Влияние циркадной и гомеостатической синхронизации на подвижность в бодрствовании при болезни Паркинсона (Synch Fit)

Болезнь Паркинсона является распространенным нейродегенеративным заболеванием, поражающим 1,5% населения в возрасте старше 60 лет и характеризующимся нарушением подвижности, оказывающим сильное влияние на повседневную жизнь и качество жизни пациентов и лиц, осуществляющих уход. Сорок процентов пациентов с болезнью Паркинсона (БП) сообщают о непостоянном, заметном, спонтанном, временном улучшении подвижности, возникающем при утреннем пробуждении, до приема первой утренней дозы дофаминергических препаратов. Это явно непредсказуемое, очень изменчивое явление, связанное со сном, было названо учеными «Преимуществом сна» (ПБ).

SB является многообещающим направлением для разработки новых терапевтических стратегий для моторных симптомов при БП. Инновационный подход может заключаться в том, чтобы вызвать изменения подвижности, влияя на регуляцию сна у пациентов с БП в экспериментальных условиях.

Склонность ко сну и сроки зависят от скоординированного взаимодействия продолжительности предшествующего бодрствования (гомеостатический компонент) и циркадного сигнала (циркадный компонент). Взаимные взаимодействия между гомеостатическими и циркадианными процессами обуславливают внутреннюю синхронность многих физиологических процессов. Мы предполагаем, что SB зависит от случайной оптимальной синхронизации между циркадными и гомеостатическими процессами при утреннем пробуждении. Поскольку СБ характеризуется высокой суточной, меж- и внутрисубъектной вариабельностью, изучение СБ требует многократной, многократной оценки подвижности в течение нескольких дней. Домашняя экспериментальная установка была бы оптимальной для этой цели с точки зрения экономической эффективности и приемлемости для пациентов. Кроме того, учитывая, что диапазон и природа SB до сих пор не были хорошо охарактеризованы и что амплитуда его изменчивости неизвестна, надежный, независимый от наблюдателя и ситуации воспроизводимый метод оценки SB является ключевым требованием для дальнейших исследований. в этой области.

Недавно разработанный метод, связывающий алгоритмы машинного обучения с беспроводными носимыми датчиками (акселерометрами и гироскопами) и программными приложениями, может быть особенно многообещающим для характеристики сложности и множественности СБ при БП. Благодаря этому методу можно проводить повторные, многократные оценки подвижности на дому у пациентов без постоянного присутствия исследователя.

Рабочая гипотеза этого исследования заключается в том, что двигательная активность у пациентов с БП улучшается при утреннем пробуждении, когда возникает оптимальная синхронность между циркадной и гомеостатической регуляцией сна. В качестве первого шага мы предполагаем создать домашнюю и технологическую методологию и проверить ее научную, технологическую и логистическую осуществимость.

Исследование будет включать четыре рабочих пакета, для каждого из которых определены конкретные конечные точки:

WP1: Определение логистики, условий, практики процедур исследования для оценки дома;

WP2: Технологическая настройка:

• Носимые датчики IMU
• Разработка программного обеспечения SleepFit
• светотерапия (в том числе имитация светотерапии)
• домашняя полисомнография
• хронобиологические оценки (дистально-проксимальный градиент температуры кожи тела; появление тусклого мелатонина (DLMO) из образцов слюны;

Два рабочих пакета (3 и 4) потребуют включения пациентов и вмешательства на пациентах:

WP3: Валидация оценки подвижности с помощью носимых датчиков: точность алгоритма машинного обучения для прогнозирования двигательного статуса пациентов на основе общего балла MDS-UPDRS-III и пункта 3.14 (общее клиническое впечатление о подвижности);

WP4: Тестирование в реальных условиях дома у пациентов на небольшой группе испытуемых.