帕金森病运动状态依赖性自适应脑深部电刺激

本研究将使研究者能够评估一种运动状态依赖性自适应深部脑刺激（DBS）范式在治疗帕金森病（PD）患者步态功能障碍方面的疗效。

虽然当前的DBS疗法改善了PD的肢体症状，如震颤和运动迟缓，但对于晚期步态症状（表现为运动减少性步态模式、步态变异性增加、不对称性增加和平衡障碍）效果较差。这些症状具有致残性，是PD患者发病的主要原因。研究表明，虽然传统的高频刺激设置能有效治疗肢体症状，但对于步态障碍等轴向症状可能效果不佳。通过使用较低频率等调制刺激参数已被证明可以改善步态运动学，如对称性和节律性。然而，这些设置对其他症状效果较差，因此以牺牲肢体症状控制为代价。本研究的总目标是识别PD患者的运动状态个性化电生理特征和步态优化刺激参数，以实现自适应控制算法，该算法可在行走时自动从识别的“步态优化”设置切换到非行走时的“其他PD症状优化”设置。

这是一项小规模、双盲试验，涉及六名已植入RC+S设备、患有特发性PD且存在运动波动的患者。研究者将比较闭环（自适应DBS）和开环（连续临床DBS）范式在行为表现改善方面的总体疗效。在这一慢性运动状态依赖性自适应DBS阶段，自适应DBS和开环刺激设置将随机分配为7天周期，运动和步态相关测量将通过跟踪运动运动学的可穿戴设备获得。患者将在可能的情况下每天在家参与运动和步态任务，并被要求填写运动日记问卷，从运动和非运动角度分享他们的反馈。

研究者期望成功开发一种原型运动状态依赖性自适应DBS算法。他们假设，与传统的开环方法（其中刺激参数保持不变）相比，嵌入式的闭环、运动状态依赖性自适应DBS范式将改善步态功能，同时保持DBS的标准治疗效果。