Surveillance de l'activité physique dans la myasthénie grave

La myasthénie grave (MG) est une maladie neuromusculaire auto-immune chronique caractérisée par une faiblesse musculaire fluctuante et des symptômes qui interfèrent avec les activités de la vie quotidienne et ont un impact négatif sur la qualité de vie. Les symptômes de la MG sont actuellement évalués en personne grâce à une anamnèse minutieuse et à un examen physique effectué par un expert en maladies neuromusculaires. De telles évaluations en clinique prennent du temps, sont subjectives, ne fournissent qu'un instantané de la maladie d'un patient et ne reflètent pas adéquatement l'éventail de faiblesses et de symptômes fluctuants. En 2019, le NIH a financé un consortium de recherche clinique sur les maladies rares appelé MGNet. Le consortium se concentre sur l'amélioration de la caractérisation des phénotypes cliniques, la découverte de biomarqueurs et l'avancement de la préparation aux essais cliniques pour la MG, ce qui améliorerait le développement de traitements plus efficaces et personnalisés. Dans ce projet Fast Track SBIR, BioSensics collaborera avec le Massachusetts General Hospital - l'un des sites clés du consortium pour MGNet - pour développer et valider une solution de capteur portable (MGWear) pour la surveillance continue à distance des symptômes et de la fonction motrice chez les patients MG et également un application mobile sécurisée (MG app) pour l'évaluation automatique des caractéristiques de la parole et du visage. L'application mobile permettra également le transfert de données de l'appareil portable vers un cloud backend conforme BioSensics HIPAA appelé BioDigit Cloud.

L'objectif de l'étude est d'évaluer la faisabilité de l'utilisation de capteurs portables et de technologies numériques pour mesurer la fonction motrice et vocale ainsi que de développer des mesures pour mesurer l'expression oculaire et faciale afin de surveiller l'activité de la maladie et la faiblesse musculaire fluctuante chez les personnes atteintes de myasthénie grave (MG). .Pour atteindre cet objectif, nous mènerons une étude observationnelle visant à étudier la corrélation entre les résultats mesurés par le capteur PAMSys et les technologies de santé numérique avec le score total et les sous-scores des mesures de résultats spécifiques à MG.

Les essais cliniques pharmaceutiques constituent une application et un marché clés pour la solution technologique proposée. Les capteurs portables et les technologies numériques comme la technologie proposée ici pourraient permettre aux développeurs de médicaments de tester et d’itérer plus rapidement, fournissant ainsi une nouvelle méthode précieuse pour évaluer l’efficacité. Cliniquement, la solution proposée pourrait être utilisée pour prédire la réponse d'un individu aux médicaments immunosuppresseurs et pour améliorer le titrage des médicaments. De telles solutions peuvent permettre de détecter des changements subtils dans les biomarqueurs numériques et basés sur le mouvement et fournir un aperçu de la phase d’apparition clinique de la maladie. De plus, l’utilisation croissante de la télémédecine pour élargir l’accès et potentiellement réduire les coûts de soins de haute qualité nécessitera des stratégies d’évaluation à distance. Aux États-Unis, 20 % des États (10 États sur 50) ne disposent d’aucun soin spécialisé pour la MG. Le temps de déplacement, la distance et le coût peuvent limiter l'accès des patients aux soins d'experts, même dans les États disposant de spécialistes identifiés en matière de MG. Les technologies de surveillance à distance proposées ont le potentiel de réduire les obstacles à l'accès à des soins de qualité pour les patients atteints de MG.