Vědci z FEL ČVUT a 1. LF UK vyvinuli metodu, která odhalí Parkinsonovu chorobu z mimiky obličeje

Až 92 % pacientů s Parkinsonovou chorobou trpí snížením mimiky, tedy ztrátou spontánních pohybů obličeje. Společně s poruchami řeči se jedná o jeden z nejranějších projevů tohoto závažného neurodegenerativního onemocnění, přičemž další orofaciální symptomy jako potíže s polykáním a slinění se objevují až v pozdějších fázích onemocnění. Hodnocení mimiky patří do standardního neurologického vyšetření. Doposud však nebylo možné ztrátu expresivity obličeje v brzkých stádiích Parkinsonovy choroby objektivně zkoumat kvůli nedostatku účinných diagnostických nástrojů.

Vědecký tým ve složení doc. Jan Rusz, dr. Michal Novotný, dr. Tereza Tykalová z katedry teorie obvodů FEL ČVUT a doc. Petr Dušek, prof. Evžen Růžička a dr. Hana Růžičková z Neurologické kliniky 1. LF UK vyvinul metodu automatické videoanalýzy pohybů obličeje při běžné promluvě, která dokáže zachytit Parkinsonovu chorobu u nově diagnostikovaných pacientů, tedy v brzkém stádiu onemocnění.

Nová metoda využívá dvanáct biometrických ukazatelů (markerů), popisujících pohyby čela, kořene nosu, obočí, očí, tváří, úst a čelisti. Podle prvního autora studie dr. Michala Novotného popisuje algoritmus změny tvaru obličeje měřením změn vzdálenosti mezi detekovanými významnými obličejovými body a také změny ve vráskách pomocí hodnocení změn textury definovaných oblastí.

„Automatická videoanalýza zachytí rozdíly ve všech předem definovaných oblastech obličeje. Nejčastějším projevem je snížená variabilita pohybů úst a čelisti související se ztrátou hybnosti spodní části obličeje. Dalším signálem je snížený výskyt vrásek na čele a u kořene nosu, jež provází pokles emoční mimiky během mluvení,“ vysvětluje výzkumník z katedry teorie obvodů Fakulty elektrotechnické ČVUT, který se na výzkumu podílí již deset let ve skupině vedené doc. Janem Ruszem.

Pro sběr dat využívají vědci hovory v mobilních telefonech pacientů

Od samého počátku vývoje nástrojů hodnotících změny mimiky a řeči u pacientů s Parkinsonovou chorobou vědci z FEL ČVUT úzce spolupracují s lékaři z Neurologické kliniky 1. lékařské fakulty UK a Všeobecné fakultní nemocnice v Praze. Vedle videoanalýzy obličejových markerů tým vědců z obou pracovišť již dříve vyvinul metodu akustické analýzy řeči, která představuje další způsob, jak odhalit Parkinsonovu chorobu v raném stádiu.

„U Parkinsonovy choroby je typickým projevem rigidita, tedy ztuhnutí svalstva,“ vysvětluje doc. Petr Dušek z 1. lékařské fakulty UK. „To se časem začne projevovat v řeči, která je monotónní, hůře artikulovaná a v pozdních stádiích se může stát zcela nesrozumitelnou.“

Sběr dat pro následnou akustickou analýzu probíhá tak, že je pacient vybaven mikrofonem a logoped ho instruuje k provádění různých řečových úloh, přičemž se zaznamenává jeho hlas, způsob řeči i výraz obličeje. Neurolog pak pacientovi provede klinické vyšetření doplněné magnetickou rezonancí.

Další součástí výzkumu se stal i projekt SmartSpeech, který vědci spustili v loňském roce. „Pětasedmdesát účastníků studie má dva roky k dispozici mobil se speciální aplikací a z něj vyřizuje své běžné telefonní hovory,“ vysvětluje Jan Rusz. Výzkumníci po dvouletém intervalu vyhodnotí, zda došlo k významnému zhoršení řeči, například zda účastníci méně intonují a jejich artikulace se stává nepřesnější. To by mohlo poukázat na rozvoj Parkinsonovy nemoci. „Pokud se potvrdí naše hypotéza, bude projekt SmartSpeech znamenat průlom v možnostech časné diagnózy a zlepšení náboru vhodných pacientů pro klinické studie zabývající se vývojem neuroprotektivní léčby,“ dodává doc. Rusz.

Tým z FEL ČVUT již dříve spolupracoval s Michael J. Fox Foundation a dalšími evropskými a americkými špičkovými klinickými centry a soustředí se na rozšíření testování na větší vzorky pacientů v dalších indoevropských jazycích. „Kromě aplikace v různých jazycích se naše akustické metody dají využít i u dalších neurodegenerativních onemocnění, jako je například roztroušená skleróza nebo Huntingtonova nemoc,“ uzavírá doc. Rusz.

* Studie Automated video-based assessment of facial bradykinesia in de-novo Parkinson’s disease