다발성 경화증(MS) 상태의 변화를 감지하기 위한 새로운 웨어러블 디지털 바이오마커

다발성 경화증(MS)은 일반적으로 젊은 성인에서 처음 진단되는 평생 자가면역 질환입니다. 다발성 경화증은 중추신경계에 영향을 미치며 걷기, 인지, 손재주, 수면, 시력 및 방광 조절을 포함한 다양한 장애를 유발할 수 있습니다. 특히, 보행 장애는 가장 흔하며 MS(PwMS) 삶의 질을 가진 사람에게 가장 큰 영향을 미치는 것으로 확인됩니다. 또한, 보행은 MS의 중증도를 평가하는 데 사용되는 핵심 메트릭이며 환자의 MS 상태를 평가하기 위한 글로벌 표준을 나타내는 확장 장애 상태 척도(EDSS)의 기초입니다. 이러한 이유로 임상의는 질병의 중증도와 진행을 평가하기 위해 다양한 보행 검사를 사용하는데, 이는 빈번한 임상 방문이 필요하고 실험실 환경에서 측정할 수 있는 것과 비교할 때 객관적인 측정이 부족합니다. 현재 척도는 재발 완화성 MS(RRMS)에서 2차 진행성 MS(SPMS)로의 초기 변형 또는 진행성 형태의 MS에서 상당한 진행을 나타낼 수 있는 미묘한 진행을 감지하지 못합니다.

웨어러블 기술과 인공 지능(AI) 기반 알고리즘 개발의 발전으로 임상의는 환자의 가정 환경에서 수집된 의미 있는 실험실 수준의 보행 지표를 제공받아 임상의를 지원할 수 있습니다. 객관적인 보행 정보를 임상의에게 제공하여 질병의 개인화된 진행을 추적하여 보다 표적화된 치료 계획을 수립할 수 있습니다. 이 데이터의 일부는 스마트폰 앱을 통해 환자와 공유되어 환자에게 정보를 제공하고 동기를 부여합니다.

일주일에 여러 번 환자 신발의 스마트 깔창이 내장된 센서(압력 센서, 가속도계, 자이로스코프)에서 데이터를 수집합니다. 웨어러블 스마트 깔창은 환자의 "일상용" 신발 한 켤레에 장착되며 지역 약국에서 구할 수 있는 "편안한" 깔창 유형과 매우 유사합니다. 스마트 깔창 데이터는 각 개인의 보행 서명을 계산하는 AI 기반 개인화 모델을 만드는 데 사용됩니다. 여기에는 시간 경과에 따른 미묘한 변화(개선, 악화) 추적과 특정 보행 표현형 식별이 포함됩니다.