パーキンソン病患者における歩行能力の改善に、脳深部刺激療法が効果的

パーキンソン病の患者では、歩行能力の変化が非常に顕著になることがあります。いわゆる「パーキンソン歩行」には、歩幅の変化や左右非対称などが含まれます。これらの歩行障害は、患者の移動能力を低下させ、転倒リスクを高め、生活の質に重大な影響を及ぼします。

高頻度脳深部刺激（DBS）は、振戦、筋固縮、動作緩慢（動作の緩慢さ）などの症状の軽減に非常に効果的ですが、重度の歩行障害患者においては、歩行への影響はより変動しやすく、予測が困難です。歩行障害治療におけるDBSの効果向上における主な課題は、刺激パラメータを調整する際に臨床医が用いる標準化された歩行指標の欠如、そして様々な刺激因子が歩行に及ぼす影響に関する理解不足です。

カリフォルニア大学サンフランシスコ校（UCSF）の研究者らは最近の研究で、パーキンソン病の歩行特性の主要な側面を定量化する体系的な方法を開発し、機械学習技術を用いて各患者に最適なDBS設定を選択しました。これらの個別化された設定により、他の症状を悪化させることなく、より速く安定した歩幅など、歩行能力の大幅な改善がもたらされました。

彼らの研究結果はnpj Parkinson's Diseaseに掲載されています。

「刺激パラメータ、脳活動、歩行パフォーマンスの関係をモデル化することを目標に、DBS設定の最適化という課題にエンジニアリングの問題として取り組みました」と、UCSFワン研究室の博士研究員で第一著者のハミド・フェクリ・アズゴミ博士は述べています。

歩行パフォーマンスを最適化する方法

この研究では、パーキンソン病患者にDBS装置を埋め込み、脳を刺激するだけでなく、歩行時の神経活動も記録しました。診察時には、歩行機能への影響を調べるため、DBSのパラメータを安全な範囲内で変化させました。各設定において、患者は約6メートルの閉回路を歩行し、その間、神経データと歩行運動学が継続的に記録されました。

研究者らは、歩幅、歩幅速度、腕振り幅、歩行の一貫性といった歩行指標を評価する歩行パフォーマンス指標（WPI）を開発しました。これらの指標を組み合わせることで、WPIはパーキンソン病の影響を受ける運動機能の複数の側面を網羅した包括的な歩行評価を提供しました。

「今回の結果から、DBS設定の変化がWPIによって効果的に捉えられ、毎回の診察における患者と医師の評価と一致していることが確認されました」とアズゴミ氏は述べています。「この検証により、WPIはパーキンソン病患者の歩行改善を評価し、その改善を目指す上で有効な指標であることが確認されました。これらの手法を用いることで、WPIを改善する個別化されたDBS設定を予測し、特定することができました。」

研究者らは、歩行の改善に関連する脳活動パターンも特定しました。多変量モデルを用いて、最適な歩行パターンと非効率的な歩行パターンを区別する特有の神経ダイナミクスを特定しました。歩行の改善は、パーキンソン病患者の筋力低下と関連する脳領域である淡蒼球における、歩行周期の特定の段階におけるベータ波活動の低下と関連していました。

これらのデータは、特定された個々の神経バイオマーカーとともに、パーキンソン病患者の歩行を改善するための個別化されたデータ駆動型介入の重要性を浮き彫りにしています。

「この研究は、DBSがどのように運動に影響を与えるかについての理解を深めるだけでなく、パーキンソン病やその他の神経疾患に対する個別化された神経調節の可能性を示し、よりスマートで効果的な治療法に近づくことになる」と、UCSFの神経外科医で神経外科准教授で本研究の主任著者であるドリス・ワン医学博士は述べた。