Khóa luận tốt nghiệp: Chẩn đoán bệnh lý parkinson dựa vào phân tích chuyển động thông qua dữ liệu cảm biến lực gắn ở bàn chân

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:38

Thêm vào BST

Báo xấu

19
lượt xem 12
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Đề tài "Chẩn đoán bệnh lý parkinson dựa vào phân tích chuyển động thông qua dữ liệu cảm biến lực gắn ở bàn chân" bước đầu phân tích dữ liệu từ cảm biến gắn ở bàn chân và tìm ra các dấu hiệu về lý sinh học giúp nhận biết sớm bệnh lý Parkinson; đánh giá khả năng chẩn đoán bệnh lý Parkinson dựa vào thuộc tính được trích xuất.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Khóa luận tốt nghiệp: Chẩn đoán bệnh lý parkinson dựa vào phân tích chuyển động thông qua dữ liệu cảm biến lực gắn ở bàn chân

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC Y DƯỢC ------ NGUYỄN ĐỨC QUANG THỌ CHẨN ĐOÁN BỆNH LÝ PARKINSON DỰA VÀO PHÂN TÍCH CHUYỂN ĐỘNG THÔNG QUA DỮ LIỆU CẢM BIẾN LỰC GẮN Ở BÀN CHÂN KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH DƯỢC HỌC HÀ NỘI - 2022
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC Y DƯỢC ------ Người thực hiện: NGUYỄN ĐỨC QUANG THỌ CHẨN ĐOÁN BỆNH LÝ PARKINSON DỰA VÀO PHÂN TÍCH CHUYỂN ĐỘNG THÔNG QUA DỮ LIỆU CẢM BIẾN LỰC GẮN Ở BÀN CHÂN KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH DƯỢC HỌC Khóa: QH.2017.Y Cán bộ hướng dẫn 1: ThS. BS. Lê Đình Khiết Cán bộ hướng dẫn 2: ThS. BSNT. Trần Tiến Đạt HÀ NỘI - 2022
LỜI CẢM ƠN Em là Nguyễn Đức Quang Thọ, sinh viên Khóa QH.2017.Y. Lời đầu tiên em xin gửi lời cảm ơn đến toàn thể Ban Giám hiệu Trường Đại học Y Dược, Đại học Quốc Gia Hà Nội và Bộ môn Y Dược học cơ sở đã tạo điều kiện cho em được làm khóa luận tốt nghiệp. Em xin chân thành cảm ơn các thầy cô giáo trong trường đã dìu dắt, giúp đỡ em hoàn thành chương trình học tập suốt 5 năm qua. Em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc và tri ân đến ThS. Lê Đình Khiết và ThS. Trần Tiến Đạt, những người đã luôn tận tình hướng dẫn, tạo điều kiện giúp đỡ em hoàn thành khóa luận. Cuối cùng em xin gửi lời cảm ơn tới gia đình, bạn bè và người thân đã luôn quan tâm, động viên giúp em hoàn thành khóa luận này. Dù đã rất cố gắng, nhưng lần đầu làm nghiên cứu em khó tránh khỏi những thiếu sót. Em rất mong nhận được ý kiến đóng góp của các thầy cô để khoá luận của em thêm hoàn thiện. Em xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, ngày 20 tháng 05 năm 2022 Sinh viên Nguyễn Đức Quang Thọ
DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT Chữ viết tắt Ý nghĩa CO Control Subject (Nhóm đối chứng) CSF Cerebrospinal Fluid (Dịch não tủy) FN False Negative (Âm tính giả) FP False Positive (Dương tính giả) GBA Glucocerebrosidase HY Chỉ số Hoehn - Yarh ITSV Inter-Limb Timevarying Singular Value (Giá trị đơn) LRRK2 Leucine Rich Repeat Kinase PARK7 Parkinsonism Associated Deglycase PD Parkinson’s Disease (Bệnh Parkinson) PINK1 PTEN Induced Putative Kinase 1 PRKN Parkin RBR E3 Ubiquitin Protein Ligase ROS Reactive Oxygen Species (Gốc oxy hóa hoạt động) TL Total Left (Tổng lực chân trái) TN True Negative (Âm tính thật) TP True Positive (Dương tính thật) TR Total Right (Tổng lực chân phải) UCHL1 Ubiquitin C-Terminal Hydrolase L1 Var_COP Thuộc tính dao động trung tâm áp lực RQA Recurrence Quantification Analysis (Phân tích định lượng tái phát)
DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1. Tổng quan dữ liệu các đối tượng tham gia nghiên cứu ............................12 Bảng 2.2. Bảng mô tả dữ liệu thu thập được từ cảm biến lực gắn ở bàn chân của một bệnh nhân (Đơn vị: N) ..............................................................................................13 Bảng 2.3. Tọa độ của các cảm biến dưới đế giày......................................................13 Bảng 2.4. Ma trận lỗi……………………………………………………………….18 Bảng 3.1. Tổng quan giá trị var_COP của từng nhóm người tham gia nghiên cứu .20 Bảng 3.2. p_value khi phân biệt các nhóm người tham gia .........................................21
DANH MỤC HÌNH Hình 1.1. Triệu chứng vận động trong Parkinson .......................................................5 Hình 2.1. Vị trí gắn các cảm biến lực .......................................................................13 Hình 2.2. Lực chân trái..............................................................................................14 Hình 2.3. Lực chân phải ............................................................................................15 Hình 2.4. Tổng lực mỗi chân ....................................................................................15 Hình 2.5. Tổng lực hai chân ......................................................................................16 Hình 3.1. Biểu đồ biểu diễn chỉ số var_COP của 4 nhóm ........................................20 Hình 3.2. Ma trận lỗi khi phân biệt CO và PD..........................................................22 Hình 3.3. Ma trận lỗi khi phân biệt CO và PD (HY= 2) ...........................................22
MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC BẢNG DANH MỤC HÌNH ĐẶT VẤN ĐỀ.............................................................................................................1 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN .......................................................................................3 1.1. Bệnh Parkinson ..............................................................................................3 1.2. Phân biệt bệnh Parkinson và hội chứng Parkinson .......................................3 1.3. Triệu chứng....................................................................................................4 1.4. Phân loại bệnh Parkinson ..............................................................................6 1.5. Nguyên nhân của Parkinson ..........................................................................6 1.6. Dấu ấn sinh học chẩn đoán Parkinson ...........................................................7 1.7. Các nghiên cứu liên quan ..............................................................................8 1.8. Ý nghĩa của nghiên cứu ...............................................................................11 CHƯƠNG 2: ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ........................12 2.1. Đối tượng nghiên cứu ..................................................................................12 2.2. Tiến trình nghiệm pháp................................................................................12 2.3. Phương pháp nghiên cứu .............................................................................16 2.4. Các phần mềm sử dụng trong nghiên cứu ...................................................19 CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ ...........................................................................................20 3.1. Thuộc tính dao động áp lực trung tâm: var_COP ........................................20 3.2. T - test phân tích sự khác biệt về thuộc tính var_COP giữa các nhóm đối tượng …………………………………………………………………………….21 3.2.1. Phân biệt CO và PD ..............................................................................21 3.2.2. Phân biệt các giai đoạn của bệnh ..........................................................21 3.3. Đánh giá khả năng chẩn đoán bệnh lý Parkinson dựa vào var_COP ..........21 3.3.1. Chẩn đoán CO và PD ............................................................................21 3.3.2. Chẩn đoán CO và PD (HY=2) ..............................................................22 3.3.3. Tham số của mô hình Logistic ..............................................................22 CHƯƠNG 4: BÀN LUẬN ........................................................................................24
4.1. Về đối tượng nghiên cứu .............................................................................24 4.2. Thuộc tính var_COP ....................................................................................24 4.3. Đánh giá khả năng chẩn đoán bệnh lý Parkinson dựa vào var_COP ..........24 4.4. So sánh với các nghiên cứu liên quan .........................................................25 KẾT LUẬN ...............................................................................................................27 1. Thuộc tính var_COP .......................................................................................27 2. Đánh giá khả năng chẩn đoán PD dựa vào thuộc tính var_COP ....................27 3. Đề xuất ............................................................................................................27 TÀI LIỆU THAM KHẢO
ĐẶT VẤN ĐỀ Bệnh Parkinson (PD) là một trong những vấn đề sức khỏe đã và đang được đặc biệt quan tâm. Bệnh Parkinson khá phổ biến và tạo ra gánh nặng lớn về kinh tế cho toàn xã hội. Theo báo cáo của WHO, tỷ lệ mắc PD trên thế giới dao động từ 4,5 đến 19 trên 100.000 dân mỗi năm. Bệnh là một rối loạn thoái hóa thần kinh phổ biến thứ 2 sau Alzheimer, với tỷ lệ mắc ở các nước phát triển vào khoảng 0,3% dân số. Tỷ lệ này tăng dần theo độ tuổi, từ 1% ở những người trên 60 tuổi lên 4% ở những người trên 80 tuổi. Tại Việt Nam, tỷ lệ mắc bệnh Parkinson so với các bệnh thần kinh khác là khoảng 1,6%. Khi dân số thế giới đang già đi, tỷ lệ người bệnh PD được dự kiến là sẽ tăng lên đáng kể, có thể gấp đôi trong hai thập kỷ tới. Chi phí xã hội cho bệnh Parkinson rất cao, ở Vương Quốc Anh là khoảng 3,3 tỉ bảng Anh, tại Hoa Kỳ chi phí cho mỗi bệnh nhân PD vào khoảng 100.000 đô la, với tổng gánh nặng kinh tế khoảng 23 tỉ đô la. Ngoài ra, hiện nay chúng ta chưa thể chữa được bệnh Parkinson mà chỉ điều trị triệu chứng và làm chậm lại quá trình thoái hóa. Và do vậy, việc làm thế nào để có thể chẩn đoán sớm bệnh là một nhiệm vụ quan trọng cho quá trình điều trị từ đó kéo dài cuộc sống bình thường của bệnh nhân. Yêu cầu để giảm thiểu hệ quả do bệnh Parkinson là điều trị dự phòng bằng cách dự đoán được khả năng mắc bệnh, đặc biệt là ở giai đoạn sớm để hạn chế các tai biến liên quan đến chấn thương. Tuy nhiên, việc chẩn đoán sớm Parkinson trên lâm sàng gặp nhiều thách thức do ở giai đoạn này các triệu chứng lâm sàng còn mờ nhạt. Thông thường khi bệnh nhân đến bệnh viện thì Hoehn-Yahr (HY) đã ở từ giai đoạn 2. Bên cạnh đó, quy trình khám để chẩn đoán xác định Parkinson trên lâm sàng cần nhiều thời gian (khoảng 2 giờ/1 ca) và tuân thủ các hệ thống thang điểm đánh giá phức tạp như: Hệ thống Hoehn-Yahr (thang đo chủ quan phổ biến nhất được sử dụng trên toàn thế giới), thang điểm thống nhất đánh giá bệnh Parkinson UDPRS, khảo sát sức khỏe SF-12, thang đo hiệu quả ngắn hạn quốc tế Short FES-I, thang đo tương tự hình ảnh VAS về mức độ đau. Tại Việt Nam, việc chẩn đoán PD dựa vào các tiêu chuẩn chẩn đoán lâm sàng bệnh Parkinson của Movement Disorder Society Clinical Diagnostic Criteria for PD (MDS). Mặc dù đã thiết lập các mốc cơ bản của PD trong các đánh giá lâm sàng, nhưng hầu hết các thang đánh giá đang được sử dụng đánh giá mức độ nghiêm trọng của bệnh vẫn chưa được xác nhận đầy đủ. Các triệu chứng không vận động có ở nhiều bệnh nhân trước khi khởi phát PD, nhưng việc đánh giá PD dựa vào các triệu chứng không vận động thiếu tính đặc hiệu, phức tạp và/hoặc có thể dẫn đến chẩn đoán nhầm lẫn với các bệnh khác. Chính vì vậy, tìm ra các phương 1
pháp chẩn đoán sớm PD với tỷ lệ chính xác cao là một vấn đề cấp thiết. Việc sử dụng khoa học dữ liệu phục vụ chẩn đoán Parkinson được xem là giải pháp cho vấn đề này, trên cơ sở kết hợp khả năng phân tích nhanh chóng từ máy tính, kiến thức y học và tư duy con người để phát triển một mô hình dự đoán PD chính xác và nhanh chóng dựa vào những dữ liệu thu thập được. Gần đây, cùng với các tiến bộ vượt bậc của con người trong khoa học – công nghệ, việc áp dụng khoa học dữ liệu trong y học đang ngày càng được chú ý và đẩy mạnh nhờ vào tính hiệu quả của lĩnh vực này. Việc ứng dụng khoa học dữ liệu vào chẩn đoán bệnh Parkinson có thể giúp chúng ta chẩn đoán nhanh và chính xác, góp phần hỗ trợ nhân viên y tế trong việc đưa ra quyết định điều trị và chăm sóc sức khỏe cho bệnh nhân, đồng thời hạn chế các sai sót. Khi ứng dụng khoa học dữ liệu việc hoàn thiện phương pháp, cải thiện tính chính xác của các chẩn đoán diễn ra một cách nhanh chóng và dễ dàng hơn. Nhờ những ưu điểm trên, ứng dụng khoa học dữ liệu trong chẩn đoán bệnh Parkinson là một hướng tiếp cận rất có tiềm năng. Trong thời gian gần đây, nhiều nghiên cứu đã được xây dựng để đưa ra chẩn đoán sớm Parkinson đặc biệt là các nghiên cứu chẩn đoán dựa vào những dữ liệu chuyển động vật lý đơn giản. Tuy nhiên, việc áp dụng khoa học dữ liệu đối với chẩn đoán sớm Parkinson đòi hỏi cần tìm ra các dấu hiệu về lý sinh học đặc hiệu để đảm bảo tính chính xác của chẩn đoán. Vì vậy, chúng tôi thực hiện nghiên cứu “Chẩn đoán bệnh lý Parkinson dựa vào phân tích chuyển động thông qua dữ liệu cảm biến lực gắn ở bàn chân” với 2 mục tiêu sau:  Mục tiêu 1: Bước đầu phân tích dữ liệu từ cảm biến gắn ở bàn chân và tìm ra các dấu hiệu về lý sinh học giúp nhận biết sớm bệnh lý Parkinson.  Mục tiêu 2: Đánh giá khả năng chẩn đoán bệnh lý Parkinson dựa vào thuộc tính được trích xuất. 2
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1. Bệnh Parkinson Bệnh Parkinson là một bệnh thoái hóa thần kinh phức tạp, tiến triển, đặc trưng bởi rối loạn vận động não, run, cứng và mất ổn định tư thế [11, 12]. Bệnh được James Parkinson mô tả lần đầu tiên trong bài báo “Essay on the Shaking Palsy” của ông vào năm 1817. Kể từ đó đến nay đã có nhiều tác giả nghiên cứu về Parkinson. Năm 1912, Lewy đã mô tả các thể vùi trong bào tương của tế bào thần kinh ở bệnh nhân Parkinson. Đến mãi những năm 1960 người ta đã chú ý đến Dopamin và vai trò dẫn truyền thần kinh ở chất này, từ đó cơ chế bệnh sinh của PD dần được sáng tỏ. 1.2. Phân biệt bệnh Parkinson và hội chứng Parkinson Hội chứng parkinson gây ra các triệu chứng giống như bệnh Parkinson (ví dụ, run tĩnh trạng, cứng, giảm vận động, tư thế không ổn định). Để phân biệt được rõ ràng giữa bệnh Parkinson và hội chứng Parkinson là một điều rất khó khăn, và việc chẩn đoán đúng bệnh thường chỉ được thực hiện cho đến khi các triệu chứng đã ở giai đoạn tiến triển nặng. Tuy nhiên, các bác sỹ vẫn có thể đánh giá mức độ và tình trạng bệnh dựa vào việc khai thác tiền sử của bệnh nhân cùng các kết quả lâm sàng sau khi tiến hành một số xét nghiệm chẩn đoán. Khai thác tiền sử: Bệnh nhân cần khai báo một cách trung thực, tỉ mỉ, chính xác những triệu chứng mà họ đã và đang gặp phải, cũng như loại thuốc hiện đang còn sử dụng hay tiền sử gia đình có ai bị bệnh tương tự hay không. Kiểm tra vận động của cơ thể: bằng cách yêu cầu bệnh nhân ngồi xuống, đứng lên, đi lại, giơ tay chân ra phía trước hoặc lên cao, xuống thấp. Người bệnh bị nghi ngờ bệnh Parkinson khi có ít nhất hai trong số các triệu chứng được miêu tả trước đó là run tay chân khi thả lỏng nghỉ ngơi, khó khăn trong vận động, cứng đờ và bất thường trong dáng đi. Quét não MRI: được xem là có hiệu quả trong việc xác định điểm khác biệt nổi bật giữa từng thể bệnh bởi nó cho thấy sự phân bố bất thường của nồng độ Dopamin trong não. McFarland nhận định: “Trong bệnh Parkinson chúng ta sẽ biết được chính xác vị trí não bị thoái hóa, còn đối với hội chứng Parkinson thì não bộ thường bị tổn thương trên diện rộng”. Ông cũng cho biết thêm, việc xác định mô hình chung của sự rối loạn chức năng tương ứng với vùng não bị tổn thương giữa bệnh Parkinson và hội chứng Parkinson cũng có thể giúp phát hiện ra bệnh ngay từ giai đoạn sớm. 3
Chẩn đoán phân biệt chính xác bệnh Parkinson bằng cách thử thuốc: Levodopa - tiền thân của Dopamine sẽ được cân nhắc sử dụng, sau đó theo dõi quá trình đáp ứng của người bệnh với thuốc trong một thời gian quy định. Nếu bệnh nhân bị Parkinson, chắc chắn trong giai đoạn đầu họ sẽ đáp ứng rất tốt với thuốc điều trị trong khi hội chứng Parkinson thì ngược lại, biện pháp dùng thuốc gần như không giúp cải thiện được tình trạng bệnh. 1.3. Triệu chứng Bệnh Parkinson gây ra cả các triệu chứng vận động và không vận động. Các triệu chứng vận động có thể là: run, co cứng cơ, chậm, mất cân bằng khi di chuyển, cử động. Các triệu chứng không vận động ảnh hướng đến nhiều hệ cơ quan, chẳng hạn như hệ tiêu hóa và hệ sinh dục, và không đồng nhất [3]. Những người được chẩn đoán mắc bệnh Parkinson thường có sự khởi phát của các triệu chứng không vận động trong nhiều năm trước khi các triệu chứng vận động bắt đầu xuất hiện, nhưng thường họ sẽ không đề cập đến những triệu chứng này trừ khi được hỏi cụ thể. Những triệu chứng không vận động cơ bản này bao gồm rối loạn hành vi chuyển động mắt nhanh khi ngủ, mất khứu giác, táo bón, rối loạn chức năng tiết niệu, hạ huyết áp thế đứng, buồn ngủ quá mức vào ban ngày và trầm cảm. Các triệu chứng này khi đặt riêng biệt không thể đưa ra chẩn đoán ngay được bệnh Parkinson tuy nhiên khi những chúng đồng thời xảy ra, nguy cơ bệnh nhân mắc Parkinson sẽ lớn hơn. Sau sự khởi phát của các triệu chứng không vận động, các triệu chứng vận động dần xuất hiện trong PD. Các triệu chứng vận động được biết đến: run, co cứng cơ, chậm, mất cân bằng khi di chuyển, cử động. Các nhà khoa học đã ước tính rằng có tới 80% tế bào dopaminergic trong hệ thống thể vân nigro bị mất trước khi các triệu chứng vận động cơ bản của PD bắt đầu xuất hiện [10]. Sự chậm chạp khi bắt đầu các chuyển động tự nguyện với sự giảm dần tốc độ và biên độ của các hành động lặp đi lặp lại (bradykinesia) kèm theo một triệu chứng bổ sung là cứng cơ, run khi nghỉ hoặc mất ổn định tư thế [21]. Trong hầu hết các trường hợp, các triệu chứng bắt đầu ở một bên của cơ thể, sau đó vài năm các triệu chứng bắt đầu xuất hiện ở hai bên. Tư thế cơ thể trở nên khom lưng, có hiện tượng cứng trục và chân tay, có xu hướng dáng đi loạng choạng và không vung tay khi đi bộ. Sự rối loạn vận động có thể dẫn đến khuôn mặt đơ cứng (hypomimia) và biên độ viết tay trở nên nhỏ hơn (micrographia). Khoảng 80% bị run tay chân, phổ biến nhất là run tay khi nghỉ ngơi. 4
Một phần tư đến 60% bệnh nhân thường bị đóng băng các cử động sau vài năm kể từ khi khởi phát [28]. Sự mất ổn định tư thế có thể xẩy ra sớm hoặc muộn trong quá trình bệnh và điều này sẽ dẫn đến té ngã và chấn thương. Rối loạn vận động miệng rất phổ biến. Rối loạn giọng nói như nói rất vội vã xảy ra ở hơn một nửa số bệnh nhân [23], các vấn đề về nuốt đã được báo cáo ở 40–80% và một phần tư số bệnh nhân báo cáo chảy nước bọt [22]. Một triệu chứng vận động khác trong PD là rối loạn trương lực cơ. Các rối loạn dự báo chẩn đoán điển hình bao gồm tư thế bàn chân ngang một bên, cánh tay trên - cẳng tay hoặc cẳng tay - bàn tay, chuột rút, loạn trương lực cơ hàm dưới, vẹo cổ hoặc sự kết hợp khác nhau của các triệu chứng này [27]. Trong phần lớn các trường hợp, các triệu chứng PD xuất hiện trong vòng 10 năm kể từ khi bắt đầu loạn trương lực cơ. Trong điều trị PD, loạn trương lực cơ, cùng với rối loạn vận động, tạo thành một trong những biến chứng vận động chính liên quan đến điều trị mãn tính, thường xảy ra như một hiện tượng ngoài chu kỳ, nhưng có thể biểu hiện dưới dạng loạn trương lực hai pha [27]. Dị dạng tư thế cũng là một trong biến chứng thường xuyên của bệnh Parkinson. Những dị tật này bao gồm tư thế cơ thể bị uốn cong bất thường với sự uốn cong bắt nguồn từ cột sống ngực hoặc thắt lưng (camptocormia), uốn cong về phía trước của đầu và cổ (antecollis) và cong vẹo cột sống, tức là, một đường cong bên của cột sống thường kết hợp với xoay đốt sống [13]. Sinh lý bệnh của những dị tật này có thể đa yếu tố và có thể bao gồm cứng khớp, loạn trương lực cơ, bệnh cơ và suy giảm chức năng trung ương. Hình 1.1. Triệu chứng vận động trong Parkinson (http://benhvien108.vn/y-hoc-thuong-thuc/mot-so-dieu-can-biet-ve-benh- parkinson.htm) 5
1.4. Phân loại bệnh Parkinson Trong nghiên cứu này chúng tôi sử dụng thang điểm Hoehn và Yahr (HY) để phân loại PD. HY là thang điểm đánh giá lâm sàng được sử dụng rộng rãi, nhằm phân loại các chức năng vận động trong bệnh Parkinson. Một trong những ưu điểm của thang đo HY là đơn giản và dễ sử dụng. Nó ghi lại các mô hình suy giảm vận động tiến triển điển hình có thể được áp dụng cho dù bệnh nhân có đang điều trị dopaminergic hay không. Sự tiến triển trong các giai đoạn HY đã được phát hiện có tương quan với sự suy giảm vận động, suy giảm chất lượng cuộc sống và các nghiên cứu hình ảnh thần kinh về mất dopaminergic. HY được chia thành 7 cấp độ [8].  HY=1; HY=1,5: Bệnh một bên, thường khuyết tật chức năng nhẹ.  HY=2: Bệnh ảnh hưởng đến hai bên nhưng không làm suy giảm sự cân bằng.  HY=2,5: Bệnh mức độ nhẹ hai bên, có hồi phục khi kiểm tra kéo.  HY=3: Tàn tật nhẹ đến trung bình, suy giảm phản xạ.  HY=4: Tàn phế nặng, vẫn có thể đi bộ hoặc đứng mà không cần trợ giúp.  HY=5: Bệnh nhân không thể tự di chuyển và hoạt động thể chất bình thường. 1.5. Nguyên nhân của Parkinson Trong một thế kỷ qua, sự hiểu biết của chúng ta về nguyên nhân của bệnh PD đã phát triển rất nhiều. Vào năm 1919, người ta lần đầu tiên công nhận việc kiểm tra não sau khi bệnh nhân PD chết cho thấy các sắc tố ở vùng nền của não giữa bị mất. Vào những năm 1950, người ta đã hiểu thêm rằng các tế bào thần kinh sắc tố bị mất trong lớp đệm chất béo là dopaminergic, và sự mất dopamine trong mạch vận động dưới vỏ có liên quan đến cơ chế rối loạn vận động trong PD [14]. PD là một rối loạn của hạch nền, bao gồm nhiều nhân khác. Thể vân nhận đầu vào kích thích và ức chế từ một số phần của vỏ não. Bệnh lý chính là mất tế bào thần kinh dopaminergic dẫn đến các triệu chứng. Các nghiên cứu trong một thời gian dài cho thấy việc tiếp xúc với các chất ô nhiễm thuốc trừ sâu và thuốc diệt cỏ có liên quan đến việc gia tăng PD [11, 26]. Chất MPTP (1-metyl-4-phenyl-1,2,3,6- tetrahydropyridine) được xác định là một trong những chất gây ra Parkinson. Các nghiên cứu trong phòng thí nghiệm cho thấy MPTP đi vào não qua chất vận chuyển acid amin trung tính lớn và được chuyển hóa thành một hợp chất phản ứng đặc biệt ngăn chặn phức hợp I của ty thể, gây ra bệnh Parkinson [26]. Cũng có nghiên cứu cho rằng quá trình oxy hóa và tạo ra các gốc tự do có thể là nguyên nhân gây ra tổn thương cho các nhân đồi thị. 6
Parkinson có thể do đột biến gen, tuy nhiên các dạng di truyền này chiếm một tỷ lệ nhỏ [7, 19]. Dạng di truyền phổ biến nhất của PD là PARK8, gây ra khoảng 2% các trường hợp nhiễm PD tại Mỹ [26]. Các nghiên cứu chỉ ra rằng các đột biến ở gen LRRK2, PARK7, PRKN cũng góp phần vào nguy cơ gây PD [7]. Một số gen như GBA [11] (glucocerebrosidase), UCHL1 (Ubiquitin C-Terminal Hydrolase L1) được cho là có thể làm thay đổi nguy cơ tiến triển của PD. Người mang đột biến GBA có tăng khoảng 4 lần nguy cơ mắc PD, mặc dù nguy cơ thay đổi với các đột biến GBA khác nhau. Một số nghiên cứu cho thấy sự gia tăng nguy cơ mất trí nhớ trong đột biến GBA liên quan đến PD [11]. Mức độ bất thường của Alpha-synuclein tổng hợp là thành phần chính của thể Lewy và được tìm thấy khi khám nghiệm tử thi. Người ta thấy rằng chức năng bị thay đổi của alpha-synuclein có thể đóng một vai trò trong căn nguyên của PD. Nghiên cứu hiện tại đang tập trung vào việc ngăn chặn sự lan truyền và tập hợp của alpha- synuclein. Một số yếu tố hành vi và lối sống liên quan đến việc giảm nguy cơ phát triển PD. Việc sử dụng thuốc lá góp phần giảm nguy cơ mắc PD [25]. Một nghiên cứu chỉ ra rằng thành phần trong thuốc lá (có thể là Nicotine) có thể chống lại sự phát triển của Parkinson [24]. Viêc sử dụng coffee và trà có liên quan đến việc giảm nguy cơ PD, đặc biệt ở nam giới [4]. Ngoài ra, việc tập thể dụng thường xuyên ở cường độ cao góp phần làm giảm nguy cơ Parkinson [32]. Cùng với đó việc sử dụng sữa làm tăng nguy cơ mắc PD, có thể là do độc tố có trong sữa [16]. 1.6. Dấu ấn sinh học chẩn đoán Parkinson Nguồn tiềm năng của dấu ấn sinh học PD rất lớn và ngày càng mở rộng. Một số chất thải sinh học có tiềm năng đóng vai trò là nguồn cung cấp dấu ấn sinh học PD ở dịch não tủy (CSF), máu (bao gồm máu toàn phần và tất cả các ngăn máu), nước bọt và nước tiểu. Việc xác định các dấu ấn sinh học trong nước thải sinh học có thể dễ dàng tiếp cận và với các quy trình có rủi ro thấp (chẳng hạn như nước bọt, máu hoặc nước tiểu). Nhưng CSF được xem như một nguồn chính của các dấu ấn sinh học PD, nói một cách đơn giản, nó được cho là phản ánh tốt nhất những gì đang diễn ra trong hệ thần kinh trung ương. Một ví dụ về một dấu ấn sinh học nhận được sự chú ý lớn trong PD là Alpha - synuclein. Điều này bắt nguồn từ vai trò quan trọng của nó trong sinh lý bệnh PD. Nhiều xét nghiệm dựa trên kháng thể khác nhau để đo các loại Alpha - synuclein khác 7
nhau (chẳng hạn như Alpha - synuclein toàn phần, phosphoryl hóa, oligomeric và fibrillar) đã được phát triển và áp dụng cho dịch não tủy và huyết tương. Có một vài dấu ấn sinh học PD khác đang được nghiên cứu trong nước thải sinh học. Acid uric là một dấu ấn sinh học ứng cử viên dựa trên các đặc tính chống oxy hóa của nó kết hợp với mức acid uric thấp được tìm thấy trong cơ thể của bệnh nhân PD [30]. Một phân tích tổng hợp đã chứng minh rằng tỷ lệ bị PD của bệnh nhân liên quan đến 1 độ lệch chuẩn tăng urate (1,32 mg / dL) là 0,80 [31]. Với mức độ acid uric không cụ thể, nó không có khả năng đóng vai trò như một dấu ấn sinh học riêng lẻ mà có thể được kết hợp trong các mô hình đa phương thức. Một số dấu ấn sinh học trên máu đáng chú ý có triển vọng trong PD đã được xác định thông qua phân tích protein. Yếu tố tăng trưởng biểu bì lần đầu tiên được xác định là một dấu ấn sinh học trên máu có thể có của suy giảm nhận thức trong PD, sử dụng nền tảng xét nghiệm miễn dịch đa hợp quy mô lớn [9]. 1.7. Các nghiên cứu liên quan Có nhiều nghiên cứu về dấu ấn sinh học trong PD tuy nhiên các nghiên cứu đó vẫn chưa đem lại hiêu quả trong chẩn đoán. Việc nghiên cứu chẩn đoán PD dựa vào phân tích chuyển động mang đến những tín hiệu rất khả quan. Dưới đây tôi xin đưa ra một số nghiên cứu nổi bật về chẩn đoán bệnh Parkinson. Năm 2015 Wahid và cộng sự đã xây dựng một mô hình nhằm chẩn đoán sớm Parkinson dựa trên dữ liệu về dáng đi. Dữ liệu về dáng đi của 23 bệnh nhân PD, tuổi: 68,5 ± 6,1 tuổi (60-80 tuổi), chiều cao: 1,8 ± 0,1 m (1,6-1,9 m), khối lượng cơ thể: 80,1 ± 15,5 kg (52,3-120,2 kg), nam / nữ: 20/3. Dữ liệu về dáng đi cho 26 đối chứng khỏe mạnh phù hợp với độ tuổi: 69,5 ± 5,0 tuổi (60-79 tuổi), chiều cao: 1,7 ± 0,1 m (1,6-1,8 m), khối lượng cơ thể: 76,7 ± 14,7 kg (55,0-106,4 kg), nam / nữ: 13/13, được lấy từ cùng cơ sở dữ liệu phòng thí nghiệm. Các bệnh nhân PD bị ảnh hưởng nhẹ bởi căn bệnh này (HY = 2) và đang ở trạng thái điều trị tối ưu. Các đối tượng đã đi bộ với tốc độ đi bộ bình thường của họ mười lần trên một lối đi dài 8m. Tốc độ đi bộ trung bình của bệnh nhân PD và nhóm chứng lần lượt là 1,1 ± 0,2 m / s (0,8-1,6 m / s) và 1,2 ± 0,2 m / s (0,7-1,8 m / s). Vị trí điểm đánh dấu được đo bằng hệ thống phân tích chuyển động video 8 camera (Vicon, Oxford Metrics Ltd., Oxford), trong khi lực phản lực mặt đất (GRF) được ghi lại đồng thời bằng cách sử dụng hai nền tảng thiết bị lực (Kistler, Thụy Sĩ và Advanced Mechanical Technology Inc., Watertown, MA). Các chiến lược Machine Learning sau đó được sử dụng để phân loại dáng đi PD bằng 8
cách sử dụng dữ liệu dáng đi thô, dữ liệu được chuẩn hóa bằng phương trình không thứ nguyên và dữ liệu chuẩn hóa bằng cách sử dụng phương pháp hồi quy bội (MR). Sau khi chuẩn hóa dữ liệu bằng các phương trình không thứ nguyên, chỉ có độ dài sải chân, độ dài bước là khác biệt có ý nghĩa giữa bệnh nhân PD và nhóm chứng (p
vậy, đối tượng quay lại và đi bộ trở lại điểm xuất phát. Một nửa số đối tượng chứng (năm đối tượng từ mỗi nhóm tuổi) được chọn để lặp lại thí nghiệm này ba lần - hai lần trong phiên đầu tiên, với 10 phút giữa hai đường và một thử nghiệm khác từ 3 đến 6 ngày sau phiên đầu tiên và tín hiệu chuyển động động học của họ được xe tập đi tự động thu thập. Tín hiệu thu thập được xử lý bởi sự kết hợp của hai phương pháp lựa chọn tính năng cổ điển và hai learning algorithms, với mục tiêu phân biệt bệnh nhân PD với các đối tượng kiểm soát. Điểm độ nhạy và độ đặc hiệu là 91% và 95% đạt được đối với phương pháp đi bộ đầu tiên, trong khi sự phân biệt đối với phương thức đi bộ thứ hai tạo ra điểm độ nhạy và độ đặc hiệu là 96% và 100%. Năm 2018, Ozgur Afsar và các cộng sự [1] đã đưa ra nghiên cứu sử dụng cấu hình lực dáng đi thực tế của các nhóm khỏe mạnh và bệnh nhân mắc chứng PD có mức độ nghiêm trọng của bệnh khác nhau về giai đoạn Hoehn-Yahr để tính toán các phép đo phức tạp về kinh nghiệm khác nhau đến từ các phép đo tổng thể khác nhau của phân tích định lượng tái phát (RQA). Cơ sở dữ liệu bao gồm các phép đo về dáng đi của 93 bệnh nhân mắc chứng PD vô căn (mức độ nghiêm trọng của bệnh: 2; 2,5 và 3, tuổi trung bình: 66,3 tuổi; 63% nam giới) và 73 nhóm chứng khỏe mạnh (mức độ bệnh: 0, tuổi trung bình: 66,3 tuổi; 55% nam giới) có sẵn trong “Cơ sở dữ liệu PhysioBank”. Các thước đo RQA cung cấp những hiểu biết sâu sắc hơn về những thay đổi tinh vi hơn của các động lực. Áp dụng phân tích phổ, tính toán phương sai hoặc trung bình, sự khác biệt trong chuỗi thời gian xuất phát từ các mức độ nghiêm trọng của bệnh khác nhau là không rõ ràng (phổ công suất và phương sai) hoặc thậm chí không đáng kể sử dụng RQA xác định độ dài đường chéo trung bình (phân kỳ) giảm (tăng) khi mức độ nghiêm trọng của bệnh ngày càng tăng. Các tác giả cũng giải thích những khuynh hướng này từ dáng đi bình thường thông qua dáng đi bệnh lý bằng một mô hình lý thuyết được gọi là bản đồ hình sin. Sử dụng hệ thống mô hình này, họ chỉ ra rõ ràng rằng những khuynh hướng này có thể được giải thích bằng cách thay đổi mức độ bất hợp lý của hệ thống như một quá trình tự nhiên của dáng đi. Điều này cho phép các tác giả giải thích các động lực của dáng đi bình thường/bệnh lý. Các tác giả đã thu được độ chính xác chẩn đoán cao để phân biệt bệnh nhân mắc chứng PD đến từ các nhóm khác nhau. Đã có sự phân biệt với độ nhạy 100% và độ đặc hiệu 90% (độ chính xác = 95%) giữa các nhóm có HY = 2,5 và HY = 2,0, và độ nhạy 70% và độ đặc hiệu 80% (độ chính xác = 75 %) giữa các nhóm có HY = 3 và HY = 2,5. Các phép đo cũng phân biệt bệnh nhân có HY = 3 và HY = 2,5 với nhóm người khỏe mạnh đạt được độ nhạy 100% và độ đặc hiệu 100% (độ chính xác = 100%). Các phép đo có thể phân biệt với độ nhạy 40% và độ đặc hiệu là 40% (độ 10
chính xác = 40%) giữa bệnh nhân có HY = 2 và nhóm người khỏe mạnh (vì giai đoạn bệnh của nhóm này rất gần với nhóm khỏe mạnh). Phương pháp của Ozgur Afsar và các cộng sự đạt được các kết quả khả quan tuy nhiên hạn chế của phương pháp này là thuộc tính RQA mang ý nghĩa tín hiệu học khi so sánh 2 tín hiệu time series khó để diễn giải lâm sàng. Vì vậy trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng dữ liệu cảm biến lực gắn ở bàn chân ghi lại quá trình đi bộ bình thường của người bệnh. Mục đích của nghiên cứu là tìm ra dấu ấn mang ý nghĩa lý-sinh học ẩn chứa trong dữ liệu có thể hỗ trợ chẩn đoán sớm bệnh Parkinson. 1.8. Ý nghĩa của nghiên cứu  Ý nghĩa khoa học: - Nghiên cứu ban đầu xây dựng mô hình chẩn đoán bệnh Parkinson. - Nghiên cứu mức độ chính xác của chẩn đoán đưa ra. - Đánh giá kết quả được đưa ra.  Ý nghĩa thực tiễn: - Phục vụ cho nhân viên y tế trong chẩn đoán và đưa ra quyết định điều trị cho bệnh nhân, từ đó giúp bệnh nhân Parkinson kéo dài được cuộc sống bình thường. - Cung cấp công cụ hữu ích phục vụ trong y tế.  Ý nghĩa giáo dục: - Trang bị cho bản thân kiến thức về khoa học dữ liệu và các ứng dụng trong y học, cụ thể là ứng dụng trong chẩn đoán Parkinson. - Nghiên cứu giúp hiểu rõ hơn về bệnh Parkinson cũng như khoa học dữ liệu. - Nghiên cứu có thể dùng làm tài liệu tham khảo cho các nghiên cứu cùng đề tài sau. 11
CHƯƠNG 2: ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1. Đối tượng nghiên cứu Trong bài nghiên cứu này, dữ liệu được thu thập từ 3 nguồn tại Phòng thí nghiệm về dáng đi và động lực học thần kinh, Đơn vị rối loạn vận động của Trung tâm Y tế Tel - Aviv Sourasky và được công bố trên Physionet [18]. Tập dữ liệu thứ nhất được cung cấp bởi Galit Yogev, chứa dữ liệu dáng đi của 29 người bị PD và 18 người khỏe mạnh [33]. Jeffrey M. Hausdorff cung cấp tập dữ liệu thứ hai với dữ liệu của 29 người bị PD và 25 người khỏe mạnh [20]. Cuối cùng, tập dữ liệu thứ ba được cung cấp bởi Silvi Frenkel-Toledo, chứa dữ liệu dáng đi của 35 người bị PD và 29 người khỏe mạnh [15]. Dữ liệu tổng hợp gồm 165 mẫu: 93 bệnh nhân mắc bệnh Parkinson cùng với 72 người khỏe mạnh. Những người tham gia được chia thành 4 nhóm: nhóm đối chứng (HY=0); bệnh giai đoạn đầu (HY=2,0); bệnh giai đoạn muộn (HY=2,5 và 3,0) và bệnh Parkinson (HY=2,0, 2,5 và 3,0). Kết quả cho thấy phân bố tuổi (p_value =0,07) và giới tính (p_value =0,44) ở 2 nhóm không có sự khác biệt trên ý nghĩa thống kê. Bảng 2.1. Tổng quan dữ liệu các đối tượng tham gia nghiên cứu Nhóm khỏe mạnh Nhóm bệnh nhân Thuộc tính p_value bình thường (n=72) Parkinson (n=93) Tuổi 63,68 ± 8,64 66,30 ± 9,45 0,07 Nam 56% 62% 0,44 Nữ 44% 38% Hoehn - Yahr 0,0 ± 0,0 2,26 ± 0,34 p < 0,001 (Sử dụng t – test kiểm định) 2.2. Tiến trình nghiệm pháp Nghiệm pháp được tiến hành rất đơn giản. Người tham gia sẽ sử dụng đôi giày đã được gắn 8 cảm biến lực ở mỗi chiếc (Hình 2.1) và thực hiện quá trình đi bộ với vận tốc thông thường trong 120 giây. Tọa độ gắn 8 cảm biến ở mỗi chân được chỉ ra như bảng 2.2. Cảm biến sẽ ghi nhận áp lực đè lên nó mỗi 0,01 giây. Thời gian bắt đầu tính sau khi người tham gia đã đi được 4 - 5 bước để loại bỏ đi quãng khởi đầu chuyển động. Các tác giả Galit Yogev, Jeffrey M. Hausdorff, Silvi Frenkel-Toledo đã tiến hành thu thập và lưu trữ dữ liệu. 12