基于可穿戴惯性传感器的帕金森病运动症状监测：一项在受控环境中的精准医疗探索

《Scientific Reports》：Wearable inertial device for monitoring Parkinson’s disease symptoms: a pilot study in a controlled environment

本研究针对帕金森病(PD)临床评估中MDS-UPDRS量表存在的敏感性不足和实时监测困难等问题，开发了一种新型磁惯性可穿戴设备用于个体化运动症状监测。研究通过左旋多巴激发试验(LCT)验证了该设备对震颤、运动不能和异动症等核心运动症状的检测效能，结果显示其对震颤和运动不能的检测灵敏度达100%，特异性≥93%，整体准确率超过94%。该技术为PD症状的客观、连续监测提供了新方法，为未来真实世界环境下的症状监测奠定了基础。

　　

帕金森病作为仅次于阿尔茨海默病的第二大神经退行性疾病，其临床诊断和病情评估长期依赖于医生主观评定的量表系统，特别是运动障碍学会统一帕金森病评定量表(MDS-UPDRS)。然而，这种传统评估方法存在明显的局限性：不同评估者之间的一致性较差，对早期细微症状变化的敏感性不足，更重要的是无法捕捉患者在日常生活中症状的波动情况。随着帕金森病治疗领域的快速发展，特别是神经保护治疗临床试验的不断推进，开发能够客观、连续监测患者症状的新技术显得尤为迫切。

近年来，可穿戴传感器技术的兴起为神经系统疾病的监测带来了新的希望。惯性测量单元(IMU)结合了加速度计和陀螺仪的功能，能够精确记录人体的运动参数，已成为监测神经系统疾病运动症状的有力工具。尽管已有研究探索了可穿戴设备在帕金森病中的应用，但大多数设备仅能评估疾病的某一方面症状，且缺乏在真实环境下的充分验证。更重要的是，现有技术很少能够实现对个体化运动症状的精准识别和量化。

在这项发表于《Scientific Reports》的先导性研究中，来自比利时列日大学和法国皮提耶-萨勒佩特里耶医院等机构的研究团队开发了一种新型磁惯性可穿戴设备，旨在解决帕金森病运动症状客观监测的技术瓶颈。该研究创新性地采用视频同步验证的方法，由两名神经学家独立盲法分析可穿戴设备检测到的每一个运动事件，为症状识别提供了可靠的"金标准"参照。

研究团队招募了10名正在接受脑深部电刺激(DBS)术前评估的帕金森病患者，这些患者均存在左旋多巴诱导的运动并发症。在受控环境下，参与者佩戴惯性测量单元完成左旋多巴激发试验(LCT)，同时进行MDS-UPDRS第三部分(运动部分)评估和视频记录。设备分别固定于患者症状最严重侧的手腕和脚踝处，持续记录三轴线性加速度和角速度数据，采样频率为130.69 Hz。

关键技术方法包括：采用磁惯性传感器(ActiMyo^?)同步采集运动数据，通过左旋多巴激发试验建立药效学模型，基于快速傅里叶变换(FFT)的震颤检测算法(4-7Hz频段)，滑动窗口分析的运动不能识别标准(5分钟窗口标准差阈值)，以及多模态数据融合的异动症判别方法。所有算法均与同步视频记录进行盲法对比验证。

研究人群

纳入的10名帕金森病患者平均年龄为55.2±9.8岁，平均病程10.7±3.6年，均接受左旋多巴治疗，平均左旋多巴等效日剂量(LEDD)为1302.3±295.0 mg/天。所有患者均报告存在异动症，其中90%为剂峰异动症。基线MDS-UPDRS总分为60±15.9分，运动部分(第三部分)得分为23.8±11.7分。

传感器算法性能

传感器算法在左旋多巴激发试验期间表现出良好的性能。对于震颤和运动不能的检测，算法显示出极高的灵敏度(100%)和特异性(手腕震颤96.3%，脚踝震颤93.5%，运动不能100%)。异动症的检测性能相对较低，灵敏度为56.9%，特异性为98.4%。整体来看，设备对帕金森病运动症状的检测准确率均超过94%。

左旋多巴激发试验结果

左旋多巴激发试验在所有10名患者中均呈阳性反应。MDS-UPDRS运动评分在"关期"(OFF state)为48.7±11.5分，在左旋多巴给药后15、30、60和90分钟分别降至37.7±14.1、25.7±5.5、18.6±5.0和18.4±5.5分。90分钟时平均评分改善率达62.1±18.7%。统计分析显示，左旋多巴给药后手腕震颤时间比例显著减少(p=0.0247)，异动症时间比例显著增加(p=0.0169)，而脚踝震颤和运动不能的变化未达到统计学显著性。

研究结论表明，磁惯性可穿戴设备在受控环境下能够准确识别帕金森病的核心运动症状，特别是对震颤和运动不能的检测达到了极高的准确率。设备对左旋多巴药理作用的响应模式与临床预期一致，证明了其药效学监测的可行性。然而，异动症检测的挑战主要源于其运动模式与正常自主活动的相似性，以及技术层面难以同时捕捉伴随行走或震颤出现的异动症事件。

讨论部分强调，本研究的主要创新在于首次将视频同步验证方法应用于帕金森病个体化运动症状的检测评估，为后续大规模验证研究建立了方法学基础。与既往基于频谱分析整体指标的研究不同，该设备能够实现症状的个体化识别和量化，这对于精准监测症状波动和治疗反应具有重要意义。

尽管研究存在样本量小、人群选择性偏倚等局限性，但这一概念验证研究为帕金森病的数字生物标志物开发提供了重要依据。未来研究需要在更大规模、更多样化的群体中验证该技术的普适性，特别是在非受控的真实环境下的性能表现。同时，算法优化、特别是异动症检测能力的提升，以及监管机构对数字终端的资格认证，将是该技术向临床转化面临的关键挑战。

随着欧洲药品管理局(EMA)近期对杜氏肌营养不良症(DMD)中步速95百分位数(SV95C)数字终端的资格认证，帕金森病领域也有望迎来类似突破。这项研究为实现帕金森病症状的连续、客观监测迈出了关键第一步，为未来个体化治疗调整、临床试验终点评估和远程医疗应用奠定了技术基础。