Onderzoekers van de Japanse Toho University hebben onderzocht of een robotisch exoskelet mensen met amyotrofische laterale sclerose (ALS) kan helpen om beter te blijven lopen. Na een revalidatietraject met het zogenoemde Hybrid Assistive Limb (HAL) konden dertig patiënten gemiddeld bijna twaalf meter verder lopen tijdens een test van twee minuten. Hun ervaren kwaliteit van leven bleef gedurende de onderzoeksperiode grotendeels onveranderd. De resultaten wijzen op mogelijke voordelen van robotondersteunde looptraining, maar aanvullend onderzoek is nodig om de effectiviteit vast te stellen.
ALS is een progressieve neurologische aandoening waarbij de zenuwcellen die spieren aansturen geleidelijk beschadigd raken. Daardoor worden dagelijkse activiteiten zoals lopen, spreken, slikken en uiteindelijk ook ademhalen steeds moeilijker. Hoewel sommige medicijnen de ziekteprogressie kunnen vertragen, is herstel van verloren spierkracht doorgaans niet mogelijk.
Revalidatie richt zich daarom vooral op het zo lang mogelijk behouden van lichamelijke functies en zelfstandigheid. Robotische exoskeletten kunnen daarbij ondersteuning bieden. Het Japanse onderzoek richtte zich specifiek op de combinatie van loopprestaties en kwaliteit van leven.
Exoskelet reageert op spieractiviteit
Het Hybrid Assistive Limb is een draagbaar robotisch hulpmiddel dat de bewegingen van de gebruiker ondersteunt. Anders dan systemen die de benen volgens een vooraf ingesteld bewegingspatroon voortbewegen, reageert HAL op de bewegingsintentie van de patiënt. Sensoren op de huid registreren zwakke elektrische signalen die ontstaan wanneer spieren worden geactiveerd. Het exoskelet gebruikt deze informatie om tijdens het lopen aanvullende ondersteuning te bieden.
In Japan wordt HAL sinds 2016 voor bepaalde neuromusculaire aandoeningen, waaronder ALS, vergoed vanuit de publieke ziektekostenverzekering. Onderzoekers van Toho University gebruiken de technologie sinds 2018 bij de looptraining van ALS-patiënten. Voor het nieuwe onderzoek volgden dertig patiënten een behandeltraject van negen sessies, verspreid over vier tot vijf weken. Iedere sessie duurde twintig tot veertig minuten, inclusief voorbereiding en rustpauzes. Voor en na het traject werden verschillende aspecten van het lopen gemeten. Daarnaast vulden de deelnemers een vragenlijst in over hun lichamelijke, mentale en sociale functioneren.
Gemiddeld twaalf meter verder lopen
De meest significante verbetering werd gemeten tijdens de twee minuten durende looptest. Voor de training legden de deelnemers gemiddeld ongeveer 92 meter af. Na afloop was dat toegenomen tot ongeveer 104 meter. De toename van bijna twaalf meter was statistisch significant. Bij andere metingen waren de verschillen minder duidelijk. Zo veranderden de loopsnelheid, stapfrequentie en paslengte tijdens een test over tien meter niet significant.
Volgens de onderzoekers wijst dit erop dat patiënten na de training gedurende twee minuten een grotere afstand konden afleggen, zonder dat hun kortdurende looppatroon aantoonbaar veranderde. Ook werd onderzocht of de training invloed had op de kwaliteit van leven. Hiervoor gebruikten de onderzoekers de SF-36-vragenlijst, die verschillende aspecten van lichamelijk, psychisch en sociaal functioneren meet.
De scores bleven na het behandeltraject grotendeels stabiel. Op de drie belangrijkste onderdelen van de vragenlijst werden geen statistisch significante veranderingen gevonden. Dat betekent niet dat de training aantoonbaar heeft voorkomen dat de kwaliteit van leven achteruitging. Wel laat het onderzoek zien dat de deelnemers gedurende de korte onderzoeksperiode geen meetbare verandering in hun ervaren kwaliteit van leven rapporteerden.
AI-exoskelet voor herstel na beroerte
Vorig jaar schreven wij over een vergelijkbare innovatie. Een AI-gestuurd exoskelet van Georgia Tech. Dat systeem is ontwikkeld voor mensen die na een beroerte moeite hebben met lopen. Het exoskelet ondersteunt de heupbeweging en gebruikt een neuraal netwerk om zich aan te passen aan het individuele looppatroon. Volgens de onderzoekers kan het systeem binnen één tot twee minuten de bewegingen van een gebruiker herkennen. Tijdens technische testen verminderde de AI-aansturing de fouten bij het volgen van het looppatroon met ongeveer 70 procent ten opzichte van conventionele systemen.
De twee oplossingen hebben hetzelfde doel, maar gebruiken verschillende technieken Het Japanse HAL-systeem reageert op elektrische signalen van de spieren, terwijl het Amerikaanse exoskelet AI gebruikt om bewegingspatronen te herkennen en de ondersteuning daarop aan te passen. Ook de patiëntengroepen verschillen. Bij een beroerte kan revalidatie gericht zijn op herstel van verloren functies, terwijl bij ALS vooral het behoud van bestaande mogelijkheden centraal staat.
Project MARCH
Ook in Nederland wordt al jaren gewerkt aan robotische exoskeletten. Een bekend voorbeeld is Project MARCH van de TU Delft. Binnen dit project ontwikkelen studententeams draagbare robots waarmee mensen met een dwarslaesie weer kunnen staan en lopen. De technologie richt zich onder meer op bewegingsvrijheid, balans, gebruiksgemak en zelfstandigheid.
De ontwikkelingen in Japan, de Verenigde Staten en Nederland illustreren hoe robotische ondersteuning steeds verder wordt aangepast aan specifieke mobiliteitsproblemen. Tegelijkertijd blijft klinische onderbouwing noodzakelijk. Het Japanse onderzoek omvatte slechts dertig patiënten en had geen controlegroep. Daardoor kan niet worden vastgesteld of de grotere loopafstand uitsluitend het gevolg was van HAL-training. Ook is nog onduidelijk hoe betekenisvol de verbetering van twaalf meter is voor het dagelijks functioneren.
Grotere gecontroleerde studies met langere follow-up moeten uitwijzen of de verbetering behouden blijft en of herhaalde robotondersteunde training daadwerkelijk bijdraagt aan mobiliteit, zelfstandigheid en kwaliteit van leven bij mensen met ALS.
Referenties
Frontiers in Neurology (onderzoek)
Voeg ICT&health toe aan Google
Toon meer content van ICT&health in Google Zoeken.
