Name: Dynamische digitale Biomarker der motorischen und kognitiven Funktion bei Parkinson (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-07-24T15:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 28 s
Description: Erfahren Sie, wie digitale Biomarker der motorischen und kognitiven Funktion bei Parkinson mittels tragbarer Sensoren und EEG erfasst werden. Diese Methode ermöglicht die personalisierte Stratifizierung von Patienten.

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Diese Forschung wird zum Teil vom Rutgers Discovery Informatics Institute an JR, den Rutgers University TechAdvance Funds to EBT und JV, dem New Jersey Governor es Council for the Research and Treatments of Autism to EBT und der Michael J Fox Foundation to RD finanziert.

Alle hier beschriebenen Methoden wurden vom Rutgers University Institutional Review Board genehmigt.
1. Teilnehmer- und Übernahmesystem eingerichtet
<ol><li>Einholen Sie die informierte Zustimmung der Teilnehmer. HINWEIS: Teilnehmer sollten entweder mit Parkinson-Störung diagnostiziert werden, oder sollte nicht mit einer neurologischen Störung diagnostiziert werden, um als gesunde Kontrollteilnehmer dienen. Gesunde Teilnehmer sollten Geschlecht und Alter sein, die auf die Patienten abgestimmt sind. Alle Teilnehmer sollten die Mobilität haben, kontinuierlich für 5 Minuten zu fuß.</li>
	<li>Messen Sie die Körperdimension des Teilnehmers (Körpergröße, Fußlänge, Armspannweite, Knöchelhöhe, Hüfthöhe, Hüftbreite, Kniehöhe, Schulterbreite, Schulterhöhe; Abbildung 2A) , um später seinen Körper-Avatar im Motion Capture-System zu erstellen. HINWEIS: Diese Informationen werden im Bewegungserfassungssystem verwendet, um Positionsdaten des Körpers des Teilnehmers genau aufzuzeichnen.</li>
	<li>Richten Sie das Motion Capture-System ein, einschließlich der 17 drahtlosen Motion-Tracking-Sensoren und der Motion-Tracking-Software.<ol>
<li>Platzieren Sie Sensoren auf den folgenden Körperteilen: Kopf, Brustbein, Becken, rechte Schulter, rechter Oberarm, rechter Unterarm, rechte Hand, linke Schulter, linker Oberarm, linker Unterarm, linke slinke Hand, rechtes Oberschenkel, rechtes Unterschenkel, rechter Fuß, linkes Oberschenkel, linkes Unterschenkel, links Fuß (Abbildung 2B). Sichern Sie diese Sensoren mit Gurtbändern, um eine unauffällige Bewegung zu ermöglichen.</li>
		<li>Sobald alle Sensoren an den richtigen Stellen platziert sind, kalibrieren Sie die Position des Teilnehmers, um seinen Avatar zu erstellen. HINWEIS: Einzelheiten zur Kalibrierungsmethode finden Sie in Roetenberg et al.9.</li>
	</ol>
</li>
	<li>EEG-Gerät und EEG-Aufnahmesoftware einrichten.<ol>
<li>Position 31 Sensoren über die Kopfhaut und das Aufnahmegerät auf der Rückseite des Kopfes des Teilnehmers. Kanalsensoren an folgenden Standorten platzieren: P7, P4, Cz, Pz, P3, P8, O1, O2, T8, F8, C4, F4, Fp2, Fz, C3, F3, Fp1, T7, F7, PO4, FC6, FC2, AF4, CP6, CP2, CP1, CP5, FC1, FC5, AF3, PO3 (Abbildung 2C).</li>
		<li>Schließen Sie den verbleibenden Kanalsensor (Oz) an einen Stecker an, um das Herzsignal zu messen, indem Sie den angeschlossenen Sensor auf dem linken Bauch des Teilnehmers positionieren (Abbildung 2C).</li>
		<li>Befestigen Sie zwei Referenzkanalsensoren hinter dem linken Ohr des Teilnehmers, und legen Sie dann elektrodengel mit einer Spritze in die Sensoren an der EEG-Kappe ein (Abbildung 2C).</li>
		<li>Sobald sie abgeschlossen sind, beginnen Sie, die elektrischen Aktivitäten auf der Aufnahmesoftware für ein paar Minuten zu streamen, bis sie sich stabilisiert. HINWEIS: Abbildung 2D zeigt Probenspuren aus den EEG-Signalen, die vom Zentralnervensystem (ZNS) und dem autonomen Nervensystem (ANS) genutzt werden.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Richten Sie ein Mikrofon ein, um die Stimme des Teilnehmers aufzunehmen. Platzieren Sie das Mikrofon vor dem Teilnehmer, und schließen Sie es an den Computer an, auf dem die Lab Stream-Schicht (LSL) ausgeführt wird (siehe LSL unten) (Abbildung 2E).</li>
</ol><img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59827/59827fig2.jpg"> Abbildung 2: Einrichten, um traditionelle klinische Tests zu digitalisieren und gleichzeitig mehrere Wellenformen von unauffälligen drahtlosen tragbaren Biosensoren zu integrieren. (A) Richten Sie für die Zeichnungsaufgaben ein: tatsächlicher Patient, der unauffällige tragbare Sensoren und Avatarträgt, die in Echtzeit aus der gesammelten Kinematik gerendert werden. (B) Sensorpositionen einer Reihe kleiner und leichter Motion-Tracking-Sensoren (60 Hz), von denen Bewegungsdaten synchron über den Körper registriert werden. (C) EEG-Karte und Referenzort. (D) Beispiel-EEG-Wellenformen aus den 31 Leitungen und Herzsignal aus dem Oz-Blei extrahiert. (E) Beispiel-Wellenform aus der Stimme des Teilnehmers während einer Zählaufgabe. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59827/59827fig2large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.</a>
<ol start="6"><li>Richten Sie das LSL-System ein, um die Ströme von EEG-, Bewegungs- und Audiosignalen zu synchronisieren, zusammen mit Mausklick-Zeitstempeln (Abbildung 3A).<ol>
<li>Öffnen Sie die Lab Recorder-App.</li>
		<li>Öffnen Sie LSL-Apps für Maus und die selbst erstellte Xsens-Synchronisierungs-App und verknüpfen Sie sie mit der Lab Recorder-App, indem Sie die Kontrollkästchen Maustasten und Tracker-Kinematik im Abschnitt Aufzeichnung aus Streams aktivieren. HINWEIS: Die Maus-App wird während des Experiments verwendet, um Zeitstempelereignisse durchzuführen.</li>
		<li>Verknüpfen Sie EEG-, Bewegungs- und Audiostreams mit der Lab Recorder-App, indem Sie die Kontrollkästchen AudioCaptureWin, LSL-EEG, Position in der Sektion Aufzeichnung aus Streams aktivieren. HINWEIS: Das LSL-System ermöglicht eine einheitliche Sammlung von Messzeitreihen in Forschungsexperimenten, die die Zeitsynchronisierung zusammen mit Netzwerken und Echtzeitzugriff sowie der zentralen Erfassung, Anzeige und Datenträgeraufzeichnung der Daten verarbeitet. Im Rahmen dieses Protokolls strömt das LSL-System synchron aus dem ZNS, dem peripheren Nervensystem (PNS) und ANS, da die Person natürlich traditionelle klinische Aufgaben ausführt.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Einrichten der Aufzeichnung für Stiftbewegungen, einschließlich Stifttablett und Bewegungsanalysesoftware (Abbildung 3B).<ol>
<li>Legen Sie das Zeichentablett und den Tablettstift vor den Teilnehmer.</li>
		<li>Verbinden Sie das Tablet mit dem Computer, von dem aus die Bewegungsanalysesoftware aufgezeichnet wird.</li>
		<li>Legen Sie ein weißes Papier auf das Tablet und sichern Sie es mit einem Klebeband. HINWEIS: Bereiten Sie die Papiere im Voraus vor, um ein Feld anzuzeigen, in dem der Ort angezeigt wird, in dem der Teilnehmer gezeichnet wird.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Starten Sie die Aufnahme.<ol>
<li>Presseaufzeichnung in LSL, Motion Capture Software und EEG-Aufnahmesoftware.</li>
		<li>Am Anfang und am Ende jeder Aufgabe, Zeitstempel mit Mausklicks durch Drücken der Zeitstempel-Taste auf der Motion-Capture-Software. HINWEIS: Auf diese Weise werden Zeitstempel sowohl in LSL-Streamdaten als auch in den Bewegungserfassungsdaten aufgezeichnet. Dadurch wird sichergestellt, dass es einen Back-up-Zeitstempel gibt, falls eine der Zeitstempelfunktionen während der Aufzeichnung fehlschlägt.</li>
	</ol>
</li>
</ol><img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59827/59827fig3.jpg"> Abbildung 3: Signaldigitalisierung und Synchronisation über das Lab Stream Layer (LSL)-System einer gemeinsamen zentralen Verarbeitungseinheit. (A) LSL-System ermöglicht synchron die Ko-Registrierung von Bewegung (PNS), EEG (CNS), EKG (ANS), Sprach- und Zeitstempeln durch Mausklicks. (B) Digitalisierte Tablette und Stiftaufzeichnung Kinematik (Position) der Stiftspitze, während Der Zeichnung serviert aufgaben aus standardisierten kognitiven Tests. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59827/59827fig3large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.</a>
2. Experimentelles Verfahren
<ol><li>Durchführungsaufgabe 1 — Benson Complex Figure Copy (Sofort)10 (1 min).<ol>
<li>Weisen Sie den Teilnehmer an, die Benson-Figur auf das Papier zu kopieren und sich an das Design zu erinnern, da der Teilnehmer später aufgefordert wird, es erneut aus dem Speicher zu zeichnen. HINWEIS: Dieser Test wurde entwickelt, um die visuo-bauliche und visuelle Speicherfunktion des Teilnehmers zu bewerten (Abbildung 4A).</li>
	</ol>
</li>
	<li>Durchführung der Aufgaben 2 und 3 — Trail Making Test Teil A (3 min).<ol>
<li>Weisen Sie den Teilnehmer an, eine Linie zwischen Kreisen zu zeichnen, die in aufsteigender Reihenfolge nummeriert sind. HINWEIS: Es gibt zwei Aufgaben in diesem Abschnitt, wobei die erste (Aufgabe 2) darin besteht, einen Stichprobentest (bestehend aus 8 Zahlen) abzuschließen, und die nächste (Aufgabe 3) ist, den eigentlichen Test (bestehend aus 25 Zahlen) abzuschließen. Dieser Test war Bestandteil der Army Individual Test Battery11und bewertet die Verarbeitungsgeschwindigkeit und die Exekutivfunktion und hängt von Visuomotor- und Wahrnehmungs-Scan-Fähigkeiten ab (Abbildung 4B).</li>
	</ol>
</li>
	<li>Durchführung der Aufgaben 4 und 5 — Trail Making Test Teil B (5 min).<ol>
<li>Weisen Sie den Teilnehmer an, eine Linie zwischen Kreisen zu zeichnen, die entweder Zahlen oder Buchstaben in aufsteigender Reihenfolge enthalten, während er zwischen Zahlen und Buchstaben wechselt. Die Reihenfolge wäre z. B.: A bis 1; 1 bis B; B bis 2; 2 bis C. HINWEIS: Es gibt zwei Aufgaben in diesem Abschnitt, wobei die erste (Aufgabe 4) darin besteht, einen Stichprobentest (bestehend aus 4 Zahlen und 4 Buchstaben) abzuschließen, und die nächste (Aufgabe 5) ist, den eigentlichen Test abzuschließen (bestehend aus 13 Zahlen und 12 Buchstaben). Trail Making Test Teil B ähnelt Trail Making Test Teil A, erfordert aber mehr kognitive Flexibilität, da der Teilnehmer von Zahlen- zu Buchstabensätzen wechselt. (Abbildung 4B).</li>
	</ol>
</li>
	<li>Durchführungsaufgabe 6 — Uhrzeichnung (1 min).<ol>
<li>Weisen Sie den Teilnehmer an, eine analoge Uhr mit den Zahlen 1 bis 12 zu zeichnen und die Zeit auf 10 nach 11 einzustellen. HINWEIS: Dieser Test ist Teil des MoCA12 und bewertet die visuo-baulichen Fähigkeiten des Teilnehmers. (Abbildung 4C).</li>
	</ol>
</li>
	<li>Durchführungsaufgabe 7 — Benson Complex Figure Copy (Delayed)10 (1 min).<ol>
<li>Weisen Sie den Teilnehmer an, die Benson-Komplexfigur auf einem leeren Blatt Papier aus dem Gedächtnis zu zeichnen. HINWEIS: Dieser Test bewertet die visuo-bauliche und visuelle Gedächtnisfunktion des Teilnehmers. (Abbildung 4A).</li>
	</ol>
</li>
	<li>Führen Sie die Aufgaben 8 und 9 — Number Span Test (Vorwärts und Rückwärts)13 (10 min).<ol>
<li>Weisen Sie den Teilnehmer an, die Zahlen zu wiederholen, die der Experimentator laut vorliest.</li>
		<li>Weisen Sie für Aufgabe 8 (vorwärts) den Teilnehmer an, die Zahlen in derselben Reihenfolge zu wiederholen, und für Aufgabe 9 (rückwärts), sie in umgekehrter Reihenfolge zu wiederholen. Für beide Tests gibt es zwei Versuche pro Sequenzlänge von 3 bis 9 Ziffern für den Vorwärts und 2 bis 8 Ziffern für den Rückwärtstest. Setzen Sie den Test fort, bis zwei Zahlenzeichenfolgen auf der gleichen Länge fehlgeschlagen sind. HINWEIS: Beide Tests messen die Fähigkeit, Informationen kurz zu halten, aber der Rückwärtstest (Aufgabe 9) misst auch die Fähigkeit, die Zahlen zu manipulieren und die Sequenz umzukehren. Daher misst diese Aufgabe im Rahmen des vorliegenden Protokolls einen Speicher und eine kognitive Komponente in Bezug auf die Ausgabe des Stimmbiorhythmen.</li>
	</ol>
</li>
</ol><img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59827/59827fig4.jpg"> Abbildung 4: Auf dem Weg zu klinisch informierten digitalen Biomarkern und Bewertungskarten: Digitalisierung traditioneller klinischer Tests zur Integration klinischer Kriterien und digitaler biophysikalischer Daten. Beispielspuren aus standardisierten kognitiven Tests. (A) Benson komplexe Figur, die dem Teilnehmer zur Verfügung gestellt wird, um sofort zu reproduzieren (Mitte), oder nach einer 10-minütigen Verzögerung aus dem Speicher (rechts). (B) Trail Eine Aufgabe mit Zahlen, die durch eine Zeile in aufsteigender Reihenfolge (oben) verbunden werden sollen, und Trail B-Aufgabe mit Wechseln zwischen Buchstaben und Zahlen (unten). (C) Zeichnen einer Uhr mit Anweisungen, um die Zeit auf 10 nach 11 einzustellen. Für alle Beispielspuren stellen graue Linien die Flugbahn von Stiftaufzügen während der Zeichnungsaufgabe dar, und blaue Linien stellen die tatsächlichen Stiftzeichnungen dar. Zur Analyse untersuchen wir beide Arten von Flugbahnen. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59827/59827fig4large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.</a>
<ol start="7"><li>Führen Sie die Aufgaben 10, 11 und 12 — Zeigen (10 min).<ol>
<li>Positionieren Sie ein Ziel vor dem Teilnehmer, um zu zeigen und zu berühren.</li>
		<li>Weisen Sie den Teilnehmer für Aufgabe 10 (Steuerung) an, 40 Mal mit der dominanten Hand auf das Ziel zu zeigen.</li>
		<li>Für Aufgabe 11 (Metronom) weisen Sie den Teilnehmer an, 40 Mal auf das Ziel zu zeigen, während er den Metronom-Beat auf 35 bpm im Hintergrund setzt, aber nicht etwas über den Metronom-Beat anweisen.</li>
		<li>Weisen Sie den Teilnehmer für Aufgabe 12 (Tempozeigen) an, 40 Mal auf das Ziel zu zeigen, das dem Tempo folgt, der auf 35 bpm festgelegt wurde. ANMERKUNG: Die Zeigeaufgabe ermöglicht es, die Bewegung des Teilnehmers absichtlich (Vorwärtsbewegung, von der Ruhezeit bis zum Erreichen des Ziels) und spontan (Rückwärtsbewegung, von der Zeit, an der die Hand das Ziel berührt, bis Hand reicht zurück zu ihrer Ruheposition) Segmente, wodurch die biophysikalischen Signale analysiert werden, wenn der Teilnehmer freiwillige Kontrolle ausübt (absichtliche Bewegung), und wenn der Teilnehmer wenig Kontrolle ausübt (spontane Bewegung) (Abbildung 5A ). Durch die Einführung der Metronom-Beats und die Anforderung, dass der Teilnehmer das Zeigen auf den Metronom-Beat beschleunigen muss, kann ein Vergleich der biophysikalischen Signale vorgenommen werden, wenn sich der Teilnehmer selbst bewegt und wenn der Teilnehmer aktiv die Bewegungstempo zu einem äußeren Beat.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Durchführung der Aufgaben 13, 14 und 15 — Gehen (25 min).<ol>
<li>Weisen Sie den Teilnehmer an, unter drei verschiedenen Bedingungen 5 Minuten lang natürlich zu laufen.</li>
		<li>Weisen Sie den Teilnehmer für Aufgabe 13 (Steuerung) an, natürlich durch den Raum zu gehen.</li>
		<li>Für Aufgabe 14 (Metronom), weisen Sie den Teilnehmer an, natürlich durch den Raum zu gehen, während sie das Metronom im Hintergrund für 12 bpm schlagen.</li>
		<li>Weisen Sie den Teilnehmer an, für die Aufgabe 15 (Tempoatmung) natürlich durch den Raum zu laufen, während er/sie die Atemfrequenz zum Metronom-Beat von 12 bpm beschleunigt. ANMERKUNG: Durch die Einführung des Metronom-Beats können die biophysikalischen Signale verglichen werden, während der Teilnehmer den gesamten Körper benutzt, um sich selbst zu bewegen und zu atmen, und wenn der Teilnehmer aktiv das Atemtempo steuert (was in der Regel erfolgt automatisch), während der gesamten Körper bewegt wird (Abbildung 5B).</li>
	</ol>
</li>
</ol><img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59827/59827fig5.jpg"> Abbildung 5: Dreidimensional (3D) Flugbahnen und deren Geschwindigkeitsamplituden-Zeitreihenausgabe bei freiwilligen Bewegungen des Oberkörpers. Zielgerichtetes Zeigeverhalten zur Sonde volitionale Kontrolle mit einer Version der kinetischen Zitteraufgabe der Movement Disorder Society – Unified Parkinson es Disease Rating Scale (MDS-UPDRS). (A) Teilnehmer und Avatar im Sitzen, der den Oberkörper ausführt, zielgerichtete Zeigeaufgabe (oben); 3D-Positionsbahnen der Vorwärtsbewegung (zum Ziel) und rückwärts (zur Ruheposition) (unten links); und die entsprechenden linearen Geschwindigkeitsprofile, die die Zeitreihen der Schwankungen der Geschwindigkeitsamplitude (m/s) und der Interpeak-Intervall-Timings (ms) anzeigen, die aus dem linearen Geschwindigkeitsvektorfluss (unten rechts) abgeleitet sind. (B) Teilnehmer und Avatar in der Wanderaufgabe (oben); 3D-Positionsbahnen verschiedener Körperteile (unten links) und entsprechende Geschwindigkeitsprofile (unten rechts). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59827/59827fig5large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.</a>
<ol start="9"><li>Durchführung der Aufgaben 16 und 17 — Face Video (10 min).<ol>
<li>Weisen Sie den Teilnehmer an, bequem zu sitzen und eine Kamera vor dem Teilnehmer einzurichten.</li>
		<li>Weisen Sie den Teilnehmer für Aufgabe 16 (Steuerung) an, 5 Minuten lang auf einen Raum ohne Reize zu starren.</li>
		<li>Weisen Sie den Teilnehmer für Aufgabe 17 (Lächeln) an, 5 Minuten lang ein lustiges Video anzusehen. HINWEIS: Die Einrichtung dauert ca. 30 Minuten, das gesamte Protokoll ca. 60 Minuten und weitere 10 Minuten für PWP.</li>
	</ol>
</li>
</ol>

<ol><li>Hawgood, S., Hook-Barnard, I. G., O'Brien, T. C., Yamamoto, K. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Precision+medicine%3A+Beyond+the+inflection+point%5BTitle%5D)+AND+%22Science+Translational+Medicine%22%5BJournal%5D)">Precision medicine: Beyond the inflection point.</a> Science Translational Medicine. 7 (300), 300ps317(2015).</li>
<li>Torres, E. B., Whyatt, C. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aTorres%2C+EB+%22Autism%3A+The+Movement+Sensing+Perspective%22">Autism: The Movement Sensing Perspective</a>. , CRC Press/Taylor & Francis Group. Boca Raton, FA. (2018).</li>
<li>Torres, E. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Toward+Precision+Psychiatry%3A+Statistical+Platform+for+the+Personalized+Characterization+of+Natural+Behaviors%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Neurology%22%5BJournal%5D)">Toward Precision Psychiatry: Statistical Platform for the Personalized Characterization of Natural Behaviors.</a> Frontiers in Neurology. 7, 8(2016).</li>
<li>Espay, A. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Technology+in+Parkinson%27s+disease%3A+Challenges+and+opportunities%5BTitle%5D)+AND+%22Movement+Disorders%22%5BJournal%5D)">Technology in Parkinson's disease: Challenges and opportunities.</a> Movement Disorders. 31 (9), 1272-1282 (2016).</li>
<li>Ponsen, M. M., Stoffers, D., Wolters, E. C., Booij, J., Berendse, H. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Olfactory+testing+combined+with+dopamine+transporter+imaging+as+a+method+to+detect+prodromal+Parkinson%27s+disease%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neurology%2C+Neurosurgery+%26+Psychiatry%22%5BJournal%5D)">Olfactory testing combined with dopamine transporter imaging as a method to detect prodromal Parkinson's disease.</a> Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry. 81 (4), 396-399 (2010).</li>
<li>Ponsen, M. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Idiopathic+hyposmia+as+a+preclinical+sign+of+Parkinson%27s+disease%5BTitle%5D)+AND+%22Annals+of+Neurology%3A+Official+Journal+of+the+American+Neurological+Association+and+the+Child+Neurology+Society%22%5BJournal%5D)">Idiopathic hyposmia as a preclinical sign of Parkinson's disease.</a> Annals of Neurology: Official Journal of the American Neurological Association and the Child Neurology Society. 56 (2), 173-181 (2004).</li>
<li>Oudre, L., Jakubowicz, J., Bianchi, P., Simon, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Classification+of+periodic+activities+using+the+Wasserstein+distance%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Biomedical+Engineering%22%5BJournal%5D)">Classification of periodic activities using the Wasserstein distance.</a> IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 59 (6), 1610-1619 (2012).</li>
<li>Derkinderen, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Parkinson+disease%3A+the+enteric+nervous+system+spills+its+guts%5BTitle%5D)+AND+%22Neurology%22%5BJournal%5D)">Parkinson disease: the enteric nervous system spills its guts.</a> Neurology. 77 (19), 1761-1767 (2011).</li>
<li>Roetenberg, D., Luinge, H., Slycke, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Xsens+MVN%3A+Full+6DOF+human+motion+tracking+using+miniature+inertial+sensors%5BTitle%5D)+AND+%22Xsens+Motion+Technologies+BV%2C+Tech.+Rep%22%5BJournal%5D)">Xsens MVN: Full 6DOF human motion tracking using miniature inertial sensors.</a> Xsens Motion Technologies BV, Tech. Rep. 1, (2009).</li>
<li>Possin, K. L., Laluz, V. R., Alcantar, O. Z., Miller, B. L., Kramer, J. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Distinct+neuroanatomical+substrates+and+cognitive+mechanisms+of+figure+copy+performance+in+Alzheimer%27s+disease+and+behavioral+variant+frontotemporal+dementia%5BTitle%5D)+AND+%22Neuropsychologia%22%5BJournal%5D)">Distinct neuroanatomical substrates and cognitive mechanisms of figure copy performance in Alzheimer's disease and behavioral variant frontotemporal dementia.</a> Neuropsychologia. 49 (1), 43-48 (2011).</li>
<li>Army, U. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Army+individual+test+battery%5BTitle%5D)+AND+%22Manual+of+Directions+and+Scoring%22%5BJournal%5D)">Army individual test battery.</a> Manual of Directions and Scoring. , (1944).</li>
<li>Nasreddine, Z. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+Montreal+Cognitive+Assessment%2C+MoCA%3A+a+brief+screening+tool+for+mild+cognitive+impairment%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+the+American+Geriatrics+Society%22%5BJournal%5D)">The Montreal Cognitive Assessment, MoCA: a brief screening tool for mild cognitive impairment.</a> Journal of the American Geriatrics Society. 53 (4), 695-699 (2005).</li>
<li>Beekly, D. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+National+Alzheimer%27s+Coordinating+Center+%28NACC%29+database%3A+the+uniform+data+set%5BTitle%5D)+AND+%22Alzheimer+Disease+%26+Associated+Disorders%22%5BJournal%5D)">The National Alzheimer's Coordinating Center (NACC) database: the uniform data set.</a> Alzheimer Disease & Associated Disorders. 21 (3), 249-258 (2007).</li>
<li>Torres, E. B. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aTorres%2C+EB+%22Objective+Biometric+Methods+for+the+Diagnosis+and+Treatment+of+Nervous+System+Disorders%22">Objective Biometric Methods for the Diagnosis and Treatment of Nervous System Disorders</a>. , Academic Press, Elsevier. Cambridge, MA. (2018).</li>
<li>Ryu, J., Torres, E. B. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aRyu%2C+J+%22Fourth+International+Symposium+on+Movement+and+Computing%2C+MOCO%2717%22">Fourth International Symposium on Movement and Computing, MOCO'17</a>. , 1-8 (2017).</li>
<li>Torres, E. B., Donnellan, A. M. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aTorres%2C+EB+%22Autism%3A+The+movement+perspective%22">Autism: The movement perspective</a>. , Frontiers Media SA. Lausanne, Switzerland. (2015).</li>
<li>Torres, E. B., Vero, J., Rai, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Statistical+Platform+for+Individualized+Behavioral+Analyses+Using+Biophysical+Micro-Movement+Spikes%5BTitle%5D)+AND+%22Sensors+%28Basel%29%22%5BJournal%5D)">Statistical Platform for Individualized Behavioral Analyses Using Biophysical Micro-Movement Spikes.</a> Sensors (Basel). 18 (4), (2018).</li>
<li>Torres, E. B., Denisova, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Motor+noise+is+rich+signal+in+autism+research+and+pharmacological+treatments%5BTitle%5D)+AND+%22Scientific+Reports%22%5BJournal%5D)">Motor noise is rich signal in autism research and pharmacological treatments.</a> Scientific Reports. 6, (2016).</li>
<li>Shannon, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+mathematical+theory+of+communication%5BTitle%5D)+AND+%22Bell+System+Technical+Journal%22%5BJournal%5D)">A mathematical theory of communication.</a> Bell System Technical Journal. 27, 623-656 379-423 (1948).</li>
<li>Silverstein, S. M., Wibral, M., Phillips, W. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Implications+of+information+theory+for+computational+modeling+of+schizophrenia%5BTitle%5D)+AND+%22Computational+Psychiatry%22%5BJournal%5D)">Implications of information theory for computational modeling of schizophrenia.</a> Computational Psychiatry. 1, 82-101 (2017).</li>
<li>Jeong, J., Gore, J. C., Peterson, B. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mutual+information+analysis+of+the+EEG+in+patients+with+Alzheimer%27s+disease%5BTitle%5D)+AND+%22Clinical+Neurophysiology%22%5BJournal%5D)">Mutual information analysis of the EEG in patients with Alzheimer's disease.</a> Clinical Neurophysiology. 112 (5), 827-835 (2001).</li>
<li>Torres, E. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Autism%3A+the+micro-movement+perspective%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Integrative+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Autism: the micro-movement perspective.</a> Frontiers in Integrative Neuroscience. 7, 32(2013).</li>
<li>Von Holst, E., Mittelstaedt, H. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aVon+Holst%2C+E+%22Perceptual+Processing%3A+Stimulus+equivalence+and+pattern+recognition%22">Perceptual Processing: Stimulus equivalence and pattern recognition</a>. Dodwell, P. C. , Appleton-Century-Crofts. New York. 41-72 (1950).</li>
<li>Torres, E. B., Cole, J., Poizner, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Motor+output+variability%2C+deafferentation%2C+and+putative+deficits+in+kinesthetic+reafference+in+Parkinson%27s+disease%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Human+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Motor output variability, deafferentation, and putative deficits in kinesthetic reafference in Parkinson's disease.</a> Frontiers in Human Neuroscience. 8, 823(2014).</li>
<li>Yanovich, P., Isenhower, R. W., Sage, J., Torres, E. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Spatial-orientation+priming+impedes+rather+than+facilitates+the+spontaneous+control+of+hand-retraction+speeds+in+patients+with+Parkinson%27s+disease%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">Spatial-orientation priming impedes rather than facilitates the spontaneous control of hand-retraction speeds in patients with Parkinson's disease.</a> PLoS One. 8 (7), e66757(2013).</li>
<li>Torres, E. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+rates+of+change+of+the+stochastic+trajectories+of+acceleration+variability+are+a+good+predictor+of+normal+aging+and+of+the+stage+of+Parkinson%27s+disease%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Integrative+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">The rates of change of the stochastic trajectories of acceleration variability are a good predictor of normal aging and of the stage of Parkinson's disease.</a> Frontiers in Integrative Neuroscience. 7, 50(2013).</li>
<li>Torres, E. B., Heilman, K. M., Poizner, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Impaired+endogenously+evoked+automated+reaching+in+Parkinson%27s+disease%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Impaired endogenously evoked automated reaching in Parkinson's disease.</a> Journal of Neuroscience. 31 (49), 17848-17863 (2011).</li>
<li>Nguyen, J., Majmudar, U., Papathomas, T. V., Silverstein, S. M., Torres, E. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Schizophrenia%3A+The+micro-movements+perspective%5BTitle%5D)+AND+%22Neuropsychologia%22%5BJournal%5D)">Schizophrenia: The micro-movements perspective.</a> Neuropsychologia. 85, 310-326 (2016).</li>
<li>Torres, E. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Atypical+signatures+of+motor+variability+found+in+an+individual+with+ASD%5BTitle%5D)+AND+%22Neurocase%22%5BJournal%5D)">Atypical signatures of motor variability found in an individual with ASD.</a> Neurocase. 19 (2), 150-165 (2013).</li>
<li>Torres, E. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Signatures+of+movement+variability+anticipate+hand+speed+according+to+levels+of+intent%5BTitle%5D)+AND+%22Behavioral+Brain+Functions%22%5BJournal%5D)">Signatures of movement variability anticipate hand speed according to levels of intent.</a> Behavioral Brain Functions. 9, 10(2013).</li>
<li>Lai, M., Demuru, M., Hillebrand, A., Fraschini, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+comparison+between+scalp-and+source-reconstructed+EEG+networks%5BTitle%5D)+AND+%22Scientific+Reports%22%5BJournal%5D)">A comparison between scalp-and source-reconstructed EEG networks.</a> Scientific Reports. 8 (1), 12269(2018).</li>
<li>Sporns, O. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aSporns%2C+O+%22Networks+of+the+Brain%22">Networks of the Brain</a>. , MIT Press. Cambridge, MA. (2010).</li>
<li>Rubinov, M., Sporns, O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Complex+network+measures+of+brain+connectivity%3A+uses+and+interpretations%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">Complex network measures of brain connectivity: uses and interpretations.</a> Neuroimage. 52 (3), 1059-1069 (2010).</li>
<li>Kalampratsidou, V., Torres, E. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Peripheral+Network+Connectivity+Analyses+for+the+Real-Time+Tracking+of+Coupled+Bodies+in+Motion%5BTitle%5D)+AND+%22Sensors+%28Basel%29%22%5BJournal%5D)">Peripheral Network Connectivity Analyses for the Real-Time Tracking of Coupled Bodies in Motion.</a> Sensors (Basel). 18 (9), 3117(2018).</li>
<li>Torres, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+rates+of+change+of+the+stochastic+trajectories+of+acceleration+variability+are+a+good+predictor+of+normal+aging+and+of+the+stage+of+Parkinson%27s+disease%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Integrative+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">The rates of change of the stochastic trajectories of acceleration variability are a good predictor of normal aging and of the stage of Parkinson's disease.</a> Frontiers in Integrative Neuroscience. 7 (50), (2013).</li>
</ol>

Die Autoren haben nichts zu verraten.

Diese Arbeit führt ein neues Protokoll ein, das die Integration traditioneller klinischer Tests mit digitalen Daten aus biophysikalischen Signalen ermöglicht, die vom Nervensystem ausgegeben werden, während die Person solche Tests durchführt. Wir führen den Einsatz von SPIBA und mmS als vereinheitlichende Plattform ein, um unterschiedliche Arten von Daten wie diskrete Partituren aus Bleistift- und Papierbeobachtungsmethoden und kontinuierliche digitale Daten von biophysikalischen Sensoren zu kombinieren. Die Methoden werden anhand einer Kohorte von PWP und alters- und geschlechtsgerechten Kontrollen veranschaulicht, wobei eine zusätzliche junge Kontrolle als ideale gesunde Referenz für den Vergleich verwendet wird. Wir zeigen, dass herkömmliche klinische Tests (z. B. solche, die Teil des MoCA und des MDS-UPDRS sein können) verwendet werden können, um die Kohorte zu median und automatisch aus der inhärenten Variabilität der Punktzahlen der Gruppe Informationen zu extrahieren, die Daten in der digitalen entsprechend klinisch definierten Schweregraden. Solche Niveaus passen gut mit dem Niveau der klinischen MDS-UPDRS und die kognitive / Speicher-Test-Performance. Auf einer anderen Implementierungsebene untersuchen wir dann den Biorhythmus der Nervensysteme, die von der ZNS-, der PNS- und der ANS-Schicht genutzt werden, und charakterisieren so verschiedene Ebenen der Autonomie und Kontrolle. Wir liefern Beispieldaten und stochastische Signaturen, die aus solchen Daten abgeleitet werden und durch die Optik der klinischen Kriterien untersucht werden. Bei einem solchen Ansatz können wir die Patienten von den gesunden Kontrollen unterscheiden; und durch digitale Biorhythmen innerhalb der PWP über ihren klinisch definierten Schweregrad unterscheiden.
Indem wir die biophysikalischen digitalen Daten auf diese Weise an die klinischen Kriterien anpassen, bieten wir einen interpretierbaren Satz von Kriterien, die individualisierte Verschiebungen der Ergebnisse dynamischer verfolgen können. Wir prägt diese neuen Ergebnisse, die dynamische digitale Biomarker darstellen, da sie auf digitalen Daten basieren, aber interpretierbare Ergebnisse nach etablierten und validierten klinischen Kriterien liefern. Sie sind aus den Zeitreihen der Prozesse des Nervensystems abgeleitet, und sie erfassen die dynamische Natur solcher. Insbesondere sind wir in der Lage, sowohl motorische als auch nicht-motorische Kriterien zu verwenden. Als solche können wir beginnen, nicht-motorische Aspekte der PD zu quantifizieren, die jetzt bekannt sind, um der Verschlechterung der motorischen Symptome vorauszugehen, die die Störung bisher konventionell definiert haben. Zum Beispiel könnten Gesichtsanalysen, wie sie hier vorgestellt werden, verwendet werden, um spontane Mikrogesten während des REM-Schlafes zu untersuchen, um ein Repertoire von solchen aufzubauen, die die Verschlechterung der motorischen Aktivitäten vorhersagen könnten. Ebenso könnten wir diese Methoden verwenden, um die Schmerzniveaus während der täglichen Aktivitäten zu untersuchen und ihre potenziellen Korrelationen mit Aktivitäten während der REM-Schlafzeit zu bewerten. Dies ist wichtig, da sowohl REM-Schlaf als auch Schmerzdysregulation bekanntermaßen motorischen Problemen vorausgehen, die später den Schweregrad von PD5,6,7definieren. Mit unserer Digitalisierung der verschiedenen traditionellen klinischen Aufgaben wurden hier andere nicht-motorische Aktivitäten, die in die klinischen Aufgaben eingebettet waren, die zur Untersuchung kognitiver und Gedächtnisfähigkeiten eingesetzt wurden, charakterisiert und Indizes solcher Aktivitäten den motorischen Symptomen zugeordnet. Diese Methoden sind zugänglich, um Grundlagenforschung und klinische Praktiken bei der Parkinson-Krankheit zu verbinden. Sie können auch auf andere Erkrankungen des Nervensystems ausgedehnt werden.
Neben der motorischen Ausgabe aus dem Gesicht können wir während des REM-Schlafs Gesichtsgesten in natürlichen sozialen Situationen im Rahmen von Selbsterkennung oder kinesthetischem Reafference untersuchen, um das Niveau des reafferenten Feedbacks zu messen, das das Gehirn des Patienten höchstwahrscheinlich erhält. Hier konnte trotz der sehr subtilen Unterschiede in den Mikrogesten in den Gesichtsbereichen, die den trigeminalen Affeffernregionen V1, V2, V3 entsprechen, im repräsentativen Teilnehmer festgestellt werden, welcher Bereich des Gesichts die stochastische Signaturen beim Übergang zwischen neutralen und natürlich lächelnden Zuständen. Dies deutet darauf hin, dass wir mit dem SPIBA und dem MMS in der Lage sein werden, andere nicht-motorische (sensorische) Aspekte von PD im Zusammenhang mit Schwierigkeiten mit sensorischen Eingaben von kinesthetischen Berührungskanälen zu bewerten. Diese haben sich bei PD als problematisch erwiesen, auch in frühen Stadien der Störung24. Da sensorische und motorische Hand in Hand gehen, könnten diese Informationen uns helfen, offensichtlichere motorische Probleme vorherzusagen, die später im Fortschreiten dieser Störung auftauchen1,7. Wir gehen davon aus, dass diese kinesthetischen Kanäle entlang trigeminaler Bereiche des Gesichts uns auch helfen können, verschiedene Arten von Schmerzdysregulation zu dissoziieren, einschließlich derjenigen, die mit Schlafveränderungen zusammenhängen5,6.
Die derzeitigen Methoden bieten eine neue Möglichkeit, die biophysikalischen Signale, die aus dem zentralen, peripheren und autonomen Nervensystem gewonnen werden, im Tandem zu untersuchen, unter verschiedenen Bedingungen, die unterschiedliche kognitive Fähigkeiten und unterschiedliche Autonomieniveaus erfordern und neuromotorische Kontrolle. Mit Hilfe des SPIBA-Frameworks, in dem stochastische Analysen und paarweise Netzwerkanalysen auf die standardisierten MMS-Daten angewendet werden, ist es auch möglich, kognitive Aktivitäten objektiv zu charakterisieren. Die fünfzehn Aufgaben, die in diesem Experiment verwendet wurden, erfordern verschiedene Arten von kognitiven Fähigkeiten (z. B. visuo-bauliche Fähigkeiten, visuelles Gedächtnis, Wahrnehmungs-Scanning-Fähigkeiten) und verschiedene Ebenen der kognitiven Kontrolle (z. B. bewisl die Geschwindigkeit, beschleunigen Sie die Atemfrequenz wie angewiesen). Aus diesem Grund können die Stochastizitäts- und Konnektivitätsmuster der CNS-PNS-ANS-Informationsübertragung biophysikalischer Signale, die während dieser Aufgaben gezeigt werden, verwendet werden, um verschiedene Ebenen kognitiver Belastungen und deren Auswirkungen auf die Motorleistung zu charakterisieren.
Während wir die Vorteile unserer neuen Analysemethoden und Protokolle unterstreichen, weisen wir auch auf Vorbehalte und praktische Einschränkungen hin, die bei der Einführung unserer Aufzeichnungsplattform für die synchrone Datenerfassung berücksichtigt werden sollten. Dies liegt daran, dass in dieser Einrichtung mehrere Aufzeichnungssoftwaretypen auf einem einzelnen Computer zu Synchronisierungszwecken gestreamt werden, was eine hohe Rechenleistung des Computers erfordert, da eine Datenverlust, ein Einfrieren des Computers und/oder einen Überschuss verursachen könnte. geräusch. Im aktuellen Design wurden zwei Streaming-Software (EEG und Motion Capture) und LSL auf einem einzigen Computer ausgeführt. Daher mussten wir auf die Verarbeitung von Überlastung und möglichem Einfrieren des Computers achten. Dies war einer der Gründe, warum wir einen der EEG-Kanäle verwendet haben, um die EKG-Signale zu extrahieren. Computer mit höherer Speicherkapazität und schnelleren Prozessoren können möglicherweise eine separate EKG-Software gleichzeitig mit dem EEG und dem Sensorraster der Kinematik verarbeiten. Diese Fragen sind praktischer Natur und unabhängig von den analysemethoden (SPIBA) und Standarddatentypen (MMS), die wir anbieten. Wir halten es jedoch für wichtig, den Endbenutzer vor dem Entwerfen des Protokolls für die Datenkoregistrierung aus mehreren Streams auf die Notwendigkeit aufmerksam zu machen, die Rechenleistung zu bewerten.
Eine weitere Einschränkung, auf die wir hinweisen, ist, dass die 15 im Protokoll dargestellten Aufgaben eine Teilmenge dessen sind, was zur Entwicklung dynamischer digitaler Biomarker verwendet werden kann. Für die Zwecke dieses Papiers haben wir uns aus Platzgründen auf einige Aufgaben beschränkt und diejenigen ausgewählt, die unterschiedliche Kontroll- und Körperbewegungen beinhalteten, und in der Tat können wir andere Aufgaben hinzufügen, die nicht in diesem Papier enthalten sind. Unser Ziel ist es, eine kleinere Teilmenge von Aufgaben abzuleiten, die weniger Zeit und Aufwand erfordern würden. In der Tat, aus unserem Labor, Zeigeaufgaben (Aufgaben 10-12) sind eine Reihe von Aufgaben, die wir fanden, um eine effektive und effiziente Möglichkeit, die stochastischen Signaturen von Biorhythmen variiert durch unterschiedliche Niveaus der freiwilligen Kontrolle und neurologische Störungen, einschließlich PD 24 , 30.
Die repräsentativen Ergebnisse dieser Studie sind eine kleine Teilmenge dessen, was mit den MMS-Datensätzen getan werden kann, die aus Biosensoren-Wellenformen und der Bewegungsbeschriftung von Kameras abgeleitet werden können, wobei SPIBA-Methoden verwendet werden. Zur Veranschaulichung untersuchten wir das MMS in Amplitude und konzentrierten uns auf die Schwankungen der linearen Geschwindigkeitsamplitude, die vom COM der Person abgeleitet wurde. Das COM ist ein Zusammenfassendsignal aus allen 17 Von uns registrierten Körpersensoren. Wir könnten die Analysen jedoch auf andere Rotationsparameter und auf andere kinetische Variablen (z. B. Kräfte und Druck) ausdehnen, die Zeitreihen schwankender Parameter erzeugen (z. B. wie bei den Gesichtsdaten). Auch aus Platzgründen haben wir die Analyse von EEG-Daten nur anhand seiner Kopfhautamplitudeninformationen illustriert, aber wir können diese Analysen auch auf Daten anwenden, die aus dem Quellraum31abgeleitet wurden. Für alle Datenmodi konnten wir auch die Stoceherität der Zeiten zwischen Spitzen (anstelle der Spitzenamplitude) untersuchen, die auch Zeitreihen erzeugen. Andere Zeitreihen von Parametern können aus solchen Wellenformen abgeleitet werden, und ihr MMS kann verwendet werden, um Kohäsivität und Konnektivität aus dem Netzwerk zu ermitteln, das32,33,34konstruiert wurde. Darüber hinaus können diese Analysen auch auf den Frequenzbereich34ausgedehnt werden. Neben der analyse des gegenseitigen Informationsnetzwerks hätten wir uns auf andere topologische Merkmale des Netzwerks konzentrieren können, um PWP und Kontrollen zu differenzieren und PWP zu schichten. Für die Zwecke dieses Beitrags konzentrieren wir uns auf die Nützlichkeit dieser Analysen als Werkzeug, aber durch diese Art der Charakterisierung werden wir Wissen gewinnen, um klinisch informierte Interpretationen der digitalen Daten bereitzustellen, die diese Analysetools bereitstellen.
Die in dieser Studie beschriebenen aktuellen Methoden dienen dazu, einige der vielen Möglichkeiten vorzustellen, wie SPIBA und MMS auf die klinische und digitale Datenintegration angewendet werden können. Wir bieten diese vereinheitlichende Plattform, standardisierten Datentyp und experimentelles Protokoll in der Hoffnung, digitale Daten endlich über klinische Kriterien zu informieren und auch den herkömmlichen Bleistift-und-Papier-Methoden mehr Präzision von den digitalen Daten zu verleihen. Eine solche Verbesserung wird 1) eine genauere Nachverfolgung der Symptomänderung als Reaktion auf die Behandlung ermöglichen, 2) das Verständnis der natürlichen PD-Progression im Laufe der Zeit verbessern und 3) die Schichtung der PD-Symptome-Präsentation erleichtern (was einzigartige klinische Empfehlungen für jede Untergruppe). Als solche hoffen wir, diese Methoden auf die weitere Forschung in PD anzuwenden, aber auch in der klinischen Anwendung nützlich zu sein. Mit kommerziellen Geräten wie Mobiltelefonen können biophysikalische Daten abgerufen werden, um die Analysen durchzuführen, die wir in diesem Papier veranschaulicht haben. Derzeit gibt es Bestrebungen, solche digitalen Daten in größerem Maßstab zu sammeln, wie die mPower-App-Studie von der University of Rochester (https://parkinsonmpower.org) und Kaggle. Tatsächlich konnten wir mit diesen Open-Access-Daten-Repositorys PD und normale alternde Personen aus Beschleunigungsmesserdaten von Mobiltelefonen schichten und Aktivitäten, die in den hier vorgestellten klinischen Tests eingebettet sind, automatisch klassifizieren. 35.
Als nächsten Schritt wollen wir mehr Daten aus einer breiteren Palette von PWP-Populationen und deren abgestimmten Kontrollteilnehmern sammeln und zu verschiedenen Zeitpunkten aufzeichnen, um sowohl eine Querschnitts- als auch eine Längsschnittanalyse mit unseren Methoden durchführen zu können. Wir gehen davon aus, dass solche gesammelten digitalen Daten viel mehr bieten würden als die Summe ihrer Teile, und wirklich die Grundsätze der Präzisionsmedizin in der Neurologie und Psychiatrie realisieren.

Die Präzisionsmedizin (PM) (Abbildung 1) hat sich zu einer leistungsstarken Plattform für die Entwicklung personalisierter zielgerichteter Behandlungen entwickelt. Im Bereich der Krebsforschung war dieses Modell sehr erfolgreich und seine Grundsätze werden den medizinischen Bereich in naher Zukunft revolutionieren1. PM kombiniert mehrere Wissensschichten, die von den Selbstberichten der Patienten bis zur Genomik reichen. Die Integration von Informationen über alle diese Ebenen hinweg führt zu einer personalisierten Bewertung, die eine Interpretation der Daten und präzisere Behandlungsempfehlungen ermöglicht, die darauf abzielen, alle Aspekte des Lebens der Person zu berücksichtigen.
Es gibt mehrere Herausforderungen bei dem Versuch, die PM-Plattform an neuropsychiatrische und neurologische Störungen des Nervensystems anzupassen2,3, und diese Herausforderungen wurden vor kurzem gesprochen4. Dazu gehören die Unterschiede in den erfassten Daten, nämlich diskrete Ergebnisse von klinischen Bleistift-und-Papier-Methoden, die von Beobachtungen geleitet werden, und kontinuierliche biophysikalische Daten, die physisch aus der Ausgabe des Nervensystems gewonnen werden (z. B. mit Biosensoren). Die Daten aus klinischen Werten gehen in der Regel von einem Einheitsmodell aus, das eine einzelne (theoretische) Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion (PDF) erzwingt. Diese a priori Annahme wird den Daten ohne ordnungsgemäße empirische Validierung auferlegt, da normative Daten überhaupt nicht erfasst und charakterisiert wurden. Als solches gibt es keine richtigen Ähnlichkeits-metrischen Kriterien, die die neurotypischen maturationalen Zustände des menschlichen Nervensystems beschreiben, da die gesunde Person altert und die Wahrscheinlichkeitsräume, die verwendet werden, um diese Parametervariationen zu werfen, sich mit einer gewissen Geschwindigkeit verschieben. Ohne normative Daten und richtige Ähnlichkeitsmetriken ist es nicht möglich, Abweichungen von typischen Zuständen zu messen, da sie sich dynamisch im Leben der Person ändern. Es ist auch nicht möglich, die sensorischen Folgen der bevorstehenden Änderungen vorherzusagen.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59827/59827fig1.jpg"> Abbildung 1: Präzisionsmedizin-Plattform: Die Lücke zwischen Verhalten und Genomik schließen, um eine gezielte Behandlungsentwicklung in der personalisierten Medizin zu ermöglichen, die auf neurologische und neuropsychiatrische Störungen des Nervensystems übersetzt wird. Die Präzisionsmedizin-Plattform für die Entwicklung personalisierter gezielter Behandlungen kann übersetzt werden, um neurologische und neuropsychiatrische Erkrankungen des Nervensystems zu diagnostizieren und zu behandeln. Im Wissensnetzwerk benötigt die Ebene der Verhaltensanalysen jedoch einen Paradigmenwechsel, um neue aufkommende digitale Ergebnisse aus biophysikalischen Daten mit traditionelleren klinischen Kriterien zu integrieren. Eine Herausforderung besteht darin, statistisch fundierte Methoden und neue intuitive Visualisierungstools für eine solche Integration bereitzustellen und gleichzeitig den Einsatz digitaler Ergebnismaßnahmen durch Ärzte, Patienten und Pflegekräfte zu fördern. Diese Zahl wurde von Hawgood et al.1 mit Genehmigung der American Association for the Advancement of Science geändert. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59827/59827fig1large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.</a>
Der aktuelle "GrandAveraging"Ansatz glättet als Rauschen die stochastischen Schwankungen des Individuums in den Daten, d.h. die Signalvariabilität, die sich manifestiert, wenn die Person natürlich altert, wenn die Störung fortschreitet, und wie das Nervensystem der Person Behandlungen zu erhalten und darauf zu reagieren. Der Mangel an normativen Daten (d.h. die Bewertung großer Querschnitts- und Längsanteile der gesunden Bevölkerung) hindert uns daran, die neurotypische Dynamik eines gesunden Alterns zu verstehen. Als solche wird es eine Herausforderung zu wissen, wie man die Folgen einer bestimmten Pathologie allgemeiner antizipieren kann, da diese Pathologie beginnt, sich im Individuum systemisch zu manifestieren. Prädiktive Ansätze sind entscheidend für die Entwicklung regenerativer Therapien und/oder neuroprotektive Therapien, die den degenerativen Prozess verlangsamen. Die Parkinson-Krankheit ist ein gutes Beispiel für Pathologien, bei denen den Manifestationen der Erkrankung viele andere messbare Symptome vorausgehen. Wir wissen heute, dass den sichtbaren motorischen Störungen weniger sichtbare sensorische Probleme wie verminderte Geruchsfunktion5,6, Veränderungen der Sprachmuster, schnelle Augenbewegung (REM) Schlaf7und andere nicht-motorische Symptome im Zusammenhang mit der Funktion des enterischen Nervensystems8. Wenn sich die Störung manifestiert, gibt es bereits eine hohe dopaminerge Erschöpfung im System; Doch nicht-motorische Symptome hätten einige der sichtbaren motorischen Beeinträchtigungen vorhersagen können, anhand derer die Störung derzeit in erster Linie beurteilt wird.
Es ist notwendig, die aktuellen analyseanalytischen Modelle zu ändern und zu berücksichtigen, wie wichtig es ist, empirische Daten über alle Ebenen des Nervensystems hinweg richtig zu charakterisieren, wobei sich biorhythmische Bewegungen manifestieren und dynamisch in Form von Zeitreihen genutzt werden können. mit einer Vielzahl von Sensoren koregistriert. Bewegungsdaten im allgemeineren Sinne sollten sich nicht auf Bewegungen und die von ihnen ausgestrahlten Störungen beschränken. Digitale Daten aus allen Biorhythmen des Nervensystems (einschließlich nicht-bewegungsübergreifender Wellenformen) bieten das Prognosepotenzial, das wir möglicherweise benötigen, um eine schnelle Neurodegeneration zu verhindern oder zu verlangsamen. Doch wenn wir unser Repertoire an Datentypen erweitern, sollten wir die inhärente Annahme parametrischer linearer Modelle für statistische Rückschlüsse und Interpretationen vermeiden, die derzeit zur Analyse solcher Daten verwendet werden. Es wird entscheidend sein, die Angemessenheit solcher linearen Modelle für die Arten von hochgradig nichtlinearen Problemen zu bewerten, die wir in Pathologien des Nervensystems untersuchen, die stochastischen Verschiebungen und dynamischen Veränderungen ausgesetzt sind. Vorbehalte in aktuellen Annahmen-Analyse-Pipeline-Schleifen sind in beiden Datentypen vorhanden, die genutzt werden: die aus den diskreten klinischen Werten und die aus den kontinuierlichen digitalen biophysikalischen Wellenformen. Obwohl sie weiterhin getrennt sind, wird es wichtig sein, neue Rahmen zu entwerfen, die eine ordnungsgemäße Integration beider Arten von Daten in einer Weise ermöglichen, die digitale Ergebnisse an klinische Kriterien anpasst, um die Nutzung neuer digitaler Technologien für Patienten zu erleichtern. Pflegekräfte und Ärzte.
Um einige dieser Herausforderungen zu meistern, haben wir vor kurzem die PM-Plattform in Abbildung 1 angepasst, um eine präzise Phänotypisierung für neurologische und neuropsychiatrische Erkrankungen zu bieten3. Zu diesem Zweck haben wir eine neue Möglichkeit entwickelt, Verhaltensdaten zusammen mit traditionellen klinischen Scoring-Tests zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren, die komplexe Zusammenhänge zwischen kognitiven und motorischen Phänomenen ermitteln. Genauer gesagt haben wir die Bleistift-und-Papier-Methoden digitalisiert. Allein die Daten solcher Methoden sind viel zu grob, um wichtige Informationen zu erfassen, die mit bloßem Auge entfliehen. Aber ihre Verwendung in Kombination mit digitalen Daten aus biophysikalischen Sensoren bietet einen neuen Weg, neue aufkommende digitale Technologien mit klinischen Kriterien zu verbinden, die Kliniker dazu ermutigen können, sie in naher Zukunft einzuführen.
Hier stellen wir die Nutzung digitaler Daten im Rahmen klinischer Bewertungen vor. Da die Person die klinische Aufgabe erfüllt, z.B. beim Zeichnen einer Uhr im Montreal Cognitive Assessment (MoCA)-Test, wird der Biorhythmusoutput des Nervensystems über verschiedene Funktionsschichten hinweg mitregistriert. Dazu gehören Elektroenzephalographie (EEG), Elektrokardiographie (EKG oder EKG), Stimmmuster und Kinematik aus dem Körper, und die kinematische Ausgabe aus dem Handstift, die die Person verwendet, um die Uhr auf einer digitalisierten Tablette zu zeichnen. Wir sammeln auch Videodaten aus dem Gesicht, wenn die Person zeichnet, um Stimmungsanalysen durchzuführen, die emotionale Zustände vorhersagen. Diese Daten werden dann durch die Optik einer neuen statistischen Plattform für die individualisierte Verhaltensanalyse (SPIBA) analysiert und nach den klinischen Kriterien interpretiert, die solchen Tests zugrunde liegen. Genauer gesagt werden die diskreten Werte verwendet, um die Kohorte der Patienten zu median und auf diese Weise die Gruppe auf der Grundlage dieser klinischen Kriterien zu schichten. Auf der Suche nach digital getriebenen stochastischen Kriterien, die eine Teilmenge von Patienten grundlegend von einer anderen trennen, können wir dann die kontinuierlichen biophysikalischen Daten der so identifizierten Gruppen auf der Suche nach digital gesteuerten stochastischen Kriterien untersuchen, die eine Teilmenge von Patienten über mehr als eine parametrische Dimension grundlegend von einer anderen trennen. Darüber hinaus können wir durch die Untersuchung der kontinuierlichen biophysikalischen Daten in ihrem eigenen Recht, entsprechend den inhärenten Schwankungen jeder Person innerhalb der Kohorte und geblendet von den klinischen Kriterien, nach selbst entstehenden Clustern innerhalb der Kohorte suchen und die Ausmaß, in dem solche Cluster denen zugeordnet sind, die die Subtypen, die durch die klinischen Kriterien informiert wurden, ergeben haben.
Dieser Ansatz bietet eine neue Möglichkeit, Parameter innerhalb der Fülle biophysikalischer digitaler Daten zu identifizieren, die die Unterschiede zwischen den Subtypen am effektivsten erfassen und diese Unterschiede als potenziell gute Kandidaten für die Stratifizierung von Patienten mit Parkinson machen. Krankheit (PWP) bei Blinden, d. h. über eine zufällige Abwanderung aus der allgemeinen Bevölkerung. Die Relevanz dieser Methode ist zweifach. Wir können die Behandlungen wirklich personalisieren und gleichzeitig unterschiedliche Datentypen aus Biosensoren und klinischen Kriterien richtig integrieren; d.h. kontinuierliche digitale biophysikalische Daten in Form von Zeitreihen und diskrete klinische Ergebnisse aus herkömmlichen Tests.
Obwohl dies ein allgemeiner Ansatz ist, der auf alle Störungen des Nervensystems anwendbar ist, rahmen wir die Arbeit in den Kontext von PWP ein und bieten neue Möglichkeiten, statistische Rückschlüsse auf die kontinuierlichen digitalen Daten zu ziehen, die während der Leistung solcher klinischen Tests unter Berücksichtigung des diskreten klinischen Bewertungssystems. Als solche ermöglicht die Arbeit eine klinische Interpretation der digitalen Ergebnisse, die im klinischen Umfeld eingesetzt werden können. Schließlich geben wir Empfehlungen, um neue Wege zu entwerfen, um solche individuellen Ergebnisse zu visualisieren, um sie in neue Apps einzubetten, um die Patienten, die Betreuer und das klinische Personal gleichermaßen einfach im häuslichen und klinischen Umfeld zu verwenden.

<table><tbody><tr><td>Enobio 32</td><td>NE Neuroelectrics</td><td>NE006WF</td><td>tragbares, drahtloses elektrophysiologisches Sensorsystem für die Aufzeichnung von EEG.</td></tr><tr><td>Freihandstift</td><td>Wacom</td><td>KP1302</td><td>Tablett-Stift</td></tr><tr><td>Intuos Pro</td><td>Wacom</td><td>PTH451</td><td>Stift Tablet</td></tr><tr><td>Lab Stream Layer System</td><td>n/a</td><td>n/a</td><td>Open-Source-Software zum Synchronisieren verschiedener Geräte</td></tr><tr><td>Mikrofon</td><td>Zaffiro</td><td>B07BDFP6XC</td><td>Computermikrofon</td></tr><tr><td>MovAlyzeR</td><td>Neuroscript</td><td>Version 6.1.0.0.</td><td>Software für Untertitel für Stiftbewegungen</td></tr><tr><td>MTw Awinda Wireless Motion Tracker</td><td>Xsens</td><td>MTw Awinda</td><td>Motion-Capture-System</td></tr><tr><td>MVN Analyze</td><td>Xsens</td><td>Version 2019</td><td>Motion-Tracking-Software</td></tr><tr><td>NIC 2.0</td><td>NE Neuroelectrics</td><td>NE001SW2</td><td>Neuroelectrics Instrument Controller (NIC) EEG-Streaming-Software</td></tr><tr><td>OpenPose</td><td>n/a</td><td>n/a</td><td>Open-Source-Software für maschinelles Lernen zum Extrahieren von Gesichtsinformationen</td></tr></tbody></table>

dynamische digitale biomarker der motorischen und kognitiven funktion bei parkinson

Dynamic Digital Biomarkers of Motor and Cognitive Function in Parkinson's Disease

Da die Parkinson-Krankheit (PD) eine heterogene Erkrankung ist, ist personalisierte Medizin wirklich erforderlich, um die Versorgung zu optimieren. In ihrer aktuellen Form sind Standard-Scores aus Papier- und Bleistift-Symptomen, die traditionell zur Verfolgung des Krankheitsverlaufs verwendet werden, zu grob (diskret), um die Granularität der untersuchten klinischen Phänomene angesichts enormer Symptome zu erfassen. mannigfaltigkeit. Aus diesem Grund werden Sensoren, Wearables und mobile Geräte zunehmend in die PD-Forschung und Routinepflege integriert. Diese digitalen Messgrößen liefern zwar präziser, liefern aber Daten, die weniger standardisiert und interpretierbar sind als herkömmliche Kennzahlen, und folglich bleiben die beiden Arten von Daten weitgehend isoliert. Beide Fragen stellen Hindernisse für die breite klinische Anwendung der präzisesten Bewertungsinstrumente des Feldes dar. Dieses Protokoll behebt beide Probleme. Mit traditionellen Aufgaben zur Messung von Kognition und Motorsteuerung testen wir den Teilnehmer, während wir biophysikalische Signale unauffällig mit Wearables registrieren. Anschließend integrieren wir die Partituren aus traditionellen Papier- und Bleistiftmethoden in die digitalen Daten, die wir kontinuierlich registrieren. Wir bieten eine neue standardisierte Datentyp und vereinheitlichende statistische Plattform, die die dynamische Verfolgung von Veränderungen in den stochastischen Signaturen der Person unter verschiedenen Bedingungen ermöglicht, die verschiedene funktionelle Ebenen der neuromotorischen Steuerung untersuchen, von freiwillig zu autonom. Das Protokoll und der standardisierte statistische Rahmen bieten dynamische digitale Biomarker der physikalischen und kognitiven Funktion in PD, die validierten klinischen Skalen entsprechen und gleichzeitig ihre Präzision deutlich verbessern.

Dieses Protokoll bietet eine Digitalisierung von Teilen traditioneller klinischer Aufgaben, die häufig zur Messung der Kognition und motorischen Kontrolle bei der Parkinson-Krankheit verwendet werden. Klinische Aufgaben werden digitalisiert, während biophysikalische Rhythmen von verschiedenen funktionellen Ebenen des Nervensystems mitregistriert werden, von freiwillig, spontan, automatisch bis autonom.

Dynamische digitale Biomarker der motorischen und kognitiven Funktion bei Parkinson

As Parkinson&#8217;s disease (PD) is a heterogeneous disorder, personalized medicine is truly required to optimize care. In their current form, standard ...

Dieses Protokoll kann uns helfen, die heterogene Parkinson-Krankheit nach kognitiver und motorischer Schwere zu schichten. Mit tragbaren Sensoren können wir klinische Aufgaben digitalisieren, die häufig von Ärzten verwendet werden. Durch die Ko-Registrierung von Aktivitäten über verschiedene Funktionelle Ebenen des Nervensystems identifizieren wir hochinformative Parameter der Kognition, Bewegung und Emotion, um dynamische digitale Biomarker der Parkinson-Krankheit zu produzieren.Diese Arbeit bietet einen vereinheitlichenden Rahmen, um die Signaturen neurologischer Störungen auf personalisierte Weise zu charakterisieren und zu verfolgen, zusammen mit der Entwicklung einer ganzen Kohorte, die eine bestimmte Behandlung oder Therapie erhält. Diese Technik bietet eine vereinheitlichende statistische Plattform, um Änderungen der Signaturen statistischer Variabilität, die durch selbst generierte biologische Aktivitäten von Molekülen über Zellen bis hin zu Verhalten entstehen, dynamisch nachzuverfolgen. Das Streaming mehrerer Software erfordert viel Computerspeicher, daher würden wir empfehlen, Computer mit hoher Rechenkapazität zu verwenden, da sonst Systeme während der Aufnahme abstürzen können.Wir verwenden mehrere Geräte, um das Gehirn, den Körper und das Herz bei natürlichen Bewegungen im Tandem aufzuzeichnen, so dass ein dynamisches Medium, wie Video, dies am besten veranschaulichen würde. Die Absolventen Jihye Ryu und Joseph Vero zeigen die Verfahren aus meinem Labor. Messen Sie nach einholender informierter Zustimmung des Teilnehmers die Körpermaße des Teilnehmers, um die Erstellung seines Körper-Avatars im Motion-Capture-System zu ermöglichen.Als nächstes richten Sie das Motion-Capture-System ein, einschließlich der siebzehn drahtlosen Motion-Tracking-Sensoren und der Motion-Tracking-Software. Platzieren Sie Sensoren wie angegeben auf allen Körperteilen und sichern Sie die Sensoren mit Gurtbändern, um eine ungehinderte Bewegung zu ermöglichen. Wenn alle Sensoren platziert wurden, kalibrieren Sie die Position des Teilnehmers, um den Avatar zu erstellen.Um das EEG-Gerät und die Aufnahmesoftware einzurichten, positionieren Sie 31 Kanalsensoren über die Kopfhaut und legen Sie das Aufnahmegerät auf die Rückseite des Kopfes. Schließen Sie den letzten Kanalsensor an einen Stecker an, um das Herzsignal zu messen, und positionieren Sie den Sensor auf der linken Seite des Magens des Teilnehmers. Befestigen Sie dann referenzkanalische Sensoren hinter dem linken Ohr des Teilnehmers, und verwenden Sie eine Spritze, um Elektrodengel in die Sensoren an der EEG-Kappe einzufügen.Um die Stimme des Teilnehmers während der Auswertungen zu erfassen, platzieren Sie ein Mikrofon vor dem Teilnehmer, und schließen Sie das Mikrofon an den Computer an, auf dem die Lab-Stream-Schicht ausgeführt wird. Wenn Sie als Nächstes das Lab-Stream-Layer-System einrichten, um die Streams von EEG-, Bewegungs-, Audio- und Mausklick-Zeitstempeln zu synchronisieren, öffnen Sie die Lab Recorder-App, öffnen und verknüpfen Sie die Lab-Stream-Layer-Apps für die Maus- und Audioaufnahme-Win-App, und öffnen Sie dann eine intern erstellte xsense-Synchronisierungs-App. Drücken Sie im Abschnitt Datensatz aus dem Stream der Lab-Recorder-App Update,um eine vollständige Liste der Streaming-Elemente zu erhalten, und aktivieren Sie die Kontrollkästchen für AudioCaptureWin'EEG'MouseButtons'Position'und TrackerKinematics', um Audio, EEG, Mausklicks und Bewegung durch das Lab-Stream-Layer-System zu verknüpfen.Richten Sie die Aufzeichnung für die Aufnahme der Stiftbewegung, einschließlich des Stifttabletts und der Bewegungsanalysesoftware, ein, und platzieren Sie das Zeichentablett und den Tablettstift vor dem Teilnehmer. Schließen Sie das Tablet an den Computer an, auf dem die Bewegungsanalysesoftware aufgezeichnet wird, und kleben Sie ein Weißes Papier auf das Tablet. Drücken Sie dann die Aufzeichnung in der Lab-Stream-Schicht, der Motion-Capture-Software und der EEG-Aufnahmesoftware.Klicken Sie am Anfang und Am Ende jeder Aufgabe auf die Zeitstempeltaste in der Motion-Capture-Software, um die Aufgabe mit einem Zeitstempel zu versehen. Vergessen Sie nicht, die tatsächliche Zeit aufzunoten, wenn Sie als Backup auf die Schaltfläche Zeitstempel klicken, sodass Sie die Aufgabe anhand der Zeitstempel identifizieren können, wenn Sie sich die Daten später ansehen. Für eine sofortige Benson komplexe Figur Kopie, weisen Sie den Teilnehmer an, die Benson-Figur auf dem Papier zu kopieren, und sich an das Design zu erinnern, da sie gebeten werden, das Design später wieder aus dem Speicher zu zeichnen.Weisen Sie den Teilnehmer für Teil A eines Trailmaking-Tests an, eine Linie zwischen Kreisen zu zeichnen, die in aufsteigender Reihenfolge nummeriert sind. Um Teil B des Trailmaking-Tests durchzuführen, weisen Sie an, eine Linie zwischen Kreisen zu zeichnen, die entweder Zahlen oder Buchstaben in aufsteigender Reihenfolge enthalten, während sie zwischen den Zahlen und Buchstaben wechseln. Weisen Sie den Teilnehmer an, für eine Uhrzeichnungsaufgabe eine analoge Uhr mit den Zahlen eins bis zwölf zu zeichnen und die Uhrzeit auf zehn nach elf festzulegen.Um eine verzögerte Benson-Komplex-Figur-Kopie durchzuführen, weisen Sie den Teilnehmer an, die Benson-Komplexfigur aus dem Gedächtnis auf einem leeren Blatt Papier zu zeichnen. Um einen Lüftertest für Vorwärtszahlen durchzuführen, weisen Sie den Teilnehmer an, die Zahlen zu wiederholen, die der Experimentator in derselben Reihenfolge laut ausliest. Weisen Sie den Teilnehmer bei einem Lüftertest für rückwärts zahlen an, die Zahlen zu wiederholen, die der Experimentator in umgekehrter Reihenfolge laut ausliest.Positionieren Sie für eine Zeigeaufgabe ein Ziel vor dem Teilnehmer, um zu zeigen und zu berühren, und weisen Sie den Teilnehmer an, mit der dominanten Hand vierzig Mal auf das Ziel zu zeigen. Für eine Metronom-Zeigeaufgabe weisen Sie den Teilnehmer an, vierzig Mal auf das Ziel zu zeigen, während Sie ein Metronom setzen, um im Hintergrund bei 35 Schlägen pro Minute zu schlagen, aber nicht etwas über den Metronom-Beat anweisen. Für eine temporeiche Zeigeaufgabe weisen Sie den Teilnehmer an, vierzig Mal auf das Ziel zu zeigen, nachdem das Tempo des Metronom-Beats auf 35 Schläge pro Minute gesetzt wurde.Um eine Wanderaufgabe durchzuführen, weisen Sie den Teilnehmer zunächst an, fünf Minuten lang natürlich durch den Raum zu laufen. Als nächstes weisen Sie den Teilnehmer an, natürlich durch den Raum zu gehen, während Sie das Metronom im Hintergrund für zwölf Schläge pro Minute schlagen. Dann weisen Sie den Teilnehmer an, natürlich durch den Raum zu gehen, während sie ihre Atemfrequenz auf den Metronom-Beat mit zwölf Schlägen pro Minute erhöhen.Weisen Sie den Teilnehmer zunächst an, sich bequem zu setzen und eine Kamera vor dem Teilnehmer einzurichten. Weisen Sie den Teilnehmer für die Kontrollbewertung an, fünf Minuten lang ohne Reize auf einen Raum zu starren. Für die LächelnBewertung, weisen Sie den Teilnehmer an, ein lustiges Video für fünf Minuten zu sehen.Bei jeder der Zeichnungsaufgaben schichteten die Patienten in dieser repräsentativen Studie neben den Kontrollen aus und unterschieden ihre individuellen stochastischen Signaturen der motorischen Variabilität nach der Movement Disorder Society, die die Parkinson-Krankheitsbewertungen skalieren, mit mittlerem Rang. Eine Aufgabe, auf ein räumliches Ziel zu zeigen, wird durchgeführt, um die verschiedenen Ebenen der volitionalen Kontrolle zu bewerten, und diese Abbildung veranschaulicht die Verschlechterung des Zentrums der Massenbahn, wenn der Schweregrad der Teilnehmer der Störung zunimmt. Mit diesem Test ist es möglich, jeden Subtyp des Patienten mit Parkinson-Krankheit zu unterscheiden und Veränderungen in den stochastischen Signaturen des Patienten von der Basislinie bis zu Metronom-assoziierten Pointing-Aufgaben sowohl spontaner als auch unangewiesener und absichtlicher und instruierter Fälle zu verfolgen.In einer automatischen Walking-Bewertung, das Zentrum der Massenbahnen für Kontrollen und Patienten mit Parkinson-Krankheit, als mittelrangig von der Movement Disorders Society einheitliche Parkinson-Krankheit Bewertungen Skala Scores erhalten werden können. Anschließend kann eine stochastische Analyse der Gehaufgabe durchgeführt werden, bei der zwischen Patienten und Kontrollen sowie bei Patienten mit unterschiedlichen Schweregraden der Erkrankung unterschieden werden kann. Open Pose Software kann verwendet werden, um Bereiche des Gesichts zu ermitteln, die während einer bestimmten Aufgabe am aktivsten sind, und um den emotionalen Inhalt zu untersuchen, indem Bereichsübergänge über Emotionen während der Aufgaben ermittelt werden.Durch die Integration digitaler biophysikalischer Signale für Das EEG, magnotometer motion und EKG durch die Verwendung von informationstheoretischen Messungen und Netzwerkkonnektivitätsanalysen ist es möglich, zwischen Patienten und Kontrollen und zwischen Patienten mit unterschiedlichem Schweregrad zu unterscheiden, indem die Netzwerkdichte untersucht wird. Anhand der digitalisierten Daten des Gehirns, das ein Körper signalisiert, können wir eine Vielzahl von Analysen anwenden, einschließlich Kreuzkorrelation und Cross-Coherency, um die Interaktivität zwischen verschiedenen Biosignalen zu charakterisieren. Unser Labor hat diese Methoden erweitert, um andere neurologische und Verhaltensstörungen, wie Schmerzen, zu charakterisieren und verkörperte Kognition zu studieren, und all diese behandeln verschiedene Fragen.

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Research

Forschung

JoVE Journal

Behavior

Verhalten

Bei der Parkinson-Erkrankung und Bewegungsstörungen in der Regel sind empfindlich und zuverlässig Verhaltensstörungen Assays die zum Testen neue potentielle Therapeutika. Hier beschreiben wir eine überschaubare Batterie sensomotorische Tests bei Mäusen, die empfindlich auf unterschiedlichem Grad der Schädigung des nigrostriatalen und nützlich für präklinische Studien sind.

Beurteilung der Sensomotorik in Maus-Modellen der Parkinson-Krankheit

Adaptive Tiefenhirnstimulation (ADB) ist wirksam für die Parkinson-Krankheit, die Verbesserung der Symptome und reduziert den Stromverbrauch im Vergleich zu herkömmlichen Tiefenhirnstimulation (CDB). In ADBS wir in Echtzeit verfolgen eine lokale Feldpotential-Biomarker (beta Schwingungsamplitude) und nutzen diese, um den Zeitpunkt der Stimulation steuern.

Controlling Parkinson-Krankheit mit Adaptive Tiefe Hirnstimulation

Tiefe Hirnstimulation (THS) ist eine wirksame Behandlungsoption für die Parkinson-Krankheit. Wir haben ein Studiendesign entwickelt, um neuartige Stimulationsparadigmen bei Ratten zu screenen. Das Protokoll beschreibt die Verwendung des Treppentests und des Zylindertests zur Beurteilung des motorischen Ergebnisses bei mit THS behandelten Hemiparkinson-Ratten.

Ein neuer Ansatz Motor Ergebnis der tiefen Hirnstimulation Effekte in der Hemiparkinsonian Rat zur Bewertung: Treppe und Zylinder-Test

Einrichtung von einem Mausmodell für Parkinson-Erkrankung mit MPTP und Verhaltensstörungen Bewertungen mit Zylinder und Freiland-Tests zur Messung der motorischen Funktion beschrieben. Wir verwenden dann l-Dopa als ein Beispiel zeigen, wie man dieses Modell in der Studie von PD Arzneimittel anwenden.

Verhaltens Bewertungen der spontanen Fortbewegung in einem murinen MPTP-induzierten Parkinson-Erkrankung-Modell

Eine umfassende Verhaltens-Testbatterie der Motorik, Stimmung – einschließlich sozialer Interaktion, Depression und Angst – und Kognition ist für die wiederholte Bewertung der Neurodegeneration im Zusammenhang mit Veränderungen im Verhalten von Mäusen.

Eine Verhaltenstherapie Testbatterie für die wiederholte Beurteilung der Motorik, Stimmung und Kognition bei Mäusen

Hier stellen wir ein Protokoll vor, um die Beziehung zwischen den Parametern der Augenbewegung und kognitiven Funktionen bei nicht dementen Parkinson-Patienten zu untersuchen. Das Experiment verwendete einen Eyetracker, um die sakkadische Amplitude und Fixierungsdauer in einer visuellen Suchaufgabe zu messen. Anschließend wurde die Korrelation mit der Leistung bei kognitiven Aufgaben mit mehreren Domänen gemessen.

Charakterisierung der Beziehung zwischen Augenbewegungsparametern und kognitiven Funktionen bei nicht dementen Parkinson-Patienten mit Eye Tracking

Hier stellen wir ein Protokoll vor, das zeigt, wie zwei Arten von kognitiven Bewertungstools durchgeführt werden, die aus der Papierstiftversion des Trail Making Tests abgeleitet sind.

Traditioneller Trail Making Test in brandneue Bewertungstools umgewandelt: Digital- und Walking Trail Making Test

Virtual Reality (VR) ist ein leistungsstarker, aber wenig genutzter Ansatz, um die Diagnose und Behandlung neurologischer Erkrankungen voranzutreiben. Die Cleveland Clinic Virtual Reality Shopping-Plattform kombiniert hochmoderne VR-Inhalte mit einem omnidirektionalen Laufband, um instrumentelle Aktivitäten des täglichen Lebens zu quantifizieren - ein vorgeschlagener Prodromalmarker für neurologische Erkrankungen.

Die immersive Cleveland Clinic Virtual Reality Shopping Plattform für die Bewertung von instrumentellen Aktivitäten des täglichen Lebens

Die vorliegende Studie beschreibt einen feinmotorischen Verhaltenstest zur Untersuchung motorischer Defizite in Nagetiermodellen, einschließlich der Ratte TgF344-AD, mittels maschinellem Lernen.

Eine feinmotorische Aufgabe zur Untersuchung der Gelenkkinematik in einem präklinischen Modell neurodegenerativer Erkrankungen

Es ist unklar, wie die Top-Down-Signale von der ventralen visuellen Strom Bewegung beeinflussen. Wir entwickelten ein Paradigma zu motorischen Verhaltens auf ein Ziel auf einem 3D-Tiefeninversion Illusion zu testen. Signifikante Unterschiede sind in beiden bewusste, zielgerichteten Bewegungen und automatische Aktionen illusorisch und veridical Betrachtungsbedingungen berichtet.

Methoden, um den Einfluss von Top-down-Prozesse auf Visuelle Motor Verhalten erkunden

Erfahren Sie, wie digitale Biomarker der motorischen und kognitiven Funktion bei Parkinson mittels tragbarer Sensoren und EEG erfasst werden. Diese Methode ermöglicht die personalisierte Stratifizierung von Patienten.

Dynamische digitale Biomarker der motorischen und kognitiven Funktion bei Parkinson

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