手部精细运动调控中运动学习的量化：一种鉴别轻度认知衰退的新型评估变量

《IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine》：Quantification of Motor Learning in Hand Adjustability Movements: An Evaluation Variable for Discriminant Cognitive Decline

本研究针对轻度认知障碍(MCI)早期注意力衰退的鉴别难题，开发了一种基于手部精细运动学习能力的量化评估系统。研究人员利用iWakka设备设计重复性任务和随机性任务，分别评估内部注意力和外部注意力功能。通过对28名MCI患者和40名正常认知(NC)老年人的对比实验发现，MCI组在重复性任务中的学习率(LRRep)显著降低(p<0.01)，而随机任务学习率(LRRan)无显著差异。这一发现为MCI的早期识别提供了新型运动学习量化指标，具有重要的临床转化价值。

　　

随着全球老龄化进程加速，轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment, MCI)的早期识别已成为神经科学和临床医学的重要挑战。MCI作为正常衰老与痴呆之间的过渡阶段，其核心特征之一是注意力功能的轻微衰退。传统认知评估工具如蒙特利尔认知评估(MoCA)虽广泛应用，但易受年龄和教育程度等因素影响，且难以精确分离不同类型的注意力功能障碍。近年研究发现，运动学习过程与注意力功能密切相关，特别是涉及手部精细调节的运动任务能够有效反映认知状态。然而，如何通过量化运动学习来区分不同类型的注意力缺陷，进而精准识别MCI，仍是未解难题。

为解决这一问题，日本丰桥技术科学大学的研究团队在《IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine》发表最新研究，开发了一种基于手部握力调节运动的量化评估系统。该研究创新性地将运动学习过程中的注意力功能分解为外部注意力和内部注意力两个维度，通过精心设计的实验任务，首次实现了对MCI特异性注意力衰退模式的精准刻画。

研究团队采用的核心技术方法包括：1）自主研发的iWakka握力测量设备，可精确测量0-0.5kg范围的握力变化，采样频率达0.1s；2）结合重复性任务和随机性任务的视觉追踪实验设计，其中重复任务通过固定运动模式评估内部注意力，随机任务通过变化序列评估外部注意力；3）定义调整握力(Adjustability for Grasping Force, AGF)评分作为运动学习量化指标，并计算初始与最终阶段的学习率(Learning Rate, LR)进行评估。研究纳入了28名MCI患者和40名正常认知老年人，所有参与者均完成10个block共50次试验。

材料与方法

研究采用iWakka设备系统进行握力调节评估。设备核心组件包括可变形握力传感器、控制盒和iPad显示界面。握力测量范围0-0.5kg，分辨率1.6×10^-3 kg，弹簧常数4.82×10² N/m。实验任务设计基于傅里叶级数生成五种目标力曲线，每个试次包含3秒准备期、10秒随机任务和10秒重复任务。通过计算绝对跟踪误差得到AGF评分，并以block为单位分析学习曲线。

实验结果

群体特征分析显示MCI组在MMSE、FAB、TMT-B和ROCFT回忆等认知测试中显著差于NC组(p<0.001)。运动学习过程分析发现，重复测量方差分析显示时间进程与任务类型存在显著交互作用(F=8.6, p<0.01)，且时间进程×任务类型×组别三重交互作用显著(F=2.1, p<0.05)，表明MCI与NC组的运动学习模式存在差异。

关键发现体现在学习率比较上：重复任务学习率(LR_Rep)在MCI组(28.5%±32.5%)显著低于NC组(71.8%±47.4%)，组间差异95%置信区间为-62.7%至-23.9%。而随机任务学习率(LR_Ran)在两组间无显著差异(MCI组30.8%±32.4% vs NC组34.6%±36.9%)。组内比较显示NC组LR_Rep显著高于LR_Ran(p<0.01)，而MCI组无此差异。

讨论与结论

本研究首次通过运动学习量化实现了MCI的精准鉴别。重复任务学习率的特异性下降反映了MCI患者内部注意力功能的损害，这与前额叶-眶额叶-海马环路功能障碍密切相关。内部注意力涉及运动模式的识别和奖励预期，其衰退与多巴胺系统功能下降有关。而外部注意力相关的随机任务学习率在两组间无差异，可能源于老年大脑的代偿机制，通过激活额外脑区维持基本运动控制功能。

研究的创新价值在于：1）开发了能够分离注意力维度的运动学习评估范式；2）验证了LR_Rep作为MCI特异性生物标志物的敏感性；3）为认知衰退的早期干预提供了客观量化工具。未来研究可进一步探索双评估变量组合在MCI严重程度分级中的应用，并拓展至痴呆人群的纵向研究。

该研究通过精巧的实验设计和严谨的数据分析，证实了基于手部精细运动学习的量化评估能够有效识别MCI特有的认知衰退模式。这不仅为临床诊断提供了新的技术手段，更深化了我们对运动学习与认知功能交互机制的理解，为未来开发更精准的神经退行性疾病评估工具奠定了重要基础。