Přizpůsobená hluboká mozková stimulace zlepšuje chůzi u Parkinsonovy choroby

U pacientů s Parkinsonovou chorobou mohou být změny ve schopnosti chůze velmi výrazné. Takzvaná „parkinsonovská chůze“ může zahrnovat změny v délce kroku a asymetrii mezi nohama. Tyto poruchy chůze snižují pohyblivost člověka, zvyšují riziko pádů a významně ovlivňují kvalitu života pacienta.

Přestože je vysokofrekvenční hluboká mozková stimulace (DBS) vysoce účinná při snižování symptomů tremoru, rigidity a bradykineze (zpomalení pohybu), její účinky na chůzi jsou u pacientů s těžkými poruchami chůze variabilnější a méně předvídatelné. Hlavními výzvami při zlepšování výsledků DBS při léčbě poruch chůze zůstává nedostatek standardizované metriky chůze, kterou by lékaři mohli použít při úpravě parametrů stimulace, a také nedostatečné pochopení vlivu různých stimulačních faktorů na chůzi.

V nedávné studii vědci z Kalifornské univerzity v San Franciscu (UCSF) vyvinuli systematický způsob kvantifikace klíčových aspektů chůze charakteristických pro Parkinsonovu chorobu a pomocí technik strojového učení vybrali pro každého pacienta optimální nastavení DBS. Tato personalizovaná nastavení vedla k významnému zlepšení chůze, jako jsou rychlejší a stabilnější kroky, bez zhoršení dalších symptomů.

Výsledky jejich studie jsou publikovány v časopise npj Parkinson's Disease.

„K úkolu optimalizace nastavení DBS jsme přistoupili jako k inženýrskému problému s cílem modelovat vztah mezi parametry stimulace, mozkovou aktivitou a výkonem chůze,“ řekl první autor studie Hamid Fekri Azghomi, PhD, postdoktorand v laboratoři UCSF Wang.

Jak optimalizovat výkon chůze

Ve studii byly pacientům s Parkinsonovou chorobou implantovány přístroje DBS, které nejen stimulovaly mozek, ale také zaznamenávaly nervovou aktivitu během chůze. Během návštěv kliniky byly parametry DBS měněny v bezpečném rozmezí, aby se studoval jejich vliv na funkci chůze. V reakci na každou sadu nastavení pacienti ušli uzavřený okruh o délce přibližně šesti metrů, zatímco byla průběžně zaznamenávána nervová data a kinematika chůze.

Výzkumníci vyvinuli Index chůze (WPI), který hodnotil metriky chůze, jako je délka kroku, rychlost kroku, amplituda švihu paží a koherence chůze. Kombinací těchto metrik poskytl WPI komplexní posouzení chůze, které zahrnovalo více dimenzí motorických funkcí ovlivněných Parkinsonovou chorobou.

„Naše výsledky potvrdily, že změny v nastavení DBS byly efektivně zachyceny indexem WPI a byly v souladu s hodnocením pacienta a lékaře při každé návštěvě,“ uvedl Azgomi. „Toto ověření potvrzuje, že WPI je účinnou metrikou pro hodnocení a cílené zlepšení chůze u lidí s Parkinsonovou chorobou. Pomocí těchto metod jsme byli schopni předpovědět a identifikovat personalizovaná nastavení DBS, která zlepšila WPI.“

Výzkumníci také identifikovali vzorce mozkové aktivity spojené se zlepšenou chůzí. Pomocí vícerozměrných modelů autoři identifikovali jedinečné nervové dynamiky, které odlišují optimální chůzi od méně efektivních vzorců. Zlepšená chůze byla spojena se sníženou aktivitou mozkových vln v beta pásmu během specifických fází cyklu chůze v globus pallidus, oblasti mozku spojené s úbytkem svalové hmoty u lidí s Parkinsonovou chorobou.

Tato data spolu s identifikovanými jednotlivými nervovými biomarkery zdůrazňují důležitost personalizovaných, datově řízených intervencí pro zlepšení chůze u lidí s Parkinsonovou chorobou.

„Tato práce nejen prohlubuje naše chápání toho, jak DBS ovlivňuje pohyb, ale také demonstruje potenciál personalizované neuromodulace Parkinsonovy choroby a dalších neurologických poruch, což nás přibližuje k chytřejším a účinnějším terapiím,“ uvedla hlavní autorka studie Doris Wang, MD, PhD, neurochirurgině a docentce neurochirurgie na UCSF.