Biomarqueurs numériques dynamiques de la fonction motrice et cognitive dans la maladie de Parkinson

Ce protocole peut nous aider à stratifier la maladie de Parkinson hétérogène par gravité cognitive et motrice. À l’aide de capteurs portable, nous pouvons numériser les tâches cliniques couramment utilisées par les médecins. En co-enregistrant des activités à différents niveaux fonctionnels du système nerveux, nous identifions des paramètres très instructifs de la cognition, du mouvement et de l’émotion, afin de produire des biomarqueurs numériques dynamiques de la maladie de Parkinson.

Ce travail offre un cadre unificateur pour caractériser et suivre les signatures des troubles neurologiques d’une manière personnalisée, ainsi que l’évolution de toute une cohorte recevant un traitement ou une thérapie donné. Cette technique fournit une plate-forme statistique unificatrice pour suivre dynamiquement les changements dans les signatures de variabilité statistique produite par les activités biologiques autogénérées allant des molécules aux cellules, en en particulier au comportement. Streaming de plusieurs logiciels nécessite beaucoup de mémoire d’ordinateur, de sorte que nous vous conseillons d’utiliser des ordinateurs avec une capacité de calcul élevée, sinon les systèmes peuvent s’écraser pendant qu’ils enregistrent.

Nous utilisons plusieurs appareils pour enregistrer le cerveau, le corps et le cœur, le tout en tandem, lors de mouvements naturels, de sorte qu’un médium dynamique, comme la vidéo, illustrerait le mieux cela. Les étudiants diplômés Jihye Ryu et Joseph Vero feront la démonstration des procédures de mon laboratoire. Après avoir obtenu les consentements éclairés du participant, mesurez les dimensions corporelles du participant pour permettre la création de son avatar corporel dans le système de capture de mouvement.

Ensuite, configurer le système de capture de mouvement, y compris les dix-sept capteurs de suivi de mouvement sans fil, et le logiciel de suivi des mouvements. Placez des capteurs sur toutes les parties du corps, comme indiqué, et fixez les capteurs avec des bandes de sangle, pour permettre un mouvement sans entrave. Lorsque tous les capteurs ont été placés, calibrez la position du participant pour créer l’avatar.

Pour configurer l’appareil EEG et le logiciel d’enregistrement, placez trente et un capteurs de canaux sur le cuir chevelu et placez le dispositif d’enregistrement à l’arrière de la tête. Fixez le dernier capteur de canal à un connecteur pour mesurer le signal cardiaque et placez le capteur sur le côté gauche de l’estomac du participant. Ensuite, fixez-vous à des capteurs de canal de référence derrière l’oreille gauche du participant et utilisez une seringue pour insérer du gel d’électrode dans les capteurs du bouchon EEG.

Pour capter la voix du participant pendant les évaluations, placez un microphone devant le participant et connectez le microphone à l’ordinateur sur lequel la couche de flux de laboratoire sera en cours d’exécution. Ensuite, pour configurer le système de couches de flux de laboratoire pour synchroniser les flux d’EEG, motion, audio, et mouse-click timestamps, ouvrir l’application enregistreur de laboratoire, ouvrir et lier les applications de couche de flux de laboratoire pour la souris et la capture audio gagner app, puis ouvrir une application de synchronisation xsense construite en interne. Dans l’enregistrement de la section flux de l’application enregistreur de laboratoire, appuyez sur Update’to obtenir une liste complète des éléments en streaming, et cochez les cases pour AudioCaptureWin’EEG’MouseButtons’Position’and TrackerKinematics’to link the audio, EEG, mouse clicks, and motion through the lab stream layer system.

Configurez l’enregistrement pour capturer le mouvement du stylo, y compris la tablette de stylet et le logiciel d’analyse de mouvement, et placez la tablette de dessin et le stylo tablette devant le participant. Connectez la tablette à l’ordinateur sur lequel le logiciel d’analyse des mouvements sera enregistré et collez un morceau de papier blanc sur la tablette. Ensuite, appuyez sur enregistrer dans la couche de flux de laboratoire, le logiciel de capture de mouvement, et le logiciel d’enregistrement EEG.

Au début et à la fin de chaque tâche, cliquez sur le bouton d’horodatage sur le logiciel de capture de mouvement pour amortir la tâche. N’oubliez pas d’écrire l’heure réelle lorsque vous cliquez sur le bouton d’horodatage comme une sauvegarde, donc quand vous regardez les données plus tard, vous pouvez identifier la tâche à partir des horodatages. Pour une copie de figure complexe benson immédiate, demandez au participant de copier la figure benson sur le papier, et de se rappeler la conception, parce qu’ils seront invités à dessiner la conception à nouveau de mémoire plus tard.

Pour la partie A d’un test de suivi, demandez au participant de tracer une ligne entre les cercles numérotés dans l’ordre ascendant. Pour effectuer la partie B du test d’élaboration des sentiers, demandez de tracer une ligne entre les cercles qui contiennent des nombres ou des lettres dans l’ordre ascendant, tout en alternant entre les chiffres et les lettres. Pour une tâche de dessin d’horloge, demandez au participant de dessiner une horloge analogique avec les nombres un à douze, et de définir l’heure à dix heures et onze heures passées.

Pour effectuer une copie de figure complexe Benson retardée, demandez au participant de dessiner la figure complexe Benson de mémoire sur un morceau de papier vierge. Pour effectuer un test de ventilateur de numéros avant, demandez au participant de répéter les numéros que l’expérimentateur lit à haute voix dans le même ordre. Pour un test de ventilateur de nombres vers l’arrière, demandez au participant de répéter les nombres que l’expérimentateur lit à haute voix dans l’ordre inverse.

Pour une tâche de pointage, placez une cible devant le participant pour pointer et toucher, et demandez au participant de pointer la cible quarante fois d’une manière auto-rythpide avec la main dominante. Pour une tâche de pointage métronome, demandez au participant de pointer vers la cible quarante fois d’une manière auto-rythpide, tout en fixant un métronome à battre à trente-cinq battements par minute en arrière-plan, mais ne rien instruire sur le rythme métronome. Pour une tâche de pointage rythcée, demandez au participant de pointer vers la cible quarante fois suivant le rythme du battement de métronome fixé à trente-cinq battements par minute.

Pour effectuer une tâche de marche, demandez d’abord au participant de marcher naturellement autour de la salle pendant cinq minutes. Ensuite, demandez au participant de se promener naturellement dans la pièce tout en mettant le métronome à battre en arrière-plan pendant douze battements par minute. Ensuite, demandez au participant de se promener naturellement dans la pièce tout en arpentant son rythme respiratoire au rythme du métronome fixé à douze battements par minute.

Pour une vidéo sur le visage, demandez d’abord au participant de s’asseoir confortablement et de mettre en place une caméra devant le participant. Pour l’évaluation du contrôle, demandez au participant de regarder un espace sans stimuli pendant cinq minutes. Pour l’évaluation du sourire, demandez au participant de regarder une vidéo amusante pendant cinq minutes.

Dans chacune des tâches de dessin, les patients dans cette étude représentative stratifié en dehors des contrôles, différeciant leurs signatures stochastiques individuelles de la variabilité motrice selon la Movement Disorder Society unifié la maladie de Parkinson échelle moyenne scores classés. Une tâche de pointer vers une cible spaciale est effectuée pour évaluer les différents niveaux de contrôle volitionnel, et ce chiffre illustre la dégradation du centre de la trajectoire de masse que la gravité participante du trouble augmente. En utilisant cet essai, il est possible de distinguer chaque sous-type de patient présentant la maladie de Parkinson, et de suivre des changements dans les signatures stochastiques du patient de la ligne de base aux tâches de pointage métronome-associées des cas spontanés et noninstructed et délibérés et instruits.

Dans une évaluation automatique de marche, le centre des trajectoires de masse pour des contrôles et des patients présentant la maladie de Parkinson, comme moyen-classé par la société de désordres de mouvement a unifié des scores d’échelle de maladie de Parkinson peut être obtenu. L’analyse stochastique de la tâche de marche peut alors être effectuée, pour laquelle des différenciations peuvent être faites entre les patients et les contrôles, et parmi les patients présentant différentes séverités de la maladie. Le logiciel de pose ouverte peut être utilisé pour déterminer les zones du visage qui sont les plus actives au cours d’une tâche donnée, et pour sonder le contenu émotionnel en vérifiant les transitions de zone à travers les émotions pendant les tâches.

En intégrant les signaux biophysiques numériques pour l’EEG, le mouvement du magnotomètre et l’ECG, en utilisant des mesures théoriques informationnelles et des analyses de connectivité réseau, il est possible de différencier les patients et les témoins, et entre les patients dont la gravité est différente, en examinant la densité du réseau. En utilisant les données numérisées du cerveau un signal corporel, nous pouvons appliquer une variété d’analyses, y compris la corrélation croisée et la cohérence croisée pour caractériser l’interactivité entre les différents modes de biosignaux. Notre laboratoire a étendu ces méthodes pour caractériser d’autres troubles neurologiques et comportementaux, tels que la douleur, et d’étudier la cognition incarnée, et tous ces répondre à différentes questions.