Sviluppo di algoritmi di elaborazione dell'accelerazione del polso per il monitoraggio ambulatoriale di pazienti affetti da malattia di Parkinson

Parkinson’s disease (PD) is the second most common neurodegenerative disorder after Alzheimer’s disease. Parkinson's disease is characterized by a triad of symptoms which are resting tremor, muscular rigidity and bradykinesia. Current therapy based on augmentation or replacement of dopamine is designed to improve patients’ motor performance; during the first stages of the disease levodopa is very efficient in the control of these motor symptoms, but there are disabling adverse effects of longterm L-dopa therapy, such as motor fluctuations and dyskinesia. Clinicians have to assess the disease’s progress and evaluation/adaptation of the medical treatment based on the changing symptoms and efficiency of drug intake (type of drug, dose, timing). In the current medical practice, assessment of Parkinson’s disease therapy effectiveness is based on neurological examination during patient’s visits to the clinic and home diaries that the patient keeps. Changes in patients’ motor function between visits are hard to track and clinicians are not able to make the most informed decisions about the course of therapy without frequent visits. To overcome these limitations, a reliable and quantitative tool for monitoring Parkinson’s disease symptoms holds a great value both for clinical assessments and personalized treatments. This projects aims to (1) design an experimental protocol to collect the acceleration signal of the wrist of Parkinson’s disease patients; (2) define a set of features that recognize and classify the severity of resting tremor, bradykinesia and dyskinesia; (3) study the features’ ability to recognize these symptoms; (4) test correlations between these acceleration-derived measures and clinical scores used to evaluate the symptoms. A simple experimental protocol has been used to study the ability of a wireless accelerometer system to quantitatively evaluate resting tremor, bradykinesia and dyskinesia of Parkinson’s disease patients. A noninvasive method based on the recorded acceleration through the EZ-430 Chronos (Texas Instruments) has been used for data acquisition of eight Parkinson’s disease patients during the execution of a set of UPDRS and Rush Filming Protocol standardized tasks. Tests were recorded and videotaped simultaneously. One experienced neurologist reviewed the video segments and rated severity of resting tremor, bradykinesia and dyskinesia on a four-point scale (UPDRS for resting tremor and bradykinesia, and Rush Filming Protocol for dyskinesia). A set of features have been computed and a subset of these features were chosen to detect the absence (“0” score) or the presence (“1”, “2”, “3”, “4” scores) of the motor symptoms. Moreover, we studied the features’ ability to quantify the symptoms’ severity and to predict the clinical scores. A subset of features was found to have good accuracy in classifying and quantify resting tremor and dyskinesia, but none of the computed features for bradykinesia show good performance. These results confirm the capability of an accelerometer systems to monitor the main motor symptoms in Parkinson’s disease and overcome the limits of the current medical practice. These results will also provide a novel approach to evaluation of Parkinson’s patients based on a single accelerometer sensor that can be used to measure the symptoms in an objective way; furthermore we proved the ability of a commercial device (such as a smartwatch) in a home monitoring system or in ambulatorial monitoring system for Parkinson’s disease. This kind of monitoring could be used by doctors in order to design optimized personalized treatment and improve quality of patients’ lives. Clinicians can objectively trak changes in patients’ motor function and make the most informed decisions about the course of therapy without frequent visits. Frequent clinic visits increase the physical and economic burden on patients and their families.

La malattia di Parkinson è la seconda malattia neurodegenerativa più comune dopo il morbo di Alzheimer. La triade cardine della malattia è costituita da: tremore, rigidità e bradicinesia. Il principale trattamento ha lo scopo di ovviare alla carenza di dopamina per mezzo della somministrazione di L-dopa, che, nelle prime fasi della terapia, risulta molto efficace nel controllo dei principali sintomi motori; tuttavia, la terapia prolungata con L-dopa può dar luogo a diverse complicazioni, tra le quali discinesie e fluttuazioni della risposta al farmaco. Nel lungo termine occorre pertanto modificare attentamente tempistiche e dosi della terapia per minimizzare l’insorgenza di effetti collaterali. Nell’attuale pratica medica la valutazione dell’efficacia degli interventi terapeutici è principalmente soggettiva e si avvale di diari ed esami neurologici durante visite specialistiche programmate. Per poter perseguire l’appropriatezza degli interventi terapeutici e offrire allo stesso tempo una maggiore qualità all’assistenza dei pazienti, sono necessari strumenti affidabili che monitorino lo stato di salute dei pazienti Parkinson sulla base di misure quantitative. Gli obiettivi del presente progetto di tesi sono: (1) definire un protocollo sperimentale finalizzato all’acquisizione del segnale di accelerazione del polso in un gruppo di pazienti affetti da Parkinson; (2) sviluppare algoritmi che estraggano dai segnali acquisiti features rappresentative di tremore a riposo, bradicinesia e discinesia; (3) studiare le capacità di tali features di riconoscere la presenza o l’assenza di ciascun sintomo; (4) studiare la correlazione tra i valori delle features e gli score delle scale cliniche di valutazione. E’ stato definito un protocollo sperimentale che permetta di studiare la capacità di un sistema accelerometrico wireless indossato al polso (EZ-430 Chronos, Texas Instruments) di valutare quantitativamente tremore a riposo, bradicinesia e discinesia in un paziente affetto da Parkinson; a tale scopo si è acquisito il segnale di accelerazione da un gruppo di otto soggetti durante l’esecuzione di un sottoinsieme di task appartenenti ai protocolli UPDRS (per il tremore e la bradicinesia) e Rush Filming Protocol (per la discinesia). I test eseguiti dai pazienti sono stati videoregistrati per consentire a un neurologo esperto in disordini del movimento di valutare ogni task attribuendo i corrispondenti score. Per ogni sintomo, dalla porzione di segnale del task corrispondente, si è estratto un insieme di features e, tra queste, si sono individuate le features (o una combinazione delle stesse) che meglio distinguessero l’assenza del sintomo (score “0”) dalla presenza del sintomo (score “1”, “2”, “3”, “4”). In aggiunta, si è esaminata la capacità di tali parametri di quantificare la gravità del sintomo e quindi la capacità di predire separatamente gli score delle scale cliniche corrispondenti. Alcune delle features estratte si sono dimostrate valide per quanto riguarda il riconoscimento e la quantificazione dei sintomi tremore a riposo e discinesia, mentre non hanno fornito risultati apprezzabili per quanto riguarda la valutazione della bradicinesia. I risultati hanno confermato le potenzialità dei sistemi accelerometrici nell’ambito del monitoraggio del paziente affetto da Parkinson, come strumenti capaci di monitorare quantitativamente lo stato di salute di un paziente e di superare i limiti legati al tipo di monitoraggio effettuato nell’attuale pratica clinica. La novità del progetto consiste nella possibilità di individuare e valutare in modo oggettivo tali sintomi utilizzando un solo sensore inerziale, testando quindi anche le potenzialità che potrebbe avere un dispositivo commerciale come uno smartwatch, in un sistema di monitoraggio ambulatoriale o domestico dello stato di salute di un paziente affetto da Parkinson. Il monitoraggio così perseguito conferirebbe al medico informazioni che permettono di migliorare gli standard terapeutici, basandosi su misure quantitative e personalizzando il trattamento. Un sistema di questo tipo consentirebbe inoltre di osservare precocemente modifiche dello stato di salute e, essendo effettuato fuori da un contesto ospedaliero, permetterebbe di ridurre i costi e i problemi correlati all’impossibilità da parte dei pazienti di effettuare frequenti visite.