10.12.2021

Mieszana rzeczywistość może pomóc w wykrywaniu chorób neurodegeneracyjnych


Grafika z powielonym tytułem artykułu.

Gogle HoleLens 2, fot. materiały prasowe Microsoft

Zdjęcie ukazuje lewy bok gogli Holo Lens 2. Patrząc od lewej, znajdują się przeźroczyste szkła. Nad szkłami znajduje się większy element w kształcie wygiętej ku środkowi sześciennej bryły. Na prawo od nich, trochę wyżej, znajduje się element w kształcie ćwierćkuli, która jest pusta w środku. Element jest w kolorze czarnym. Począwszy od niego, w prawą stronę, wychodzą czarne paski. Na ich końcu znajduje się w element w formie wygiętej ku środkowi sześciennej bryły. Element jest w kolorze czarnym.

Gogle MR/VR stanowią urządzenie, które umożliwia precyzyjne odwzorowanie ruchów użytkownika w cyfrowej rzeczywistości za pomocą szeregu wbudowanych sensorów. Dlaczego nie wykorzystać przetwarzanych w tym celu sygnałów do diagnostyki medycznej? Tak pomyśleli inżynierowie z Wydziału Elektroniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej AGH, którzy pracują nad innowacyjną na skalę światową metodą wykrywania chorób Parkinsona i Huntingtona.

Pan Jerzy od pewnego czasu zaczął odczuwać trudności z pokonywaniem nierówności podczas chodzenia. Podczas spacerów coraz częściej się potykał. Jego kroki stawały się coraz krótsze i mniej pewne. Pewnego razu upadek tym spowodowany okazał się tak dotkliwy, że złamał nogę. Dotarło do niego wówczas, że jego problemy z poruszaniem nie wynikają tylko ze starości. Diagnoza lekarza, do którego się udał, nie była dobra: pan Jerzy cierpi na jedną z odmian choroby Parkinsona. Mimo wdrożonego leczenia, jego stan systematycznie się pogarszał. Trudne dla niego stało się już nie tylko chodzenie, ale również wstawanie z łóżka. Coraz trudniej było mu wypowiedzieć poszczególne słowa. Pojawiły się problemy z drżeniem rąk. W ostatnim stadium choroby nie był już w stanie wykonać wokół siebie samodzielnie podstawowych czynności. Do końca nie stracił tylko pogody ducha…

Nowe podejście do diagnostyki schorzeń neurodegeneracyjnych

Należy się spodziewać, że styczność z osobami takimi jak pan Jerzy będzie miało coraz więcej z nas. Choroby neurodegeneracyjne, którym towarzyszy postępujące i nieodwracalne niszczenie komórek nerwowych – jedną z nich jest właśnie parkinsonizm – ujawniają się najczęściej w podeszłym wieku. Według danych GUS, odsetek mieszkańców Polski powyżej 60. roku życia w 2018 roku wyniósł 24,75 proc. Zważywszy na fakt, że starzenie się społeczeństw jest w krajach rozwiniętych dominującym trendem, również odsetek osób cierpiących na schorzenia neurozwyrodnieniowe będzie w populacji wzrastał. Istotnym problemem staje się więc nie tylko opracowywanie skuteczniejszych sposobów ich leczenia, ale również precyzyjnej i szybkiej diagnostyki.

Jedną z podstawowych metod oceny stanu pacjentów z zespołami otępiennymi są wywiad lekarski oraz badania fizykalne. Na ich podstawie medyk wypełnia na papierowych arkuszach skale medyczne, które pozwalają na postawienie diagnozy na temat rodzaju choroby oraz stopnia jej zaawansowania. Nie trudno się domyślić, że jest to proces czasochłonny. Co gorsza, może być obarczony błędami. Opiera się on bowiem na subiektywnych odczuciach pacjenta oraz obserwacjach lekarza. Znacznie lepiej byłoby bazować na twardych danych. W sukurs przyjść może tutaj inżynieria biomedyczna, która od dawna rozwija m.in. metody zbierania oraz przetwarzania różnych sygnałów generowanych przez ciało człowieka.

Żeby lepiej to zobrazować, można porównać organizm do telewizora. Kiedy ustawimy za pomocą pilota wskaźnik głośności w danej pozycji, za każdym razem urządzenie będzie generować dźwięk o jednakowej sile, czyli parametrze wyrażonym w wartościach liczbowych. Telewizor umożliwia nam też wybór różnych innych parametrów dźwięku i obrazu. Ich kombinacja wpływa na nasze ogólne wrażenia z odbioru. Podobnie jest z sygnałami wysyłanymi przez ludzkie ciało. Możemy je rejestrować i opisywać za pomocą obiektywnych miar. Kiedy pozyskamy je od wystarczającej liczby pacjentów, możemy je ze sobą porównać, wyznaczyć normy oraz poszukiwać korelacji między nimi. Wracając do naszej analogii z telewizorem: kiedy mimo właściwych ustawień głośności z ust ulubionej aktorki dociera do nas co drugie słowo, a jej śnieżnobiałą w rzeczywistości suknię na ekranie pokrywają ciemne plamy – czas udać się do serwisu.

Gogle do wykrywania chorób Parkinsona i Huntingtona

Opracowanie metody rejestracji sygnałów oraz ich przetwarzania w celu diagnozowania chorób neurodegeneracyjnych – takich jak parkinsonizm czy choroba Huntingtona – to cel, jak stawia przed sobą zespół kierowany przez dr inż. Darię Hemmerling z Wydziału Elektroniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej. Złożony przez nią projekt „Wykorzystanie mieszanej rzeczywistości do diagnostyki i oceny stanu chorób neurodegeneracyjnych” otrzymał niedawno dofinansowanie w wysokości 1,5 mln zł od Narodowego Centrum Badań i Rozwoju w ramach programu LIDER. Jako narzędzie do pozyskiwania sygnałów naukowcy chcą wykorzystać gogle mieszanej rzeczywistości (MR) HoloLens 2.

Jak uczeni to sobie wyobrażają?

Zanim to wyjaśnimy, powiedzmy wpierw, czym jest mieszana rzeczywistość oraz co odróżnia ją od rzeczywistości wirtualnej (VR). Ta druga powszechnie kojarzy się z grami wideo, gdzie po założeniu specjalnych gogli możemy już nie tylko śledzić akcję na ekranie, ale stać się jej bezpośrednim uczestnikiem. W przypadku rzeczywistości mieszanej mamy natomiast do czynienia z hybrydą świata realnego z wkomponowanymi w niego cyfrowymi obiektami, którymi można manipulować. Coraz częściej wykorzystuje się to w profesjonalnych zastosowaniach. Dzięki temu chirurdzy mogą np. trenować przeprowadzanie zabiegów na trójwymiarowych hologramach organu pacjenta, a technicy planować montaż różnych elementów w fizycznej przestrzeni, posługując się ich wirtualnymi modelami.

Aby tak precyzyjne operacje były możliwe, stworzone do tego gogle wyposażone są w bardzo precyzyjne kamery, mikrofony oraz sensory, które śledzą zachowania użytkownika. To właśnie je inżynierowie z AGH chcą wykorzystać, aby pozyskać od pacjentów dane diagnostyczne. Dzięki wykorzystaniu mieszanej rzeczywistości pacjentowi może zostać wyświetlona postać lekarza, który poprosi o wykonanie jednej bądź kilku czynności jednocześnie, np. przejście kilku kroków tam i z powrotem, wykonanie określonych zabiegów rękami czy wypowiedzenie kilku słów. System będzie natomiast w czasie rzeczywistym rejestrował dane, które mogą być istotne dla postawienia diagnozy: postawę, płynność ruchów czy artykulację oraz prędkość mowy. Będzie też śledził sakkady, czyli mimowolne ruchy gałek ocznych, które u chorych wyglądają zupełne inaczej niż u osób zdrowych. Naukowcy chcą, aby na podstawie tak uzyskanych danych opracowane przez nich rozwiązanie pozwalało na postawienie poprawnej diagnozy z 80 proc. skutecznością. Jeśli to się uda, będzie to pierwsze na świecie narzędzie, które pozwala na jednoczesną rejestrację oraz analizę wielu sygnałów istotnych w procesie wykrywania chorób neurodegeneracyjnych.

Nadzieje i wyzwania

– Wpadliśmy na przyszłościowy pomysł, by mieć jedno urządzenie, które dostarczy nam jeden protokół badania. Pozwoli to na obiektywną ocenę wszystkich parametrów, które możemy za jego pomocą zmierzyć (tak samo u każdego pacjenta, w różnych momentach w czasie itd.). Narzędzie może okazać się bardzo przydatne do uzupełniania skali medycznych, co dziś lekarz robi osobiście w trakcie wizyty. Teraz zamiast wypełniać papiery, będzie mógł skupić się na obserwacji pacjenta, bo badanie przeprowadzi za niego system rozszerzonej rzeczywistości – mówi dr inż. Hemmerling.

Naukowczyni z WEAIiIB ma również nadzieję, że dane uzyskane w ten sposób od dużej liczby pacjentów pozwolą w przyszłości na odkrycie korelacji między poszczególnymi parametrami, dzięki czemu wzrośnie nasza wiedza na temat parkinsonizmu i choroby Huntingtona.

Zanim do tego dojdzie przed badaczami z AGH jeszcze daleka droga, bo projekt „Wykorzystanie mieszanej rzeczywistości do diagnostyki i oceny stanu chorób neurodegeneracyjnych” dopiero startuje. Realizacja prac wymaga zaangażowania specjalistów z różnych dziedzin, zwłaszcza lekarzy oraz ich pacjentów. Dane diagnostyczne zostaną zebrane od podopiecznych dwóch krakowskich szpitali oraz przychodni. Zanim założą gogle, wpierw przejdą tradycyjne badania diagnostyczne, które będą stanowiły punkt odniesienia dla dalszych prac. W celu analizy danych zebranych dzięki zastosowaniu gogli inżynierowie muszą zaprojektować algorytmy sztucznej inteligencji, które będą zdolne odkryć prawidłowości w zgromadzonych sygnałach oraz powiązać je z konkretnymi jednostkami chorobowymi. Ostatnim etapem, nim system będzie mógł wejść do testów w praktyce klinicznej, będzie stworzenie wygodnej w obsłudze aplikacji na komputery i smartfony, która pozwoli lekarzom korzystać z dobrodziejstw nowego systemu. Na przeprowadzenie wszystkich prac w ramach projektu przewidziano 3,5 roku.

Nauka rodząca się z osobistego doświadczenia

Dr inż. Hemmerling w swojej pracy badawczej zajmowała się wcześniej analizą sygnału mowy oraz jego wykorzystaniem m.in. w diagnostyce różnych jednostek chorobowych. W trakcie pracy nad doktoratem trafiła m.in. na staż na Universidad de Medellin w Kolumbii, gdzie zetknęła się z osobami cierpiącymi na chorobę Parkinsona. – Pacjenci, którzy są w podeszłym wieku, stresują się, przychodząc do lekarza. Zapominają większość rzeczy, które wydarzyły się od ostatniej wizyty. Dodatkowo wymagają wówczas opieki – ktoś musi ich przywieść, doprowadzić do gabinetu pod rękę i być obok. Znaczna część osób, z którymi miałam do czynienia, czuła się z tego powodu niepotrzebna. To było ogromną motywacją do tego, żeby zacząć działać w tej dziedzinie – opowiada naukowczyni.

Badaczka z AGH dodaje, że istotną sprawą dla pacjentów jest wynalezienie sposobu, który pozwoliłby na stałe monitorowanie przebiegu choroby. Jest to istotne ze względu na dopasowanie terapii farmakologicznej do stopnia jej rozwoju i objawów, które fluktuują w czasie.

– W Ameryce Płd. inżynierowie odwiedzają pacjentów na kilka godzin, żeby zarejestrować równocześnie dwa sygnały, czyli zdecydowanie mniej niż w naszym przypadku. Docelowo chciałabym, żeby pacjent dysponował niezależnym urządzeniem, które nie potrzebuje do obsługi inżyniera, który siedzi u niego domu i być może trochę mu przeszkadza –
dzieli się swoimi marzeniami dr inż. Hemmerling.

Dziś niezbędna do tego technologia jest wciąż zbyt droga, by mogła trafić pod strzechy i w przypadku udanego wdrożenia byłaby wykorzystywana raczej tylko w warunkach klinicznych. Kto jednak jeszcze nie tak dawno się spodziewał, że komputer z dostępem do wiedzy całego świata większość z nas będzie nosić w kieszeni?