Wpływ synchronizacji okołodobowej i homeostatycznej na mobilność na jawie w chorobie Parkinsona (Synch Fit)

Choroba Parkinsona jest częstym schorzeniem neurodegeneracyjnym, dotykającym 1,5% ogólnej populacji powyżej 60 roku życia i charakteryzującym się upośledzeniem ruchowym, mającym duży wpływ na codzienne życie i jakość życia pacjentów i ich opiekunów. Czterdzieści procent pacjentów z chorobą Parkinsona (PD) zgłasza niestałą, wyraźną, spontaniczną, przejściową poprawę sprawności ruchowej występującą po porannym przebudzeniu, przed przyjęciem pierwszej porannej dawki leków dopaminergicznych. To pozornie nieprzewidywalne, wysoce zmienne zjawisko związane ze snem zostało nazwane przez naukowców „korzyścią ze snu” (SB).

SB to obiecująca ścieżka, którą należy podążać, aby opracować nowe strategie terapeutyczne dla objawów motorycznych w PD. Innowacyjnym podejściem mogłoby być wywołanie modyfikacji mobilności poprzez wpływ na regulację snu u pacjentów z chorobą Parkinsona w warunkach eksperymentalnych.

Skłonność i czas snu zależą od skoordynowanej interakcji czasu trwania poprzedzającego czuwania (komponent homeostatyczny) oraz od sygnału okołodobowego (komponent okołodobowy). Wzajemne interakcje między procesami homeostatycznymi i okołodobowymi warunkują wewnętrzną synchronizację wielu procesów fizjologicznych. Stawiamy hipotezę, że SB zależy od nieoczekiwanej optymalnej synchronizacji między procesem okołodobowym i homeostatycznym podczas porannego przebudzenia. Ponieważ SB wykazuje dużą zmienność z dnia na dzień, między- i wewnątrzpodmiotową, badanie SB wymaga wielokrotnej, powtarzanej oceny mobilności w ciągu kilku dni. Domowe warunki eksperymentalne byłyby optymalne do tego celu pod względem opłacalności i akceptacji przez pacjentów. Ponadto, biorąc pod uwagę, że zakres i charakter SB nie został dotychczas dobrze scharakteryzowany, a amplituda jego zmienności jest nieznana, wiarygodna, niezależna od obserwatora i sytuacji, powtarzalna metoda oceny SB jest kluczowym wymogiem dla dalszych badań na tym obszarze.

Niedawno opracowana technika łącząca algorytmy uczenia maszynowego z bezprzewodowymi czujnikami do noszenia (akcelerometry i żyroskopy) oraz aplikacjami może być szczególnie obiecująca w charakterystyce złożoności i różnorodności SB w PD. Dzięki tej technice wielokrotne, wielokrotne oceny ruchomości mogą być wykonywane w domu pacjenta bez stałej obecności badacza.

Hipotezą roboczą tego badania jest to, że wydajność motoryczna pacjentów z PD poprawia się po porannym przebudzeniu, gdy występuje optymalna synchronizacja między rytmem okołodobowym i homeostatycznym. Jako pierwszy krok przewidujemy ustanowienie metodologii domowej i wspomaganej technologią oraz zweryfikowanie jej naukowej, technologicznej i logistycznej wykonalności.

Badanie obejmie cztery pakiety robocze, dla każdego z których określone zostaną określone punkty końcowe:

WP1: Definicja logistyki, oprawy, praktyk procedur badania do oceny domu;

WP2: Konfiguracja technologiczna:

• Czujniki do noszenia IMU
• Rozwój aplikacji oprogramowania SleepFit
• światłoterapia (w tym pozorowana terapia światłem)
• domowa polisomnografia
• oceny chronobiologiczne (gradient temperatury ciała w dystalnej i bliższej części ciała; Dim Light Melatonin Onset (DLMO) z próbek śliny;

Dwa pakiety robocze (3 i 4) będą wymagały włączenia pacjentów i interwencji na pacjentach:

WP3: Walidacja oceny mobilności za pomocą czujników do noszenia: dokładność algorytmu uczenia maszynowego do przewidywania stanu motorycznego pacjentów na podstawie całkowitego wyniku MDS-UPDRS-III i pozycji 3,14 (globalne kliniczne wrażenie mobilności);

WP4: Testowanie w warunkach rzeczywistych w domu pacjentów na małej grupie osób.