En amerikansk undersøgelse viser, at en ny type operation kaldet mønstergenkendelsesteknik med målrettet muskelreparation (TMR) ser ud til at hjælpe patienter med amputationer til at få bedre kontrol med proteser.

Forskningen kommer fra Rehabilitation Institute of Chicago (RIC) og offentliggøres som et papir i den 11. februar udgave af JAMA, Journal of the American Medical Association .

Nuværende teknologi til patienter, der har haft en arm, der er amputeret, er kropsdrevet: Den protesiske arm fanger resterende skulderbevægelse med en sele og overfører den via et kabel for at gøre det muligt for patienten at betjene hånd, håndled eller albue. Dette genopretter kun delvist evnen til at bruge en arm og hånd, fordi patienten ikke kan betjene mere end ét led ad gangen, skrev forfatterne i deres baggrundsoplysninger.

Udfordringen er at genoprette den nervekontrol, der går tabt, når armen er amputeret. Det er her, hvor TMR kommer ind: det overfører tilbageværende arm nerver til bryst- eller overarm muskler, der ikke virker mere, fordi lemmerne ikke længere er der, og specielle proteser kan bruge elektromyogram (EMG) signaler (elektriske signaler anvendt i muskelkontraktion ) Fra de resterende lemmer muskler til at styre motoriserede arm leddene.

Ideen er, at når nervefunktionen genoprettes, giver de TMR-reinnervated muskler de rigtige EMG signaler til at styre albue, håndled og hånd af den kunstige arm. Men hvad er noget nyt territorium, er, om de reinnervated muskler kan give stabile og præcise EMG signaler, der gør det muligt for patienten at styre den kunstige arm i "realtid": kan de bare tænke hvad de vil have armen til at gøre, og det reagerer næsten øjeblikkeligt, Med den rigtige bevægelse?

Til undersøgelsen, som fandt sted mellem januar 2007 og januar 2008, vurderede dr Todd A Kuiken, der er direktør for RIC Center for Bionic Medicine, og kolleger, præstationen af ​​fem deltagere med øvre limambuttering, der havde haft TMR-operation. De vurderede også fem deltagere, der ikke havde amputationer til sammenligning (kontrollerne).

Forskerne bad deltagerne om at flytte deres arm på forskellige måder og vurderede deres evne til at styre deres arm og hastighed af bevægelsesvalg og færdiggørelse af bevægelser samt deres evne til at fuldføre bevægelsen.

Resultaterne viste, at:

• De gennemsnitlige bevægelsesvalgstider for albue- og håndledsbevægelser som bøjning og forlængelse af albuen, roterende, bøjning og forlængelse af håndleddet, var 0,22 sekunder for TMR-deltagere og 0,16 sekunder for kontrollerne.
• Den gennemsnitlige bevægelseshastighed for albue- og håndledsbevægelser var høj: 96,3 procent for TMR-deltagere og 100 procent for kontrol.
• Den gennemsnitlige bevægelsestid for albue og håndled var 1,29 sekunder for TMR-deltagere og 1,08 sekunder for kontrollerne.
• Håndgreb tog længere tid at afslutte end armbevægelser for begge grupper.
• Den gennemsnitlige bevægelsestidspunkt for håndgreb var 1,54 sekunder for TMR-deltagere og 1,26 sekunder for kontrollerne.
• Tre af deltagerne i TMR viste også, at de kunne bruge styresystemet i avancerede proteser, herunder motoriserede skuldre, albuer, håndled og hænder.

Forskerne konkluderede, at:

"Disse resultater tyder på, at reinnervated muskler kan producere tilstrækkelig EMG information til realtids kontrol af avancerede kunstige arme."

De skrev, at disse tidlige forsøg viser, hvordan TMR kan bruges til at hjælpe patienter med at kontrollere komplekse multifunktionsproteser. Der er etableret gennemførlighed, men mere forskning og udvikling er nødvendig, inden forsøg kan starte. De forklarede, at:

"De proteser, der blev testet i denne undersøgelse, fungerede meget godt som de tidlige prototyper. Yderligere forbedringer er nødvendige og er blevet planlagt, herunder at reducere størrelse og vægt og øge robustheden af ​​disse avancerede proteser."

Kuiken sagde i en separat pressemeddelelse, at:

"Anvendelsen af ​​mønstergenkendelseskontrol er en spændende udvikling for patienter med armamputationer."

"Det vil gøre det muligt for os at afkode flere neurale oplysninger fra patienterne, der giver en forbedret og mere naturlig drift af deres proteser," tilføjede han.

40-årige Amanda Kitts mistede sin venstre arm under skulderen i en bilulykke i 2006. Hun gennemgik TMR hos RIC, hvor de rewired nerverne, der engang sendte signaler til venstre arm og hånd til hud og muskler i hvad der var tilbage af Hendes bicep. Hun blev derefter forsynet med en myoelektrisk protesarm, der gik over sit resterende led: Dette sender elektriske signaler til armen, så når Kitts tænker på at flytte sin arm eller hånd, bevæger den protese arm eller hånd.

Kitts, der deltog i JAMA Studere sagde:

"Jeg var forbløffet over niveauet af håndfunktionen og hvor hurtigt jeg var i stand til at styre armen og hånden."

"Jeg kunne hente en øre fra bordet og kunne fange et objekt i bevægelse som en checker, der rullede på tværs af bordet. Det er virkelig fantastisk at kunne tænke på det og få min protetiske bevægelse så hurtig," sagde hun tilføjet.

Kitts var en af ​​de tre TMR-patienter i studiet, der brugte de avancerede proteser. Disse blev udviklet af John Hopkins University Applied Physics Lab (JHUAPL) og Deka Research, Inc. som en del af Forsvarets avancerede forskningsprojekt agentur (DARPA) revolutionerende protetikprogram, der blev lanceret i 2006.

"Targeted Muscle Reinnervation for Real-time Myoelectric Control af Multifunktions kunstige våben."

Todd A. Kuiken; Guanglin Li; Blair A. Lock; Robert D. Lipschutz; Laura A. Miller; Kathy A. Stubblefield; Kevin B. Englehart.

JAMA Vol. 301 nr. 6, s. 619-628, 11. februar 2009.

Klik her for Abstrakt.

Klik her for mere information om dette studie fra RIC, herunder foto af Kitts ved hjælp af Deka Research arm til at holde en pen.

Kilder: Journal abstract, JAMA pressemeddelelse, Rehabilitation Institute of Chicago.

No Dead - Full Movie Zombie Subtitled (Video Medicinsk Og Professionel 2023).