Deutschland-Nederland Parkinson Vibrating Socks

Das Projekt Parkinson Vibrating Socks zielt darauf ab, die Mobilität
von Menschen, die an der Parkinson-Krankheit leiden, zu verbessern. Die
Parkinson-Krankheit ist eine unheilbare neurodegenerative Erkrankung, die
hauptsächlich bei Personen über 60 Jahren auftritt. Gegenwärtig sind etwa 182
von 100.000 Menschen von Parkinson betroffen. Zu den typischen Symptomen zählen
motorische Beeinträchtigungen, wie Muskelzittern oder Haltungsinstabilität.
Eines der am meisten limitierenden Symptome ist das sogenannte Einfrieren des
Ganges, oder auch ‚Freezing of Gait“ (Freezing), wovon etwa 60 % aller Menschen
mit Parkinson im Verlauf ihrer Erkrankung betroffen sind. Freezing wird
beschrieben, als würden die Füße plötzlich am Boden kleben bleiben, sodass der
nächste Schritt nicht mehr eingeleitet werden kann, was häufig zu Stürzen
führt. Betroffene schränken daher oft ihre Alltagsaktivitäten ein, was wiederum
die Lebensqualität verringert. Freezing wird in der Regel medikamentös
behandelt, allerdings lässt die Wirkung der Medikamente schnell nach. Ein
vielversprechender nicht-pharmakologischer Ansatz ist das sog. „Cueing“. Beim
Cueing wird den Betroffenen ein Reiz (ein „Cue“) gegeben, um die
Blockade beim Gehen zu überwinden. Dem Gehirn wird dabei durch den plötzlich
einsetzenden Reiz geholfen, die nächste Bewegung wieder einzuleiten. Unter den
verschiedenen bereits existierenden Cueing Ansätzen, ist das vibrotaktile
Cueing hierbei die am wenigsten störende und unauffälligste Methode. Es ist
nicht invasiv, hat keine Nebenwirkungen und kann über ein Vibrationselement
(z.B. am Fuß) angewendet werden, sodass es von außen nicht sichtbar oder hörbar
ist. Vibrotaktiles Cueing hat großes Potenzial, das Freezing zu verbessern,
ohne den Alltag der Betroffenen dabei einzuschränken. Das Parkinson Vibrating
Socks Projekt will daher einen Prototypen eines solchen Cueing Systems
entwickeln: ein kleines Gerät, das am Knöchel getragen wird und einen Sensor
enthält. Es geht dabei patientenzentriert vor und wir das System
klinisch-wissenschaftlich evaluieren. Das System analysiert das Schrittmuster
mithilfe von Algorithmen aus dem maschinellen Lernen und gibt einen
vibrotaktilen Cue, wenn Freezing erkannt wird. Außerdem wird eine App
entwickelt, die sich mit dem Gerät verbindet, relevante Daten für Betroffene
und für Gesundheitsdienstleister erfasst und leicht verständlich zusammenfasst.