Erhöhung der Gangautomatik bei älteren Erwachsenen durch Nutzung der lokomotorischen Anpassung

Einschränkungen in der Mobilität in der Gemeinschaft, die Fähigkeit, sich außerhalb des eigenen Zuhauses zu bewegen, sind im Alter weit verbreitet und tragen zu Behinderung, Heimunterbringung und schlechter Lebensqualität bei. Eine erfolgreiche Community-Mobilität erfordert eine schnelle Integration von Informationen sowohl von außen (z. Oberflächenbeschaffenheit, Abstände) und intern (z. Ermüdung, Schmerzen) für den Einzelnen. Unter normalen Bedingungen erfolgt die Integration dieser Eingaben in subkortikal-frontalen (z. B. Basalganglien und Kleinhirn zum primären motorischen Kortex) Netzwerken und begünstigt die automatische Motorsteuerung mit geringen Anforderungen an die aufmerksamkeitsbezogenen Netzwerke, die hauptsächlich im präfrontalen Kortex (PFC) angesiedelt sind. . Da die Gangautomatik bei älteren Erwachsenen abnimmt6, nimmt die Aktivierung des PFC bei Gehaufgaben zu. Ein Mangel an Gangautomatik kann die Mobilität der Gemeinschaft beeinträchtigen, da der PFC nicht mehr frei ist, andere Informationen zum Navigieren in Gemeinschaftsumgebungen zu verarbeiten. Ein weiterer potenzieller Beitrag zur reduzierten Mobilität in der Gemeinschaft ist die verminderte lokomotorische Anpassung. Insbesondere ältere Erwachsene passen ihre Bewegungen langsamer an, wenn sie mit einer neuen Umgebung interagieren, und haben größere Schwierigkeiten, motorische Muster zu wechseln, wenn sie über unterschiedliche Gehbedingungen wechseln. Diese Schwierigkeit beim Umschalten motorischer Muster hängt mit der kognitiven Umschaltfähigkeit zusammen, die von ähnlichen subkortikal-frontalen Prozessen abhängt, die der motorischen Kontrolle zugrunde liegen. Während die lokomotorische Anpassung bei normalem Altern reduziert ist, deuten Daten aus unserem Labor darauf hin, dass ältere Erwachsene die Plastizität beibehalten und die lokomotorische Anpassung verbessern können. Unsere zentrale Hypothese ist, dass die Fähigkeit zur Verbesserung der lokomotorischen Anpassung bei Personen mit höherer Gangautomatik und größerer Integrität der präfrontal-subkortikalen Verbindungen größer ist.

Das Ausmaß der Gangautomatisierung kann getestet werden, indem die kognitive Belastung während des Gehens erhöht wird (z. B. eine kognitive Aufgabe beim Gehen erledigt wird) und die damit verbundene PFC-Antwort gemessen wird. Kleine Veränderungen der PFC-Aktivität und der motorischen Leistung als Reaktion auf die auferlegte kognitive Belastung weisen auf eine intakte Gangautomatik hin. Umgekehrt weist eine große Änderung der PFC-Aktivität zur Aufrechterhaltung der motorischen Leistungsfähigkeit bei zusätzlicher kognitiver Belastung auf eine verminderte Gangautomatik hin. Die lokomotorische Anpassungsfähigkeit kann gemessen werden, indem der Gehkontext auf einem Laufband mit geteiltem Riemen manipuliert wird, wo sich die Beine mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten bewegen. Die Anpassungsrate an die Split-Belt-Umgebung kann ebenso gemessen werden wie die Fähigkeit, motorische Muster vom Split-Belt- zum oberirdischen Gehen umzuschalten. Vielversprechende Daten aus unseren Labors (n = 8) zeigen, dass ältere Teilnehmer die lokomotorische Anpassung verbessern, nachdem sie mehrere Übergänge zwischen dem Split-Zustand (Gürtelgeschwindigkeitsverhältnis 2:1) und dem normalen Gehen (Gürtelgeschwindigkeitsverhältnis 1:1) erlebt haben. Allerdings sind weder die zugrunde liegenden Mechanismen noch die klinische Relevanz solcher Verbesserungen bekannt.

Die Forscher werden Folgendes testen: 1) das Ausmaß der lokomotorischen Anpassungsverbesserung bei Personen im Alter von 65 Jahren und älter; 2) die Assoziation zwischen anfänglicher Gehautomatik (d. h. weniger PFC-Aktivität beim Gehen mit kognitiver Belastung) und präfrontal-subkortikaler Funktion (gemessen durch neuropsychologische Tests); und 3) ob Verbesserungen der lokomotorischen Anpassungsfähigkeit zu Verbesserungen der Functional Gait Assessment (FGA) führen, einem klinisch relevanten Indikator für dynamisches Gleichgewicht und Mobilität bei älteren Erwachsenen. Um diese Fragen zu beantworten, werden die Forscher innovative Techniken aus mehreren Labors der University of Pittsburgh kombinieren. Automatische Motorsteuerung (Dr. Rossos Fachwissen) wird durch drahtlose funktionelle Nahinfrarotspektroskopie (fNIRS) des PFC unter schwierigen Gehbedingungen (Gehen auf einer unebenen Oberfläche und Gehen, während jeder zweite Buchstabe des Alphabets rezitiert wird) bewertet. fNIRS ermöglicht die Echtzeitbewertung der kortikalen Aktivität, während ein Teilnehmer aufrecht steht und sich bewegt, durch lichtbasierte Messungen von Änderungen des sauerstoffreichen und sauerstoffarmen Hämoglobins. Lokomotorische Anpassung (Dr. Torres-Oviedos Fachwissen) wird mit einem Split-Belt-Gehprotokoll (d. h. Beine bewegen sich mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten) bewertet, das die Ermittler und andere verwendet haben, um die motorische Anpassungsfähigkeit bei älteren Personen robust zu quantifizieren, und es hat sich gezeigt, dass es auf Kleinhirn und Basal angewiesen ist Funktion der Ganglien. Die Forscher werden sich auf zwei wichtige Aspekte der lokomotorischen Anpassung konzentrieren, die die Forscher zuvor quantifiziert haben: (Ziel 1) die Geschwindigkeit, mit der sich Individuen an die neue (geteilte) Gehumgebung anpassen, und (Ziel 2) die Fähigkeit, zwischen unterschiedlichen Gehmustern zu wechseln (d. h. der Split-Belt und die oberirdischen Gehmuster), definiert als motorisches Schalten. Die Anpassungsrate und das motorische Umschalten werden mithilfe der Schrittlängenasymmetrie quantifiziert, die der Unterschied zwischen einer Schrittlänge ist, die mit einem Bein gegenüber dem anderen ausgeführt wird. Die Forscher werden sich auf diesen Gangparameter konzentrieren, da er die Ganganpassung, die durch Gehprotokolle mit geteiltem Gürtel hervorgerufen wird, robust charakterisiert. Schließlich werden die Ermittler die kognitive Funktion des Teilnehmers quantifizieren (Dr. Weinsteins Expertise) durch eine neuropsychologische Batterie, die für die präfrontal-subkortikale Funktion empfindlich ist. Die Forscher werden sich hauptsächlich auf die Bewertung 1) der Lernfähigkeit in Abhängigkeit von Kleinhirnstrukturen und 2) der Beurteilung der Exekutivfunktion konzentrieren, die stark von PFC und in geringerem Maße von den Basalganglien abhängt.

Mit diesen Daten können die Ermittler die folgenden Ziele ansprechen:

Ziel 1. Bestimmung des Zusammenhangs zwischen verbesserter lokomotorischer Anpassungsrate und 1) individueller Gangautomatik und 2) kognitiver Funktion. Hypothese: Änderungen der Anpassungsrate werden durch die anfängliche Gehautomatik und die zerebellär vermittelte Lernfähigkeit vorhergesagt. Dies basiert auf dem Nachweis, dass motorische Anpassungen während des Split-Belt-Gehens von der Funktion der Basalganglien und des Kleinhirns abhängen.

Ziel 2. Bestimmung des Zusammenhangs zwischen verbessertem lokomotorischem Umschalten und individueller Gangautomatik und kognitiver Funktion. Hypothese: Die anfängliche Gehautomatik und die exekutive Kontrolle werden Verbesserungen beim lokomotorischen Schalten vorhersagen. Dies basiert auf dem Nachweis, dass motorisches Schalten direkt mit Basalganglien-abhängigen kognitiven Aufgaben wie Set-Shifting verbunden ist.

Ziel 3. Bestimmung des Ausmaßes, in dem eine verbesserte lokomotorische Anpassungsfähigkeit die Mobilität verbessern könnte. Hypothese: Änderungen der lokomotorischen Anpassungsfähigkeit werden nicht ausschließlich auf den Laborkontext beschränkt sein, sondern sich auf andere lokomotorische Aufgaben verallgemeinern, die Anpassungsfähigkeit erfordern, wie im Functional Gait Assessment gemessen.

Diese Ergebnisse werden starke vorläufige Daten für eine zukünftige Studie liefern, um diese Assoziationen in einer größeren Stichprobe mit umfassenderen Maßnahmen zu Mobilitätsbeiträgen, Neuroimaging für die Integrität wichtiger Gehirnregionen und objektiven Maßnahmen zur Mobilität der Gemeinschaft zu untersuchen. Diese Ergebnisse werden neuartige Beiträge zum Verlust der Mobilität in der Gemeinschaft bei älteren Erwachsenen identifizieren und könnten neuartige therapeutische Ziele für Interventionen identifizieren, die die Ganganpassung verbessern, um Stürze zu verhindern und die Unabhängigkeit zu erhöhen.