Il test di digitazione sulla tastiera potrebbe aiutare a diagnosticare precocemente il morbo di Parkinson / Keyboard typing test could help diagnose Parkinson’s disease early

Il test di digitazione sulla tastiera potrebbe aiutare a diagnosticare precocemente il morbo di Parkinson / Keyboard typing test could help diagnose Parkinson’s disease early

Segnalato dal Dott. Giuseppe Cotellessa / Reported by Dr. Giuseppe Cotellessa

Nuovi strumenti software e hardware che raccolgono dati mentre una persona digita possono rilevare deficit motori fini, un possibile segno di neurodegenerazione.

Attualmente, KeySense chiede agli utenti informazioni sui cambiamenti nel loro senso dell'olfatto e nei loro schemi di sonno, integrando tali risposte nella sua valutazione complessiva.

Dopo una carriera decennale nell'informatica, Warwick Adams passò alla vinificazione. Ma dopo circa 10 anni di carriera, si accorse di aver perso l'olfatto e di avere difficoltà con la scrittura. Quando questi problemi iniziarono ad interferire con il suo lavoro, chiese un consulto medico. Visitò diversi specialisti nei due anni successivi prima che un neurologo gli diagnosticasse finalmente il morbo di Parkinson. "È stato un vero shock", ha detto. "Di tutti i problemi che pensavo potessero essere il mio, il Parkinson non mi è nemmeno entrato in testa".

Una volta superata la sorpresa iniziale, Adams iniziò a chiedersi perché ci fosse voluto così tanto tempo per ottenere una diagnosi per una malattia relativamente comune. "Ho fatto qualche ricerca e ho scoperto che non esiste un test quantitativo ", ha detto. "Dipende interamente dall'abilità del medico".

Dopo aver trascorso così tanti anni a lavorare con i computer, Adams si chiese se un test di digitazione potesse offrire un metodo semplice e standardizzato per verificare la presenza di deficit motori fini che potessero indicare il morbo di Parkinson. Così, si iscrisse come dottorando alla Charles Sturt University per testare la sua ipotesi.

Così facendo, Adams si è unito ad un gruppo crescente di ricercatori che sta cercando di sviluppare strumenti software e hardware in grado di trasformare la tecnologia con cui le persone interagiscono regolarmente in approcci efficaci per rilevare precocemente il deterioramento del controllo motorio fine. Recentemente, gli ingegneri dell'Università della California, Los Angeles, hanno sviluppato una tastiera sensibile alla pressione in grado di raccogliere ancora più informazioni rispetto alle opzioni disponibili in commercio che le persone hanno nelle loro case. Ma come esattamente questi strumenti si integreranno nel panorama clinico rimane una questione aperta.

La sfida della diagnosi del morbo di Parkinson

Il lungo percorso diagnostico di Adams è un'esperienza fin troppo comune, secondo Isabelle Buard, neurofisiologa dell'Università del Colorado. Il morbo di Parkinson può manifestarsi in diversi modi, tra cui sintomi non motori, come la perdita dell'olfatto, la stitichezza ed i cambiamenti nei ritmi del sonno, e sintomi motori, come tremori, rigidità muscolare e difficoltà ad iniziare e mantenere i movimenti. Poiché questi sintomi variano da persona a persona e si sovrappongono ad altri disturbi, un non specialista, come il medico di base, potrebbe non sospettare immediatamente il morbo di Parkinson. "Bisogna essere fortunati che il medico di base sappia davvero bene dove indirizzarti", ha affermato Buard.

Buard ha affermato che lo scenario migliore è che un medico di base od anche un amico esperto di Parkinson indirizzi una persona con i primi segni della malattia ad uno specialista dei disturbi del movimento. Lo specialista può quindi valutare la persona utilizzando la Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS), un questionario che attualmente fornisce una diagnosi ufficiale della malattia. Specialisti ed anche non specialisti sono abbastanza accurati nell'utilizzare la UPDRS, ma in ultima analisi si basa sul giudizio del medico che la somministra. Inoltre, le prove suggeriscono che i sintomi di una persona possono variare di giorno in giorno, influenzando potenzialmente i risultati di qualsiasi valutazione.

L'imaging del trasportatore della dopamina può fornire informazioni oggettive a supporto della diagnosi, poiché la perdita di neuroni che producono dopamina determina i sintomi motori del morbo di Parkinson. Tuttavia, non tutti gli scienziati sono convinti che queste scansioni possano attualmente svolgere un ruolo diagnostico senza ulteriori ricerche e sviluppi. Pertanto, sono urgentemente necessari nuovi metodi diagnostici che rilevino in modo più oggettivo e precoce il morbo di Parkinson.

Un nuovo test diagnostico di tipizzazione

L'obiettivo di Adams era sviluppare un test semplice che potesse aiutare a riconoscere i primi sintomi del Parkinson e a indirizzare la persona verso la visita specialistica. Dopo la laurea, ha lanciato KeySense , un test di dattilografia online che chiunque può completare gratuitamente a casa. Dopo aver completato il test, diversi algoritmi di apprendimento automatico determinano la probabilità che il dattilografo sia affetto dal Parkinson ed una dashboard finale rivela i punteggi ottenuti in base a caratteristiche come rigidità, tremore e costanza.

Gli algoritmi si basano sulla ricerca condotta da Adams durante la sua specializzazione. Adams ha dimostrato che il tempo impiegato da una persona per rilasciare un tasto e premere il successivo può facilmente distinguere tra persone affette dal morbo di Parkinson e persone senza problemi di controllo motorio. Questi dati sulla dinamica della pressione dei tasti possono indicare se una persona presenta tremore, lentezza nei movimenti o entrambi. Diversi altri gruppi di ricerca hanno pubblicato risultati simili in modo indipendente, con lo stesso obiettivo dichiarato di creare uno strumento di screening per la diagnosi precoce dei sintomi.

Sebbene dispositivi indossabili ed applicazioni per smartphone possano fornire dati simili, Adams ritiene che digitare su una tastiera sia un'esperienza così universale e standardizzata che i dati relativi alla pressione dei tasti rimarranno molto probabilmente lo strumento migliore per lo screening domiciliare dei deficit motori fini. "Digitare è comodo", ha affermato. "Digitare ci sarà sempre."

Una tastiera intelligente

Trinny Tat, ora ricercatrice post-dottorato presso il laboratorio di bioingegneria di Jun Chen presso l'Università della California, Los Angeles, venne a conoscenza della ricerca condotta da Adams e da altri scienziati mentre stava pianificando la sua tesi di laurea. Era simile al lavoro svolto in precedenza dal suo relatore, che dimostrava come i dati relativi alla pressione dei tasti potessero differenziare in modo affidabile gli individui per verificarne l'identità.

All'epoca, Tat era alla ricerca di un'applicazione medica per l'ultima scoperta del gruppo di ricerca di Chen: la magnetoelasticità gigante, una proprietà di alcuni materiali morbidi che produce campi magnetici di intensità crescente a seconda della pressione applicata. Si rese conto che materiali con questa proprietà avrebbero potuto migliorare le capacità di raccolta dati di una tastiera convenzionale, consentendo ai medici di raccogliere dati sia sulla pressione che sul tempo da un dattilografo.

Tat ed i suoi colleghi hanno realizzato una cover che potesse essere applicata su una tastiera convenzionale. Ogni tasto della cover era costituito da uno strato di materiale magnetoelastico morbido e da uno strato di materiale conduttivo. Poiché un campo magnetico può indurre una corrente elettrica di intensità proporzionale, questa configurazione ha permesso ai ricercatori di utilizzare l'uscita elettrica misurata su strumenti esterni per calcolare la pressione iniziale applicata a ciascun tasto dal dattilografo. Il gruppo di Tat ha quindi collegato la cover ad un dispositivo Bluetooth, che avrebbe consentito ad un medico di raccogliere dati in modalità wireless su uno smartphone associato mentre un paziente digitava al computer.

Tat stava lavorando al suo dottorato di ricerca nel pieno della pandemia di COVID-19, quindi ha avuto difficoltà a reclutare pazienti con morbo di Parkinson per studiare l'efficacia del suo progetto. Ma lei ed il suo gruppo sono riusciti a arruolare tre persone con morbo di Parkinson e 13 partecipanti sani per uno studio pilota. I ricercatori hanno utilizzato questi dati iniziali per dimostrare che il loro progetto era sufficientemente sensibile da rilevare le differenze di pressione e temporizzazione tra persone con e senza disabilità motorie fini. Hanno anche utilizzato i dati per addestrare algoritmi in grado di categorizzare i futuri partecipanti in base a tali caratteristiche.

Ora, ha in programma di condurre uno studio più ampio per valutare l'accuratezza diagnostica del design della loro tastiera intelligente. In definitiva, lei e i suoi colleghi vedono il potenziale del loro dispositivo non solo come strumento di screening o complemento diagnostico, ma anche come strumento in grado di monitorare i cambiamenti nelle capacità motorie fini di una persona nel tempo. Ciò potrebbe rivelarsi particolarmente prezioso nel contesto del morbo di Parkinson, poiché i neurologi adattano le loro raccomandazioni terapeutiche in base alla progressione dei sintomi del paziente. "Ma è un obiettivo molto ambizioso e difficile da realizzare", ha detto Tat. "Per ora, ci stiamo occupando solo di diagnostica".

Un futuro incerto per i test di dattilografia

Secondo Buard, gli specialisti del movimento che vogliono valutare il deficit motorio fine nelle persone con malattia di Parkinson utilizzano strumenti clinici consolidati come il test della tavoletta forata scanalata . "Il problema con la digitazione sulla tastiera è che non esistono test standardizzati validati dalla ricerca", ha affermato. "Le cose si muovono lentamente, quindi forse tra qualche anno."

Tuttavia, se un medico dovesse utilizzare la dinamica della digitazione per andare oltre la diagnosi precoce e monitorare l'evoluzione della malattia nel tempo, Buard teme che la digitazione possa rivelarsi un compito troppo complesso per fornire informazioni diagnostiche precise. "Potrebbero esserci alcuni problemi in termini di comprensione, udito, lettura", ha affermato. Nella sua ricerca, si sforza di distinguere i sintomi distintivi del morbo di Parkinson. Ad esempio, ha dimostrato che il deficit motorio fine può aggravarsi indipendentemente dalla presenza o meno di tremore, confermando che questi due fenomeni sono indipendenti. Prima di potersi fidare dell'uso di un test di tipizzazione clinica, Buard vorrebbe avere un quadro chiaro e olistico di tutti i fattori che potrebbero influenzare le prestazioni di un paziente.

D'altra parte, quando si considera l'uso di test di tipizzazione per la diagnosi precoce e lo screening, ha osservato che il deficit motorio fine e i tremori di solito seguono manifestazioni non motorie della malattia. "La perdita dell'olfatto è uno dei primi sintomi", ha affermato. Di conseguenza, se l'obiettivo è rilevare i segni della malattia il più presto possibile, concentrarsi, ad esempio, su un test dell'olfatto potrebbe essere più efficace.

Adams ritiene che il morbo di Parkinson sia così complesso e variegato che saranno necessari metodi multipli ed ampiamente disponibili per identificarlo, al fine di ridurre i lunghi ritardi diagnostici attualmente esistenti. Attualmente, KeySense richiede agli utenti di rispondere a domande sui cambiamenti nel loro senso dell'olfatto e nelle abitudini del sonno e tiene conto di tali risposte nella sua valutazione. Adams ha affermato che accoglierebbe con favore strumenti in grado di quantificare tali cambiamenti o scansioni in grado di visualizzare in modo più semplice e affidabile gli indicatori della malattia nel cervello di una persona. Da parte sua, sta continuando a perfezionare KeySense, implementando miglioramenti incrementali al suo codice, per renderlo il più accurato possibile. "Stiamo affinando, sempre più finemente con il passare del tempo", ha affermato.

ENGLISH

New software and hardware tools that collect data while a person types can detect fine motor impairment — a possible sign of neurodegeneration.

Currently, KeySense asks users about changes in their sense of smell and sleep patterns, incorporating those responses into its overall assessment.

After a decades-long career in IT, Warwick Adams switched to winemaking. But about 10 years into his new career, he noticed he was losing his sense of smell and struggling with his handwriting. When those issues began to interfere with his work, he sought medical advice. He visited a range of specialists over the next two years before a neurologist finally told him he had Parkinson’s disease. “It was a real shock,” he said. “Of all the things I thought may have been my problem, Parkinson’s didn’t even enter my brain.”

Once the initial surprise wore off, Adams started to wonder why it had taken so long for him to get a diagnosis for a relatively common disease. “I did a little bit of research and discovered that there’s no quantitative test,” he said. “It relies entirely on the skill of the clinician.”

Having spent so many years working with computers, Adams wondered if a typing test might offer a simple, standardized way to check for fine motor impairments that could indicate Parkinson’s disease. So, he enrolled as a doctoral student at Charles Sturt University to test his hypothesis.

In doing so, Adams joined a growing group of researchers who are trying to develop software and hardware tools that can turn technology that people regularly interact with into effective approaches for detecting early deterioration in fine motor control. Recently, engineers at the University of California, Los Angeles developed a pressure-sensitive keyboard that can gather even more information than the commercially available options people have in their homes. But how exactly these tools will fit into the clinical landscape remains an open question.

The challenge of diagnosing Parkinson’s disease

Adams’ long diagnostic journey is an all-too-common common experience, according to Isabelle Buard, a neurophysiologist at the University of Colorado. Parkinson’s disease can manifest in a variety of ways, including both nonmotor symptoms, like the loss of smell, constipation, and changes in sleep patterns, and motor symptoms, such as tremors, muscle stiffness, and problems initiating and maintaining movements. Because these symptoms vary from person to person and overlap with other disorders, a nonspecialist, such as a primary care provider, may not immediately suspect Parkinson’s disease. “You need to be lucky that your primary care provider knows really well where to guide you,” said Buard.

Buard said that the best-case scenario is that a general practitioner or even a friend who has experience with Parkinson’s disease refers a person with early signs of the disease to a movement disorders specialist. The specialist can then assess the person using the Unified Parkinson’s Disease Rating Scale (UPDRS), a questionnaire which currently provides an official diagnosis for the disease. Specialists and even nonspecialists are fairly accurate when using the UPDRS, but it ultimately relies on the judgement of the doctor administering it. Furthermore, evidence suggests that a person’s symptoms may vary day-to-day, potentially affecting the results of any one assessment.

Dopamine transporter imaging can provide objective information to support a diagnosis because the loss of dopamine-producing neurons drives the motor symptoms of Parkinson’s disease, but not all scientists are convinced that these scans can currently play a diagnostic role without further research and development. Thus, new diagnostic methods that more objectively detect Parkison’s disease earlier are urgently needed.

A new diagnostic typing test

Adams’ goal was to develop a simple test that could help someone recognize their early symptoms as Parkinson’s disease and prompt them to seek the attention of a specialist. After graduating, he launched KeySense, an online typing test that anyone can complete at home for free. After completing the test, several machine learning algorithms determine the likelihood that the typist has Parkinson’s disease, and a final dashboard reveals their scores on characteristics such as rigidity, tremor, and consistency.

The algorithms build off the research Adams did in graduate school. He showed that the amount of time it takes for a person to release one key and press down on the next can readily distinguish between people with Parkinson’s disease and people without motor control issues. This data on keystroke dynamics can indicate if a person has a tremor, slowness of movement, or both. Several other research groups have independently published similar results, with the same stated goal of creating a screening tool for early detection of symptoms.

While wearable devices and smartphone applications could provide similar data, Adams thinks that typing on a keyboard is such a universal and standardized experience that keystroke data will most likely remain the best tool for at-home screening of fine motor impairment. “Typing is convenient,” he said. “Typing will always be around.”

An intelligent keyboard

Trinny Tat, now a postdoctoral scholar in Jun Chen’s bioengineering lab at the University of California, Los Angeles, became aware of the research being done by Adams and other scientists when she was planning her own dissertation project. It was similar to work that her advisor had previously done, showing that keystroke data could reliably differentiate between individuals to verify a person’s identity.

At the time, Tat was looking for a medical application for the latest discovery from Chen’s research group: giant magnetoelasticity, a property of certain soft materials that produce magnetic fields of increasing intensity, depending on the amount of pressure applied to them. She realized that materials with this property could enhance the data collection capabilities of a conventional keyboard by allowing clinicians to collect both timing and pressure data from a typist.

Tat and her colleagues made a cover that could fit over a conventional keyboard. Each key in their cover consisted of a layer of soft, magnetoelastic material and a layer of conductive material. Because a magnetic field can induce an electrical current of proportional intensity, this setup allowed the researchers to use the electrical output they measured on external instruments to calculate the initial pressure applied to each key by the typist. Tat’s team then connected the cover to a Bluetooth device, which would ultimately allow a clinician to collect data wirelessly on a paired smartphone while a patient types on a computer.

Tat was working on her PhD at the height of the COVID-19 pandemic, so she had difficulty recruiting patients with Parkinson’s disease to study the effectiveness of her design. But she and her team managed to enroll three people with Parkinson’s disease and 13 healthy participants for a pilot study. The researchers used this initial data to show that their design was sensitive enough to pick up on the pressure and timing differences among people with and without fine motor impairments. They also used the data to train algorithms capable of categorizing future participants based on those characteristics.

Now, she has plans to conduct a larger study to assess the diagnostic accuracy of their intelligent keyboard design. Ultimately, she and her colleagues see the potential for their device to serve not just as a screening tool or a diagnostic complement, but also as an instrument that could monitor changes in a person’s fine motor skills over time. That could prove especially valuable in the context of Parkinson’s disease, because neurologists adjust their treatment recommendations based on how a patient’s symptoms are progressing. “But that’s very ambitious, and that’s hard to do,” said Tat. “For now, we’re only doing diagnostics.”

An uncertain future for typing tests

According to Buard, movement specialists who want to assess fine motor impairment in people with Parkinson’s disease use established clinical tools like the grooved pegboard test. “The issue with keyboard typing is that there’s no standardized tests that have been validated in research,” she said. “Things move slowly, so maybe in a few years.”

However, if a clinician were to use keystroke dynamics to go beyond early diagnosis and monitor disease progress over time, Buard worries that typing could ultimately prove too complex a task to provide precise diagnostic information. “There may be some issues in terms of comprehension, hearing, reading,” she said. In her own research, she strives to tease apart the distinct symptoms of Parkinson’s disease. For instance, she showed that fine motor impairment can become more severe regardless of whether or not a person has a tremor, confirming that these two phenomena are independent. Before she could be confident in using a clinical typing test, Buard would want to have a clear, holistic picture of all the factors that might influence a patient’s performance.

On the other hand, when considering the use of typing tests for early detection and screening, she noted that fine motor impairment and tremors usually follow nonmotor manifestations of the disease. “Loss of smell is one of the first symptoms,” she said. Consequently, if the goal is detecting signs of the disease as early as possible, then focusing on a sniff test, for instance, might be more effective.

Adams thinks that Parkinson’s disease is so complex and varied that multiple, widely available methods for identifying it will be necessary to cut down on the long diagnostic delays that currently exist. Right now, KeySense prompts users to answer questions about changes in their sense of smell and sleeping habits and factors those responses into its assessment. Adams said that he would welcome tools that could quantify those changes or scans that could more easily and reliably visualize disease indicators in a person’s brain. But for his part, he’s continuing to refine KeySense, implementing incremental improvements to its code, to make it as accurate as it can be. “We’re whittling down, finer and finer as time goes by,” he said.

Da:

https://www.drugdiscoverynews.com/keyboard-typing-test-could-help-diagnose-parkinson-s-disease-early-16713?utm_campaign=DDN_Newsletter_Dose&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz--uCd_87CuJ7LYoRpva5dz2Sc4yuLUJ17lq9ya-2TZHm5m7nJZxUKCN_5ijoKaJUpvlBAtppA3q4s3T4eTRhsOpcN5-frj5e0Z4rVExCqRpEvcna3Y&_hsmi=397714315&utm_content=397714315&utm_source=hs_email

Nuovi strumenti software e hardware che raccolgono dati mentre una persona digita possono rilevare deficit motori fini, un possibile segno di neurodegenerazione.