Динамические цифровые биомаркеры двигательных и когнитивных функций при болезни Паркинсона
24 июля 2019 г.
Этот протокол предлагает оцифровку части традиционных клинических задач, обычно используемых для измерения познания и двигательного контроля при болезни Паркинсона. Клинические задачи оцифровываются, в то время как биофизические ритмы регистрируются из различных функциональных уровней нервной системы, начиная от добровольных, спонтанных, автоматических до вегетативных.
Этот протокол может помочь нам расслоить неоднородную болезнь Паркинсона по когнитивной и двигательной тяжести. Используя носимые датчики, мы можем оцифровать клинические задачи, которые обычно используются врачами. Путем совместной регистрации деятельности на различных функциональных уровнях нервной системы, мы определяем высокоинформацинные параметры познания, движения и эмоций, чтобы произвести динамические цифровые биомаркеры болезни Паркинсона.
Эта работа предлагает объединяющую основу для характеристики и отслеживания подписей неврологических расстройств в персонализированной манере, наряду с эволюцией всей когорты, получаюой данное лечение или терапию. Этот метод обеспечивает объединяющую статистическую платформу для динамического отслеживания изменений в подписях статистической изменчивости, производимой самогенерируемой биологической деятельностью, охватывающей от молекул, клеток до поведения. Потоковая передача нескольких программ требует много памяти компьютера, поэтому мы бы посоветовали использовать компьютеры с высокой вычислительной мощностью, в противном случае системы могут сбой во время их записи.
Мы используем несколько устройств для записи мозга, тела и сердца, все в тандеме, во время естественных движений, так что динамическая среда, такие как видео, лучше всего иллюстрирует это. Демонстрацией процедур из моей лаборатории будут аспиранты Джихье Рю и Джозеф Веро. После получения информированного согласия от участника, измерить размеры тела участника, чтобы создать их тело аватар в системе захвата движения.
Затем навеяли систему захвата движения, включая семнадцать беспроводных датчиков слежения за движением и программное обеспечение для отслеживания движения. Поместите датчики на все части тела, как указано, и закрепте датчики с ремнями, чтобы обеспечить беспрепятственное движение. Когда все датчики были размещены, откалибровать положение участника, чтобы создать аватар.
Чтобы настроить ЭЭГ-устройство и программное обеспечение для записи, поместите тридцать один канал датчиков по всей коже головы, и поместите записывающее устройство на задней части головы. Прикрепите последний датчик канала к разъему для измерения сигнала сердца и расположить датчик на левой стороне желудка участника. Затем прикрепите к эталонным каналам датчики за левым ухом участника и используйте шприц для вставки электродного геля в датчики на крышке ЭЭГ.
Чтобы запечатлеть голос участника во время оценок, поместите микрофон перед участником и подключите микрофон к компьютеру, на котором будет работать лабораторный слой потока. Далее, чтобы настроить систему лабораторных слоев потока для синхронизации потоков ЭЭГ, движения, аудио и мыши нажмите метки, откройте приложение лабораторного рекордера, откройте и свяжите приложения лабораторного слоя потока для мыши и аудио захвата выиграть приложение, а затем открыть встроенный xsense синхронизации приложение. В записи из раздела потока приложения лабораторного рекордера нажмите Update'to, чтобы получить полный список потоковых элементов, и проверьте коробки для AudioCaptureWin'EEG'MouseButtons'Position'and TrackerKinematics', чтобы связать аудио, ЭЭГ, щелчки мыши и движение через систему слоя лабораторного потока.
Настройка записи для захвата движения пера, в том числе перо таблетки и программного обеспечения анализа движения, и место рисунок таблетки и планшета перо перед участником. Подключите планшет к компьютеру, на котором будет записано программное обеспечение для анализа движения, и заклеймите на планшете лист белой бумаги. Затем нажмите запись в лабораторном слое потока, программное обеспечение для захвата движения и программное обеспечение для записи ЭЭГ.
В начале и в конце каждой задачи нажмите кнопку времени штамповки на программном обеспечении захвата движения, чтобы упока времени задачи. Не забудьте записать фактическое время, когда вы нажмете кнопку штамповки времени в качестве резервного копирования, поэтому, когда вы посмотрите на данные позже, вы можете определить задачу из метки времени. Для немедленного Бенсон сложной копии фигуры, поручить участнику скопировать фигуру Бенсона на бумаге, и помнить дизайн, потому что они будут предложено сделать дизайн снова из памяти позже.
Для части A теста по созданию тропы поручите участнику провести грань между кругами, проумеровав их в порядке возрастания. Для проведения части B теста по созданию тропы поручить провести грань между кругами, которые содержат либо числа, либо буквы в порядке возрастания, чередуясь между числами и буквами. Для задачи рисования часов поручите участнику нарисовать аналоговые часы с числами от одного до двенадцати и установить время до десяти одиннадцати.
Чтобы провести задержку Бенсон сложной копии фигуры, поручить участнику нарисовать Бенсон сложной фигурой из памяти на пустой лист бумаги. Чтобы провести форвардный тест вентилятора номера, поручить участнику повторить номера, которые экспериментатор читает вслух в том же порядке. Для обратного теста вентилятора чисел, поручить участнику повторить номера, которые экспериментатор читает вслух в обратном порядке.
Для указывая задачи, распоставить цель перед участником, чтобы указать и коснуться, и поручить участнику указать на цель сорок раз в самостоятельной манере с доминирующей рукой. Для метронома указывая задача, поручить участнику указать на цель сорок раз в самостоятельной манере, в то время как установка метроном бить на тридцать пять ударов в минуту в фоновом режиме, но не инструктировать ничего о метроном бить. Для темпа указывая задача, поручить участнику указать на цель сорок раз после темпа метроном бить набор на тридцать пять ударов в минуту.
Для выполнения задания по ходьбе сначала поручите участнику естественно ходить по комнате в течение пяти минут. Далее, поручить участнику ходить естественно по комнате, установив метроном бить в фоновом режиме в течение двенадцати ударов в минуту. Затем, поручить участнику ходить естественно по комнате, а ходить их скорость дыхания в метроном избили набор на двенадцать ударов в минуту.
Для лица видео, во-первых, поручить участнику удобно сидеть и настроить камеру перед участником. Для оценки управления, поручить участнику смотреть на пространство без каких-либо стимулов в течение пяти минут. Для оценки улыбки, поручить участнику посмотреть смешное видео в течение пяти минут.
В каждой из задач рисования, пациенты в этом репрезентативном исследовании стратифицированы отдельно от контроля, дифференциации их отдельных стохастических подписей двигательной изменчивости в соответствии с Движением расстройство общества единой болезни Паркинсона рейтинги шкалы среднего рейтинга баллов. Задача указания на ледниковую цель выполняется для оценки различных уровней волевого контроля, и эта цифра иллюстрирует деградацию центра массовой траектории по мере увеличения тяжести расстройства участником. Используя этот анализ, можно отличить каждый подтип пациента с болезнью Паркинсона, а также отслеживать изменения в стохастичных подписях пациента от базовых до метрономно-ассоциированных указывая задач как спонтанных, так и неинструктированных и преднамеренных и инструктированных случаев.
В автоматической оценке ходьбы, центр массовых траекторий для контроля и пациентов с болезнью Паркинсона, как средний рейтинг движения расстройства общества единой болезни Паркинсона рейтинги шкалы баллов могут быть получены. Стохастический анализ ходьбы задача может быть выполнена, для которых дифференциации могут быть сделаны между пациентами и контроля, а также среди пациентов с различными разрывами заболевания. Открытая поза программное обеспечение может быть использовано для определения областей лица, которые являются наиболее активными во время данной задачи, и для зондирования эмоционального содержания путем установления области переходов через эмоции во время задач.
Интегрируя цифровые биофизические сигналы для ЭЭГ, магнотометрического движения и ЭКГ, используя информационные теоретические измерения и анализ сетевых подключений, можно провести различие между пациентами и контролями, а также среди пациентов с разной степенью тяжести, изучая плотность сети. Используя оцифрованные данные мозга сигналы тела, мы можем применить различные аналитики, в том числе кросс-корреляции и кросс-согласованности для характеристики интерактивности между различными режимами биоподписания. Наша лаборатория расширила эти методы, чтобы охарактеризовать другие неврологические и поведенческие расстройства, такие как боль, и изучить воплощенное познание, и все они касаются различных вопросов.
Обзор
В данном протоколе представлен метод оцифровки клинических заданий, используемых для оценки когнитивных функций и моторного контроля при болезни Паркинсона. Путем корегистрации биофизических ритмов с различных функциональных уровней нервной системы данный метод направлен на выявление динамических цифровых биомаркеров.
Основные компоненты исследования
Область науки
- Нейробиология
- Клиническая психология
- Биомедицинская инженерия
Теоретические основы
- Болезнь Паркинсона проявляется гетерогенными когнитивными и двигательными симптомами.
- Традиционные клинические методы оценки могут быть усовершенствованы с помощью цифровизации.
- Носимые датчики позволяют осуществлять сбор данных в режиме реального времени по нескольким физиологическим параметрам.
- Понимание взаимосвязи между когницией, моторикой и эмоциями имеет решающее значение для персонализированного лечения.
Цель исследования
- Провести стратификацию болезни Паркинсона на основе степени выраженности когнитивных и моторных нарушений.
- Разработать систему отслеживания сигнатур неврологических расстройств.
- Создать динамические цифровые биомаркеры, отражающие индивидуальные профили пациентов.
Используемые методы
- Использование носимых датчиков для сбора данных о движениях и ЭЭГ.
- Настройка систем захвата движений с беспроводными датчиками для отслеживания положения тела.
- Применение аудио- и видеозаписи для синхронизации потоков данных.
- Выполнение различных когнитивных и моторных задач для оценки эффективности участников.
Основные результаты
- Успешная оцифровка клинических задач позволяет проводить детальный анализ когнитивных и двигательных функций.
- Динамические биомаркеры дают представление о прогрессировании болезни Паркинсона.
- Сбор данных в режиме реального времени расширяет понимание вариабельности показателей пациентов.
- Интеграция нескольких потоков данных повышает достоверность полученных результатов.
Выводы
- Данный протокол предлагает комплексный подход к изучению болезни Паркинсона.
- Оцифровка клинических задач может привести к более эффективной стратификации пациентов.
- Этот метод может способствовать реализации стратегий персонализированного лечения в клинических условиях.
Часто задаваемые вопросы
Практическая значимость для отрасли
Гетерогенность болезни Паркинсона затрудняет валидацию мишеней и стратификацию пациентов при разработке лекарственных средств для ЦНС. Данный протокол позволяет генерировать динамические цифровые биомаркеры путем интеграции данных с носимых сенсоров с традиционными клиническими оценками, что повышает точность измерения двигательных и когнитивных функций. Этот подход способствует механистическому снижению рисков и повышению прогностической достоверности на ранних этапах разработки за счет предоставления количественных непрерывных показателей нейромоторной вариабельности на разных функциональных уровнях.
Стратегическое применение в биофармацевтических исследованиях и разработках
Ранние этапы поиска и валидация мишени
- Научная ценность: позволяет проверять терапевтические гипотезы путем количественного анализа стохастических сигнатур на разных уровнях нейромоторного контроля — от произвольного до автономного.
- Практическая ценность: способствует снижению биологических рисков за счет дифференциации подтипов пациентов на основе средних баллов по унифицированной шкале оценки болезни Паркинсона Общества расстройств движений (MDS-UPDRS).
- Прогностическая ценность: облегчает сортировку портфеля препаратов путем отслеживания изменений сигнатур пациентов от исходного уровня до выполнения задач по указанию с использованием метронома в условиях спонтанного и предписанного выполнения.
Скрининг и разработка анализа
- Готовность анализа: Подготовка валидированных биологических систем для последующих этапов рабочего процесса путем совместной регистрации биофизических сигналов ЭЭГ, движений и сердечного ритма во время естественных движений.
- Количественные результаты: Генерация стандартизированных типов данных, объединяющих результаты тестов на бумаге с непрерывными цифровыми данными для надежной оценки соединений.
- Повторное использование платформы: Обеспечение масштабируемого и воспроизводимого скрининга за счет синхронизации нескольких потоков данных с помощью системы уровня лабораторных потоков для аудио, ЭЭГ, кликов мыши и отслеживания движений.
Трансляционные и доклинические исследования
- Трансляционная непрерывность: обеспечивает связь между этапом открытия и доклинической валидацией путем корреляции динамических цифровых биомаркеров с валидированными клиническими шкалами при одновременном повышении их точности.
- Снижение рисков при продвижении: поддерживает процесс принятия решений за счет дифференциации пациентов от контрольных групп и стратификации степени тяжести заболевания с использованием стохастического анализа задач по ходьбе и траекторий центра масс.
- Механистическое снижение рисков: характеризует взаимодействие между режимами биосигналов с помощью анализа взаимной корреляции и взаимной когерентности сигналов «мозг-тело» для изучения эмоционального содержания и плотности сетей.
Интеграция конвейеров и рабочих процессов
Данный метод интегрируется в континуум научных открытий — от проверки гипотез и идентификации перспективных соединений-лидеров до доклинических исследований — обеспечивая динамический мониторинг признаков неврологических расстройств в когортах пациентов, получающих терапию.
- Открывающая биология: способствует проверке гипотез и уточнению путей посредством идентификации высокоинформативных параметров когнитивных функций, движений и эмоций на основе корегистрируемой активности на различных функциональных уровнях нервной системы.
- Скрининг: обеспечивает готовность и воспроизводимость анализа за счет сбора данных в режиме реального времени с использованием семнадцати беспроводных датчиков отслеживания движений, тридцатиодноканальных датчиков ЭЭГ и синхронизированной аудиовизуальной записи.
- Аналитика: предоставляет количественные измерения, включая стохастические сигнатуры, показатели плотности сети и характеристики интерактивности, что позволяет проводить кросс-функциональное сравнение условий.
- Трансляционные исследования: обеспечивает преемственность доклинических этапов путем сопоставления динамических биомаркеров с баллами по унифицированной шкале оценки болезни Паркинсона Movement Disorder Society для принятия решений о продвижении с учетом рисков.
- Корпоративное повторное использование: функционирует как многократно используемая возможность, а не как одноразовый метод, благодаря стандартизированной статистической базе и унифицированной платформе для отслеживания эволюции сигнатур в когортах.
Влияние на операционную деятельность и предприятие
- Научная ценность: обеспечивает прогностическую достоверность за счет динамических цифровых биомаркеров, которые соответствуют валидированным клиническим шкалам, значительно повышая при этом точность измерений.
- Операционная ценность: обеспечивает стандартизацию и воспроизводимость посредством совместной регистрации биофизических сигналов и синхронизации слоев лабораторного потока по временным меткам ЭЭГ, движения, аудио и кликов мыши.
- Стратегическая ценность: улучшает принятие решений о продолжении или прекращении разработки (go/no-go) за счет возможности стратификации пациентов на основе степени тяжести когнитивных и моторных нарушений, что снижает биологический риск на поздних стадиях в портфелях препаратов для ЦНС.
- Влияние на портфель: поддерживает приоритезацию с поправкой на риск путем отслеживания эволюции стохастических сигнатур в когортах, получающих определенные виды лечения или терапии.
Особенности реализации
- Требуется опыт в области нейронаук, биомедицинской инженерии и синхронизации данных для интеграции мультимодальных носимых сенсоров.
- Необходимы компьютеры с высокой вычислительной мощностью для обработки нескольких потоков программного обеспечения в режиме реального времени и предотвращения сбоев системы во время записи.
- Требуется межкомандная стандартизация протоколов размещения сенсоров, включая семнадцать датчиков отслеживания движений, ЭЭГ-сенсоры на тридцать один канал и настройку коннектора ЭКГ.
- При распространении методов для характеристики других неврологических расстройств, таких как боль или воплощенное познание, необходимо учитывать особенности адаптации к различным модельным системам.
- Существуют практические ограничения, такие как необходимость резервного штампования времени и тщательная настройка приложений уровня лабораторного потока для синхронизации мыши, аудио, ЭЭГ и захвата движений.
