quarta-feira, 5 de outubro de 2016

Monitoramento dos sintomas de Parkinson em casa

Técnica de acompanhamento por teclado pode detectar dificuldades motoras com pacientes.

October 5, 2016 - Doença de Parkinson é a segunda perturbação neurodegenerativa mais comum no mundo desenvolvido, com cerca de 60.000 pessoas diagnosticadas nos EUA anualmente.

Embora não haja nenhuma cura para a doença, existem tratamentos que podem reduzir a gravidade dos sintomas do paciente. Mas para estes tratamentos para serem eficazes, os clínicos necessitam um método para monitorizar regularmente os sintomas do paciente em casa.

Em um artigo publicado hoje na revista Scientific Reports, os pesquisadores do MIT e em outros lugares descrevem uma técnica que eles têm desenvolvido para monitorar a progressão da doença de Parkinson como pacientes interagindo com um teclado de computador.

Desta forma, a técnica, que é baseada na tecnologia desenvolvida originalmente para substituir senhas de computador, permite que os sinais de Parkinson a sejam monitorados como as pessoas executando tarefas comuns, como digitar e-mails ou atualizar seu status no Facebook, de acordo com Luca Giancardo, um ex-bolsista na consórcio Madrid-MIT M / Laboratório de Pesquisa de Eletrônica, e um dos principais autores do artigo.

"Esta abordagem usa algo que normalmente - interage com um dispositivo digital - por isso não acrescenta qualquer encargo adicional ou tomar o tempo de atividades diárias", diz ele.

Doença de Parkinson, que é causada por uma perda de células nervosas do cérebro conduzindo a uma redução nos níveis de dopamina, é uma doença progressiva com sinais incluindo tremores e dificuldades motoras, e em última análise, a deficiência grave e demência.

A medicação para substituir os níveis de dopamina ou a atividade da dopamina mímica pode ajudar a diminuir a gravidade de seus sinais.

Se Parkinson pudesse ser diagnosticado cedo, os pesquisadores poderiam até serem capazes de desenvolver drogas que poderiam parar o progresso da doença, de acordo com Álvaro Sánchez-Ferro, principal autor conjunto e um ex-bolsista na Madrid-MIT M + Visão Consortium. "O problema é que até agora não tem havido um método fácil para fornecer essa detecção precoce, e uma das razões é que a progressão da doença é muito lenta", diz ele.

Métodos para avaliar a gravidade dos sinais de Parkinson existentes são baseados em pessoal médico treinado que avaliam a capacidade do paciente para realizar uma série de atividades de movimento. No entanto, estas avaliações tendem a ser levadas a cabo num ambiente clínico, limitando a frequência com que eles podem ser realizados.

Assim, os pesquisadores começaram a investigar se a dinâmica de digitação, uma técnica usada para identificar um usuário de computador pelo tempo que leva para pressionar para baixo e soltar cada tecla - normalmente em torno de 100 milissegundos - poderia ser usada para monitorar os efeitos motores da doença de Parkinson em casa.

Em trabalhos anteriores, os pesquisadores demonstraram que a técnica pode ser usada para detectar sinais de inércia do sono, ou o declínio da destreza motora causada por embriaguez ao ser subitamente acordado.

Em novos experimentos, no espanhol clínicas médicas 12 de Octubre, Hospital Clínico e HM CINAC, coordenado por Sánchez Ferro e co-autor José Obeso no HM CINAC, os pesquisadores pediram a 42 pacientes com doença de Parkinson em fase inicial e 43 indivíduos saudáveis ​​para digitar um texto de sua escolha por 10-15 minutos em um teclado de computador.

O computador foi instalado com o software projetado para medir o tempo de cada um pressionando e soltando.

Quando eles analisaram os dados de digitação, eles encontraram uma variação significativa no tempo de cada pressão e liberação em pacientes com doença de Parkinson em fase inicial, enquanto que no grupo de controle saudável isto era muito mais uniforme, diz Giancardo.

"Ao olhar para a variação deste pressionar e soltar, fomos capazes de encontrar uma assinatura que permite detectar a doença de Parkinson em nossa amostra".

Para garantir a privacidade dos pacientes que participaram do teste, o software não monitora as palavras que as pessoas digitam, diz ele.

O sistema pode ser instalado como software num computador normal, ou adicionado ao hardware de um dispositivo, ou mesmo implantado em uma página da web.

"Prevemos que este poderia ser utilizado para preencher as lacunas entre as visitas ao neurologista, por exemplo, ou entre outros testes que não podem ser realizados de forma contínua", diz Giancardo.

A monitorização dos sinais dos pacientes como eles vão sobre suas atividades diárias poderia ajudar os médicos a determinar a dosagem mais eficaz de medicação a prescrever naquele tempo, e poderia finalmente ajudar os pesquisadores a desenvolver tratamentos para deter a doença, diz Sanchez-Ferro.

Também poderia ajudar os pacientes a controlar a eficácia das atividades que podem reduzir os efeitos da doença de Parkinson, diz ele.

"Há atividades, como esportes e yoga que podem ajudar significativamente com os sintomas, e assim comunidade de Parkinson fica à procura de uma maneira de medir sinais de Parkinson quantitativamente, que até agora tem provado ser muito difícil de fazer", diz Giancardo.

Esta é uma parte muito importante do trabalho, de acordo com Bryan Estranho, diretor do Laboratório de Neurociências Clínicas na Universidade Técnica do Centro de Madrid para Tecnologia Biomédica, em Espanha.

"Atualmente, a capacidade de monitorar os sinais motores das pessoas com Parkinson ou aqueles que estão começando a desenvolver a doença está limitadoa a um ambiente clínico", diz ele.

Isto restringe a frequência com que tais ensaios possam ser realizados. "Este [teste] não é algo que exige que o paciente faça algo fora do comum", acrescenta.

Os pesquisadores esperam que a técnica possa vir a ser usada para criar algoritmos que podem detectar sinais de outros distúrbios neurológicos ou de base motora. Eles já receberam o interesse de empresas iniciantes de tecnologia interessadas ​​em ajudar a equipe de traduzir a tecnologia.

O trabalho foi apoiado, em parte, pela Fundação Michael J. Fox para Pesquisa de Parkinson, com bolsas concedidas a Obeso e Martha Gray, o J. W. Kieckhefer Professor de Ciências da Saúde e Tecnologia e professor de engenharia elétrica e ciência da computação do MIT. A equipe também inclui Teresa Arroyo Gallego, uma estudante de PhD na Universidade Polytecnica em Madrid; Ian Butterworth um ex bolsista na Madrid-MIT M + Visão Consortium; Michele Matarazzo da HM CINAC; Paloma Montero do Hospital Clinico San Carlos; e Veronica Puertas-Martin. Original em inglês, tradução Google, revisão Hugo. Fonte: News MIT.

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