Analisi delle strategie posturali in pazienti affetti da sindrome di Down mediante l'utilizzo della principal component analysis

Down Syndrome (DS) is a congenital condition caused by a chromosomal anomaly. The presence of a third copy of chromosome 21 leads to an underdevelopment of the Central Nervous System, muscular hypotonia, ligament laxity and flatfoot; neuromotor deficits are followed by postural disorders at various levels, problems with balance and postural stability. Posturography represents the gold standard for the clinical characterization of balance in both healthy and pathological subjects. Based on the aspects of postural control to be investigated, and on the specifics of the test, posturography can refer to static or dynamic analysis conditions. This thesis focuses mainly on static equilibrium and its characterization during quiet orthostatic posture; evaluations were conducted combining the use of stabilometry, an optoelectronic system and Principal Component Analysis (PCA). Starting from the markers’ coordinates, PCA allows the linear decomposition of whole-body postural adjustments into unidirectional oscillatory trends, using the markers’ displacement. Although these unidirectional sway trends, called Principal Movements (PMs), do not correspond directly to physiological movements, they are strongly indicative of the motor patterns evaluated from the variance point of view. Principal Movements can be described by means of Relative Amplitude (RA) - which measures specific pattern preference – and Zero Crossing (ZC), that can be interpreted as an index of postural control activation at neurological level. The present study was carried out in collaboration with the Motion Analysis Laboratory (MAL) of the IRCCS San Raffaele Pisana in Rome and with the scientific contribution of Prof. Peter A. Federolf. This thesis focuses on identifying postural patterns during upright quiet standing in patients with Down Syndrome. The patients’ group examined includes data from 23 individuals with Down Syndrome (9 females and 14 males, average age 22.8 ± 9.9 years). Results from the pathological dataset were compared with a healthy population sample (Control Group, CG: 12 subjects, 6 females and 6 males, average age 23.5 ± 0.7 years). After collecting some anthropometric measures for each subject, posturographic acquisitions were conducted using a dynamometric platform (KISTLER, Switzerland), with simultaneous recording of movement kinematics via an optoelectronic system (ELITE 2002 System, BTS, Milan, Italy). Each participant was tested in two consecutives 30 s stabilometry sessions, recorded under different conditions: one with open eyes (OE) and one with closed eyes (CE). These sessions were later processed using a dedicated software (SMART Analyzer, BTS, Milan, Italy). Prior recording the posturographic tests, 22 passive markers were positioned (according to the Davis protocol) on the subjects’ body; this allowed the detection of the three-dimensional marker coordinates during each trial. By using the force platform, the ground reaction forces (GRF) and the spatio-temporal evolution of the CoP (Center of Pressure) were obtained. From both the anthropometric measures and the markers’ trajectories were obtained the positions over time of 14 reference points, called landmarks: 6 articular centers (pelvis, knees and ankles) and 8 anatomical landmarks (C7, acromia, sacrum, left and right ASIS, fifth metatarsal). All data were subsequently processed in Matlab environment (Mathworks Inc., Natwick, USA). After a first pre-processing phase – in which raw data from both platform and optoelectronic system were interpolated, filtered, cut and normalized – kinematic data underwent PCA, while two classic stabilometric parameters were derived from platform data: the Trajectory Length (TL), meaning the length of the CoP’s oscillatory path, and the 95% Confidence Ellipse area of the statokinesiogram. The term “posture” was defined as the configuration of landmarks at any time: going by this logic, we defined a “posture matrix” containing all the postures of the k-th subject during the tests in both OE and CE conditions. All “posture matrices” had to be normalized in order to avoid biases linked to the anthropometric differences between subjects. Once the normalized “posture matrices” of all the subjects and of all the tests were assembled in a single global matrix P, this was analyzed through the PCA. In output we obtained three variables: the eigenvectors of the covariance matrix of P, also called Principal Components (PCs); the eigenvalues of the covariance matrix of P, which quantify the variance of each component; a set of time series (Scores), also called Principal Positions (PPs), which describe the temporal evolution of each component. Through these variables the Principal Movements were reconstructed as projections of the PCs on the PPs. Finally, we calculated the second derivatives of the PPs, called Principal Accelerations (PAs), as an expression of movement control. As a post-processing phase, the PPs and PAs curves were analyzed to extract two independent variables: Zero Crossing (ZC) and Relative Amplitude (RA). The first parameter represents the number of times the Principal Acceleration crosses the x axis, i.e. the null position; the second variable evaluates the contribution of the k-th component on the global movement. As anticipated, only two variables were obtained from classic stabilometry: the Trajectory Length (TL), or the length of the CoP oscillatory path, and the 95% Confidence Ellipse area of the statokinesiogram. Later, all these results underwent a univariate statistical analysis of variance (two-way ANOVA), with a threshold set at p = 0.01. From all the Principal Components obtained, only those that explain at least 1% of variance have been maintained; the PMs resulting from the application of this criterion are thus eight. Only two postural patterns were found to be relevant for the characterization of a difference between healthy and DS subjects in both complex variables. In fact, both PM3 and PM8 (representative of ankle and hip strategy, respectively) were statistically significant both on RA and on ZC. Particularly, the pathological population showed a clear preference towards the hip strategy (predominant in PM8) compared to the ankle strategy (characterizing PM3). However, it does not emerge an improvement in the postural control quality in either of these two PMs (in their respective direction). Furthermore, a relationship between the TL and ZC was highlighted – as they both express the level of activation of neurological balance control from two different and coherent perspectives. Individuals with DS present a significantly longer oscillatory pathway, characterized by higher speeds than those recorded in healthy subjects. This means that postural adjustments in DS are preferentially preventive and characterized by greater difficulties in mastering compensatory strategies. Moreover, as all the ZCs are significantly lower for all the PMs considered, this result shows a comparable level of control activation on all the main directions of oscillation.

La Sindrome di Down (DS) è una condizione congenita causata da un’anomalia cromosomica. Tra le manifestazioni cliniche di tipo neuromotorio, la presenza di un cromosoma in sovrannumero a livello della ventunesima coppia comporta un sottosviluppo del Sistema Nervoso Centrale, ipotonia muscolare, lassità legamentosa e piede piatto; seguitano disordini posturali a vari livelli dell’apparato muscoloscheletrico, problemi di equilibrio e di mantenimento della postura. L’analisi posturografica rappresenta il gold standard per la caratterizzazione clinica dell’equilibrio in soggetti sani e patologici. In base agli aspetti del controllo posturale su cui si vuole indagare, e in base alle specifiche della prova, la posturografia può riferirsi a condizioni di analisi statiche o dinamiche. In questo lavoro di tesi viene approfondita la caratterizzazione dell’equilibrio statico valutato nel mantenimento della posizione ortostatica indifferente di soggetti con Sindrome di Down, affiancando alla stabilometria l’utilizzo del sistema optoelettronico e dell’Analisi delle Componenti Principali (Principal Component Analysis, PCA). Questa tecnica permette, a partire dalle coordinate di marcatori posizionati sul corpo dei soggetti, di scomporre linearmente gli aggiustamenti posturali in trend oscillatori unidirezionali, detti Principal Movements (Movimenti Principali, PMs). Benché tali PMs non corrispondano direttamente a movimenti fisiologici, essi sono fortemente indicativi dei pattern motori valutati dal punto di vista della varianza. I Movimenti Principali possono essere descritti mediante alcuni parametri, quali le Ampiezze Relative (Relative Amplitude, RA) – che misurano la preferenza di uno specifico pattern di movimento – e gli Zero Crossing (ZC), indicativi della frequenza di attivazione del controllo neurologico sul mantenimento dell’equilibrio. Il presente studio si è svolto in collaborazione con il Laboratorio di Analisi del Movimento (Motion Analysis Laboratory, MAL) dell’IRCCS San Raffaele Pisana di Roma e grazie al contributo scientifico del Prof. Peter A. Federolf. L’obiettivo di questa tesi è lo studio dei pattern posturali finalizzati al mantenimento della postura eretta in pazienti con Sindrome di Down. Il gruppo dei pazienti esaminato comprende le prove di 23 individui con Sindrome di Down (9 femmine e 14 maschi, età media 22.8 ± 9.9 anni). I risultati del dataset patologico sono stati confrontati con quelli di un campione di popolazione sana (Control Group, CG: 12 soggetti, 6 femmine e 6 maschi, età media 23.5 ± 0.7 anni). Dopo aver misurato le grandezze antropometriche di interesse per ogni soggetto, è stata effettuata un’acquisizione posturografica mediante pedana dinamometrica (KISTLER, Svizzera) con contemporanea acquisizione della cinematica del movimento tramite un sistema optoelettronico (Sistema ELITE 2002, BTS S.p.A., Milano, Italia). Per ogni partecipante è stata registrata una sessione di stabilometria da 30 s in due differenti condizioni: ad occhi aperti (OA) e ad occhi chiusi (OC). Tali sessioni sono state in seguito elaborate mediante software dedicato (SMART Analyzer, BTS Spa, Milano, Italia). Sono state rilevate le coordinate tridimensionali di 22 marker passivi posizionati sul corpo dei soggetti secondo il protocollo Davis. Dall’utilizzo della piattaforma di forza si sono ricavate le forze di reazione al suolo e l’andamento temporale e spaziale delle coordinate del loro punto di applicazione, ovvero il CoP (Centre of Pressure). Dalle grandezze antropometriche e dalle traiettorie dei marker, sono state ottenute le posizioni nel tempo di 14 punti di riferimento, detti landmark: 6 centri articolari (riferiti a bacino, ginocchia e caviglie) e 8 punti di repere anatomici (C7, acromia, sacrum, ASIS, teste del quinto metatarso). Tutti i dati sono stati successivamente elaborati in ambiente Matlab (Mathworks Inc., Natwick, USA). Dopo una prima fase di pre-processing, nella quale i dati grezzi sono stati interpolati, filtrati, tagliati e normalizzati, i dati di cinematica sono stati trattati mediante PCA, mentre dai dati di piattaforma sono stati derivati due parametri stabilometrici classici, quali la Trajectory Length (TL), ossia la lunghezza del percorso oscillatorio del CoP, e l’Ellissi di Confidenza al 95% dello statokinesiogramma. Prima di tutto è stata definita come “postura” la configurazione dei landmark in ogni istante di tempo. Per ogni prova e in entrambe le modalità di esame è stata definita una matrice contenente tutte le posture del k-esimo soggetto durante la prova. Una volta assemblate le matrici posturali normalizzate di tutti i soggetti e di tutte le prove in un’unica matrice globale P, questa è stata analizzata attraverso la PCA, ottenendo in output tre variabili: gli autovettori della matrice di covarianza di P, detti anche Componenti Principali (Principal Components, PCs); gli autovalori della matrice di covarianza di P, che quantificano la varianza di ogni componente; un insieme di serie temporali (Scores), dette anche Posizioni Principali (Principal Positions, PPs), che descrivono il corso temporale di ogni componente. Tramite le suddette variabili sono stati ricostruiti i Movimenti Principali come proiezioni delle PCs sulle PPs. Infine, sono state calcolate le derivate seconde delle PPs, dette Accelerazioni Principali (Principal Accelerations, PAs), come espressione del controllo del movimento. Nella fase finale dell’elaborazione dei dati, sono state analizzate le curve delle PPs e delle PAs per estrarre due variabili indipendenti: gli Zero Crossing (ZC) e le Ampiezze Relative (RA). I primi rappresentano il numero di volte in cui l’Accelerazione Principale attraversa l’asse delle ascisse, ossia la posizione nulla; le seconde valutano il contributo della k-esima componente sul movimento globale. Come anticipato, sono stati derivati solo due parametri di stabilometria classica: la Trajectory Length (TL), ossia la lunghezza del percorso oscillatorio del CoP, e l’Ellissi di Confidenza al 95% dello statokinesiogramma. I dati ottenuti sono stati studiati attraverso un’analisi statistica univariata della varianza (ANOVA a due vie), con un valore di soglia fissato a p = 0.01. Delle Componenti Principali ottenute dall’applicazione della PCA, sono state mantenute solo quelle che spiegano almeno l’1% della varianza; i PMs risultanti dall’applicazione di questo criterio sono otto. Solo due pattern sono risultati rilevanti ai fini della caratterizzazione di una differenza tra i soggetti sani e quelli affetti da Sindrome di Down in entrambe le variabili complesse. Infatti, sia il PM3 che il PM8 (rappresentativi di strategia di caviglia e strategia d’anca rispettivamente) sono risultati statisticamente significativi sia sulle RA che sugli ZC. In particolare, la popolazione patologica ha dimostrato una netta preferenza verso la strategia d’anca (predominante nel PM8) rispetto alla strategia di caviglia (caratterizzante il PM3). Tuttavia, in nessuno di questi due Movimenti Principali emerge un miglioramento della qualità del controllo posturale nella direzione considerata. È stata inoltre evidenziata una relazione tra le variabili TL e ZC, che esprimono entrambe il livello di attivazione di controllo neurologico sull’equilibrio da due punti di vista differenti e concordi. I soggetti affetti da DS presentano un percorso oscillatorio significativamente più lungo e caratterizzato da velocità più elevate rispetto a quelle registrate nei soggetti sani. Questo significa che gli aggiustamenti posturali nei DS sono preferenzialmente di tipo preventivo e denotano perciò maggiori difficoltà nel padroneggiare strategie compensatorie. Inoltre, il fatto che gli ZC risultino significativamente più bassi per tutti i PMs considerati, evidenzia un livello di attivazione di controllo confrontabile su tutte le direzioni principali di oscillazione.