Transformace Parkinsonovy péče pomocí prediktivních algoritmů (TechHealthPD)

Parkinsonova nemoc (PD) je druhou nejčastější neurodegenerativní poruchou a nejčastější poruchou, která ovlivňuje motorickou koordinaci, postihuje 2 % populace nad 65 let a 4 % populace starší 80 let [1,2]. Pacienti s diagnózou PD trpí závažnými motorickými a nemotorickými příznaky. Mezi typické motorické příznaky patří klidový třes nebo rigidita, pomalost volních pohybů nazývaná bradykineze, potíže s výslovností při mluvení, zatímco nemotorické příznaky mohou být poruchy spánku, kognitivních funkcí a autonomních funkcí [3,4]. PD nejen narušuje motorické funkce, ale také významně ovlivňuje kvalitu života, spánkové vzorce, kognitivní aspekty a náladu lidí s tímto onemocněním. I když neexistuje žádný lék na PD, určitá léčba, jako je medikace, chirurgie a interdisciplinární přístupy, mohou účinně řešit a zvládat symptomy spojené s PD. Vzhledem k rozmanitosti léčby a různému vlivu motorických a nemotorických symptomů na každodenní fungování roste potřeba komplexnějších intervencí. Četné studie zkoumaly dopad intervencí v oblasti životního stylu, jako je fyzická aktivita (PA) na různé aspekty PD, což naznačuje, že pacienti s PD mohou mít prospěch z PA mnoha způsoby, od obecného zlepšení zdraví až po účinky specifické pro onemocnění a potenciálně výsledky modifikující onemocnění [5,6]. Za tímto účelem jsme provedli randomizovanou dvojitě zaslepenou klinickou studii zaměřenou na studium účinků PA na mitochondriální funkci v kožních fibroblastech u pacientů s PD (NCT05963425) [7]. Jednalo se o intervenční studii s dvaceti čtyřmi pacienty, kteří byli náhodně rozděleni do tří skupin (8 pacientů/skupina). První skupina prováděla základní tělesný trénink (BPT) založený na síle a odporu, druhá skupina prováděla BPT kombinovanou s funkčními cvičeními (BPTFE) s kognitivním a motorickým tréninkem a třetí skupina neprováděla žádný program aktivit, sloužící jako kontrola. Intervence PA trvaly 60 minut s frekvencí 3x týdně po dobu 16 týdnů. Hlavním cílem bylo posoudit účinky PA na mitochondriální funkci a její účinky na širokou škálu klinických faktorů, jako jsou motorické funkce, kvalita života, spánek, kognitivní aspekty a nálada.

Na základě holistických poznatků z předchozí studie si tento projekt klade za cíl vytvořit technologickou chytrou platformu využívající umělou inteligenci (AI) k podpoře zdravých návyků a optimálního klinického řízení u populace s PD. Technologické platformy se objevují jako nástroje pro transformaci krajiny řízení PD. Tyto platformy mohou usnadnit nepřetržité monitorování a přizpůsobené intervence, které integrují například cvičební programy založené na životním stylu [8,9]. Zatímco však technologické intervence prokázaly slibné prosazování zdravých návyků [10], existuje omezený výzkum integrace AI pro personalizované intervence v kontextu PD [11]. Dosud vyvinuté modely mají několik klíčových omezení, včetně použití pouze jedné jediné funkce (tj. motorické symptomy), modelové předpoklady, že pacienti sledují fixní progresi nebo nezohledňují pozitivní i negativní účinky symptomatické terapie PD [12]. Zde se zabýváme současnými omezeními a navrhujeme holistický přístup založený na modelu umělé inteligence, který poskytuje profesionálům, pacientům a pečovatelům chytrou platformu schopnou podporovat zdravé návyky a optimalizovat klinické aspekty. V tomto dokumentu uznáváme důležitost PA spolu s dalšími zdravými návyky pro pacienty s PD začleněním více než 50 dalších proměnných z revize sjednocené škály hodnocení Parkinsonovy choroby (MDS-UPDRS) sponzorované společností Movement Disorder Society, komplexního klinického nástroje používaného k hodnotit motorické i nemotorické symptomy u pacientů s PD, rozdělené do čtyř částí, které hodnotí každodenní životní zkušenosti, motorické vyšetření a motorické komplikace související s léčbou. Důležité je, že shromážděná data budou ověřena pomocí Parkinsonovy iniciativy pro progresi markerů (PPMI), přelomové studie s více než 1500 pacienty, která má identifikovat biomarkery progrese PD, čímž se zvýší spolehlivost a použitelnost našich zjištění. Úspěšná realizace tohoto projektu vyvrcholí integrovaným řešením, které kombinuje webové a mobilní rozhraní, čímž se zvýší celková dostupnost a účinnost diagnostických a monitorovacích schopností PD. Navrhovaná inteligentní platforma založená na AI má významné sociální důsledky, především ve zlepšování kvality života pacientů s PD tím, že se zabývá jak motorickými, tak nemotorickými symptomy. Podporuje komplexnější a personalizovaný přístup k léčbě PD, překračující omezení současných léčebných metod, které se často zaměřují na jednotlivé aspekty onemocnění. Začleněním široké škály proměnných z dobře zavedené klinické databáze se platforma zaměřuje na poskytování přizpůsobených intervencí, které podporují zdravé návyky a optimalizují klinické výsledky. Využití AI platformy pro nepřetržité monitorování a adaptivní intervence navíc posílí postavení pacientů a pečovatelů, poskytne podporu v reálném čase a sníží zátěž zdravotnických systémů. To představuje posun k proaktivní péči více zaměřené na pacienta, která potenciálně zlepšuje řízení progrese onemocnění a kvalitu života stárnoucí populace postižené PD. Závěrem lze říci, že komplexní přístup se snaží poskytnout cenné poznatky o progresi PD a podpořit zavádění zdravých návyků do klinické praxe.