Skräddarsydd djup hjärnstimulering förbättrar gångförmågan vid Parkinsons sjukdom

Hos patienter med Parkinsons sjukdom kan förändringar i gångförmågan vara mycket uttalade. Den så kallade "Parkinsoniska gången" kan innefatta förändringar i steglängd och asymmetri mellan benen. Dessa gångstörningar minskar en persons rörlighet, ökar risken för fall och påverkar patientens livskvalitet avsevärt.

Även om högfrekvent djup hjärnstimulering (DBS) är mycket effektiv för att minska symtom på tremor, rigiditet och bradykinesi (långsamma rörelser), är dess effekter på gången mer varierande och mindre förutsägbara hos patienter med allvarliga gångstörningar. De största utmaningarna med att förbättra resultaten av DBS för behandling av gångstörningar är fortfarande avsaknaden av ett standardiserat gångmått som kliniker kan använda vid justering av stimuleringsparametrar, samt bristande förståelse för effekterna av olika stimuleringsfaktorer på gången.

I en nyligen genomförd studie utvecklade forskare vid University of California, San Francisco (UCSF) ett systematiskt sätt att kvantifiera viktiga aspekter av gång som är karakteristiska för Parkinsons sjukdom och använde maskininlärningstekniker för att välja optimala DBS-inställningar för varje patient. Dessa personliga inställningar ledde till betydande förbättringar av gång, såsom snabbare och stabilare steg, utan att förvärra andra symtom.

Resultaten av deras studie publiceras i npj Parkinson's Disease.

"Vi närmade oss uppgiften att optimera DBS-inställningarna som ett tekniskt problem, med målet att modellera förhållandet mellan stimuleringsparametrar, hjärnaktivitet och gångprestanda", säger försteförfattaren Hamid Fekri Azghomi, PhD, en postdoktor vid UCSF Wang Lab.

Hur man optimerar gångprestanda

I studien implanterades patienter med Parkinsons sjukdom med DBS-enheter som inte bara stimulerade hjärnan utan även registrerade neural aktivitet medan de gick. Under klinikbesök varierades DBS-parametrarna inom säkra intervall för att studera deras effekter på gångfunktionen. Som svar på varje uppsättning inställningar gick patienterna en sluten krets på cirka sex meter medan neurala data och gångkinematik registrerades kontinuerligt.

Forskarna utvecklade Walking Performance Index (WPI), som bedömde gångmått som steglängd, steghastighet, armsvingamplitud och gångkoherens. Genom att kombinera dessa mätvärden gav WPI en omfattande gångbedömning som täckte flera dimensioner av motorisk funktion som påverkas av Parkinsons sjukdom.

”Våra resultat bekräftade att förändringar i DBS-inställningar effektivt fångades upp av WPI och var förenliga med patient- och klinikerbedömningar vid varje besök”, sa Azgomi. ”Denna validering bekräftar att WPI är ett effektivt mått för att bedöma och rikta in sig på gångförbättring hos personer med Parkinsons sjukdom. Med hjälp av dessa metoder kunde vi förutsäga och identifiera personliga DBS-inställningar som förbättrade WPI.”

Forskarna identifierade också mönster av hjärnaktivitet i samband med förbättrad gångförmåga. Med hjälp av multivariata modeller identifierade författarna unika neurala dynamiker som skiljer optimal gångförmåga från mindre effektiva mönster. Förbättrad gångförmåga var associerad med minskad hjärnvågsaktivitet i beta-bandet under specifika faser av gångcykeln i globus pallidus, en hjärnregion associerad med muskelförlust hos personer med Parkinsons sjukdom.

Dessa data, tillsammans med de identifierade individuella neurala biomarkörerna, belyser vikten av personliga, datadrivna interventioner för att förbättra gångförmågan hos personer med Parkinsons sjukdom.

"Detta arbete fördjupar inte bara vår förståelse för hur DBS påverkar rörelse, utan visar också potentialen för personlig neuromodulering för Parkinsons sjukdom och andra neurologiska störningar, vilket för oss närmare smartare och mer effektiva behandlingar", säger seniorförfattaren till studien Doris Wang, MD, PhD, neurokirurg och docent i neurokirurgi vid UCSF.