Запропоновано новий вид діагностики хвороби Паркінсона

Хвороба Паркінсона – нейродегенеративний розлад, що виявляється такими симптомами, як тремор, уповільнені рухи, ригідність кінцівок, проблеми з ходою і рівновагою.

Майже всі діагностичні тести на це захворювання засновані на аналізі того, як пацієнти рухаються, і для цього їм потрібно проходити досить великі відстані за дуже тривалі відрізки часу. На думку міжнародної групи дослідників із Саудівської Аравії та Швеції, дискомфорт, який відчувають пацієнти при такому тестуванні, неприпустимий.

Вони запропонували новий вид обчислювального аналізу на підставі випробувань, які не потребують великих фізичних навантажень, у журналі Automatica Sinica, спільному виданні Інституту інженерів з електротехніки та електроніки (IEEE) і Китайської асоціації автоматизації (CAA).

Окрім даних про ходу й утримання рівноваги, для виявлення ранніх стадій хвороби Паркінсона вчені запропонували метод вимірювання часових рядів натискань клавіш і отримання інформації про інтервал утримання – кількість часу, що проходить між натисканням і відпусканням клавіші.

«Метою дослідження було зрозуміти, чи існують методи, які можуть обробляти дуже короткі часові ряди і показувати хороші результати для диференціації здорових людей від суб'єктів із ранніми ознаками хвороби Паркінсона», – сказав автор статті Туан Д. Фам, професор біомедичної інженерії в Центрі вивчення і візуалізації медичних зображень при Лінчепінгському університеті у Швеції.

Сама по собі хвороба Паркінсона не смертельна, але її ускладнення можуть бути дуже серйозними. Вона щороку вражає близько 10 мільйонів людей у всьому світі. Від моменту старту захворювання до моменту появи симптомів можуть пройти роки, тому раннє виявлення хвороби Паркінсона – першочергове завдання дослідників.

У цьому експерименті випробувані мали якомога швидше протягом короткого періоду часу натискати одну або дві кнопки на такому пристрої, як iPhone. Професор Фам і команда проаналізували отримані дані за допомогою нечітких повторюваних графіків, для чого кілька коротких часових рядів даних переводили у двомірні напівтонові зображення. На зображенні пов'язані точки відображалися у вигляді щільної сірої текстури, а більш різнорідні точки – у вигляді більш розмитої. Алгоритм, який використовується для нечітких повторюваних графіків, вивчає, як з'єднуються точки даних, і може допомогти виявити відмінності та подібності у групах людей із ранньою хворобою Паркінсона і без неї.

Команда готується додатково вивчити використання нечітких рекурентних графіків і поліпшити алгоритм діагностичного методу, щоб точніше визначати стадію захворювання суб'єкта. У планах також розширення досліджень з метою вивчення динаміки ходи пацієнтів із хворобою Паркінсона, хворобою Хантінгтона і бічним аміотрофічним склерозом, також відомим як хвороба Лу Геріга.