Kadangi mokslininkai padarė tokią įspūdingą pažangą kurdami vaistus, skirtus nervų ir raumenų ligoms gydyti, mokslų daktaras Scottas Delpas nustebo sužinojęs, kad klinikinius tyrimus atliekantys mokslininkai vis dar pasitikėjo neabejotinai žemų technologijų įrankiu, kad galėtų stebėti, ar šie gydymo būdai veikia: chronometru.
Tyrime, paskelbtame m NEJM AIDelpas, bioinžinerijos profesorius, ir jo bendradarbiai parodė, kad išmanusis telefonas gali atlikti šį darbą taip pat arba geriau. Turėdami dvi išmaniųjų telefonų kameras ir nemokamą programėlę, jie sugebėjo pakartoti standartinių judesių testų rezultatus dviem neuroraumeninėms ligoms nustatyti ir užfiksuoti daugiau informacijos apie pacientų fizinius gebėjimus.
„Mūsų tikslas buvo pritaikyti pažangiausią pasaulyje biomechaninį modeliavimą ir kompiuterinę viziją, kad ji atitiktų tai, kas vyksta vaistų kūrimo srityje“, – sakė Delpas.
Delp yra vyresnysis tyrimo autorius. Parker Ruth, Stanfordo universiteto kompiuterių mokslų doktorantė, yra pagrindinis autorius.
Gydytojai paprastai naudoja chronometrą, kad užfiksuotų, kiek laiko užtrunka žmonėms, turintiems judėjimo sutrikimų, kad atliktų konkrečias užduotis, pavyzdžiui, atsistotų nuo kėdės arba nueitų 10 metrų. Šis metodas, žinomas kaip funkcijų testas pagal laiką, yra greitas ir nebrangus, tačiau juo negalima aptikti subtilių pacientų judėjimo pokyčių, ypač sergant ligomis, kurios progresuoja lėtai.
Norėdami gauti išsamesnį vaizdą, pacientai turi apsilankyti judesių analizės laboratorijoje, kur valandų trukmės biomechaniniams vertinimams atlikti reikalingi aukštos kvalifikacijos technikai ir įranga, kainuojanti šimtus tūkstančių dolerių.
„Status quo yra ta, kad labai mažai žmonių gali išmatuoti savo judesius, ir tai retai naudojama kliniškai – paprastai nuo nulio iki vieno žmogaus gyvenime“, – sakė Delpas.
Norėdami patikrinti, ar mobilieji telefonai gali atlikti šį darbą, Delpas ir jo bendradarbiai panaudojo iki trijų išmaniųjų telefonų kamerų, kad užfiksuotų beveik 130 žmonių, atliekančių devynis judesius, pavyzdžiui, 10 metrų bėgimą ir blauzdos pakėlimą. Du trečdaliai dalyvių sirgo nervų ir raumenų liga – facioscapulohumeral raumenų distrofija (FSHD) arba miotonine distrofija (DM), o likusiems nebuvo diagnozuotų judėjimo problemų. Tuo pačiu metu klinikiniai vertintojai atliko keturis tradicinius funkcijų testus su laiku. Procesas vidutiniškai truko vos 16 minučių.
Tyrėjai konvertavo vaizdo įrašus į 3D modelius naudodami OpenCap – atvirojo kodo įrankį, kurį Delp ir jo komanda Stanforde išleido 2023 m.
Programinė įranga automatiškai sukūrė kiekvieno dalyvio „skaitmeninį dvynį“, leidžiantį komandai išmatuoti judesių diapazoną, žingsnio ilgį, greitį ir kitus judėjimo aspektus. Tada mokslininkai išvertė duomenis į 34 judėjimo ypatybes, kurios yra svarbios FSHD ir DM, pavyzdžiui, kaip aukštai pacientai kelia kulkšnis vaikščiodami.
Remdamiesi išmaniųjų telefonų duomenimis, mokslininkai padarė išvadą, kad laiko balai yra beveik tokie patys, kaip ir chronometru. Kai kitą dieną dalis dalyvių pakartojo testus, išmaniųjų telefonų sistema pasirodė tokia pat patikima.
„Tik vaizdo įrašu galite atkurti tai, ką patyręs ir užsiėmęs gydytojas darytų klinikoje“, – sakė Delpas.
Geresnis diagnostikos įrankis
Vaizdo įrašai taip pat atskleidė ligai būdingus judesių modelius, kurių negalima užfiksuoti atliekant testus su laiku. Pavyzdžiui, žmonės, sergantys FSHD, žengė trumpesnius žingsnius ir vaikščiodami pakeldavo kulkšnis aukščiau, o sergantiems DM buvo sunkiau pakilti nuo kėdės.
Remiantis filmuota medžiaga, kompiuterinis modelis galėjo nustatyti ligą, kuria serga žmogus, 82 % tikslumu, o chronometro metodu – 50 % tikslumu.
Išvados rodo, kad analizės, kurios anksčiau buvo atliktos tik specializuotose laboratorijose, dabar gali būti atliekamos greitai, bet kur ir nemokamai.
„Tai tikrai džiugina“, – sakė Delpas. „Demokratizavus prieigą naudojant vaizdo įrašus iš išmaniųjų telefonų, manome, kad bendruomenėje galėsime nemokamai aptikti judėjimo sutrikimus. Ligas galime nustatyti anksčiau, kad pacientai galėtų greičiau kreiptis į gydymą arba anksčiau dalyvauti vaistų bandymuose.”
Delp ir jo komanda pradėjo nagrinėti, kaip tokius įrankius kaip „OpenCap“ galima įtraukti į klinikinius tyrimus. Jis tikisi, kad dėl šio metodo neuroraumeninių ligų gydymo matavimai bus tikslesni, prieinamesni ir lengviau įgyvendinami. „Turėsime sudėtingesnių priemonių, kad pamatytume, ar terapija veikia”, – sakė jis.
Tuo tarpu tūkstančiai laboratorijų visame pasaulyje jau naudoja OpenCap, kad įvertintų tokias ligas kaip cerebrinis paralyžius ir artritas. Pavyzdžiui, Vokietijos tinklinio rinktinė naudojo šį įrankį 160 sportininkų sportinėms traumoms įvertinti.
„Anksčiau jiems prireikė metų, kad gautų tokius duomenis, o su OpenCap jie tai padarė per vieną sezoną“, – sakė Delpas. „Jie įgyja supratimą, kaip gali geriau pasirodyti, išvengti traumų ir greičiau tobulėti.
Delp pabrėžia, kad norint užtikrinti įrankio tikslumą kiekvienai naujai programai, reikia atlikti tolesnius tyrimus. Vis dėlto jis mano, kad ši technologija atspindi ateitį, kaip gydytojai diagnozuoja ir stebi judėjimo sutrikimus. „Šis metodas tiksliai ir greitai įvertinti judėjimą yra ant kelių laukų transformacijos slenksčio“, – sakė jis.
Scottas Uhlrichas, įgijęs daktaro laipsnį. Stanfordo universitete ir dabar yra Jutos universiteto docentas, taip pat pirmasis šio tyrimo autorius. Stanfordo medicinos daktaras John Day, MD, neurologijos profesorius ir mokslininkas Tina Duong, mokslų daktaras, ir jų komanda taip pat atliko svarbų vaidmenį tyrime.