Muskuläre Aktivierungsmuster bei Gangstörungen mit Zerebralparese

• Antragsteller: Professor Dr. Sebastian Wolf
• Fachliche Zuordnung: Orthopädie, Unfallchirurgie, rekonstruktive Chirurgie ; Medizininformatik und medizinische Bioinformatik
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 495955395

Menschen, die an neurologischen Gangstörungen wie der Cerebralparese (CP) leiden, zeigen andere Gangmuster als Menschen, die sich typisch entwickeln. Viele Versuche wurden unternommen, um Gangmuster von Patienten mit CP unter Verwendung von 3D-Ganganalyse, Video- und klinischen Untersuchungen und in letzter Zeit auch mit Instrumenten der künstlichen Intelligenz zu klassifizieren. Es wurden mehrere Studien zur Entwicklung von Computertechniken durchgeführt, um die Klassifizierung zwischen typischem und pathologischem Gang zu ermöglichen. Das Hauptproblem bei diesen Studien ist, dass sie versuchen, EMG-Signale ausschließlich mithilfe von Mathematik und Computertechniken zu interpretieren und zu verbessern. Es gibt nur wenige Studien, die sich mit der Beziehung zwischen EMG-Daten und anderen mechanischen und klinischen Gangparametern befasst haben. EMG-Daten werden unter Forschern und Klinikern typischerweise jedoch als sekundäre Informationsquelle angesehen, die zusammen mit anderen Parametern eingesetzt werden können, wobei möglicherweise im Verhältnis ein recht geringer Einfluss auf die Entscheidungsfindung bei der Behandlung besteht. Unserer Hypothese nach kann die Bestimmung und die Extraktion von EMG-Merkmalen im Gangzyklus und deren anschließende Analyse und Erkennung eines Musters von EMG-Daten parallel zu anderen Gangparametern für einen Behandlungsprozess nützliche und kritische Empfehlungen für Kliniker liefern. Unser Ziel in diesem Projekt ist es daher, allgemeine Kriterien zur EMG-Bewertung wie auch einen globalen EMG-Index, ähnlich zu bereits etablierten Gangindizes zu entwickeln, sowie ein merkmalsorientiertes Modell zur Bewertung von EMG-Daten im Kontext von Muskelkraft, Spastiken sowie Gangmerkmalen zu erarbeiten. Dies kann letztlich dazu beitragen, regelorientierte orthopädische Behandlungsentscheidungsbäume bei Patienten mit CP zu erstellen.Der Zugriff auf eine große Datenbank ist ein wesentlicher Bestandteil für den Erfolg dieses Projekts. Unser Archiv besteht aus Daten aus der Zeit 1993-2020, die von mehr als 1250 Patienten mit bilateraler spastischer CP und mehr als 300 Patienten mit unilateraler CP stammen, von denen wir mehr als 2550 EMG-Untersuchungen vorliegen haben. Unser Arbeitsprogramm umfasst 6 Arbeitspakete (WP). WP1 (Datenaufbereitung) dient der Organisation und Anpassung der Daten für dieses konkrete Vorhaben. WP2 (Subjektive Bewertung) dient der Beurteilung von EMG-Signalen in Zusammenarbeit mit klinischen Experten. WP3 (Mustererkennung) dient der Findung von Phänotypen in einer Querschnittstudie. In WP4 wird die Abhängigkeit der EMG-Merkmale mit dem Patientenalter und der Einfluss chirurgischer Intervention untersucht. In WP5 wird ein globaler EMG-Index entwickelt, der die neurologische Betroffenheit widerspiegeln soll. WP6 dient der Formulierung von Behandlungspfaden auf Grundlage klinischer Dokumente sowie EMG-Daten, um ultimativ ein stärker evidenzbasiertes Therapiemanagement bei Patienten mit CP zu erreichen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen