fNIRSに基づく右半球損傷患者の上肢機能回復に対するさまざまな種類の運動の影響の調査

脳半球の損傷は、対側肢^の感覚および運動機能障害^1,2,3を引き起こし、患者の運動制御、可動性、および機能学習に^{さまざまな程度で}悪影響を及ぼし4、したがって家族や社会に大きな負担を強いる⁵。右半球損傷(RHD)の患者にとって、回復速度は満足のいくものではありません。しかし、ほとんどのRHDの症例では、患部の左肢は体の非利き側にあり、患者と介護者から十分な注意が払われていません。上肢と手の機能障害が日常生活を行う能力と生活の質に深刻な影響を与えることを考えると、RHD患者の上肢機能のリハビリテーション効果を改善するためのより適切な方法が必要です6,7,8,9,10。

運動療法は、患者さんが手足の機能を回復するための重要な方法です。脳損傷患者の早期リハビリテーションには、通常、受動的運動(PM)および補助的運動(AAM)トレーニング方法が使用されます。AAMは、特定の関節の活動を伴い、それ自体の筋力と外部からの支援¹¹の組み合わせを通じて完了する。重要なのは、患者がリハビリテーションに積極的に参加することです。人間の脳が活性化する準備ができていることは、運動制御のサイクルで運動系を刺激し、統合するのに役立ちます。多くの研究は、AAM が神経可塑性変化を誘発し、それによって患者の機能回復の増加につながることを示しています^12,13。

機能的近赤外分光法(fNIRS)は、光学原理に基づくイメージング技術です。組織内の光の減衰と光吸収物質の濃度の違いとの相関関係に従って、fNIRSは脳組織内の酸素化ヘモグロビンと脱酸素化ヘモグロビンの濃度変化を定量的に分析し、それによって大脳皮質の機能活性を監視できる¹⁴。多くの研究は、fNIRSが大脳半球損傷後の脳の酸素化とエネルギー代謝を監視する重要な手段であることを示しています15,16,17。したがって、fNIRSは、大脳半球損傷後の上肢運動機能の回復に関連する大脳皮質の変化を研究するための適切なモニタリング方法である可能性があります。

異なる感覚入力方法によって生成される運動信号と感覚野の調整状態は異なる^18,19。受動的および能動的な動きによって生成される感覚刺激は、知覚の安定性と、環境の正確な表現を構築する能力と密接に関連しており、それが次に行動を導きます²⁰。この研究は、fNIRSデータを分析することにより、脳半球損傷患者の早期の上肢リハビリテーションと脳活性化に対するさまざまな運動モードの影響を調査し、将来の患者の包括的なリハビリテーションのための科学的戦略を提供するように設計されました。

この研究の目的は、RHD患者の上肢機能と脳のリモデリングに対するFOTと異なるタイプの運動の組み合わせの影響を調査することでした。FOT-AAMは、RHD患者の上肢機能と脳の活性化を改善するのにFOT-PMよりも効果的であるという仮説を立てました。

この研究は単盲検無作為化比較試験であり、中国リハビリテーション研究センターの倫理委員会 (CRRC-IEC-RF-SC-005-01) によって承認され、中国臨床試験登録簿 (MR-11-23-023832) に登録されました。

1. 参加者

1. 既存の文献²¹ に基づいて、実験群と 4 週間の治療後の対照群の報告された Fugl-Meyer 評価上肢 (FMA-UE) スコアを標準として使用して、サンプル サイズを計算します。推定効果サイズが0.28、テスト水準(α)が0.05、Z値の両側分布、検出力が0.8の場合、計算されるサンプルサイズは28です。ドロップアウト率を 10% と仮定すると、最終的に必要なサンプル サイズは 32 です。
2. 中国リハビリテーション研究センターの作業療法部門から患者を募集します。次の選択基準に従って患者を選択します: 最初に発症した右半球損傷 (RHD) の診断。3ヶ月以内の発症時間;18歳から75歳までの年齢。Mini-Mental State Examination(MMSE)スコア²²>20;BrunnstromステージIまたはII上肢と手の^{ステージII23} 。そして右利き。
3. 明らかなうつ病、不安神経症、または重篤な身体疾患を併発している患者、およびトレーニングに協力しなかった患者は除外されました。
4. 研究前にインフォームドコンセントフォームに署名した参加者のみを含めます。採用フローチャートを 図1に示します。

2. ランダム化と割り当て

1. 実験基準を満たす患者を実験群 (EG) と対照群 (CG) に無作為に割り当てます。被験者の評価や選択に関与していないセラピストを、コンピューター上のランダムデータジェネレーターを使用して無作為化手順を実行するように割り当てます(https://www.randomizer.org/)。

3. 介入

1. 両方のグループに従来の薬物療法と従来のリハビリテーションを与えます。すべての患者に、毎日 20 分間の機能的作業療法 (FOT) と 10 分間のさまざまな種類の上肢運動 (EG は能動的補助運動、CG は受動的運動) を毎日 30 分間、週 5 日、4 週間実施します。介入の一貫性を確保するために、すべての介入を実行するセラピストを1人選択し、そのセラピストに事前研究トレーニングを提供します。
2. 機能的作業療法(FOT):
   注:患者は、影響を受けた指の中手指節関節と指節間関節を使用して、健康な側の手袋によって駆動される指をつかむ動きを行います。
   1. セラピストに、患肢の肩、肘、手首、親指、指を受動的に動かしてもらい、約1分間。
   2. 受動的な動きの後、患者に、影響を受けていない手足と手を使用して患肢と手を動かし、フォームローラーを押す、木製のペグを持ち上げる、小さな木製の棒を持ち上げる、ボールを保持するなどの活動を行うように指示します。各トレーニングセッションで、患者様の状態に応じて2〜3つのアクティビティをお選びください。
3. アシステッド・アクティブ・ムーブメント(AAM)
   1. トレーニングする手のリハビリテーショントレーニングデバイスを選択します。このデバイスは、患者が受動的または能動的な動きを行うのを助けるように設計されています。 [スマートミラーモード ]を選択し、[ 時間 ]を 10分に設定します。患者に自分の気持ちを尋ね、患者の経験と耐性に応じてレベル 1〜10 から選択します。次に、[ スタート ]ボタンをクリックします。
   2. 影響を受けていない手が自発的につかむため、患者に動きを観察し、手袋の助けを借りて影響を受けた手でつかむように指示します(図2A)。
   3. 影響を受けていない手が自発的に開かれるにつれて、動きを観察し、手袋の助けを借りて影響を受けた手の指を開こうとするように患者に指示します(図2B)
      注意: 影響を受けていない手が握ると、影響を受けていない手袋のセンサーは遮断された光信号を検出できず、影響を受けていない側の手袋がつかむようにトリガーされます。影響を受けていない手が開くと、影響を受けていない手袋のセンサーが光信号を検出し、影響を受けていない手の手袋を開くトリガーになります。
   4. 上記のプロセスを周期的に10分間繰り返すと、機器はトレーニングプロセスを自動的に終了します。
4. パッシブムーブメント(PM)
   1. 患者に同じデバイスを使用して、受動的な把持と手の開きを行ってもらいます。対応する手袋を患部の手に置きます。パッシブモードを選択し、時間を10分に設定し、患者の感覚に応じて強度をレベル1〜10に調整してから、[開始]ボタンをクリックします。
   2. 患者にリラックスしたままで、手袋の助けを借りて患部の手を開閉するように指示します(図2C)。患者に10分間続けてもらった後、デバイスは自動的にトレーニングを終了します。

4. 評価

1. グループの割り当てを知らされていない別のセラピストによって実施される臨床評価を持ってもらってください。このセラピストに、各患者を2回評価してもらいます:1回は介入前、もう1回は4週間の介入直後です。
   1. 年齢、性別、怪我の種類など、基本的な患者情報を収集します。
   2. 上肢のFugl-Meyer Assessment(FMA-UE)²⁴を使用して、介入前後の上肢運動機能を評価します。さらに、FMA (FMA-WH) の手首と手のコンポーネントを使用して、患者の手の機能を評価します。
   3. 修正バーセル指数(MBI)²⁵を使用して日常活動を行う能力を評価します。
   4. fNIRSを使用して、受動的な運動課題中の一次運動野の活性化を監視します。
   5. 機能的近赤外分光データ取得
      1. fNIRSデータを収集するための研究型近赤外脳機能イメージングシステムを入手する。このようなシステムは、3つの波長の近赤外光(780、805、および830 nm)を使用して、オキシヘモグロビン(Δ[Oxy-Hb])とデオキシヘモグロビン(Δ[Deoxy-Hb])の濃度、および総ヘモグロビン濃度(Δ[Hb])の変化を監視します。そのサンプリングレートは13Hzです。
      2. 国際的な10-20システムに従って、4つの光源エミッターと4つの検出器を両側の一次運動皮質(M1)に配置し、合計20のチャネルを配置します。特定の位置については、 図 3 を参照してください。
   6. タスク手順
      1. ステップ 4.1.6.2-4.1.6.9 で説明されているように、モジュラー パラダイム (rest [15 s]-task [30 s]-rest [15 s]) で 5 回連続した試行で fNIRS 評価を実施します ( 図 4 を参照)。
      2. fNIRSコンピュータインターフェースを開き、患者の基本情報を入力します。次に、オプトロードアレンジ メント2X4(R)、2X4(L)を選択します。 15-30-15 タスク パラダイムを選択し、評価時間を 5 に設定します。
      3. 近赤外線システム装置を、オプトのレイアウトに従って患者に装着します。エミッターと検出器の位置を調整し、オプトードが頭皮に密着するように慎重に毛を取り除きます。調整が完了したら、[ OK ]ボタンをクリックします。
      4. システムの自動信号調整インターフェースに移動し、[ スタンバイ]をクリックして、すべてのチャネルを緑色(良好な信号)を表示するように調整します。
      5. 手袋を患者の患部の手に置きます。 パッシブエクササイズ モードを選択します。トレーニングの頻度は強度によって変化するため、テスト中は各被験者の平均強度、つまり 5 つのギアを選択します。
      6. fNIRSコンピュータインターフェースの [スタート ]ボタンをクリックします。3つのフェーズでタスクを実行します。15秒から0秒までカウントダウンしながら、15秒の初期休息相を測定します。このプロセスでは、脳がリラックスした状態になるように、患者に静かに椅子に座り、じっとしていて、他のことを考えないようにするように指示します。
      7. 時間が0秒までカウントダウンしたら、ハンドデバイスの スタート ボタンをクリックします。患者の患部の手は、手袋の助けを借りて受動的に握り始め、動きを開きます。このとき、コンピューターは受動的な動きの持続時間である30秒からカウントダウンを開始します。カウントダウンが0秒に達したら、ハンドデバイスの [停止 ]ボタンをクリックしてエクササイズを終了します。握ったり開いたりする頻度は、デバイスによって設定されます。30秒のタスク中に3回の把持と開放のサイクルが3回完了します。
      8. 前に説明したように、さらに15秒の休息期間を開始します。この間隔が経過すると、最初の rest-task-rest テストは終了します。
      9. 上記の rest-task-rest テストを 5 回繰り返してから、fNIRS テストを終了します。
   7. 近赤外線データ解析:
      1. この解析には、以下で説明するように、fNIRSシステムにインストールされているデータ解析ソフトウェアを使用します。
      2. すべてのチャネルで重大なモーション アーティファクトによって引き起こされた外れ値データと、ドロップされたデータを排除します。
         注:このプロトコルを実行した場合、EGの1つの外れ値、CGの1つの外れ値、およびCGのドロップデータの2つのケースが排除されました。
      3. 明らかなモーションアーティファクトのあるチャネルは破棄します。
      4. 左右のチャンネル(片側10チャンネル)のオーバーレイ平均化を別々に行います。
      5. バンドパスフィルター(0.01〜0.08 Hz)を使用して、機械的ノイズや生理学的ノイズなど、信号に明らかな周期的な変動があるノイズ成分を除去します。除去する必要がある生理学的ノイズの種類には、心拍数(約1 Hz)、呼吸(約0.2〜0.3 Hz)、メイヤー波(約0.1 Hz)、および非常に低い周波数の生理学的変動(<0.01 Hz)が含まれます。
      6. 実験課題の開始前後の15秒をベースラインとし、ブロック(rest [15 s]-task [30 s]-rest [15 s])を試験単位とします。5つのブロックを重ね合わせ、平均を取ります。
      7. スムージングにはSavitzky-Golay法を使用します。スムージング ポイントの数を 5 に、スムージング回数を 1²⁶ に設定します。
      8. 前処理後、整数値と重心値を計算します。
      9. Shapiro-Wilk 検定 (Shapiro-Wilk, SW) を使用して、重心値、積分値、および 2 つのグループへの介入前後のそれらの差の正規性を検定します。結果の P 値が >0.05 の場合、データが正規分布していると考えてください。
      10. 独立群のt検定を使用して、介入前後の2つのグループ間のデータを比較します。対応のあるサンプルの t 検定を使用して、介入の前後の 2 つのグループ内の重心値と積分値を比較します。

5. 統計学

1. 統計分析にはSPSSを使用します。
2. SW検定を使用してデータの正規性を検定します。
3. フィッシャーの正確確率検定または独立標本のt検定を使用して、各グループの患者の一般データを比較します。
4. 行動データは、反復分散分析を使用してグループ間およびグループ内で比較され、平均±標準偏差として説明されました。

ベースライン
2021年10月から2023年6月にかけて、35人の患者を募集し、そのうち32人が最終的に研究を完了しました。試験中に有害事象を経験した患者はいませんでした。

2群の臨床症状(表1)について、EGと重心の平均年齢はそれぞれ53.19歳±10.72歳、55.88歳±12.32歳(P = 0.515)でした。性別、疾患タイプ、FMA-ULスコア、MBIスコア(P > 0.05)に有意差は認められなかった。介入前は、両群の全患者のFMA-WHスコアは0ポイントでした。

FMA-ULは臨床的意義が高く、脳損傷患者の上肢の関与を効果的かつ確実に評価できます。FMA-ULには合計33の上肢評価項目があり、各一方向スコアには、完全完了2点、部分完了1点、未完了0点が割り当てられています。可能な上肢の動きの合計スコアは66ポイントです。FMA-ULのサブカテゴリとして、手首手スケール(FMA-WH)には12項目があり、合計スコアは24ポイントです。

反復測定分散分析の結果は、FMA-ULスコアに対するグループの主効果が有意であることを示しました、F = 5.564、p = 0.030、ɳ2p = 0.214;時間の主効果は有意であり、F = 34.716、p < 0.001、ɳ2p = 0.831;グループと時間の交互作用効果は有意で、F = 5.554、p = 0.030、ɳ2p = 0.256であった。(表2)

FMA-WHスコアに対するグループの主効果は有意であり、F = 8.817、p = 0.006、ɳ2p = 0.227;時間の主効果は有意であり、F = 13.357、p = 0.001、ɳ2p = 0.308;時間とグループ間の交互作用効果は有意で、F = 8.817、p = 0.006、ɳ2p = 0.227であった。(表2)。

修正バーセル指数は、日常の活動を行う能力を評価するために広く使用されており、そのような10の基本的な活動を実行する人の能力を測定します。バーセル指数の可能な合計スコアは100ポイントで、スコアが高いほど、患者の日常生活動作を行う能力が強くなります。

MBIスコアに対するグループの主効果は有意であり、F = 8.512、p = 0.007、ɳ2p = 0.221;時間の主効果は有意であり、F = 588.559、p < 0.001、ɳ2p = 0.952;グループと時間の間の交互作用効果は有意で、F = 10.425、p = 0.003、ɳ2p = 0.258であった。(表2)。

積分値は、タスクの実行中の血中酸素信号の積分であり、タスク中の血行動態応答の大きさを反映しています。重心値は、全タスク期間中の血中酸素信号変化領域の中心の垂直線で示される時間(s)であり、タスク全体の時間経過変化の指標であり、血行動態応答27の速度を表す。

介入前(図5A)の2つのグループ間で積分値または重心値に有意差はありませんでした(P > 0.05)。介入後、CGの被験者の右半球の積分値は0.20±0.32、EGの被験者の右半球の積分値は-0.06±0.24であり、2つのグループの全体的な平均には有意差がありました(t=-2.489、d=0.92、P = 0.020、P < 0.025は統計的に有意であると考えられます)(表3).介入後、重心部の被験者の左半球の積分値は0.18±0.32、EG群の被験者の左半球の積分値は-0.04±0.26であり、2群の全体平均に有意差はなかった(t=-1.975、P=0.059、d=0.75)。介入後の2つのグループ間で重心値に有意差はありませんでした(P > 0.025)(図5B)。

図1:採用フローチャート。 合計35人の被験者が募集されましたが、そのうち2人の被験者が要件を満たさず、1人の被験者が流行により脱落し、最終的に32人の被験者が含まれました。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図2:さまざまな動作モードでの上肢リハビリテーショントレーニング。 (A,B)EGはアクティブな手のリハビリテーショントレーニングを行っています。(C)受動的な手のリハビリテーショントレーニングを行うCG。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図3:光線の配置と位置。 赤い円は光源を表し、青い円は検出器を表し、それらの間のビームの経路が示されています。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図4:タスクパラダイム。 休息(15秒)-タスク(30秒)-休息(15秒)を試験単位として使用し、合計5回繰り返しました。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図5:2つの患者グループにおける右半球の重心値と積分の分布を示す散布図。 (A) 介入前。(B)介入後。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

表1:被験者の特性。 FMA:Fugl-Meyer評価;MBI:修正バーセルインデックス;PM:受動的な動き;AAM:補助されたアクティブな動き;FOT:機能的作業療法。

表2:GROUP、TIME、およびFMA-UL、FMA-WH、およびMBIに対する交互作用効果について実施された反復二元配置ANOVAの解析結果。

表 3: 介入後の 2 つのグループ間の fNIRS データの比較。

著者らは、この研究は、潜在的な利益相反と解釈される可能性のある商業的または金銭的関係がない状態で実施されたと宣言します。