Modulación de la dirección de las sinergias musculares después de un accidente cerebrovascular

Introducción: La función de las extremidades superiores después de un accidente cerebrovascular se ve afectada y se caracteriza por un patrón de movimiento anormal, estereotípico y descoordinado. Disminución del impulso neural en el sistema corticoespinal dañado que provoca una disminución de la activación de las unidades motoras de los agonistas, espasticidad, alteración de la coordinación motora. Una comprensión más completa de la forma en que nuestro cerebro controla y regula los movimientos de las extremidades, a través de la médula espinal, puede mejorar las técnicas de rehabilitación más avanzadas.

El concepto actual en control motor sugiere que la corteza cerebral modula y sincroniza la activación de un número discreto de unidades funcionales dentro del tronco encefálico y la médula espinal. Estas unidades funcionales neuronales, es decir, las sinergias musculares, cuando se combinan linealmente facilitan la producción de diversos movimientos de las extremidades. Este mecanismo de control puede explicar en gran medida la forma en que el SNC reduce la dimensionalidad de la gran cantidad de grados de libertad integrados en el SNC a un número discreto de sinergias musculares. Por lo tanto, la ejecución de un movimiento solo requiere combinar linealmente estas sinergias y regula su intensidad de activación a lo largo del dominio del tiempo.

La existencia de tal mecanismo de control atrajo la atención de médicos y científicos para usar sus propiedades para mejorar la recuperación motora después de un accidente cerebrovascular. Por lo tanto, surgieron estudios para investigar cómo el daño cortical afecta la sincronización de las sinergias y también si cambia la estructura interna de las sinergias. A pesar de numerosos estudios en este dominio, existe una falta de consenso sobre cómo el accidente cerebrovascular afecta este mecanismo de control y el grado de correlación entre el nivel de deterioro y la estructura de sinergia. Los objetivos del estudio son comparar la estructura de sinergia y el MAP en los movimientos de extensión de la mano en múltiples direcciones entre individuos después de un accidente cerebrovascular e individuos sanos, y correlacionar estas propiedades con las deficiencias motoras en individuos después de un accidente cerebrovascular.

Métodos:

Participantes: Doce voluntarios sanos (grupo de control) y 20 personas después de un accidente cerebrovascular (grupo de estudio) participarán en el estudio. Los criterios de inclusión para el grupo de estudio serán individuos, mayores de 20 años, que sufrieron un accidente cerebrovascular unilateral, con hemiparesia. Los criterios de exclusión para el ensayo son la afasia sensorial, la negligencia unilateral y la presencia de otra enfermedad neurológica como la enfermedad de Parkinson o la enfermedad de Alzheimer.

Equipo: El Hand-reaching Spatial Device (HRSD) es una herramienta simple y ajustable que permite estandarizar el movimiento de la mano para señalar en 9 direcciones diferentes entre diferentes participantes. Se compone de dos varillas verticales a las que se adosan tres baldas semicirculares. Cada estante contiene tres pasadores móviles que se pueden ajustar hacia la izquierda y hacia la derecha para adaptarse a la longitud variable del brazo de cada participante. El estante más bajo estaba ubicado a 10 cm por encima de la mesa, el del medio estaba ubicado a 35 cm por encima de la mesa y el más alto a 55 cm por encima de la mesa. Para cada participante, el HRSD se ubicó a la distancia máxima de alcance de la mano frente al hombro evaluado. Los pasadores laterales estaban ubicados en un ángulo de 45 grados con respecto a la articulación del hombro en ambos lados. La disposición de los objetivos en el HRSD fue diseñada para cubrir la mayoría de los movimientos de alcance manual.

Se registraron EMG de superficie (Trigno 8, Delsys, Boston, MA) de 8 músculos de la cintura escapular y el brazo: trapecio (TRS); fibras deltoides anterior (AD), medial (MD) y posterior (PD); y pectoral mayor (PECT); infraespinoso (IS); bíceps (BI); tríceps (TRI). Los electrodos se colocaron de acuerdo con las directrices del Proyecto de la Comunidad Europea de Electromiografía de Superficie para la Evaluación No Invasiva de los Músculos (SENIAM) [34]. Se realizaron contracciones voluntarias máximas (MVC) antes de la recopilación de datos para verificar la colocación correcta de los electrodos y la normalización. Períodos de descanso de un minuto seguidos de cada MVC para limitar la posibilidad de fatiga. Las señales EMG se filtraron con paso de banda (20-450 Hz) y se muestrearon a 2000 Hz.

Protocolo: La MVC se midió mediante pruebas musculares estándar [35]. Luego, el participante se sentó frente a una mesa con el antebrazo apoyado en una posición cómoda. El HRSD estaba ubicado como se mencionó anteriormente. Se pidió a los participantes que señalaran cada objetivo 5 veces de acuerdo con las indicaciones de voz que activaba el software EMG cada 10 segundos, durante 45 movimientos de señalización. El orden de los objetivos señalados fue constante para todos los participantes.

Análisis de datos Preprocesamiento de EMG El análisis de datos se realizó utilizando Matlab (The MathWorks, Inc.). Los EMG se degradaron, seguidos por el cálculo de RMS utilizando una ventana superpuesta de 50 muestras (25 milisegundos alrededor de cada punto de tiempo). Los EMG iniciales medios para cada prueba se restaron de los datos promediados para la secuencia de movimientos de alcance. Por lo tanto, los datos de EMG para cada prueba, un vector cuya dimensión era 8 (el número de músculos registrados), correspondía a la generación de fuerza activa más allá de cualquier actividad muscular inicial residual. Los datos de EMG se normalizaron de acuerdo con la Contracción Isométrica Máxima (MVC) para cada músculo.

El algoritmo NMF utilizado originalmente por Lee y Seung (1999 y 2001) se aplicó para identificar las sinergias musculares y sus pesos de activación. Se modeló un patrón EMG registrado en los movimientos de alcance de la mano como una combinación lineal de un conjunto de N sinergias musculares, cada una de las cuales especificaba el nivel relativo de activación en 8 músculos, y se activaba mediante un coeficiente de activación variable en el tiempo:

V^(M×T)≈W^(M×N)∙H^(N×T) (4) Donde V es la matriz del conjunto de datos EMG con M como el número de músculos (8 músculos), T como el número de muestras de tiempo, W es la matriz de sinergia y H es la matriz de coeficientes. W es m × n es una matriz con n sinergias, m es el número de músculos y H es la matriz n × t de coeficientes de activación de sinergia. Por lo tanto, cada columna de W representa los pesos de cada músculo para una sola sinergia, y cada fila de H representa cuánto se activó o utilizó la sinergia correspondiente para generar fuerza. En este modelo, es posible que cada músculo pertenezca a más de una sinergia y, por lo tanto, la EMG de un solo músculo podría atribuirse a activaciones simultáneas o secuenciales de varias sinergias musculares.

Para determinar el número óptimo de sinergias para todo el grupo, se concatenaron los datos EMG de todos los objetivos para cada participante. Luego se concatenaron los EMG de toda la muestra antes de aplicar el NMF. El número óptimo de sinergias (d) se definió como el número de sinergias que capturaron la mayor parte de la varianza total de los datos, lo que sugiere que las sinergias adicionales solo capturaron pequeñas cantidades residuales de variación atribuibles al ruido. Este procedimiento nos permitió estimar el número óptimo de sinergias para toda la muestra para ejecutar cualquier movimiento de alcance en el espacio, independientemente de la dirección del movimiento.

El algoritmo NMF requería que se especificara el número de sinergias extraídas antes de la aplicación del algoritmo. Por lo tanto, para cada conjunto de datos, el VAF se calculó cambiando el número de sinergias de 1 a 7. El VAF se calculó utilizando la ecuación:

VAF(H)=100%×(1-(|(|V-WH|)|_2^2)/(|(|V|)|_2^2 )) (6) Donde V es la matriz original, y W y H son las matrices factorizadas derivadas.

Generalización de direcciones de movimiento.

El objetivo en esta etapa de análisis fue establecer si existe un conjunto de sinergias discretas que controlan cualquier movimiento de alcance en el espacio. Por lo tanto, se investigó cómo el movimiento en ciertas direcciones podría explicar los movimientos en otras direcciones. Los datos de EMG para cada dirección de movimiento se agruparon por separado en los 8 músculos y se concatenaron para toda la muestra. De esa forma, el conjunto derivado de sinergias tendría que dar cuenta de la variación entre diferentes sujetos, pero también sería específico para esa dirección solamente. El NMF se aplicó por separado para cada dirección de movimiento de acuerdo con la ecuación:

V_i≈W_i∙H_i (7) donde i es el número objetivo, que corresponde a la dirección de movimiento específica en el espacio. En esta etapa de análisis, V_i (la matriz EMG) se proporcionó como entrada para cada objetivo, i∈[1,9], y las matrices W_i, H_i se actualizaron iterativamente. El procedimiento de estudio incluyó alcanzar 9 direcciones de objetivos diferentes en el espacio, lo que nos permitió investigar más a fondo si había un conjunto único de sinergias que pudieran explicar los movimientos en otras direcciones.

Esto se hizo utilizando una técnica de validación cruzada entre las matrices V_i y las matrices W_j mediante la aplicación de una versión modificada del algoritmo NMF, seguido del correspondiente cálculo VAF cambiando el número de sinergias (d) de solo 3 a 5, y no de 1 a 7 en base a los resultados de la NMF para todos los participantes y para todos los objetivos, como se detalla en la sección de resultados. En la versión modificada del algoritmo, tanto V_i como W_j (la matriz de sinergias) se dieron como entrada. Solo se actualizó y generó la matriz de coeficientes H_(i,j) del objetivo i.

El proceso de validación cruzada del NMF modificado se llevó a cabo para cada combinación de una matriz de datos V_i (del objetivo i) y una matriz de sinergia W_j (del objetivo j), dando como resultado matrices H_ji de 9×9. Para cada i,j∈[1,9], factorizamos V_i tal que W_j H_ji≈V_i.

El conjunto de referencia de sinergias musculares se eligió calculando el VAF para cada una de las factorizaciones 9×9:

VAF(H_ij )=100%×(1-(|(|V_i-W_j H_ij |)|_2^2)/(|(|V_i |)|_2^2 )) (8) asumiendo que valores altos consistentes de VAF (H_ij) para un V_i específico puede indicar que las sinergias obtenidas de los movimientos en esta dirección pueden explicar con precisión el movimiento en otras direcciones.

Así, para cada número predefinido de sinergias (d) se recibió una matriz de 9×9 en la que cada celda representaba la responsabilidad de una sinergia determinada (fila) en una dirección específica (columna). Cada fila de la matriz resultante representaba el "desempeño" general del conjunto apropiado de sinergias, por lo que se eligió la fila con el VAF promedio más alto para la siguiente etapa de análisis.

Modulación de la dirección de las sinergias musculares Una vez elegido el conjunto de sinergias (W_j ), estableciendo los coeficientes de activación para cada diana (H_ij,cuando i∈[9,1]), se determinó qué sinergias son dominantes para cada una de las direcciones. Para cada número de sinergias, se calculó el coeficiente de activación medio de cada sinergia para cada dirección. Establecer el número de sinergias en 4, por ejemplo, resultó en 9 vectores (uno para cada dirección de movimiento) de 4 valores, que representan las 4 sinergias. Luego, se midió la amplitud promedio de cada una de las sinergias a lo largo de la dirección del movimiento, y entre movimientos en diferentes direcciones a lo largo de las sinergias.