Almanac of Clinical MedicineAlmanac of Clinical MedicineАльманах клинической медицины2072-05052587-9294Moscow Regional Research and Clinical Institute (MONIKI)178010.18786/2072-0505-2023-51-004ARTICLESОРИГИНАЛЬНЫЕ СТАТЬИResearch ArticleEvaluation of the upper extremity motor skills with a computer kinetic system in multiple sclerosis patientsОценка двигательных навыков верхних конечностей с использованием компьютерной кинетической системы у пациентов с рассеянным склерозомhttps://orcid.org/0000-0002-5254-4689ShumakovIgor E.ШумаковИгорь Евгеньевич
Russian Federation

Laboratory Assistant, Chair of Nervous Diseases with Medical Genetics and Neurosurgery

лаборант кафедры нервных болезней с медицинской генетикой и нейрохирургией

igorstrong@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0003-2144-7250LeshonkovArtemiy S.ЛешонковАртемий Сергеевич
Russian Federation

Graduate Student, Chair of Intelligent Information Technology

магистрант кафедры интеллектуальных информационных технологий

artemiy.leshonkov@graphics.cs.msu.ruhttps://orcid.org/0000-0002-6314-2706VekhinaEkaterina A.ВехинаЕкатерина Алексеевна
Russian Federation

Resident, Chair of Nervous Diseases with Medical Genetics and Neurosurgery

ординатор кафедры нервных болезней с медицинской генетикой и нейрохирургией

ekavehha@ya.ruhttps://orcid.org/0000-0002-4769-4113KasatkinDmitry S.КасаткинДмитрий Сергеевич
Russian Federation

MD, PhD, Professor, Chair of Nervous Diseases with Medical Genetics and Neurosurgery

д-р мед. наук, профессор кафедры нервных болезней с медицинской генетикой и нейрохирургией

dskasatkin@gmail.comYaroslavl State Medical UniversityФГБОУ ВО «Ярославский государственный медицинский университет» Минздрава РоссииLomonosov Moscow State UniversityФГБОУ ВО «Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова»240320231005202351145522201202316032023Copyright ©; 2023, Shumakov I.E., Leshonkov A.S., Vekhina E.A., Kasatkin D.S.Copyright ©; 2023, Шумаков И.Е., Лешонков А.С., Вехина Е.А., Касаткин Д.С.2023Shumakov I.E., Leshonkov A.S., Vekhina E.A., Kasatkin D.S.Шумаков И.Е., Лешонков А.С., Вехина Е.А., Касаткин Д.С.https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0https://almclinmed.ru/jour/article/view/1780

Background: Multiple sclerosis (MS) is a chronic inflammatory demyelinating neurodegenerative disorder with multiple lesions in the central nervous system. Motor abnormalities are considered to be a major cause of permanent occupational, social and daily disability of MS patients. However, due to serious limitations of existing methods for assessment of upper limb functioning, evaluation of coordinator and motor abnormalities in the upper extremities in clinical practice is difficult.

Aim: To evaluate the efficacy of a computer kinetic method in the diagnosis of fine motor abnormalities of upper limbs in MS patients at early stage of the disease, when motor abnormalities in the upper limbs are not yet obvious.

Materials and methods: The main study group included 42 patients with confirmed MS, who consented for testing and met the inclusion criteria (among them, absence of obvious motor and coordinator abnormalities in the arms). The mean age of the patients was 36 [29; 44] years. The control group included 31 healthy subjects with a mean age of 28 [21; 37] years. All the patients were assessed with an original computer kinetic system, including a two-minute test, when the patient had to follow a moving object on the screen with a computer mouse. Every test series resulted in 13 final characteristics.

Results: The test of the dominant hand showed that compared to the control group, the MS patients without clinical motor abnormalities in the upper extremities spend 20% more time to move to the aim object (p < 0.001), have a 18% lower output motor performance (p < 0.001), make by 54% more recurrent returns to the aim object (p = 0.012), by 7% more crosses of the ideal trajectory of moving to the aim (p = 0.036), by 32% more deviations from the ideal trajectory of moving along the x axis and by 52% more along the y axis (p < 0.001 for both comparisons), as well as they have a 12% lower mean rate of the movements during the computer test (p < 0.001) and by 12% more rate picks (p = 0.003).

Conclusion: Patients with confirmed MS, low degree of disability and absence of any clinically confirmed motor abnormalities in the upper limbs do have subclinical signs of motor abnormalities in the arms that can be identified by computer kinetic system.

Актуальность. Рассеянный склероз (РС) – хроническое воспалительное демиелинизирующее нейродегенеративное заболевание с многоочаговым поражением центральной нервной системы. Двигательные нарушения считаются одной из основных причин стойких нарушений профессиональной и социально-бытовой активности больных РС. Однако вследствие серьезных ограничений существующих методов диагностики функций верхних конечностей оценка координаторных и двигательных нарушений со стороны верхних конечностей в клинической практике затруднена.

Цель – оценка эффективности компьютерного кинетического метода диагностики нарушений мелкой моторики верхней конечности у пациентов с РС на ранней стадии заболевания и без выявленных нарушений двигательных функций верхних конечностей.

Материал и методы. В основную группу исследования включены 42 пациента с подтвержденным РС, давшие согласие на проведение тестирования, соответствующие критериям включения (в том числе отсутствие явных двигательных и координаторных нарушений в руках), средний возраст пациентов составил 36 [29; 44] лет. В группе контроля был 31 человек (условно здоровые), средний возраст – 28 [21; 37] лет. Было проведено тестирование исследуемых с использованием оригинальной компьютерной кинетической системы, включающей двухминутную пробу, во время которой пациент должен при помощи мыши следить за перемещающимся объектом на экране. Иcходом каждого тестирования служило получение 13 финальных метрик.

Результаты. При тестировании доминантной руки выявлено, что по сравнению с группой контроля пациенты с РС без клинических признаков нарушений движений верхних конечностей затрачивают на 20% больше времени на совершение движения к цели (p < 0,001), имеют на 18% более низкую пропускную способность движений (p < 0,001), совершают на 54% больше повторных возвратов к цели (p = 0,012), на 7% больше пересечений идеальной траектории движения к цели (p = 0,036), на 32% больше отклонений от идеальной траектории движения по оси x и на 52% – по оси y (p < 0,001 в обоих случаях), имеют на 12% ниже среднюю скорость движения при выполнении компьютерного тестирования (p < 0,001) и на 12% больше пиков скорости (p = 0,003).

Заключение. Пациенты с установленным диагнозом РС с низкой степенью инвалидизации и отсутствием клинически подтвержденных нарушений двигательных навыков верхних конечностей имеют субклинические признаки нарушения функции руки, выявляемые с помощью тестирования с использованием компьютерной кинетической системы.

multiple sclerosisupper limb motor skillscoordinationdiagnosticsрассеянный склерозмоторика рукикоординациядиагностикаLassmann H. Multiple Sclerosis Pathology. Cold Spring Harb Perspect Med. 2018;8(3):a028936. doi: 10.1101/cshperspect.a028936.Garg N, Smith TW. An update on immunopathogenesis, diagnosis, and treatment of multiple sclerosis. Brain Behav. 2015;5(9):e00362. doi: 10.1002/brb3.362.Katz Sand I. Classification, diagnosis, and differential diagnosis of multiple sclerosis. Curr Opin Neurol. 2015;28(3):193–205. doi: 10.1097/WCO.0000000000000206.Bainaboina G. Effects of multiple sclerosis on motor movement. J Mult Scler (Foster City). 2021;8(3):237. doi: 10.35248/2376-0389.21.8.237.Wilkins A. Cerebellar dysfunction in multiple sclerosis. Front Neurol. 2017;8:312. doi: 10.3389/fneur.2017.00312.Kasatkin DS, Spirin NN. [Possible mechanisms of chronic fatigue syndromes in multiple sclerosis]. Zhurnal Nevrologii i Psikhiatrii imeni S.S. Korsakova [Journal of Neurology and Psychiatry named after S.S. Korsakov]. 2006;106(3):87–91. Russian.Касаткин ДС, Спирин НН. Возможные механизмы формирования синдрома усталости в клинике рассеянного склероза. Журнал неврологии и психиатрии им. C.C. Корсакова. 2006;106(3):87–91.Mowry EM, Deen S, Malikova I, Pelletier J, Bacchetti P, Waubant E. The onset location of multiple sclerosis predicts the location of subsequent relapses. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 2009;80(4):400–403. doi: 10.1136/jnnp.2008.157305.Weinshenker BG, Rice GP, Noseworthy JH, Carriere W, Baskerville J, Ebers GC. The natural history of multiple sclerosis: a geographically based study. 3. Multivariate analysis of predictive factors and models of outcome. Brain. 1991;114 (Pt 2):1045–1056. doi: 10.1093/brain/114.2.1045.Novotna M, Paz Soldán MM, Abou Zeid N, Kale N, Tutuncu M, Crusan DJ, Atkinson EJ, Siva A, Keegan BM, Pirko I, Pittock SJ, Lucchinetti CF, Noseworthy JH, Weinshenker BG, Rodriguez M, Kantarci OH. Poor early relapse recovery affects onset of progressive disease course in multiple sclerosis. Neurology. 2015;85(8):722–729. doi: 10.1212/WNL.0000000000001856.Kutzelnigg A, Faber-Rod JC, Bauer J, Lucchinetti CF, Sorensen PS, Laursen H, Stadelmann C, Brück W, Rauschka H, Schmidbauer M, Lassmann H. Widespread demyelination in the cerebellar cortex in multiple sclerosis. Brain Pathol. 2007;17(1):38–44. doi: 10.1111/j.1750-3639.2006.00041.x.Black JA, Dib-Hajj S, Baker D, Newcombe J, Cuzner ML, Waxman SG. Sensory neuron-specific sodium channel SNS is abnormally expressed in the brains of mice with experimental allergic encephalomyelitis and humans with multiple sclerosis. Proc Natl Acad Sci U S A. 2000;97(21):11598–11602. doi: 10.1073/pnas.97.21.11598.Craner MJ, Lo AC, Black JA, Baker D, Newcombe J, Cuzner ML, Waxman SG. Annexin II/p11 is up-regulated in Purkinje cells in EAE and MS. Neuroreport. 2003;14(4):555–558. doi: 10.1097/00001756-200303240-00005.Kurtzke JF. Rating neurologic impairment in multiple sclerosis: an expanded disability status scale (EDSS). Neurology. 1983;33(11):1444–1452. doi: 10.1212/wnl.33.11.1444.Gallus J, Mathiowetz V. Test-retest reliability of the Purdue Pegboard for persons with multiple sclerosis. Am J Occup Ther. 2003;57(1):108–111. doi: 10.5014/ajot.57.1.108.Mathiowetz V, Weber K, Kashman N, Volland G. Adult Norms for the Nine Hole Peg Test of Finger Dexterity. Occup Ther J Res. 1985;5(1):24–38. doi: 10.1177/153944928500500102.Krishnan V, Jaric S. Hand function in multiple sclerosis: force coordination in manipulation tasks. Clin Neurophysiol. 2008;119(10):2274–2281. doi: 10.1016/j.clinph.2008.06.011.Gijbels D, Lamers I, Kerkhofs L, Alders G, Knippenberg E, Feys P. The Armeo Spring as training tool to improve upper limb functionality in multiple sclerosis: a pilot study. J Neuroeng Rehabil. 2011;8:5. doi: 10.1186/1743-0003-8-5.Carpinella I, Cattaneo D, Abuarqub S, Ferrarin M. Robot-based rehabilitation of the upper limbs in multiple sclerosis: feasibility and preliminary results. J Rehabil Med. 2009;41(12):966–970. doi: 10.2340/16501977-0401.Riener R, Nef T, Colombo G. Robot-aided neurorehabilitation of the upper extremities. Med Biol Eng Comput. 2005;43(1):2–10. doi: 10.1007/BF02345116.Bardorfer A, Munih M, Zupan A, Primozic A. Upper limb motion analysis using haptic interface. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics. 2001;6(3):253–260. doi: 10.1109/3516.951363.Pino A, Kouroupetroglou G, Papatheodorou N, Andreadou E, Papageorgiou C. Upper Limb Motor Skills Evaluation in Patients with Early Multiple Sclerosis Using the IDEA System. 2015 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence. 2015:1658–1664. doi: 10.1109/SSCI.2015.233.Papatheodorou N, Pino A, Kouroupetroglou GT, Constantinides V, Andreadou E, Papageorgiou C. Upper Limb Motor Skills Performance Evaluation Based on Point-and-Click Cursor Trajectory Analysis: Application in Early Multiple Sclerosis Detection. IEEE Access. 2019;7:28999–29013. doi: 10.1109/ACCESS.2019.2901926.