Studie van biomorkers en revalidatiestrategieën bij functionele motorische stoornissen (MKZ)

Functionele motorische stoornissen (MKZ) maken deel uit van het brede spectrum van functionele neurologische stoornissen die worden gekenmerkt door abnormale bewegingen (functionele zwakte van de ledematen, tremor, dystonie) die aanzienlijk worden veranderd door afleidende manoeuvres en die incongruent zijn met bewegingsstoornissen die worden gezien bij specifieke neurologische ziekten. Mond- en klauwzeer komt veel voor, wordt nog steeds verkeerd begrepen, wordt met grote vertraging gediagnosticeerd en wordt niet adequaat behandeld. Dit leidt tot een hoge mate van invaliditeit en een slechte levenskwaliteit met toenemende sociale en economische kosten. Het oude concept van psychologische factoren als primaire oorzaak (conversiestoornis) is verlaten vanwege het gebrek aan bewijs over hun causale rol. Volgens een voorspellend codeerverslag is het opkomende idee dat symptomen en beperkingen bij FMD afhankelijk kunnen zijn van disfuncties van een specifiek neuraal systeem dat interoceptie, exteroceptie en motorische controle integreert. Het idee ligt ten grondslag aan ons voorstel dat MKZ-symptomen percepties zijn van de toestand van het lichaam. Naast de belangrijkste pathofysiologische kenmerken (abnormale aandachtsfocus, overtuigingen/verwachtingen en gevoel van keuzevrijheid) kan de geleefde ervaring van symptomen en de daaruit voortvloeiende handicap afhangen van een specifiek neuraal systeem dat motorische, exteroceptieve en interoceptieve domeinen integreert. Daarom kan disfunctie binnen dit systeem motorische en niet-motorische symptomen bij FMD veroorzaken en in stand houden. Er zal onderzoek in drie fasen worden uitgevoerd. Een groot cohort patiënten met een definitieve diagnose van FMD (n=150) en gezonde controles (n=150) zullen worden onderzocht door middel van gedrags-, neurofysiologische en MRI-tests om biomarkers te verzamelen in de motorische, exteroceptieve en interoceptieve domeinen. Computationele modellering van de gedrags-, neurofysiologische en MRI-biomarkers zal worden ontwikkeld door middel van eXplainable Artificial Intelligence (XAI)-methoden via een datamining-aanpak (machine learning) om een ​​diagnostische algoritme-biomarker te implementeren (doelstelling 1). Een cohort patiënten met ‘organische’ motorische stoornissen (n=75) zal dezelfde gedrags-, neurofysiologische en MRI-tests ondergaan die behoren tot het resulterende op biomarkers gebaseerde diagnostische algoritme voor validatie (doelstelling 2). Ten slotte zullen de modulatie van het resulterende op biomarkers gebaseerde diagnostische algoritme na revalidatie en de correlaties van motorische en niet-motorische symptomen (MNS) met klinische verbetering worden onderzocht in een subgroep van patiënten met FMD om de voorspellende waarde ervan te onderzoeken (doelstelling 3). ). Ons voorstel bestaat uit 6 werkpakketten (WP), allemaal geïntegreerd om onze gestelde doelstellingen gedurende de levensduur van het project te realiseren en deze doelstellingen te bereiken. Communicatie- en verspreidingsactiviteiten omvatten de visuele identiteit van het project, de openbare website, sociale media, video's en persberichten. Ons voorstel zal de onderzoeks- en klinische gemeenschap informeren over ziektespecifieke biomarkers voor de diagnose en prognose van patiënten met FMD. De voorgestelde aanpak heeft een aanzienlijk potentieel om enkele van de slecht begrepen kenmerken van deze aandoeningen te ontwarren, en kan mogelijk een platform bieden voor meer fundamentele inzichten in het functioneren van de hersenen en de ontwikkeling van precisiegeneeskundige benaderingen bij de behandeling ervan. De voorgestelde aanpak kan de artsen ook gevalideerde onderzoeken bieden om een ​​correcte vroege diagnose te stellen. Dit zal de behandeling van MKZ verbeteren, met een positieve impact op de invaliditeit van de patiënt en de sociaal-economische kosten van de ziekte.