Migliorare la capacità di deambulazione nella malattia di Parkinson (PASTA)

La malattia di Parkinson (MdP) è un disturbo del movimento cronico e progressivo, dovuto principalmente ad un alterato controllo motorio. I disturbi dell'andatura sono i sintomi principali nei pazienti con PD, con una riduzione della lunghezza del passo e della velocità di deambulazione, distribuzione anormale delle fasi dell'andatura, ritmo incostante, asimmetria dell'andatura e ridotta coordinazione articolare. L'instabilità posturale e il deterioramento delle caratteristiche del cammino aumentano sensibilmente il rischio di cadute in questi pazienti, con conseguente perdita di autonomia e peggioramento della prognosi a lungo termine. È stato chiaramente dimostrato che le menomazioni motorie sono collegate a una disfunzione dei gangli della base, una struttura cerebrale che funge da "pacemaker" per l'attivazione (e disattivazione) di ogni sotto-movimento all'interno di una sequenza di movimenti ripetitivi. L'interruzione dei segnali ritmici interni nel PD può spiegare la scarsa fluidità dell'esecuzione del movimento e le difficoltà nella regolazione della lunghezza del passo, con conseguente aumento della cadenza. La terapia con levodopa è il trattamento più efficace per migliorare i sintomi nel morbo di Parkinson, ma una somministrazione a lungo termine ne riduce l'efficacia nel tempo ed è responsabile di effetti collaterali (discinesia). Pertanto, le ricerche hanno studiato approcci non farmacologici alternativi, basati su segnali uditivi come la stimolazione uditiva ritmica (RAS). Un gran numero di studi ha riportato effetti positivi sia dopo una singola sessione di trattamento che dopo programmi di allenamento più lunghi, con miglioramento della velocità dell'andatura, della cadenza e della lunghezza del passo, nonché nella simmetria dell'attivazione muscolare per gli arti superiori e inferiori. In tali studi, le frequenze RAS sono preimpostate come percentuali della frequenza di deambulazione preferita del paziente. Poiché la durata di tutte le terapie può variare nel tempo, è necessario un continuo aggiustamento del dosaggio e del tipo di trattamento, basato sia sul monitoraggio dei sintomi da parte dei pazienti sia su valutazioni obiettive. Metodi di analisi dell'andatura (GA) sono stati proposti e validati per lo studio dell'andatura fisiologica e in diverse malattie. I sistemi tradizionali di GA sono basati su sistemi optoelettronici, ma sono costosi, non portatili e richiedono operatori specializzati. La valutazione viene sempre eseguita in laboratori con allestimenti sperimentali, probabilmente diversi dalla deambulazione reale (ambienti rumorosi, presenza di oggetti e persone o pavimentazione non livellata, colori diversi).

Di conseguenza, l'AG tradizionale non è affidabile per il controllo quotidiano dei trattamenti o per la valutazione delle situazioni di vita reale. Recentemente, i ricercatori hanno sviluppato sistemi indossabili, basati su unità di misura inerziale (IMU). Anche se un numero considerevole di studi ha esplorato la validità dell'analisi delle IMU, pochissimi sono stati coinvolti nelle analisi del movimento PD. Negli ultimi anni, una serie di dispositivi indossabili che incorporano sensori inerziali, si stanno diffondendo sul mercato come soluzioni a basso costo per il monitoraggio delle attività di movimento umano. Sebbene debbano ancora essere completamente convalidati in termini di accuratezza, questi sistemi possono fornire all'utente informazioni per monitorare la propria attività. Questa tecnologia persuasiva ha un enorme potenziale per migliorare l'attività fisica e la motivazione dei pazienti, con il vantaggio di una registrazione prolungata e continua.

L'utilizzo e l'analisi di una grande quantità di dati oggettivi (big data set) è la nuova frontiera per un uso efficiente del tempo e delle risorse scientifiche, coinvolgendo il programma di coordinamento delle cure, risparmiando risorse economiche e fornendo una maggiore qualità delle cure. Inoltre, questi sistemi, integrati con un'applicazione web-based, telemedicina e smartphone mobili, potrebbero aiutare i medici ad affrontare più adeguatamente i trattamenti attraverso un monitoraggio in tempo reale nella vita di tutti i giorni. Il nostro gruppo di ricerca è stato coinvolto nella valutazione clinica di diversi aspetti della qualità del cammino in molte condizioni neurologiche, inclusa la malattia di Parkinson. Gli investigatori hanno già dimostrato come gli accelerometri indossabili potrebbero essere utili nella valutazione quantitativa della stabilità dinamica dell'andatura, in correlazione con i punteggi clinici. I ricercatori hanno anche scoperto che le accelerazioni potrebbero essere alterate in modo specifico per patologia (disabilità intellettive che eseguono compiti diversi contemporaneamente). Una condizione simile può essere osservata anche nel PD, dimostrando che solo l'armonia intrinseca dell'andatura correla significativamente con la gravità dei disturbi dell'andatura. Negli ultimi anni sono diventati disponibili molti strumenti indossabili per quantificare l'attività quotidiana. Ciò è particolarmente importante per un possibile utilizzo terapeutico della RAS, cioè indirizzata a ristabilire un ritmo armonico nei pazienti con PD.

Obiettivo specifico 1: Analizzare il pattern motorio nei pazienti PD in contesti di vita reale, le caratteristiche dell'andatura saranno ottenute da sensori indossabili per metterle in relazione con i dati clinici e demografici.

Obiettivo specifico 2: Per migliorare le capacità di deambulazione e ridurre il rischio di cadute nei pazienti con PD, i ricercatori testeranno un feed-back acustico in tempo reale (RAS) e avvisi da sensori integrati collegati con un'applicazione adatta e facile da usare per smartphone.

Obiettivo specifico 3: Per migliorare i protocolli farmacologici e riabilitativi, i ricercatori analizzeranno i dati sull'andatura e la motilità della vita quotidiana e le caratteristiche cliniche per testare il modello teorico di rischio di cadute.

Disegno sperimentale Obiettivo 1: I pazienti con PD saranno reclutati presso la Fondazione Policlinico Universitario Gemelli e la Fondazione Don Gnocchi ONLUS di Roma. Tutti i pazienti inclusi saranno affetti da MP idiopatico. I dati clinici saranno acquisiti da un neurologo esperto.

Trecento pazienti saranno monitorati da remoto attraverso sensori indossabili. I soggetti verranno istruiti a indossare il sensore per 14 giorni consecutivi. Ogni paziente avrà più di 100 misurazioni al secondo, generando una grande quantità di dati, che verranno archiviati in un database e successivamente filtrati per i dati di interesse. I parametri dell'andatura spazio-temporale forniranno informazioni per monitorare le prestazioni della deambulazione del paziente al fine di ottenere una misura accurata dell'efficacia complessiva della funzione locomotoria. Quindi, saranno integrati con le cartelle cliniche elettroniche. Saranno registrati i dati clinici, come le prescrizioni del medico, l'imaging medico e altri dati amministrativi. Infine, verrà costruito un modello di rischio per la previsione delle cadute.

Experimental Design Obiettivo 2: Dopo l'analisi dei dati ottenuti, verrà sviluppata un'applicazione (Parkinson App Smartphone Aimed: P.A.St.A.), caratterizzata da affidabilità, facilità d'uso, chiarezza visiva e convenienza.

Questa applicazione sarà in grado di: 1) registrare le caratteristiche del cammino inviandole ad un server in cloud; 2) fornire feedback acustici adattati alle caratteristiche del cammino del paziente (con frequenza maggiore o minore in base alle esigenze del paziente e ai rischi predittivi); 3) fornire avvisi sulla base di indici di rischio (gli indici di rischio saranno identificati secondo un modello di rischio per la previsione delle cadute) e 4) essere aggiornati ogni volta che è necessario (ad esempio dopo una caduta). A cinquanta pazienti verrà fornito uno smartphone, dopo una formazione sull'uso dell'applicazione software sviluppata dal team di progetto. Utilizzeranno l'applicazione per un periodo di 14 giorni consecutivi. Verranno eseguite valutazioni cliniche con bilancia, pre e post utilizzo della P.A.St.A., per analizzare la funzione motoria e la stabilità posturale e, infine, la qualità della vita. Verrà inoltre esaminata la conformità all'adozione della nuova tecnologia.

Disegno sperimentale Obiettivo 3: I dati computazionali ottenuti saranno messi in relazione con le caratteristiche cliniche e gli schemi dell'andatura per identificare i biomarcatori clinici per l'alterazione dell'andatura nel PD. La disponibilità di un grande set di dati, alimentato dalle valutazioni di migliaia di pazienti con PD, consentirà di migliorare le conoscenze sul pattern motorio in contesti di vita reale e di migliorare l'attuale approccio terapeutico.

Metodologie e analisi statistiche: Tutte le analisi statistiche saranno condotte utilizzando il software Stata.

OBIETTIVO 1 - I dati saranno riassunti come frequenze e percentuali per le variabili categoriali. Le variabili continue saranno analizzate come medie e deviazioni standard o mediane e intervalli. Gli investigatori cercheranno la normalità utilizzando grafici normali o test di significatività (ad es. test di Shapiro-Wilk W). Verrà misurata l'incidenza delle cadute e verranno descritte le circostanze in cui si verificano e le loro conseguenze, classificate come nessun infortunio, lesioni minori o gravi. Verrà utilizzata un'analisi di regressione logistica multipla per determinare predittori indipendenti di cadute. Le variabili saranno selezionate per l'inserimento nel modello logistico sulla base dei risultati di un'analisi univariata. Il test di bontà di adattamento di Hosmer-Lemeshow verrà utilizzato per valutare quanto bene il modello abbia tenuto conto di risultati specifici. Il modello di previsione per le cadute sarà sviluppato dai risultati dell'analisi multivariata. Il punteggio predittivo verrà calcolato con il metodo di punteggio basato sull'odd ratio e i punteggi interi più vicini verranno assegnati a ciascun predittore. Il potere discriminante del modello sarà valutato mediante l'analisi dell'area caratteristica operativa del ricevitore sotto l'analisi della curva.

OBIETTIVO 2 - I dati registrati saranno elaborati per estrarre i parametri del cammino e dell'equilibrio dinamico. Verrà misurata l'incidenza delle cadute, l'utilizzo della RAS e la sua correlazione con gli indici di rischio entro i 14 giorni di follow-up. Verrà eseguito il test dei ranghi con segno di Wilcoxon per confrontare il numero di cadute prima e dopo l'uso di P.A.St.A.

OBIETTIVO 3 - I parametri spazio-temporali dell'andatura e le caratteristiche demografiche e cliniche dei pazienti prima delle terapie saranno confrontati utilizzando il test del chi quadrato, il test esatto di Fisher e test t indipendenti ove appropriato.