može odabrati precizne radio signale koji se reflektiraju od pacijenta čak i kada se drugi ljudi kreću prostorijom. Napredni algoritmi koriste te podatke o kretanju za izračunavanje brzine hoda — koliko brzo osoba hoda.

Budući da uređaj radi u pozadini i radi cijeli dan, svaki dan, može prikupiti golemu količinu podataka. Istraživači su željeli vidjeti mogu li primijeniti strojno učenje na te skupove podataka kako bi s vremenom stekli uvid u bolest.

Okupili su 50 sudionika, od kojih je 34 imalo Parkinsonovu bolest, i proveli jednogodišnju studiju mjerenja hoda kod kuće. Kroz studiju, istraživači su prikupili više od 200.000 pojedinačnih mjerenja koja su izračunali u prosjeku kako bi izgladili varijabilnost uzrokovanu uvjetima koji nisu relevantni za bolest. (Na primjer, pacijent može požuriti da odgovori na alarm ili hodati sporije kada razgovara telefonom.)

Koristili su statističke metode za analizu podataka i otkrili da se brzina hoda kod kuće može koristiti za učinkovito praćenje napredovanja i težine Parkinsonove bolesti. Na primjer, pokazali su da se brzina hoda smanjila gotovo dvostruko brže za osobe s Parkinsonovom bolešću, u usporedbi s onima bez.

“Kontinuirano praćenje pacijenata dok se kreću prostorijom omogućilo nam je da dobijemo stvarno dobra mjerenja njihove brzine hoda. I s toliko mnogo podataka, uspjeli smo izvršiti agregaciju koja nam je omogućila da vidimo vrlo male razlike,” kaže Zhang.

Bolji, brži rezultati

Proučavanje ovih varijabilnosti dalo je neke ključne uvide. Na primjer, istraživači su pokazali da dnevne fluktuacije u brzini hodanja pacijenta odgovaraju načinu na koji reagiraju na lijekove – brzina hodanja može se poboljšati nakon doze, a zatim početi opadati nakon nekoliko sati, kako učinak lijeka slabi.

“To nam omogućuje da objektivno izmjerimo kako vaša mobilnost reagira na vaše lijekove. Ranije je to bilo vrlo teško jer se ovaj učinak lijeka mogao mjeriti samo ako je pacijent vodio dnevnik,” kaže Liu.

Kliničar bi mogao upotrijebiti te podatke kako bi učinkovitije i točnije prilagodio dozu lijeka. Ovo je posebno važno jer lijekovi koji se koriste za liječenje simptoma bolesti mogu uzrokovati ozbiljne nuspojave ako pacijent primi previše.

Istraživači su uspjeli pokazati statistički značajne rezultate u pogledu progresije Parkinsonove bolesti nakon proučavanja 50 ljudi tijekom samo jedne godine. Nasuprot tome, često citirana studija Zaklade Michaela J. Foxa uključila je više od 500 pojedinaca i pratila ih se više od pet godina, kaže Katabi.

“Za farmaceutsku tvrtku ili biotehnološku tvrtku koja pokušava razviti lijekove za ovu bolest, ovo bi moglo uvelike smanjiti teret i troškove te ubrzati razvoj novih terapija”, dodaje ona.

To pokazuje kako uređaj prati hod osobe
Kontinuiranim praćenjem brzine pacijentovog hoda, kućni bežični sustav može procijeniti ozbiljnost stanja između posjeta liječničkoj ordinaciji. Zasluge: N.Fuller, SayoStudio

Katabi velik dio uspjeha studije pripisuje posvećenom timu znanstvenika i kliničara koji su zajedno radili na rješavanju brojnih poteškoća koje su se pojavile na putu. Kao prvo, započeli su studiju prije pandemije Covid-19, pa su članovi tima isprva posjećivali domove ljudi kako bi postavili uređaje. Kada to više nije bilo moguće, razvili su telefonsku aplikaciju jednostavnu za korištenje kako bi daljinski pomogli sudionicima dok postavljaju uređaj kod kuće.

Tijekom studija naučili su automatizirati procese i smanjiti napor, posebice za sudionike i klinički tim.

Ovo znanje će se pokazati korisnim dok žele primijeniti uređaje u kućnim studijama drugih neuroloških poremećaja, kao što su Alzheimerova, ALS i Huntingtonova bolest.

Vidi također

Ovo prikazuje brusnice

Također žele istražiti kako bi se ove metode mogle koristiti, zajedno s drugim radovima iz laboratorija Katabi koji pokazuju da se Parkinsonova bolest može dijagnosticirati praćenjem disanja, za prikupljanje holističkog skupa markera koji bi mogli rano dijagnosticirati bolest, a zatim se koristiti za praćenje i liječiti ga.

“Ovaj radio-valni senzor može omogućiti više skrbi (i istraživanja) za migraciju iz bolnica u dom gdje je to najpoželjnije i najpotrebnije”, kaže Ray Dorsey, profesor neurologije na Medicinskom centru Sveučilišta u Rochesteru, koautor knjige Završetak Parkinsonove bolestite koautor ovog znanstvenog rada.

“Njegov se potencijal tek počinje uočavati. Idemo prema danu kada ćemo moći dijagnosticirati i predvidjeti bolest kod kuće. U budućnosti ćemo čak moći predvidjeti i idealno spriječiti događaje poput padova i srčanih udara.”

Financiranje: Ovaj rad djelomično podupiru Nacionalni instituti za zdravlje i Zaklada Michael J. Fox.

O ovoj neurotehnologiji i vijestima o istraživanju Parkinsonove bolesti

Autor: Adam Zewe
Izvor: S
Kontakt: Adam Zewe-MIT
Slika: Za sliku je zaslužan N.Fuller, SayoStudio

Izvorno istraživanje: Otvoreni pristup.
Praćenje hoda kod kuće radio valovima u Parkinsonovoj bolesti: Oznaka ozbiljnosti, progresije i reakcije na lijekoveDina Katabi et al. Znanost translacijska medicina


Sažetak

Praćenje hoda kod kuće radio valovima u Parkinsonovoj bolesti: Oznaka ozbiljnosti, progresije i reakcije na lijekove

Parkinsonova bolest (PD) je najbrže rastuća neurološka bolest u svijetu. Ključni izazov u PD-u je praćenje težine bolesti, progresije i odgovora na lijekove. Postojeće metode su polusubjektivne i zahtijevaju posjet klinici.

U ovom radu demonstriramo učinkovit pristup za procjenu težine PD-a, progresije i odgovora na lijekove kod kuće, na objektivan način. Koristili smo radio uređaj smješten u pozadini kuće.

Uređaj je detektirao i analizirao radiovalove koji se odbijaju od tijela ljudi i zaključio o njihovim pokretima i brzini hoda. Kontinuirano smo pratili 50 sudionika, sa i bez PD-a, u njihovim domovima do 1 godine. Prikupili smo preko 200.000 mjerenja brzine hoda.

Presječna analiza podataka pokazuje da je brzina hoda kod kuće u snažnoj korelaciji s procjenama PD-a prema zlatnom standardu, kako je ocijenjeno revizijom Jedinstvene ljestvice za ocjenjivanje Parkinsonove bolesti (MDS-UPDRS), dio III. postići.

Brzina hoda kod kuće također pruža osjetljiviji marker za praćenje napredovanja bolesti tijekom vremena od široko korištenog MDS-UPDRS-a. Nadalje, praćena brzina hoda mogla je uhvatiti fluktuacije simptoma kao odgovor na lijekove i njihov utjecaj na svakodnevno funkcioniranje pacijenata.

Naša studija pokazuje izvedivost kontinuirane, objektivne, osjetljive i pasivne procjene PD kod kuće i stoga ima potencijal poboljšanja kliničke skrbi i kliničkih ispitivanja lijekova.