Kliniği Eve Getirmek: Uyarlanabilir Derin Beyin Stimülasyonunu Desteklemek için Evde Çok Modlu Veri Toplama Ekosistemi

Adaptif derin beyin stimülasyonu (aDBS), Parkinson hastalığı (PH) gibi nörolojik bozuklukların tedavisini iyileştirmek için umut vaat ediyor. aDBS, semptomları daha kesin bir şekilde hedeflemek için stimülasyon parametrelerini gerçek zamanlı olarak ayarlamak için semptomla ilgili biyobelirteçleri kullanır. Bu dinamik ayarlamaları etkinleştirmek için, her bir hasta için bir aDBS algoritmasının parametreleri belirlenmelidir. Bu, klinik araştırmacılar tarafından zaman alıcı manuel ayarlamalar gerektirir ve bu da tek bir hasta için en uygun konfigürasyonu bulmayı veya birçok hastaya ölçeklendirmeyi zorlaştırır. Ayrıca, hasta evdeyken klinikte yapılandırılan aDBS algoritmalarının uzun vadeli etkinliği açık bir soru olmaya devam etmektedir. Bu tedaviyi büyük ölçekte uygulamak için, tedavi sonuçlarını uzaktan izlerken aDBS algoritma parametrelerini otomatik olarak yapılandıracak bir metodolojiye ihtiyaç vardır. Bu yazıda, alanın her iki sorunu da ele almasına yardımcı olmak için evde veri toplama platformu için bir tasarım paylaşıyoruz. Platform, açık kaynaklı ve evde sinirsel, ataletsel ve çok kameralı video verilerinin toplanmasına izin veren entegre bir donanım ve yazılım ekosisteminden oluşur. Hasta tarafından tanımlanabilir verilerin gizliliğini sağlamak için platform, verileri sanal bir özel ağ üzerinden şifreler ve aktarır. Yöntemler, veri akışlarının zamana göre hizalanmasını ve video kayıtlarından poz tahminlerinin çıkarılmasını içerir. Bu sistemin kullanımını göstermek için, bu platformu PH'li bir bireyin evine yerleştirdik ve 1,5 yıl boyunca kendi kendine yönlendirilen klinik görevler ve serbest davranış dönemleri sırasında veri topladık. Veriler, farklı terapötik koşullar altında motor semptom şiddetini değerlendirmek için alt terapötik, terapötik ve supra-terapötik stimülasyon amplitüdlerinde kaydedildi. Bu zamana göre ayarlanmış veriler, platformun terapötik değerlendirme için evde senkronize edilmiş çok modlu veri toplama yeteneğine sahip olduğunu göstermektedir. Bu sistem mimarisi, otomatik aDBS araştırmalarını desteklemek, yeni veri kümeleri toplamak ve nörolojik bozukluklardan muzdarip olanlar için klinik dışında DBS tedavisinin uzun vadeli etkilerini incelemek için kullanılabilir.