使用 EKSOGT 外骨骼的训练效果的定量评估 (Ekso_PD)

完整标题：使用可穿戴外骨骼对帕金森病患者的训练效果进行定量评估

研究计划

具体目标

独立行走的能力是帕金森病 (PD) 患者康复的主要目标。 事实上，PD 患者表现出弯曲的姿势，再加上过度的关节僵硬，导致行走力学不佳，从而增加了跌倒的风险。 尽管研究已经表明机器人辅助步态训练对 PD 患者有很多好处，但专注于最佳康复方法的研究已经转向动力下肢外骨骼。 结合接地设备的优势和在真实环境中训练的能力，这些系统提供了更高水平的主体参与并增加了主体的功能能力，而可穿戴机器人系统保证了更少的支持。 拟议工作的目的是评估地面可穿戴外骨骼训练 (OWET) 与多学科强化康复治疗相比对步态障碍的影响。 由于步态是一项涉及中枢 (CNS) 和周围神经系统 (PNS) 的复杂任务，因此有针对性的康复不仅必须恢复步态力学（ST 参数），还必须恢复生理步态模式（关节运动学和动力学）。 为此，将评估 OWET 对 CNS 和 PNS 的影响。 人体运动分析定量评估运动的神经肌肉和生物力学特征。 最近的文献强调了耦合步态分析 (GA) 和神经肌肉骨骼建模 (NMSM) 对治疗计划的好处，并用机器人康复补充这种方法。 PD 研究的另一个支柱是脑电图 (EEG)，它被广泛用于评估执行功能障碍，而功能磁共振成像 (fMRI) 可以检测运动任务期间运动激活的皮层变化。 因此，提出了对个体步态和神经肌肉功能进行定量评估，以有力地评估 PNS 和 CNS 感觉运动功能改变的恢复情况。 为此，将结合综合 GA（时空 (ST) 参数、关节运动学、关节刚度）和肌电图 (EMG) 来确定 PNS 改善情况，并使用带有 EEG 的 fMRI 来评估 CNS 改善情况。 由于医疗保健专业人员和研究人员需要客观、可靠和有效的工具来规划特定主题的干预措施、量化治疗结果并监测随时间的变化，因此拟议的研究包括估计中立知情的肌肉力量和关节僵硬，预计提供 PD 运动控制的敏感决定因素，这对于告知治疗计划/评估至关重要。 初步数据可用，并显示了建议的测量设置的可行性。

背景 OWET：尽管研究已经表明机器人辅助步态训练对 PD 患者有很多好处（即 体重支持的跑步机训练）作为改善步态效率修改时空（ST）参数，这些策略创造了一个环境，患者对步态启动的控制较少并且缺乏视觉空间流的可变性。 因此，专注于最佳康复方法的研究已转向动力下肢外骨骼，如在中风后康复中，这种治疗的效果显着增强了患者特定康复的潜力，显示出 ST 参数的改善。 结合接地机器人设备提供的优势和在真实环境中训练患者的能力，这些系统提供了更高水平的受试者参与，以保持躯干和平衡控制，以及在不同表面上导航他们的路径并增加受试者的功能能力，而可穿戴机器人系统保证较少的支持。 此外，外骨骼对患者的稳定性允许进行免提步行试验（没有离合器），这是生理运动恢复不可或缺的一部分。

由于步态涉及 CNS 和 PNS，有针对性的康复不仅要恢复力学（速度、步幅时间和长度），还要恢复生理步态模式。 这需要在平衡和下肢关节运动水平上进行改进。 在这个方向上，可穿戴的下肢动力外骨骼促进了现实步行环境中的功能训练，并且与接地设备相比，患者的参与度更高。 人体运动分析定量评估运动的神经肌肉和生物力学特征。 最近的文献强调了将 GA 和 NMSM 结合用于治疗计划并通过机器人康复补充这种方法的好处，但是没有研究调查 OWET 对 PD 患者的步态影响，也没有使用综合 GA 和 NMSM 揭示机械的评估因治疗而改变。

PD 的神经生理学：脑电图是 PD 研究的支柱，它广泛用于评估执行功能障碍，而 fMRI 可以检测运动任务期间运动激活的皮层变化。 研究人员已经采用了将 GA 与 fMRI 结合使用的协议，以显示康复过程对神经网络重组的影响，描述和量化神经活动和治疗后的恢复。

PD 中的运动分析：近年来，已经使用 3D GA 系统对 PD 患者的步态进行了深入研究，记录了典型的运动减退步态，步幅减少，步幅之间不对称，步频增加，站姿和双重支撑阶段，补偿减少的步幅。

NMSM：结合 GA 和 NMSM 可以更精确地跟踪疾病进展。 这已在一系列神经肌肉病变和健康个体中得到证实。 至关重要的是，为每个人创建一个神经肌肉骨骼模型，由个人自己的 EMG 信号驱动，并跟踪他们的生物力学，正如最近应用于神经受损个体。 这创建了一个将体内神经肌肉功能与个体联系起来的新模型，从而提供了新的生物标志物来评估和跟踪 PD 运动损伤。 此外，由于关节僵硬取决于神经募集和机械特性，它很可能提供神经和肌肉骨骼 PD 损伤的有力表现。

意义和潜在影响 该项目解决了 OWET 恢复 PD 患者正常步态的潜力。 OWET 旨在改善 PD 患者的整体身体运动并降低关节僵硬，从而改善功能、生活质量并降低受伤跌倒的风险。 拟议的机器人设备（Ekso GT™，EksoBionics，Richmond，CA，USA）通过为踝关节提供被动辅助来依赖功能，踝关节通过机械耦合影响身体的其余部分。 目前，设备辅助的数量是根据治疗师的经验和专业知识来估计的。 现代运动分析方法使我们能够客观地评估所需的帮助，从而提供一种为每个人量身定制帮助并消除临床猜测风险的方法。 机器人设备通过提供特定于任务的可重复机械动作来辅助物理治疗师，以支持治疗并实现更高强度的训练。 OWET 旨在降低下肢关节僵硬，这是公认的 PD 生物标志物，从而加强 PD 患者的康复。

与拟议研究相关的发现可能会为 PD 中缺乏有效干预措施（药理学、神经外科、传统物理疗法）的步态和姿势障碍（姿势、平衡和步态）的管理提供实质性解决方案。 此外，识别患者特定治疗变量的 NMSM 可用于评估治疗结果，还可以通过辅助设备的远程控制进行在线康复治疗。 与传统方法相比，这将提供许多优势，传统方法提出一种针对大量人群的个性化和可扩展的积极治疗，包括标准化的培训环境和能够增加治疗强度和剂量的适应性支持，而不会给治疗师带来负担. 因此，OWET 是在临床上完成常规治疗的理想方式，而康复机器人则具有使用更简单的设备进行持续家庭治疗的潜力。

研究设计 该研究将进行 36 个月以上。 将招募根据英国帕金森氏病协会脑库诊断标准临床确定诊断为 PD 的患者。 诊断将由专门研究运动障碍的神经科医生进行审查。 简而言之，50 名轻度至中度疾病严重程度的患者将根据以下专门部分中包含的纳入/排除标准入组。

这些活动将分为 4 个工作包 (WP)，每个工作包都有可衡量的产出，并通过预定的可交付成果/里程碑进行验证。

• WP1：临床试验。 样本大小是根据已公布的 PD 受试者步态速度数据定义的，并选择了 50 个 PD 个体（分为两个独立的队列）的目标样本，以达到至少 80% 的检测平均组差异的能力平均步态速度 (p = 0.05)。 一组 (n=25) 将接受多学科强化康复治疗，另一组将接受 OWET 治疗。 在基线 (T0) 时，受试者将接受神经生理学评估 (EEG-fMRI) 和 GA。 然后，参与者将接受为期 8 周的 OWET。 治疗后 (T1)，将使用与 T0 时相同的方案对受试者进行评估。 再过 2 个月后，将使用与 T0 相同的方案进行随访 (T2)。
• WP2：运动分析。 最先进的姿势和 GA 将在康复前后进行。
• WP3：NMSM。 使用 WP1 和 WP2 中收集的数据，将执行 NMSM 以获得肌肉力量和关节刚度。 该 NMSM 将用于评估 PD 康复前后的神经肌肉功能。
• WP4：神经生理学评估。 256 通道高密度脑电图 (HD-EEG) 记录和分析将用于评估治疗前后大脑振荡活动的变化。 多模态脑成像将通过同时采集和分析神经生理信号 (EEG/EMG) 和 fMRI 数据来评估治疗前后的静息状态连通性和激活差异，并确定皮质活动的变化是否相关在 WP3 中检测到的更改。

预期结果 通过功能性步态训练积极恢复运动功能。 事实上，在中风后受试者中，接受这种治疗的患者已经证明比没有接受相同治疗的人更有可能实现独立行走。

OWET 将改善步态和平衡质量。 OWET 的影响将影响生活质量。 OWET 的结果将为康复计划提供创新信息。 干预的影响将通过下面专门部分列出的可衡量结果进行评估。