Cirkadisk og homeostatisk synkroniseringseffekt på våkenmobilitet ved Parkinsons sykdom (Synch Fit)

Parkinsons sykdom er en vanlig nevrodegenerativ lidelse som berører 1,5 % av den generelle befolkningen over 60 år og har nedsatt mobilitet med stor innvirkning på dagliglivet og livskvaliteten til pasientene og deres omsorgspersoner. 40 prosent av pasientene med Parkinsons sykdom (PD) rapporterer inkonstant, fremtredende, spontan, forbigående forbedring i mobilitet som oppstår ved oppvåkning om morgenen, før de tar sin første morgendose med dopaminerge medisiner. Dette tilsynelatende uforutsigbare, svært varierende, søvnrelaterte fenomenet har blitt kalt "Sleep Benefit" (SB) av forskerne.

SB er et lovende spor å følge for å utvikle nye terapeutiske strategier for motoriske symptomer ved PD. En innovativ tilnærming kan være å indusere modifikasjoner av mobilitet ved å påvirke søvnregulering hos PD-pasienter i eksperimentelle omgivelser.

Søvntilbøyelighet og timing avhenger av den koordinerte interaksjonen av varigheten av forrige våkenhet (homeostatisk komponent) og av et døgnsignal (døgntidskomponent). Gjensidige interaksjoner mellom homeostatiske og cirkadiske prosesser fører til intern synkronisering av mange fysiologiske prosesser. Vi antar at SB er avhengig av serendipitøs optimal synkronisering mellom døgnrytme og homeostatisk prosess ved morgenoppvåkning. Ettersom SB viser høy variasjon fra dag til dag, inter- og intra-fag, krever det å studere SB flere, gjentatte vurderinger av mobilitet i løpet av flere dager. En hjemmebasert eksperimentell setting vil være optimal for dette formålet med tanke på kostnadseffektivitet og aksept av pasientene. Dessuten, med tanke på at rekkevidden og naturen til SB ikke har vært godt karakterisert så langt, og at amplituden til dens variabilitet er ukjent, er en pålitelig, observatør- og situasjonsuavhengig, reproduserbar vurderingsmetode for SB et sentralt krav for videre forskning i dette området.

En nylig utviklet teknikk som assosierer maskinlæringsalgoritmer med trådløse bærbare sensorer (akselerometre og gyroskoper) og programvareapplikasjoner kan være spesielt lovende for å karakterisere kompleksiteten og mangfoldet til SB i PD. Takket være denne teknikken kan gjentatte, flere vurderinger av mobilitet utføres hjemme hos pasienter uten konstant tilstedeværelse av en etterforsker.

Arbeidshypotesen til denne studien er at motorisk ytelse hos PD-pasienter forbedres ved oppvåkning om morgenen når optimal synkronisering mellom døgn- og homeostatisk regulering av søvn oppstår. Som første trinn ser vi for oss å sette opp en hjemmebasert og teknologiassistert metodikk og å verifisere dens vitenskapelige, teknologiske og logistiske gjennomførbarhet.

Studien vil involvere fire arbeidspakker, for hver av disse er spesifikke endepunkter definert:

WP1: Definisjon av logistikk, setting, praksis for studieprosedyrene for hjemmevurdering;

WP2: Teknologisk oppsett av:

• IMU-bærbare sensorer
• SleepFit programvareutvikling
• lysterapi (inkludert falsk lysterapi)
• hjemme polysomnografi
• kronobiologiske vurderinger (distal-proksimal hudkroppstemperaturgradient; Dim Light Melatonin Onset (DLMO) fra spyttprøver;

To arbeidspakker (3 og 4) vil kreve pasientinkludering og intervensjoner på pasienter:

WP3: Validering av mobilitetsvurdering av bærbare sensorer: nøyaktighet av maskinlæringsalgoritme for å forutsi pasienters motoriske status basert på MDS-UPDRS-III totalscore og på 3,14 element (globalt klinisk inntrykk av mobilitet);

WP4: Testing under virkelige forhold hjemme hos pasienter i en liten gruppe forsøkspersoner.