Découvrir les mécanismes neurologiques de la récupération de l’équilibre interhémisphérique chez les patients AVC chroniques grâce à l’entraînement de la main robotique pilotée par EMG : Aperçus du modèle causal dynamique

L’AVC est une cause fréquente de handicap, avec la majorité des survivants souffrant de paralysie du membre supérieur. Les conséquences de l’altération de la fonction des membres supérieurs peuvent durer plus de six mois, et seulement une faible proportion des survivants d’un AVC (moins de 12 %) parviennent à une récupération complète. Pour rétablir la capacité des patients à mener leurs activités quotidiennes et améliorer leur qualité de vie, les chercheurs développent des programmes de rééducation motrice après AVC.

Ces dernières années, les recherches sur la rééducation des membres supérieurs à l’aide de dispositifs robotiques ont suscité un vif intérêt. La rééducation robotique offre une expérience d’entraînement cohérente, intensive et interactive, qui peut mobiliser activement les patients. Les analyses globales montrent que les individus soumis à une formation assistée par robot présentent des améliorations significatives tant au niveau des résultats de l’évaluation Fugl-Meyer du membre supérieur (FMA-UE) que des activités fonctionnelles du membre supérieur. Cependant, les robots ciblant la fonction du poignet et de la main ont démontré des effets limités sur le contrôle moteur et les activités de la vie quotidienne. Avec l’introduction des robots pilotés par intention, ces dispositifs ont gagné en popularité ces cinq dernières années et ont aidé à améliorer les fonctions du poignet et de la main. En exploitant des signaux électrophysiologiques tels que l’EEG (électroencéphalogramme) ou l’EMG (électromyogramme), les individus peuvent initier des tâches motrices assistées par robot en utilisant des intentions de mouvement volontaire. Des études cliniques ont révélé qu’en comparaison avec un groupe témoin soumis à des mouvements passifs continus, l’entraînement de la main robotique pilotée par EMG conduit à des scores FMA-UE plus élevés et à une meilleure fonction du poignet et de la main chez les patients chroniques victimes d’AVC.

Néanmoins, les mécanismes neurophysiologiques précis sous-jacents à la récupération motrice induite par ces dispositifs restent limités. Cette étude vise à utiliser le modèle causal dynamique (DCM) pour analyser la connectivité effective (CE) du système nerveux central, révélant les mécanismes neurologiques de la récupération motrice chez les patients chroniques victimes d’AVC grâce à l’entraînement de la main robotique pilotée par EMG.

Source de l’étude et présentation des auteurs

Cet article de recherche est issu de la revue IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, publié dans le volume 32 de 2024. Les auteurs incluent Chun-hang Eden Ti, Chengpeng Hu, Kai Yuan, Winnie Chiu-wing Chu et Raymond Kai-yu Tong, des chercheurs issus du département de génie biomédical et du département de radiologie interventionnelle et imagerie médicale de l’université chinoise de Hong Kong. Raymond Kai-yu Tong est l’auteur correspondant. La recherche a bénéficié du soutien partiel du Conseil de la recherche de Hong Kong et du Fonds général de recherche.

Méthodes de recherche et processus

1. Participants et recrutement

Cette étude est un essai contrôlé randomisé monocentrique, qui a recruté 19 survivants chroniques d’un AVC. Un participant a quitté l’étude pour des raisons médicales, et un autre a été exclu des analyses en raison de schémas d’activation fMRI anormaux. Les critères d’inclusion comprenaient une première occurrence d’AVC, plus de six mois après l’incident, une lésion cérébrale unilatérale, et un score au test ARAT (Action Research Arm Test) entre 6 et 52, indiquant une déficience modérée à sévère du membre supérieur. Les critères d’exclusion incluaient un historique familial d’épilepsie, des abus d’alcool ou de drogues, et d’autres troubles neurologiques tels que la négligence spatiale, l’aphasie ou l’apraxie. Tous les participants ont signé un consentement éclairé après avoir été informés des procédures et des implications de l’étude.

2. Protocole d’intervention d’entraînement

Chaque participant a complété 20 sessions d’entraînement de la main robotique pilotée par EMG dans un centre communautaire local. Avant chaque session d’entraînement, les participants ont reçu 20 minutes de stimulation active ou sham. Pendant l’entraînement, ils portaient la main robotique et étaient assis face à un écran d’ordinateur. Ils devaient garder le coude immobile et légèrement plié à environ 130 degrés. L’activité EMG était enregistrée à partir des muscles fléchisseurs et extenseurs des doigts, et les tâches d’entraînement incluaient la flexion et l’extension de la main robotique. Les tâches étaient déclenchées par des signaux EMG, activées lorsque les signaux dépassaient 10 % de la contraction volontaire maximale (MVC).

L’entraînement était divisé en trois modules, chacun durant 15 minutes avec une pause de 5 minutes entre les modules. Dans chaque module, les participants déclenchaient la flexion et l’extension assistées par le robot, répétant les essais jusqu’à la fin du module.

3. Collecte de données MRI et analyse

Les scans MRI ont été réalisés en utilisant une bobine de tête à 20 canaux pour obtenir des images anatomiques T1 à haute résolution et des données fonctionnelles d’imagerie par résonance magnétique au repos (rs-fMRI) et pendant l’exécution de tâches (tb-fMRI). Chaque participant a réalisé un scan MRI avant et après les 20 sessions d’entraînement. Pendant le tb-fMRI, ils alternaient la préhension d’une balle de tennis avec la main gauche ou droite selon les instructions affichées à l’écran.

4. Modélisation causale dynamique et analyse de connectivité fonctionnelle

Le modèle causal dynamique (DCM) a été utilisé pour estimer la connectivité effective (CE) entre différentes régions cérébrales. L’attention a été focalisée sur les changements de CE entre les régions cérébrales pendant les tâches avant et après l’entraînement chez les patients chroniques victimes d’AVC.

En outre, la connectivité fonctionnelle (FC) au repos a été analysée pour étudier les interactions dans le réseau moteur du cerveau, fournissant des informations sur la réorganisation cérébrale indépendamment des tâches. Les différences avant et après l’entraînement ont mis en lumière les impacts de celui-ci.

Résultats de la recherche et discussion

1. Effets de l’entraînement

Les données d’entraînement montrent que le nombre de déclenchements a augmenté au fur et à mesure des sessions pour tous les participants. L’analyse ANOVA à effets mixtes a montré un effet positif significatif du facteur temps sur les scores ARAT, indiquant une amélioration de la fonction du membre supérieur après l’entraînement par robot piloté par EMG.

2. Résultats de la modélisation causale dynamique

La sélection des modèles Bayésiens a déterminé le meilleur modèle explicatif pour la connectivité effective et les effets de l’entraînement chez les patients chroniques victimes d’AVC. Nos résultats montrent que, durant l’entraînement, l’intention motrice volontaire réduit efficacement l’impact inhibiteur de M1 controlatéral sur M1 ipsilatéral tout en augmentant la connectivité fonctionnelle de M1 ipsilatéral. Ces résultats suggèrent que la réduction de l’inhibition interhémisphérique est positivement corrélée avec l’amélioration fonctionnelle, soulignant le rôle crucial des interactions interhémisphériques dans la récupération motrice.

3. Connectivité fonctionnelle au repos

L’analyse de la connectivité fonctionnelle indique une augmentation significative de la connectivité entre les M1 bilatéraux après l’entraînement, suggérant une restauration de l’équilibre interhémisphérique dans l’activité cérébrale au repos. Bien qu’aucune corrélation significative n’ait été trouvée entre la connectivité fonctionnelle modifiée et l’amélioration des scores ARAT, les changements de CE entre les M1 sont significativement liés aux améliorations fonctionnelles.

4. Imagerie par résonance magnétique fonctionnelle des tâches

Les cartes d’activation tb-fMRI montrent une réduction du niveau d’activation global dans l’hémisphère controlatéral et une augmentation dans l’hémisphère ipsilatéral après l’entraînement. Cela suggère une augmentation du rôle de l’hémisphère ipsilatéral dans les tâches motrices et une réduction de la dépendance à l’égard de l’hémisphère controlatéral.

Conclusion et implications de l’étude

Cette étude montre que l’entraînement de la main robotique pilotée par EMG peut réduire l’inhibition interhémisphérique chez les patients victimes d’AVC, favorisant ainsi l’activation de l’hémisphère ipsilatéral et améliorant significativement la fonction du membre supérieur. Ces résultats indiquent que l’entraînement par robot piloté par EMG a une valeur cruciale dans la récupération fonctionnelle et la promotion de la plasticité neuronale chez les patients chroniques victimes d’AVC. Cette recherche offre de nouvelles perspectives pour comprendre la récupération de l’équilibre interhémisphérique induite par l’entraînement robotique piloté par EMG, et fournit une référence précieuse pour les futures recherches sur la réhabilitation post-AVC.

Ce rapport résume les résultats d’une importante étude sur la réhabilitation post-AVC, explorant en profondeur les mécanismes neurologiques et les effets de la récupération chez les patients chroniques grâce à l’entraînement de la main robotique pilotée par EMG. Cette étude démontre que l’entraînement par robot piloté par EMG peut améliorer significativement la fonction du membre supérieur et restaurer l’activité neuronale dans l’hémisphère lésé en réduisant l’inhibition interhémisphérique, offrant ainsi une perspective précieuse pour les futures recherches en rééducation post-AVC.