Një ekip studiuesish në Universitetin e Kalifornisë, San Francisko ka zhvilluar një metodë të bazuar në të dhëna për optimizimin e cilësimeve të stimulimit të thellë të trurit (DBS) që përmirësuan ndjeshëm performancën e ecjes tek njerëzit me sëmundjen e Parkinsonit.
I botuar në revistën Parkinson’s Disease, studimi përdori sensorë të veshur dhe pajisje regjistrimi nervore të implantuara për të analizuar se si cilësime të ndryshme të DBS ndikuan në ecje, pastaj aplikoi mësimin automatik për të identifikuar parametrat individualë të stimulimit që përmirësuan ecjen. Rezultatet tregojnë se konfigurimet e personalizuara të DBS mund të përmirësojnë stabilitetin dhe shpejtësinë e ecjes, dhe sugjerojnë modele specifike të aktivitetit të trurit të lidhura me lëvizshmëri më të mirë.
Sëmundja e Parkinsonit është një gjendje neurologjike progresive që ndikon në kontrollin e lëvizjes. Ajo lind nga humbja e neuroneve që prodhojnë dopaminë në tru, duke çuar në simptoma të tilla si dridhje, ngurtësi, ngadalësi dhe ekuilibr të dëmtuar. Çrregullimet e ecjes – të tilla si hapa të shkurtër lëvizjeje, koordinim i dobët dhe episode ngrirjeje – janë ndër simptomat më të paaftësuara, veçanërisht në fazat e mëvonshme të sëmundjes.
DBS është një trajtim kirurgjikal në të cilin elektrodat implantohen në zona specifike të trurit, zakonisht ganglionet bazale. Këto elektroda japin impulse elektrike për të rregulluar aktivitetin jonormal të trurit. Ndërsa DBS mund të jetë shumë efektiv në zvogëlimin e dridhjeve dhe ngurtësimit, efektet e tij në ecje kanë tendencë të jenë të paqëndrueshme. Kjo ndryshueshmëri është pjesërisht për shkak të kompleksitetit të ecjes si sjellje, por edhe për shkak të mungesës së metodave të standardizuara për rregullimin e imët të cilësimeve të stimulimit për ecjen.
© Nuk lejohet riprodhimi i shkrimeve pa vendosur autorësinë e revistës "Psikologjia" dhe pa cituar burimin.
