パーキンソン病の覚醒時の可動性に対する概日リズムとホメオスタシスの同期効果 (Synch Fit)

パーキンソン病は一般的な神経変性疾患で、60 歳以上の一般人口の 1.5% が罹患しており、日常生活や患者とその介護者の生活の質に大きな影響を与える運動障害を特徴としています。 パーキンソン病 (PD) の患者の 40% は、ドーパミン作動薬の最初の朝の服用前に、朝の目覚めに発生する、一貫性のない、顕著な、自発的な、一時的な運動性の改善を報告しています。 この明らかに予測不可能で、非常に変化しやすい睡眠関連の現象は、科学者によって「睡眠効果」(SB) と名付けられました。

SB は、PD の運動症状に対する新しい治療戦略を開発するための有望な道です。 革新的なアプローチは、実験環境で PD 患者の睡眠調節に影響を与えることにより、可動性の変更を誘導することです。

睡眠の傾向とタイミングは、先行する覚醒の持続時間 (恒常性成分) と概日信号 (概日成分) の協調的な相互作用に依存します。 恒常性と概日プロセスの間の相互相互作用は、多くの生理学的プロセスの内部同期を主宰します。 SB は、朝の目覚めにおける概日プロセスと恒常性プロセスとの間の偶然の最適な同期に依存していると仮定します。 SB は日々、被験者間および被験者内の変動性が高いことを示すため、SB を研究するには、数日間にわたって移動度を何度も繰り返し評価する必要があります。 在宅実験環境は、費用対効果と患者による受容性の観点から、この目的に最適です。 さらに、SB の範囲と性質がこれまで十分に特徴付けられておらず、その変動性の振幅が不明であることを考慮すると、SB の信頼性が高く、観察者と状況に依存しない、再現可能な評価方法は、さらなる研究にとって極めて重要な要件です。このエリアの中では。

機械学習アルゴリズムをワイヤレス ウェアラブル センサー (加速度計とジャイロスコープ) およびソフトウェア アプリケーションに関連付ける最近開発された手法は、PD における SB の複雑さと多様性を特徴付けるのに特に有望である可能性があります。 この技術のおかげで、調査員が常駐することなく、患者の自宅で何度も何度もモビリティの評価を行うことができます。

この研究の作業仮説は、PD 患者の運動能力は、概日リズムと睡眠の恒常性調節との間の最適な同期が起こる朝の目覚めで改善するというものです。 最初のステップとして、在宅および技術支援の方法論を設定し、その科学的、技術的、ロジスティックの実現可能性を検証することを想定しています。

この調査には 4 つの作業パッケージが含まれ、それぞれに特定のエンドポイントが定義されています。

WP1: 住宅評価のための研究手順のロジスティクス、設定、実践の定義。

WP2: 以下の技術的セットアップ:

• IMU ウェアラブル センサー
• SleepFit ソフトウェア アプリケーション開発
• 光療法（偽光療法を含む）
• 家庭用睡眠ポリグラフ
• 時間生物学的評価 (遠位 - 近位の皮膚体温勾配; 唾液標本からの薄暗いメラトニン発症 (DLMO);

2 つの作業パッケージ (3 と 4) では、患者の参加と患者への介入が必要になります。

WP3: ウェアラブル センサーによるモビリティ評価の検証: MDS-UPDRS-III の合計スコアと 3.14 項目 (モビリティの全体的な臨床的印象) に基づいて患者の運動状態を予測するための機械学習アルゴリズムの精度。

WP4: 少人数の被験者グループを対象に、患者の自宅で実際の条件でテストを行います。