Name: Trazendo a clínica para casa: um ecossistema de coleta de dados multimodal em casa para apoiar a estimulação cerebral profunda adaptativa (Vídeo) | JoVE Journal
Uploaded: 2023-07-14T13:30:00.000+00:00
Duration: 6 min 32 s
Description: Descubra uma plataforma multimodal doméstica para monitoramento da estimulação cerebral profunda adaptativa em pacientes com doença de Parkinson. Este método permite coletar dados de movimento e ajustar terapias remotamente, garantindo privacidade e conforto ao paciente durante longos períodos de acompanhamento.

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Este material é baseado em trabalhos apoiados pelo National Science Foundation Graduate Research Fellowship Program (DGE-2140004), pelo Weill Neurohub e pelo National Institute of Health (UH3NS100544). Quaisquer opiniões, descobertas e conclusões ou recomendações expressas neste material são do(s) autor(es) e não refletem necessariamente as opiniões da National Science Foundation, do Weill Neurohub ou do National Institute of Health. Agradecemos a Tianjiao Zhang por suas consultas especializadas em design de plataforma e incorporação de dados de vídeo. Agradecemos especialmente ao paciente por sua participação neste estudo e pelo feedback e conselhos sobre segurança de rede e design de plataforma.

Otimizando a estimulação cerebral profunda para pacientes com distúrbios neurológicos

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</ol>

Os autores não têm conflitos de interesse a declarar.

Compartilhamos o projeto de um protótipo caseiro de uma plataforma multimodal de coleta de dados para apoiar pesquisas futuras em pesquisa em neuromodulação. O design é de código aberto e modular, de modo que qualquer peça de hardware pode ser substituída, e qualquer componente de software pode ser atualizado ou alterado sem que a plataforma geral entre em colapso. Enquanto os métodos de coleta e desidentificação de dados neurais são específicos para o INS selecionado, os métodos restantes e a abordagem geral para coleta...

A estimulação cerebral profunda (DBS) trata distúrbios neurológicos, como a doença de Parkinson (DP), fornecendo corrente elétrica diretamente para regiões específicas do cérebro. Estima-se que existam 8,5 milhões de casos de DP em todo o mundo, e a EEP tem se mostrado uma terapia crítica quando a medicação é insuficiente para o manejo dos sintomas 1,2. No entanto, a efetividade da EEP pode ser limitada por efeitos colaterais que às vezes ocorrem a partir da estimulação convencionalmente administrada em amplitude, frequência e largura de pulso fixas3. Essa implementação em malha aberta não responde às flutuações no estado de sintomas, resultando em configurações de estimulação que não são apropriadamente adaptadas às necessidades em mudança do paciente. A EEP é ainda mais prejudicada pelo demorado processo de ajuste dos parâmetros de estimulação, que atualmente é realizado manualmente pelos médicos para cada paciente individual.
A EEP adaptativa (EEPa) é uma abordagem de circuito fechado que se mostrou uma próxima iteração eficaz da EEP, ajustando parâmetros de estimulação em tempo real sempre que biomarcadores relacionados a sintomas são detectados 3,4,5. Estudos têm demonstrado que as oscilações beta (10-30 Hz) no núcleo subtalâmico (NST) ocorrem consistentemente durante a bradicinesia, uma lentificação do movimento característica da DP 6,7. Da mesma forma, sabe-se que altas oscilações gama (50-120 Hz) no córtex ocorrem durante períodos de discinesia, um movimento excessivo e involuntário também comumente observado naDP8. Trabalhos recentes administraram com sucesso aDBS fora da clínica por períodos prolongados5, no entanto, a eficácia a longo prazo dos algoritmos de aDBS que foram configurados na clínica enquanto um paciente está em casa não foi estabelecida.
Sistemas remotos são necessários para capturar a eficácia variável no tempo desses algoritmos dinâmicos na supressão de sintomas encontrados durante a vida diária. Embora a abordagem de estimulação dinâmica da EEPa potencialmente permita um tratamento mais preciso com efeitos colaterais reduzidos3,9, a EEP ainda sofre de uma alta carga sobre os médicos para identificar manualmente os parâmetros de estimulação para cada paciente. Além do já grande conjunto de parâmetros para programar durante o DBS convencional, os algoritmos aDBS introduzem muitos novos parâmetros que também devem ser cuidadosamente ajustados. Essa combinação de parâmetros de estimulação e algoritmo produz um vasto espaço de parâmetros com um número incontrolável de combinações possíveis, proibindo o dimensionamento de aDBS para muitos pacientes10. Mesmo em ambientes de pesquisa, o tempo adicional necessário para configurar e avaliar sistemas aDBS dificulta a otimização adequada de algoritmos apenas na clínica, e a atualização remota de parâmetros é necessária. Para tornar o aDBS um tratamento que possa escalar, a estimulação e o ajuste de parâmetros do algoritmo devem ser automatizados. Além disso, os resultados da terapia devem ser analisados em ensaios repetidos para estabelecer a EEP como um tratamento viável a longo prazo fora da clínica. Há necessidade de uma plataforma que possa coletar dados para avaliação remota da eficácia da terapia e implantar remotamente atualizações nos parâmetros do algoritmo aDBS.
O objetivo deste protocolo é fornecer um design reutilizável para uma plataforma multimodal de coleta de dados em casa para melhorar a eficácia do aDBS fora da clínica e permitir que esse tratamento seja dimensionado para um maior número de indivíduos. Até onde sabemos, é o primeiro projeto de plataforma de coleta de dados que avalia remotamente os resultados terapêuticos usando câmeras de vídeo em casa, sensores vestíveis, gravação crônica de sinais neurais e feedback orientado ao paciente para avaliar sistemas aDBS durante tarefas controladas e comportamento naturalista.
A plataforma é um ecossistema de componentes de hardware e software construído sobre sistemas previamente desenvolvidos5. É totalmente sustentável através de acesso remoto após uma instalação inicial de hardware mínimo para permitir a coleta de dados multi-modal de uma pessoa no conforto de sua casa. Um componente-chave é o sistema de neuroestimulação implantável (SNI)11 , que detecta a atividade neural e estimula a NST, registrando a aceleração dos implantes torácicos. Para o implante utilizado na implantação inicial, a atividade neural é registrada a partir de eletrodos bilaterais implantados no NST e de eletroeletrocorticogramas implantados sobre o córtex motor. Um sistema de gravação de vídeo ajuda os médicos a monitorar a gravidade dos sintomas e a eficácia da terapia, que inclui uma interface gráfica do usuário (GUI) para permitir o cancelamento fácil de gravações em andamento para proteger a privacidade do paciente. Os vídeos são processados para extrair trajetórias cinemáticas de posição em duas dimensões (2D) ou tridimensionais (3D), e relógios inteligentes são usados em ambos os pulsos para capturar informações de velocidade angular e aceleração. É importante ressaltar que todos os dados são criptografados antes de serem transferidos para o armazenamento em nuvem de longo prazo, e o computador com vídeos identificáveis pelo paciente só pode ser acessado por meio de uma rede privada virtual (VPN). O sistema inclui duas abordagens para alinhamento de tempo post-hoc de todos os fluxos de dados, e os dados são usados para monitorar remotamente a qualidade do movimento do paciente e para identificar biomarcadores relacionados a sintomas para refinar algoritmos aDBS. A parte em vídeo deste trabalho mostra o processo de coleta de dados e animações de trajetórias cinemáticas extraídas dos vídeos coletados.
Várias considerações de design orientaram o desenvolvimento do protocolo: Garantindo a segurança dos dados e a privacidade do paciente: A coleta de dados identificáveis de pacientes requer o máximo de cuidado na transmissão e armazenamento para ser um ato de portabilidade e responsabilidade do seguro de saúde (HIPAA)12,13 cumprir e respeitar a privacidade do paciente em sua própria casa. Neste projeto, isso foi alcançado através da configuração de uma VPN personalizada para garantir a privacidade de todo o tráfego sensível entre os computadores do sistema. Limites de segurança dos parâmetros de estimulação: É fundamental garantir que o paciente permaneça seguro ao experimentar algoritmos aDBS que podem ter efeitos não intencionais. O INS do paciente deve ser configurado por um clínico para ter limites seguros para parâmetros de estimulação que não permitam efeitos inseguros de superestimulação ou subestimulação. Com o sistema INS11 Utilizado neste estudo, esse recurso é habilitado por um programador clínico. Garantindo o veto do paciente: Mesmo dentro dos limites dos parâmetros seguros, a variabilidade diária dos sintomas e das respostas de estimulação pode resultar em situações desagradáveis para o paciente, onde ele não gosta de um algoritmo em teste e deseja retornar à EEP clínica normal de malha aberta. O sistema INS selecionado inclui um módulo de telemetria do paciente (PTM) que permite ao paciente alterar manualmente seu grupo de estimulação e amplitude de estimulação em mA. Há também um aplicativo de pesquisa conectado ao INS que é usado para configuração remota do INS antes da coleta de dados14, que também permite que o paciente aborte os ensaios de aDBS e controle sua terapia. Capturando comportamentos complexos e naturais: Os dados de vídeo foram incorporados à plataforma para permitir que os médicos monitorem remotamente a eficácia da terapia e extraiam trajetórias cinemáticas de estimativas de pose para uso em análises de pesquisa15. Embora os sensores vestíveis sejam menos intrusivos, é difícil capturar toda a amplitude dinâmica de movimento de um corpo inteiro usando apenas sistemas vestíveis. Os vídeos permitem a gravação simultânea de toda a amplitude de movimento do paciente e seus sintomas ao longo do tempo. Usabilidade do sistema para pacientes: A coleta de dados multimodais em casa requer que vários dispositivos sejam instalados e utilizados na casa do paciente, o que pode se tornar oneroso para os pacientes navegarem. Para tornar o sistema fácil de usar e, ao mesmo tempo, garantir o controle do paciente, apenas os dispositivos implantados ou fisicamente conectados ao paciente (neste caso, incluindo o sistema INS e relógios inteligentes) devem ser ativados manualmente antes de iniciar uma gravação. Para dispositivos que são separados do paciente (neste caso, inclui dados gravados de câmeras de vídeo), as gravações começam e terminam automaticamente sem exigir qualquer interação com o paciente. Durante o design da GUI, foi tomado cuidado para minimizar o número de botões e evitar árvores de menu profundas para que as interações fossem simples. Depois que todos os dispositivos são instalados, um coordenador de pesquisa mostrou ao paciente como interagir com todos os dispositivos por meio de GUIs voltadas para o paciente que fazem parte de cada dispositivo, como encerrar gravações em qualquer dispositivo e como inserir seu histórico de medicação e relatórios de sintomas. Transparência da coleta de dados: Indicar claramente quando as câmeras estão ligadas é imprescindível para que as pessoas saibam quando estão sendo gravadas e possam suspender a gravação se precisarem de um momento de privacidade. Para conseguir isso, um aplicativo de sistema de câmera é usado para controlar gravações de vídeo com uma GUI voltada para o paciente. A GUI é aberta automaticamente quando o aplicativo é iniciado e lista a hora e a data da próxima gravação agendada. Quando uma gravação está em andamento, uma mensagem informa quando a gravação está programada para terminar. No centro da GUI, uma imagem grande de uma luz vermelha é exibida. A imagem mostra a luz sendo acesa sempre que uma gravação está em andamento e muda para uma imagem não iluminada quando as gravações estão DESLIGADAS.
O protocolo detalha métodos para projetar, construir e implantar uma plataforma de coleta de dados em casa, para verificar a qualidade dos dados coletados quanto à completude e robustez e para o pós-processamento de dados para uso em pesquisas futuras.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65305/65305fig01.jpg"> Figura 1: Fluxo de dados. Os dados de cada modalidade são coletados independentemente da residência do paciente antes de serem processados e agregados em um único endpoint de armazenamento remoto. Os dados de cada modalidade são enviados automaticamente para um ponto de extremidade de armazenamento remoto. Com a ajuda de um dos membros da equipe, ele pode ser recuperado, verificado quanto à validade, alinhado ao tempo entre as modalidades, bem como submetido a um pré-processamento mais específico da modalidade. O conjunto de dados compilado é carregado em seguida em um ponto de extremidade de armazenamento remoto que pode ser acessado com segurança por todos os membros da equipe para análise contínua. Todas as máquinas com acesso a dados, especialmente para dados confidenciais, como vídeo bruto, estão dentro de uma VPN que garante que todos os dados sejam transferidos com segurança e que os dados armazenados sejam sempre criptografados. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65305/65305fig01large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>

<table><tbody><tr><td>Análise RCS Processamento de Dados</td><td>OpenMind</td><td></td><td>https://github.com/openmind-consortium/Analysis-rcs-data,</td></tr><tr><td>Apple Watches</td> de código aberto <td>Apple, Inc</td><td></td><td>Use 2 relógios para cada paciente, um em cada pulso</td></tr><tr><td>BRIO ULTRA HD PRO BUSINESS WEBCAM</td><td>Logitech</td><td>960-001105</td><td>Usado 3 em nosso design de plataforma&nbsp;</td></tr><tr><td>Software de edição de vídeo DaVinci Resolve&nbsp;</td><td>DaVinci Resolve</td><td></td><td>usado para suportar a calibração da câmera</td></tr><tr><td>Dell XPS PC&nbsp;</td><td>Unidade</td><td>de disco rígido Dell 2T, SSD de 500GB</td>Dropbox Dropbox ffmpeg&nbsp;<td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>N/A</td><td></td><td>open-source, instalar para executar o aplicativo de gravação de vídeo</td></tr><tr><td>Gooseneck monta para webcams</td><td>N/A</td><td></td><td></td></tr><tr><td>GPU</td><td>Nvidia</td><td></td><td>Recomenda-se um mínimo de 8 GB de memória GPU para executar o OpenPose, 12 GB é ideal</td></tr><tr><td>Java 11</td><td>Oracle</td><td></td><td>Instalar para executar o aplicativo de gravação de vídeo</td></tr><tr><td>Microsoft Surface tablet&nbsp;</td><td>Microsoft</td><td></td><td></td></tr><tr><td>NoMachine&nbsp;</td><td>NoMachine</td><td></td><td>Ideal ao usar um sistema operacional Linux, OpenPose de código aberto</td></tr><tr><td>&nbsp;</td><td>N/A</td><td></td> programa de transferência de <td></td></tr><tr><td>arquivos Rclone</td> de código aberto <td>Rclone</td><td></td><td>Criptografa dados e copia ou move dados para armazenamento externo,</td></tr><tr><td>aplicativo StrivePD</td> de código aberto <td>RuneLabs</td><td></td><td>Instalamos o aplicativo nos Apple Watches para iniciar gravações e fazer upload de dados para um portal online.</td></tr><tr><td>Sistema de neuromodulação Summit RC+S</td><td>Medtronic</td><td></td><td>Para uso experimental apenas</td></tr><tr><td>monitor compatível com tela sensível ao toque</td><td>N/A</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Vídeo para Linux 2 API</td><td>O Kernel</td><td></td> Linux <td>Instale se estiver usando um sistema operacional Linux para gravação de vídeo&nbsp;</td></tr><tr><td>Wasabi&nbsp;</td><td>Wasabi</td><td></td><td>Armazenamento de dados em nuvem de longo prazo</td></tr><tr><td>WireGuard VPN Protocol</td><td>WireGuard</td><td></td><td>open-source</td></tr></tbody></table>

trazendo a clínica para casa: um ecossistema de coleta de dados multimodal em casa para apoiar a estimulação cerebral profunda adaptativa

Bringing the Clinic Home: An At-Home Multi-Modal Data Collection Ecosystem to Support Adaptive Deep Brain Stimulation

A estimulação cerebral profunda adaptativa (aDBS) mostra-se promissora para melhorar o tratamento de distúrbios neurológicos, como a doença de Parkinson (DP). O aDBS usa biomarcadores relacionados a sintomas para ajustar os parâmetros de estimulação em tempo real para atingir os sintomas com mais precisão. Para permitir esses ajustes dinâmicos, os parâmetros para um algoritmo de aDBS devem ser determinados para cada paciente individual. Isso requer um ajuste manual demorado por parte dos pesquisadores clínicos, tornando difícil encontrar uma configuração ideal para um único paciente ou dimensionar para muitos pacientes. Além disso, a eficácia a longo prazo dos algoritmos aDBS configurados na clínica enquanto o paciente está em casa permanece uma questão em aberto. Para implementar essa terapia em larga escala, é necessária uma metodologia para configurar automaticamente os parâmetros do algoritmo aDBS enquanto monitora remotamente os resultados da terapia. Neste artigo, compartilhamos um projeto para uma plataforma de coleta de dados em casa para ajudar o campo a abordar ambas as questões. A plataforma é composta por um ecossistema integrado de hardware e software que é de código aberto e permite a coleta domiciliar de dados de vídeo neural, inercial e multicâmera. Para garantir a privacidade dos dados identificáveis pelo paciente, a plataforma criptografa e transfere dados por meio de uma rede privada virtual. Os métodos incluem o alinhamento de tempo de fluxos de dados e a extração de estimativas de pose de gravações de vídeo. Para demonstrar o uso desse sistema, implantamos essa plataforma na casa de um indivíduo com DP e coletamos dados durante tarefas clínicas autoguiadas e períodos de comportamento livre ao longo de 1,5 anos. Os dados foram registrados em amplitudes de estimulação subterapêutica, terapêutica e supraterapêutica para avaliar a gravidade dos sintomas motores em diferentes condições terapêuticas. Esses dados alinhados ao tempo mostram que a plataforma é capaz de coletar dados multimodais sincronizados em casa para avaliação terapêutica. Essa arquitetura de sistema pode ser usada para apoiar a pesquisa automatizada de aDBS, para coletar novos conjuntos de dados e para estudar os efeitos de longo prazo da terapia com DBS fora da clínica para aqueles que sofrem de distúrbios neurológicos.

Projeto e implantação de protótipos de plataforma Projetamos um protótipo de plataforma e a implantamos na casa de um único paciente (Figura 1). Após a primeira instalação de hardware em casa, a plataforma pode ser mantida, e os dados coletados inteiramente através de acesso remoto. Os dispositivos INS, relógios inteligentes e câmeras têm aplicativos voltados para o paciente, permitindo que os pacientes iniciem e parem gravações. O hardware de coleta de vídeo permite grav...

O protocolo mostra um protótipo da plataforma de coleta de dados multimodal em casa que apoia pesquisas otimizando a estimulação cerebral profunda adaptativa (aDBS) para pessoas com distúrbios neurológicos do movimento. Também apresentamos as principais descobertas da implantação da plataforma por mais de um ano na casa de um indivíduo com doença de Parkinson.

Trazendo a clínica para casa: um ecossistema de coleta de dados multimodal em casa para apoiar a estimulação cerebral profunda adaptativa

Adaptive deep brain stimulation (aDBS) shows promise for improving treatment for neurological disorders such as Parkinson's disease (PD). aDBS uses ...

Minha pesquisa apoia a automatização da estimulação cerebral profunda adaptativa ou ADBS para a doença de Parkinson no conforto da casa de alguém. Uma questão é se essa terapia pode ser monitorada com segurança por um longo período fora da clínica, garantindo a privacidade do paciente. Além disso, estamos analisando a possibilidade de ajustar automaticamente os parâmetros do ADBS sem a necessidade de o paciente retornar à clínica.A pesquisa do ADBS precisa de plataformas de coleta de dados para medir com precisão a qualidade do movimento à medida que os pacientes seguem suas vidas diárias e para fornecer remotamente atualizações aos algoritmos de terapia. Este protocolo coleta várias modalidades à medida que os pacientes se movem livremente em suas casas, incluindo dados de vídeo para capturar movimentos cinemáticos isolados, como os dedos. Nossos resultados nos permitem explorar as mudanças na doença de Parkinson por longos períodos de tempo, e eles nos permitem perguntar quais medidas são necessárias para analisar e tratar os variados sintomas da doença de Parkinson fora da observação clínica.

bringing-clinic-home-an-at-home-multi-modal-data-collection-ecosystem

Research

JoVE Journal

Neuroscience

Neurociência

Fonte: Sellers, K. K. et al. Neuroestimulação de circuito fechado para tratamento personalizado e orientado por biomarcadores do transtorno depressivo maior. J. Vis. Exp. (2023)Este vídeo demonstra o procedimento de configuração do sistema e gravação de dados para apoiar a detecção de biomarcadores específicos do paciente e a entrega de neuroestimulação para o tratamento do transtorno depressivo maior.

Configuração do sistema de neuroestimulação e coleta de sintomas para tratamento personalizado da depressão

Adaptive estimulação profunda do cérebro (ADBS) é eficaz para a doença de Parkinson, melhora dos sintomas e redução do consumo de energia em comparação com a estimulação cerebral profunda convencional (CDBs). Em ADBS rastreamos um potencial biomarcador campo local (amplitude de oscilação beta) em tempo real e usá-lo para controlar o tempo de estimulação.

Controlar a doença de Parkinson com Adaptive Estimulação Cerebral Profunda

Sensores discretos e tecnologia de computação pervasiva incorporaram o casa cotidiano de mais velhos adultos permite significativa saúde e a alterações de atividade a ser gravada continuamente por meses a anos, fornecendo ecologicamente válidos, alta frequência, dados de vários domínios para investigação ou para uso clínico.

Metodologia para o estabelecimento de um laboratório de vida comunitária para capturar dados de saúde e discreta e contínua atividade remota

O objetivo deste projeto é desenvolver um pipeline de modelagem interativa, paciente específico para simular os efeitos da estimulação profunda do cérebro em tempo quase real e fornecer feedback significativo sobre como estes dispositivos influenciam a atividade neural no cérebro.

Segmentação Neuronal fibra folhetos para a terapia de estimulação profunda do cérebro usando modelos interativos, paciente específico

A estimulação cerebral profunda desencadeada por um biomarcador neural específico do paciente de um estado de alto sintoma pode controlar melhor os sintomas do transtorno depressivo maior em comparação com a estimulação contínua de malha aberta. Este protocolo fornece um fluxo de trabalho para identificar um biomarcador neural específico do paciente e controlar a entrega de estimulação terapêutica com base no biomarcador identificado.

Neuroestimulação de ciclo fechado para tratamento personalizado e orientado por biomarcadores do transtorno depressivo maior

Este estudo apresenta um novo protocolo de estimulação transcraniana por corrente contínua (ETCC) combinado com estimulação cognitiva para abordar a negligência hemiespacial pós-AVC. Os dados iniciais de um paciente piloto garantem a viabilidade do procedimento e sugerem eficácia potencial, fornecendo uma base para um futuro ensaio clínico paralelo, triplo-cego e controlado.

Ensaio Randomizado, Triplo-Cego e Controlado em Paralelo de Estimulação Transcraniana por Corrente Contínua para Reabilitação Cognitiva após AVC

Neste artigo, vamos examinar a metodologia e considerações relevantes para a combinação de TMS e fMRI para examinar os efeitos de estimulação cerebral na rede padrão.

Combinando Estimulação Magnética Transcraniana e fMRI para o Exame da rede de modo padrão

Neste artigo, vamos examinar os efeitos da Theta-Burst estimulação TMS sobre a plasticidade cortical em indivíduos que sofrem de síndrome do X Frágil e indivíduos do espectro autista.

TMS: Usando o protocolo Theta-Burst para Explorar Mechasnism de Plasticidade em Indivíduos com Síndrome do X Frágil e Autismo

Neste artigo, vamos examinar os efeitos da dependência do Estado visualmente relevantes sobre TMS induzida apresentações phosphenic motivo.

Estado de dependência-Efeitos sobre a TMS: Um olhar sobre Comportamento fosfeno Motive

Neste artigo, vamos examinar a metodologia e considerações relevantes para o protocolo de tratamento aprovado pela FDA depressão usando o dispositivo Neuronetics NeuroStar TMS.

O dispositivo NeuroStar TMS: Conduzindo a FDA Aprovado protocolo para o tratamento da depressão

Descubra uma plataforma multimodal doméstica para monitoramento da estimulação cerebral profunda adaptativa em pacientes com doença de Parkinson. Este método permite coletar dados de movimento e ajustar terapias remotamente, garantindo privacidade e conforto ao paciente durante longos períodos de acompanhamento.

Trazendo a clínica para casa: um ecossistema de coleta de dados multimodal em casa para apoiar a estimulação cerebral profunda adaptativa (Vídeo) | JoVE Journal

Trazendo a clínica para casa: um ecossistema de coleta de dados multimodal em casa para apoiar a estimulação cerebral profunda adaptativa

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