Nöroteknoloji

Ev İçi Kablosuz Cihaz Parkinson Hastalarında Hastalığın İlerlemesini İzler

Özet: Hareket ve yürüme hızını izleyen yeni bir ev içi cihaz, Parkinson hastalığının ciddiyetini, ilerlemesini ve hastanın ilaca verdiği yanıtı değerlendirebilir.

Kaynak: İLE BİRLİKTE

Parkinson hastalığı, şu anda dünya çapında 10 milyondan fazla insanı etkileyen en hızlı büyüyen nörolojik hastalıktır, ancak klinisyenler hala ciddiyetini ve ilerlemesini takip etmede büyük zorluklarla karşı karşıyadır.

Klinisyenler tipik olarak klinik ziyaretleri sırasında hastaları motor becerilerini ve bilişsel işlevlerini test ederek değerlendirir. Bu yarı öznel ölçümler genellikle dış etkenler tarafından çarpıtılır – belki de bir hasta hastaneye uzun bir yolculuktan sonra yorgun düşebilir.

Parkinson hastalarının yüzde 40’ından fazlası, genellikle bir şehir merkezinden çok uzakta yaşadıkları veya seyahat etmekte güçlük çektikleri için hiçbir zaman bir nörolog veya Parkinson uzmanı tarafından tedavi edilmiyor.

Bu sorunları çözmek için MIT’den ve başka yerlerden araştırmacılar, bir hastanın hareketini ve yürüyüş hızını izleyebilen ve Parkinson’un ciddiyetini, hastalığın ilerlemesini ve hastanın ilaca verdiği yanıtı değerlendirmek için kullanılabilecek bir evde cihaz gösterdiler. .

Yaklaşık bir Wi-Fi yönlendirici boyutunda olan cihaz, hastanın evinde dolaşırken vücudundan yansıyan radyo sinyallerini kullanarak pasif olarak veri topluyor. Hastanın bir alet takmasına veya davranışlarını değiştirmesine gerek yoktur. (Örneğin, yakın tarihli bir araştırma, bu tür bir cihazın, bir kişinin uyurken nefes alma düzenlerinden Parkinson’u tespit etmek için kullanılabileceğini gösterdi.)

Araştırmacılar bu cihazları 50 katılımcıyla bir yıllık evde bir çalışma yürütmek için kullandılar. Pasif olarak topladıkları veri hazinelerini (200.000’den fazla yürüme hızı ölçümü) analiz etmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak, bir klinisyenin Parkinson’un ilerlemesini ve ilaç yanıtını periyodik, klinik içi değerlendirmelerden daha etkili bir şekilde izleyebileceğini gösterdiler.

“Evde bir hastayı izleyip, hastalığın ilerleyişini ve hastanın ilaç yanıtını uzaktan doktora söyleyebilecek bir cihaza sahip olabilmek, böylece hasta gelemeyecek olsa bile hastayla ilgilenebilmeleri. Kıdemli yazar Dina Katabi, Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimi (EECS) Bölümü’nde Thuan ve Nicole Pham Profesörü ve kıdemli yazar Dina Katabi, klinik – şimdi gerçek, güvenilir bilgilere sahipler – bu aslında eşitlik ve erişimi iyileştirmeye yönelik uzun bir yol kat ediyor” diyor. Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı (CSAIL) ve MIT Jameel Kliniğinde baş araştırmacı.

Yardımcı yazarlar, EECS lisansüstü öğrencileri Yingcheng Liu ve Guo Zhang’dır.

Araştırma bugün yayınlandı Bilim Çeviri Tıbbı.

Bir insan radarı

Bu çalışma, daha önce Katabi laboratuvarında geliştirilen ve insanların vücutlarından yansıyan radyo sinyallerini analiz eden kablosuz bir cihaz kullanıyor. Bir Wi-Fi yönlendiricinin gücünün çok küçük bir kısmını kullanan sinyalleri iletir – bu süper düşük güçlü sinyaller, evdeki diğer kablosuz cihazlarla etkileşime girmez. Radyo sinyalleri duvarlardan ve diğer katı cisimlerden geçerken vücudumuzdaki su nedeniyle insanlardan yansır.

Bu, bir odadaki bir kişinin hareketini izleyebilen bir “insan radarı” yaratır. Radyo dalgaları her zaman aynı hızda hareket eder, bu nedenle sinyallerin cihaza geri yansıması için geçen süre, kişinin nasıl hareket ettiğini gösterir.

Cihaz, odada hareket eden başka insanlar olsa bile hastadan yansıyan kesin radyo sinyallerini seçebilen bir makine öğrenimi sınıflandırıcı içerir. Gelişmiş algoritmalar, bu hareket verilerini yürüyüş hızını, yani kişinin ne kadar hızlı yürüdüğünü hesaplamak için kullanır.

Cihaz arka planda çalıştığı ve tüm gün çalıştığı için her gün çok büyük miktarda veri toplayabilir. Araştırmacılar, zamanla hastalık hakkında fikir edinmek için bu veri kümelerine makine öğrenimi uygulayabileceklerini görmek istediler.

34’ü Parkinson hastası 50 katılımcı topladılar ve bir yıllık evde yürüyüş ölçümleri çalışması yürüttüler. hastalık. (Örneğin, bir hasta bir alarmı cevaplamak için acele edebilir veya telefonda konuşurken daha yavaş yürüyebilir.)

Verileri analiz etmek için istatistiksel yöntemler kullandılar ve evde yürüme hızının Parkinson’un ilerlemesini ve ciddiyetini etkili bir şekilde izlemek için kullanılabileceğini buldular. Örneğin, Parkinson hastaları için yürüme hızının, olmayanlara kıyasla neredeyse iki kat daha hızlı düştüğünü gösterdiler.

“Hastayı odanın içinde hareket ederken sürekli olarak izlemek, yürüme hızlarını gerçekten iyi ölçmemizi sağladı. Ve çok fazla veriyle, çok küçük farkları görmemize izin veren birleştirme gerçekleştirebildik,” diyor Zhang.

Daha iyi, daha hızlı sonuçlar

Bu değişkenliklerin detayına inmek, bazı önemli içgörüler sağladı. Örneğin, araştırmacılar, bir hastanın yürüme hızındaki günlük dalgalanmaların, ilaca nasıl tepki verdiklerine karşılık geldiğini gösterdi – yürüme hızı, bir dozdan sonra iyileşebilir ve daha sonra ilacın etkisi azaldıkça birkaç saat sonra düşmeye başlayabilir.

“Bu, hareketliliğinizin ilacınıza nasıl tepki verdiğini nesnel olarak ölçmemizi sağlıyor. Önceden, bunu yapmak çok zahmetliydi çünkü bu ilaç etkisi ancak hastanın bir günlük tutmasıyla ölçülebilirdi,” diyor Liu.

Bir klinisyen, ilaç dozunu daha etkili ve doğru bir şekilde ayarlamak için bu verileri kullanabilir. Bu özellikle önemlidir, çünkü hastalık semptomlarını tedavi etmek için kullanılan ilaçlar, hasta çok fazla alırsa ciddi yan etkilere neden olabilir.

Araştırmacılar, sadece bir yıl boyunca 50 kişi üzerinde çalıştıktan sonra, Parkinson’un ilerlemesiyle ilgili istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar ortaya koyabildiler. Buna karşılık, Michael J. Fox Vakfı tarafından sık sık alıntılanan bir çalışma, 500’den fazla kişiyi içeriyordu ve onları beş yıldan fazla bir süre boyunca izledi, diyor Katabi.

“Bu hastalık için ilaç geliştirmeye çalışan bir ilaç şirketi veya biyoteknoloji şirketi için bu, yükü ve maliyeti büyük ölçüde azaltabilir ve yeni tedavilerin geliştirilmesini hızlandırabilir” diye ekliyor.

Bu, cihazın bir kişinin yürüyüşünü nasıl izlediğini gösterir.
Bir ev içi kablosuz sistem, hastanın yürüme hızını sürekli izleyerek, doktorun muayenehanesine yapılan ziyaretler arasında durumun ciddiyetini değerlendirebilir. Kredi bilgileri: N.Fuller, SayoStudio

Katabi, çalışmanın başarısının çoğunu, yol boyunca ortaya çıkan birçok zorluğun üstesinden gelmek için birlikte çalışan özel bilim adamları ve klinisyenler ekibine borçludur. Birincisi, çalışmaya Covid-19 pandemisinden önce başladılar, bu nedenle ekip üyeleri cihazları kurmak için başlangıçta insanların evlerini ziyaret etti. Bu artık mümkün olmadığında, cihazı evde dağıtırken katılımcılara uzaktan yardımcı olmak için kullanıcı dostu bir telefon uygulaması geliştirdiler.

Çalışma boyunca, özellikle katılımcılar ve klinik ekip için süreçleri otomatikleştirmeyi ve çabayı azaltmayı öğrendiler.

Bu bilgi, Alzheimer, ALS ve Huntington gibi diğer nörolojik bozukluklarla ilgili evde yapılan çalışmalarda cihazları yerleştirmeye çalıştıkları için faydalı olacaktır.

Ayrıca bakınız

Bu, üzerinde NFT yazılı bir top tutan bir kadını gösterir.

Ayrıca, bu yöntemlerin nasıl kullanılabileceğini, Katabi laboratuvarından alınan ve Parkinson’un solunumu izleyerek teşhis edilebileceğini gösteren diğer çalışmalarla birlikte araştırmak, hastalığı erken teşhis edebilecek ve daha sonra takip etmek için kullanılabilecek bütünsel bir belirteç seti toplamak istiyorlar. ve tedavi et.

Rochester Üniversitesi Tıp Merkezi’nde nöroloji profesörü olan Ray Dorsey, “Bu radyo dalgası sensörü, hastanelerden en çok arzu edilen ve ihtiyaç duyulan eve taşınmak için daha fazla bakım (ve araştırma) sağlayabilir” diyor. Parkinson’u Sonlandırmakve bu araştırma makalesinin ortak yazarı.

“Potansiyeli daha yeni görülmeye başlıyor. Hastalığı evde teşhis edip tahmin edebileceğimiz bir güne doğru ilerliyoruz. Gelecekte, düşme ve kalp krizi gibi olayları öngörebilir ve ideal olarak önleyebiliriz.”

Finansman: Bu çalışma kısmen Ulusal Sağlık Enstitüleri ve Michael J. Fox Vakfı tarafından desteklenmektedir.

Bu nöroteknoloji ve Parkinson hastalığı araştırma haberleri hakkında

Soyut

Parkinson hastalığında evde yürüyüşün radyo dalgalarıyla izlenmesi: Şiddet, ilerleme ve ilaç yanıtının bir göstergesi

Parkinson hastalığı (PD), dünyada en hızlı büyüyen nörolojik hastalıktır. PD’deki önemli bir zorluk, hastalığın ciddiyetini, ilerlemesini ve ilaç yanıtını izlemektir. Mevcut yöntemler yarı özneldir ve kliniği ziyaret etmeyi gerektirir.

Bu çalışmada, evde PD şiddetini, ilerlemesini ve ilaç yanıtını objektif bir şekilde değerlendirmek için etkili bir yaklaşım gösteriyoruz. Evin arka planında bulunan bir radyo cihazı kullandık.

Cihaz, insanların vücutlarından yansıyan ve hareketlerini ve yürüyüş hızlarını çıkaran radyo dalgalarını tespit edip analiz etti. PD olan ve olmayan 50 katılımcıyı 1 yıla kadar sürekli olarak evlerinde izledik. 200.000’den fazla yürüme hızı ölçümü topladık.

Verilerin kesitsel analizi, Hareket Bozukluğu Derneği Sponsorlu Revizyonu Birleşik Parkinson Hastalığı Derecelendirme Ölçeği (MDS-UPDRS) bölüm III alt puan ve toplam tarafından değerlendirildiği üzere, evde yürüme hızının altın standart PD değerlendirmeleriyle güçlü bir şekilde ilişkili olduğunu göstermektedir. Puan.

Evde yürüme hızı ayrıca, yaygın olarak kullanılan MDS-UPDRS’ye göre zaman içinde hastalığın ilerlemesini izlemek için daha hassas bir belirteç sağlar. Ayrıca, izlenen yürüme hızı, ilaçlara yanıt olarak semptom dalgalanmalarını ve bunların hastaların günlük işleyişi üzerindeki etkilerini yakalayabildi.

Çalışmamız evde PD’nin sürekli, objektif, hassas ve pasif değerlendirmesinin uygulanabilirliğini göstermektedir ve bu nedenle klinik bakım ve ilaç klinik deneylerini iyileştirme potansiyeline sahiptir.

Kaynak ve İleri Okuma: https://neurosciencenews.com/home-parkinsons-monitor-21476/

İlgili Makaleler

Başa dön tuşu