Возможности реабилитации детей с синдромом ДЦП с применением роботизированных устройств и биологической обратной связи

Обзор литературы посвящен систематизации имеющихся данных о применении методики биологической обратной связи, роботизированных устройств и интерфейсов «мозг – компьютер» в реабилитации детей с синдромом детского церебрального паралича (ДЦП).

Цель – изучить опыт применения, клиническую эффективность реабилитационных технологий у пациентов с ДЦП и возможные нейрофизиологические механизмы, лежащие в их основе. Поиск по ключевым словам (дети, ДЦП, биологическая обратная связь, роботизированные устройства, интерфейс «мозг – компьютер», экзоскелеты) был проведен с использованием баз научной литературы Pubmed, Web of Science,  eLIBRARY.ru.

Результаты. Проведенный анализ данных литературы показывает, что в настоящее время в реабилитации детей с синдромом ДЦП активно развивается применение роботизированных устройств и интерфейсов «мозг – компьютер» с биологической обратной связью по параметрам электроэнцефалограммы и электромиограммы. Получены первые доказательства эффективности указанных методов и подходов. В то же время не полностью разработаны стандарты использования таких методов в реабилитационной практике и протоколы работы с детьми. Не всегда создавались контрольные группы из детей с ДЦП. Во многих исследованиях не оценивалась динамика нейрофизиологических и нейрохимических показателей до и после курса реабилитации. Такие данные позволили бы уточнить физиологические механизмы восстановления моторных функций и более корректно подходить к назначению реабилитационных процедур и медикаментозного лечения.

1. Johnson A. Prevalence and characteristics of children with cerebral palsy in Europe. Dev. Med. Child Neurol. 2002; 44 (9): 633–640.

2. Батышева Т.Т., Быкова О.В., Виноградов А.В. Детский церебральный паралич – современные представления о проблеме (обзор литературы). Русский медицинский журнал. 2012; 8: 401–405.

3. Детский церебральный паралич у детей. Клинические рекомендации Министерства здравоохранения Российской федерации; 2016. https://www.pediatr-russia.ru.

4. Бадалян Л.О., Журба Л.Т., Тимонина О.В. Детские церебральные параличи. Киев: Здоровье, 1988: 328.

5. Peacock J. Cerebral palsy. Mankato MN: Capstone Press, 2000: 64.

6. Комфорт А.В., Семенова Ж.Б. Селективная дорсальная ризотомия в коррекции спастического синдрома у больных ДЦП: исторические аспекты (обзор литературы). Нейрохирургия и неврология детского возраста. 2016; 3 (49): 75–86.

7. Исаева Р.Б., Сейсебаева Р.Ж., Жакупова М.Н., Каржаубаева Ш.Е., Мырзабекова Г.Т., Нурбақыт А.Н., Ансабай К.Р., Рахимова А.Г., Болат А.Н., Калдаров С.О., Нурымбетова З.С. Факторы риска ДЦП в неонатальном периоде. Вестник КазНМУ. 2018; (3): 69–74.

8. Немкова С.А., Маслова О.И. Эффективность применения метода динамической проприоцептивной коррекции у больных детским церебральным параличом с когнитивными нарушениями. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2013; 8: 26–32.

9. Bjornson K., Zhou C., Fatone S., Orendurff M., Stevenson R., Rashid S. The Effect of Ankle Foot Orthoses on Community Based Walking in Cerebral Palsy: A Clinical Pilot Study. Pediatr. Phys. Ther. 2016; 28 (2): 179–186. DOI: 10.1097/PEP.0000000000000242.

10. Варфоломеева З.С., Подоляка О.Б., Панова Н.А., Добрякова В.А. Оценка двигательных умений подростков с ДЦП в процессе гидрореабилитации. Здоровье и образование в 21 веке. 2017; 19 (11): 203–234. DOI: 10.26787/nydha-2226-7425-2017-19-11-230-234.

11. Богданов О.В., Варман Б.Г., Алиев А.Т. Восстановление двигательных расстройств с помощью приемов функционального биоуправления. Журнал невропатологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 1985; 85 (3): 359–365.

12. Тупиков М.В., Тупиков В.А., Чурилов Н.М. Применение метода функционального биоуправления при хирургическом лечении двигательных нарушений у детей с ДЦП. Известия ЮФУ. Технические науки. 2014; 10 (159): 135–144.

13. He M.X., Lei C.J., Zhong D.L., Liu Q.C., Zhang H., Huang Y.J., Li Y.X., Liu X.B., Li J., Jin R.J., Wan L. The effectiveness and safety of electromyography biofeedback therapy for motor dysfunction of children with cerebral palsy: A protocol for systematic review and meta-analysis. Medicine (Balt.). 2019; 98 (33): e16786. DOI: 10.1097/MD.0000000000016786.

14. Yoo J.W., Lee D.R., Cha Y.J., You S.H. Augmented effects of EMG biofeedback interfaced with virtual reality on neuromuscular control and movement coordination during reaching in children with cerebral palsy. NeuroRehab. 2017; 40 (2): 175–185. DOI: 10.3233/NRE-161402.

15. Королева Е.С., Алифирова В.М., Латыпова А.В., Чебан С.В., Отт В.А., Бразовский К.С., Толмачев И.В., Бразовская Н.Г., Сёмкина А.А., Катаева Н.Г. Принципы и опыт применения роботизированных реабилитационных технологий у пациентов после инсульта. Бюллетень сибирской медицины. 2019; 18 (2): 223–233. DOI: 10.20538/1682-0363-2019-2-223–233.

16. Фролов А.А., Козловская И.Б., Бирюкова Е.В., Бобров П.Д. Роботизированные устройства в реабилитации после инсульта. Журнал высшей нервной деятельности. 2017; 67 (4): 394–413. DOI: 10.7868/S004446771704-0017.

17. Lerner Z.F., Damiano D.L., Park H.S., Gravunder A.J., Bulea T.C. A robotic exoskeleton for treatment of crouch gait in children with cerebral palsy: design and initial application. IEEE Trans. Neural. Syst. Rehabil. Eng. 2017; 25 (6): 650–659. DOI: 10.1109/TNSRE.2016.2595501.

18. Bulea T.C., Lerner Z.F., Gravunder A.J., Damiano D.L. Exergaming with a pediatric exoskeleton: facilitating rehabilitation and research in children with cerebral palsy. Int. Conf. Rehabil. Robot. (ICORR). 2017: 1087–1093. DOI: 10.1109/ICORR.2017.8009394.

19. Digiacomo F., Tamburin S., Tebaldi S., Pezzani M., Tagliafierro M., Casale R., Bartolo M. Improvement of motor performance in children with cerebral palsy treated with exoskeleton robotic training: A retrospective explorative analysis. Restor. Neurol. Neurosci. 2019; 37 (3): 239–244. DOI: 10.3233/RNN-180897.

20. Beretta E., Storm F.A., Strazzer S., Frascarelli F., Petrarca M., Colazza A., Cordone G., Biffi E., Morganti R., Maghini C., Piccinini L., Reni G., Castelli E.E. Effect of robot-assisted gait training in a large population of children with motor impairment due to cerebral palsy or acquired brain injury. Arch. Phys. Med. Rehabil. 2020; 101 (1): 106–112. DOI: 10.1016/j.apmr.2019.08.479.

21. Weinberger R., Warken B., König H., Vill K., Gerstl L., Borggraefe I., Heinen F., von Kries R., Schroeder A.S. Three by three weeks of robot-enhanced repetitive gait therapy within a global rehabilitation plan improves gross motor development in children with cerebral palsy – a retrospective cohort study. Eur. J. Paediatr. Neurol. 2019; 23 (4): 581–588. DOI: 10.1016/j.ejpn.2019.05.003.

22. Ammann-Reiffer C., Bastiaenen C.H., Meyer-Heim A.D., van Hedel H.J. Effectiveness of robot-assisted gait training in children with cerebral palsy: a bicenter, pragmatic, randomized, cross-over trial (PeLoGAIT). BMC Pediatrics. 2017; 17(1): 64. DOI: 10.1186/s12887-017-0815-y.

23. Chen Y.P., Howard A.M. Effects of robotic therapy on upper-extremity function in children with cerebral palsy: A systematic review. Dev. Neurorehabil. 2016; 19(1): 64–71. DOI: 10.3109/17518423.2014.899648.

24. Krebs H.I., Ladenheim B., Hippolyte C., Monterroso L., Mast J. Robot-assisted task-specific training in cerebral palsy. Dev. Med. Child Neurol. 2009; 51(4): 140–145. DOI: 10.1111/j.1469-8749.2009.03416.x.

25. Fasoli S.E., Ladenheim B., Mast J., Krebs H.I. New horizons for robotassisted therapy in pediatrics. Am. J. Phys. Med. Rehabil. 2012; 91 (11): S280–S289. DOI: 10.1097/PHM.0b013e31826bcff4.

26. Seth D., Vardhan Varma V.K.H., Anirudh P., Kalyan P. Preliminary design of soft exo-suit for arm rehabilitation. Lect. Notes Comput. Sci. 2019; 284–294. DOI: 10.1007/978-3-030-22219-2_22

27. Fasoli S.E., Fragala-Pinkham M., Hughes R., Hogan N., Krebs H.I., Stein J. Upper limb robotic therapy for children with hemiplegia. Am. J. Phys. Med. Rehabil. 2008; 87 (11): 929–936. DOI: 10.1097/PHM.0b013e31818a6aa4.

28. Frascarelli F., Masia L., Di Rosa G., Cappa P., Petrarca M., Castelli E., Krebs H.I. The impact of robotic rehabilitation in children with acquired or congenital movement disorders. Eur. J. Phys. Rehabil. Med. 2009; 45 (1): 135–141.

29. Krebs H.I., Fasoli S.E., Dipietro L., Fragala-Pinkham M., Hughes R., Stein J., Hogan N. Motor learning characterizes habilitation of children with hemiplegic cerebral palsy. Neurorehabil. Neural Repair. 2012; 26 (7): 855–860. DOI: 10.1177/1545968311433427.

30. Qiu Q., Ramirez D.A., Saleh S., Fluet G.G., Parikh H.D., Kelly D., Adamovich S.V. The New Jersey Institute of Technology Robot-Assisted Virtual Rehabilitation (NJIT-RAVR) system for children with cerebral palsy: A feasibility study. J. Neuroeng. Rehabil. 2009; 6: 40. DOI: 10.1186/1743-0003-6-40.

31. Wood K.C., Lathan C.E., Kaufman K.R. Feasibilty of gestural feedback treatment for upper extremity movement in children with cerebral Palsy. IEEE Trans. Neural. Syst. Rehabil. Eng. 2013; 21 (2): 300–305. DOI: 10.1109/TNSRE.2012.2227804.

32. Masia L., Frascarelli F., Morasso P., Di Rosa G., Petrarca M., Castelli E., Cappa P. Reduced short term adaptation to robot generated dynamic environment in children affected by cerebral palsy. J. Neuroeng. Rehabil. 2011; 8: 28. DOI: 10.1186/1743-0003-8-28.

33. Fluet G.G., Qiu Q., Kelly D., Parikh H.D., Ramirez D., Saleh S., Adamovich S.V. Interfacing a haptic robotic system With complex virtual environments to treat impaired upper extremity motor function in children with cerebral palsy. Dev. Neurorehabil. 2010; 13 (5): 335–345. DOI: 10.3109/17518423.2010.501362.

34. Qiu Q., Adamovich S., Saleh S., Lafond I., Merians A.S., Fluet G.G. A comparison of motor adaptations to robotically facilitated upper extremity task practice demonstrated by children with cerebral palsy and adults with stroke. IEEE Int. Conf. Rehabil. Robot. 2011; 2011: 5975431. DOI: 10.1109/ICORR.2011.5975431.

35. Fasoli S.E., Fragala-Pinkham M., Hughes R., Krebs H.I., Hogan N., Stein J. Robotic therapy and botulinum toxin type A: A novel intervention approach for cerebral palsy. Am. J. Phys. Med. Rehabil. 2008; 87 (12): 1022–1025. DOI: 10.1097/PHM.0b013e31817fb346.

36. Котов С.В., Турбина Л.Г., Бобров П.Д., Фролов А.А., Павлова О.Г., Курганская М.Е., Бирюкова Е.В. Реабилитация больных, перенесших инсульт, с помощью биоинженерного комплекса «интерфейс мозг–компьютер + экзоскелет». Журнал неврологии и психиатрии им. C.C. Корсакова. 2014; 114 (12–2): 66–72.

37. Мокиенко О.А., Люкманов Р.Х., Черникова Л.А., Супонева Н.А., Пирадов М.А., Фролов А.А. Интерфейс мозг–компьютер: первый опыт клинического применения в России. Физиология человека. 2016; 42 (1): 31–39. DOI: 10.7868/S0131164616010136.

38. Фролов А.А., Бобров П.Д. Интерфейс мозг-компьютер: нейрофизиологические предпосылки и клиническое применение. Журнал высшей нервной деятельности. 2017; 67 (4): 365–376. DOI: 10.7868/S0044467717040013.

39. Démas J., Bourguignon M., Périvier M., De Tiège X., Dinomais M., Van Bogaert P. Mu rhythm: State of the art with special focus on cerebral palsy. Ann. Phys. Rehabil. Med. 2019; S18770657(19): 30094–30096. DOI: 10.1016/j.rehab.2019.06.007.

40. Berchicci M., Zhang T., Romero L., Peters A., Annett R., Teuscher U. Development of mu rhythm in infants and preschool children. Dev. Neurosci. 2011; 33: 130–143. DOI: 10.1159/000329095.

41. Pfurtscheller G., Neuper C., Krausz G. Functional dissociation of lower and upper frequency mu rhythms in relation to voluntary limb movement. Clin. Neurophysiol. 2000; 111: 1873–1879. DOI: 10.1016/s1388-2457(00)00428-4.

42. Frolov A.A., Biryukova E.V., Bobrov P.D., Alexandrov A.V., Húsek D., Mokienko O.A. Principles of motor recovery in post-stroke patients using hand exoskeleton controlled by the brain-computer interface based on motor imagery. Neural Netw. World. 2017; 27(1): 107–137. DOI: 10.14311/NNW.2017.27.006.

43. Котов С.В., Бирюкова Е.В., Турбина Л.Г., Кондур А.А., Зайцева Е.В. Динамика восстановления у пациентов с постинсультными двигательными нарушениями при повторных курсах нейрореабилитации с применением экзоскелета кисти, управляемого интерфейсом мозг– компьютер. Журнал высшей нервной деятельности. 2017; 67(4): 445–452. DOI: 10.7868/S0044467717040062.

44. Ponce P., Molina A., Balderas D.C., Grammatikou D. Brain сomputer interfaces for cerebral palsy. In book «Cerebral palsy challenges for the future»; ed. by Emira Suraka. 2014. DOI: 10.5772/57084.

45. Jochumsen M., Shafique M., Hassan A., Niazi I.K. Movement intention detection in adolescents with cerebral palsy from single-trial EEG. J. Neural Eng. 2018; 15 (6): 066030. DOI: 10.1088/1741-2552/aae4b8.

46. Daly I., Billinger M., Laparra-Hernández J., Aloise F., Lloria García M., Faller J., Scherer R., Müller-Putz G. On the control of brain-computer interfaces by users with cerebral palsy. Clin. Neurophysiol. 2013; 124: 1787–1797. DOI: 10.1016/j.clinph.2013.02.118.

47. Kim T.-W., Lee B.-H. Clinical usefulness of brain-computer interface-controlled functional electrical stimulation for improving brain activity in children with spastic cerebral palsy: a pilot randomized controlled trial. J. Phys. Ther. Sci. 2016; 28: 2491–2494. DOI: 10.1589/jpts.28.2491.

48. Alcaide-Aguirre R.E., Warschausky S.A., Brown D., Aref A., Huggins J.E. Asynchronous brain–computer interface for cognitive assessment in people with cerebral palsy. J. Neural Eng. 2017; 14: 066001. DOI: 10.1088/1741-2552/aa7fc4.

49. Riccio A., Holz E.M., Arico P., Leotta F., Aloise F., Desideri L., Rimondini M., Kubler A., Mattia D., Cincotti F. Hybrid P300-Based Brain-Computer Interface to Improve Usability for People With Severe Motor Disability: Electromyographic Signals for Error Correction During a Spelling Task. Arch. Phys. Med. Rehabil. 2015; 96: 54–61. DOI: 10.1016/j.apmr.2014.05.029.

50. Ларина Н.В., Корсунская Л.Л., Власенко С.В. Комплекс «Экзокисть-2» в реабилитации верхней конечности при детском церебральном параличе с использованием неинвазивного интерфейса «мозг–компьютер». Нервномышечные болезни. 2019; 9 (4): 44–50. DOI: 10.17650/2222-8721-2019-9-4-44-50.