Trazendo a clínica para casa: um ecossistema de coleta de dados multimodal em casa para apoiar a estimulação cerebral profunda adaptativa

Summary

O protocolo mostra um protótipo da plataforma de coleta de dados multimodal em casa que apoia pesquisas otimizando a estimulação cerebral profunda adaptativa (aDBS) para pessoas com distúrbios neurológicos do movimento. Também apresentamos as principais descobertas da implantação da plataforma por mais de um ano na casa de um indivíduo com doença de Parkinson.

Abstract

A estimulação cerebral profunda adaptativa (aDBS) mostra-se promissora para melhorar o tratamento de distúrbios neurológicos, como a doença de Parkinson (DP). O aDBS usa biomarcadores relacionados a sintomas para ajustar os parâmetros de estimulação em tempo real para atingir os sintomas com mais precisão. Para permitir esses ajustes dinâmicos, os parâmetros para um algoritmo de aDBS devem ser determinados para cada paciente individual. Isso requer um ajuste manual demorado por parte dos pesquisadores clínicos, tornando difícil encontrar uma configuração ideal para um único paciente ou dimensionar para muitos pacientes. Além disso, a eficácia a longo prazo dos algoritmos aDBS configurados na clínica enquanto o paciente está em casa permanece uma questão em aberto. Para implementar essa terapia em larga escala, é necessária uma metodologia para configurar automaticamente os parâmetros do algoritmo aDBS enquanto monitora remotamente os resultados da terapia. Neste artigo, compartilhamos um projeto para uma plataforma de coleta de dados em casa para ajudar o campo a abordar ambas as questões. A plataforma é composta por um ecossistema integrado de hardware e software que é de código aberto e permite a coleta domiciliar de dados de vídeo neural, inercial e multicâmera. Para garantir a privacidade dos dados identificáveis pelo paciente, a plataforma criptografa e transfere dados por meio de uma rede privada virtual. Os métodos incluem o alinhamento de tempo de fluxos de dados e a extração de estimativas de pose de gravações de vídeo. Para demonstrar o uso desse sistema, implantamos essa plataforma na casa de um indivíduo com DP e coletamos dados durante tarefas clínicas autoguiadas e períodos de comportamento livre ao longo de 1,5 anos. Os dados foram registrados em amplitudes de estimulação subterapêutica, terapêutica e supraterapêutica para avaliar a gravidade dos sintomas motores em diferentes condições terapêuticas. Esses dados alinhados ao tempo mostram que a plataforma é capaz de coletar dados multimodais sincronizados em casa para avaliação terapêutica. Essa arquitetura de sistema pode ser usada para apoiar a pesquisa automatizada de aDBS, para coletar novos conjuntos de dados e para estudar os efeitos de longo prazo da terapia com DBS fora da clínica para aqueles que sofrem de distúrbios neurológicos.

Introduction

A estimulação cerebral profunda (DBS) trata distúrbios neurológicos, como a doença de Parkinson (DP), fornecendo corrente elétrica diretamente para regiões específicas do cérebro. Estima-se que existam 8,5 milhões de casos de DP em todo o mundo, e a EEP tem se mostrado uma terapia crítica quando a medicação é insuficiente para o manejo dos sintomas ^1,2. No entanto, a efetividade da EEP pode ser limitada por efeitos colaterais que às vezes ocorrem a partir da estimulação convencionalmente administrada em amplitude, frequência e largura de pulso fixas³. Essa implementação em malha aberta ....

Protocol

Os pacientes são inscritos através de um estudo maior aprovado pelo IRB e IDE no aDBS da Universidade da Califórnia, São Francisco, protocolo # G180097⁵. O paciente incluído neste estudo também forneceu consentimento informado especificamente para este estudo.

1. Componentes do sistema em casa

1. Servidor central e VPN
   1. Adquira um computador pessoal (PC) executando um sistema operacional (SO) baseado em Linux dedicado a servir uma VPN.......

Discussion

Compartilhamos o projeto de um protótipo caseiro de uma plataforma multimodal de coleta de dados para apoiar pesquisas futuras em pesquisa em neuromodulação. O design é de código aberto e modular, de modo que qualquer peça de hardware pode ser substituída, e qualquer componente de software pode ser atualizado ou alterado sem que a plataforma geral entre em colapso. Enquanto os métodos de coleta e desidentificação de dados neurais são específicos para o INS selecionado, os métodos restantes e a abordagem gera.......

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
Analysis RCS Data Processing	OpenMind		https://github.com/openmind-consortium/Analysis-rcs-data, open-source
Apple Watches	Apple, Inc		Use 2 watches for each patient, one on each wrist
BRIO ULTRA HD PRO BUSINESS WEBCAM	Logitech	960-001105	Used 3 in our platform design
DaVinci Resolve video editing software	DaVinci Resolve		used to support camera calibration
Dell XPS PC	Dell		2T hard disk drive, 500GB SSD
Dropbox	Dropbox
ffmpeg	N/A		open-source, install to run the Video Recording App
Gooseneck mounts for webcams	N/A
GPU	Nvidia		A minimum of 8GB GPU memory is recommended to run OpenPose, 12GB is ideal
Java 11	Oracle		Install to run the Video Recording App
Microsoft Surface tablet	Microsoft
NoMachine	NoMachine		Ideal when using a Linux OS, open-source
OpenPose	N/A		open-source
Rclone file transfer program	Rclone		Encrypts data and copies or moves data to offsite storage, open-source
StrivePD app	RuneLabs		We installed the app on the Apple Watches to start recordings and upload data to an online portal.
Summit RC+S neuromodulation system	Medtronic		For investigational use only
touchscreen-compatible monitor	N/A
Video for Linux 2 API	The Linux Kernel		Install if using a Linux OS for video recording
Wasabi	Wasabi		Longterm cloud data storage
WireGuard VPN Protocol	WireGuard		open-source