Gait Phenotyping in Multiple Sclerosis Using Smart Insole Technology
इस अध्ययन ने मल्टीपल स्केलेरोसिस वाले व्यक्तियों में चार विशिष्ट चाल फेनोटाइप (gait phenotypes) की पहचान करने के लिए स्मार्ट इनसोल-व्युत्पन्न चाल मेट्रिक्स और क्लस्टरिंग विश्लेषण का उपयोग किया, जो यह प्रदर्शित करता है कि वस्तुनिष्ठ गतिशीलता निगरानी उन बाधाओं की बारीकियों को पकड़ सकती है जो मानक नैदानिक विकलांगता स्कोर द्वारा पूरी तरह से प्रतिबिंबित नहीं होती हैं।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
चलना एक जटिल कार्य है जिसे हम में से अधिकांश लोग बिना किसी विचार के करते हैं, जो संतुलन, बल और समय का एक सहज तालमेल है। मल्टीपल स्क्लेरोसिस (multiple sclerosis) से पीड़ित लोगों के लिए, जो कि केंद्रीय तंत्रिका तंत्र को प्रभावित करने वाली एक पुरानी स्थिति है, यह ताल अक्सर टूट जाता है। यह बीमारी उन मार्गों को नुकसान पहुँचा सकती है जो गति को नियंत्रित करते हैं, जिससे चलने की विविध प्रकार की कठिनाइयाँ हो सकती हैं। कुछ लोग पैर घसीटते हैं, कुछ छोटे कदमों के साथ चलते हैं, और कई संतुलन बनाए रखने के लिए संघर्ष करते हैं। क्योंकि क्षति अलग-अलग लोगों में अलग-अलग स्थानों पर होती है, इसलिए कोई एक "मल्टीपल स्क्लेरोसिस वॉक" नहीं है। डॉक्टर वर्तमान में यह मापने के लिए मानक परीक्षणों पर भरोसा करते हैं कि किसी व्यक्ति की गतिशीलता कितनी कम हुई है, लेकिन ये परीक्षण अक्सर व्यापक झलक मात्र होते हैं जो उन सूक्ष्म, अनूठे तरीकों को नहीं पकड़ पाते जिनसे प्रत्येक व्यक्ति का शरीर अपनी विशिष्ट चोटों के लिए तालमेल बिठाता है। इन अनूठे पैटर्न को समझना डॉक्टरों को उपचारों को अधिक प्रभावी ढंग से अनुकूलित करने में मदद कर सकता है, लेकिन उन्हें पकड़ने के लिए इस बात की आवश्यकता है कि लोग कैसे चलते हैं, इसे विस्तार से देखने का एक तरीका चाहिए, न कि केवल यह कि वे कितनी दूर जा सकते हैं।
शोधकर्ताओं की एक टीम ने यह देखने के लिए हाथ बढ़ाया कि क्या वे एक नए प्रकार की तकनीक का उपयोग करके इन अनूठे चलने के पैटर्न को मैप कर सकते हैं: स्मार्ट शू इनसोल्स (smart shoe insoles)। मरीजों को कैमरों और सेंसरों से घिरे प्रयोगशाला में चलाने के बजाय, शोधकर्ताओं ने उन्हें उनके नियमित जूतों के अंदर छिपे हुए पतले, निर्बाध इनसोल्स से लैस किया। इन इनसोल्स में सूक्ष्म दबाव सेंसर और मोशन डिटेक्टर थे जिन्होंने रिकॉर्ड किया कि पैर जमीन से कैसे टकराया, प्रत्येक कदम की अवधि कितनी थी, और हर कदम के साथ शरीर कैसे चला। लक्ष्य यह था कि डेटा को स्वयं बोलने दिया जाए, कंप्यूटर विश्लेषण का उपयोग करके लोगों को इस आधार पर वर्गीकृत किया जाए कि वे वास्तव में कैसे चलते हैं, न कि इस आधार पर कि उनके विकलांगता स्कोर बताते हैं कि उन्हें कैसे चलना चाहिए।
इस अध्ययन में कनाडा, जर्मनी, संयुक्त राज्य अमेरिका और यूनाइटेड किंगडम के क्लीनिकों से 108 मल्टीपल स्क्लेरोसिस के रोगी और 49 स्वस्थ स्वयंसेवक शामिल थे। प्रत्येक प्रतिभागी ने गलियारे में चलते समय स्मार्ट इनसोल्स पहने हुए थे। इनसोल्स एक स्मार्टफोन ऐप को डेटा की निरंतर धारा भेज रहे थे, जो स्ट्राइड की गति से लेकर पैर के मामूली डगमगाने तक, हर कदम के बारे में सैकड़ों विवरण कैप्चर कर रहा था। शोधकर्ताओं ने फिर इस विशाल मात्रा में जानकारी को एक कंप्यूटर प्रोग्राम में डाला जो प्राकृतिक समूहों को खोजने के लिए डिज़ाइन किया गया था। उन्होंने कंप्यूटर को यह नहीं बताया कि उसे क्या खोजना है; उन्होंने बस इसे चलने वालों को उनके आंदोलन के डेटा में समानताओं और अंतरों के आधार पर समूहों (clusters) में वर्गीकृत करने के लिए कहा।
विश्लेषण ने चलने वालों के चार विशिष्ट समूहों का खुलासा किया, जिनमें से प्रत्येक में गति का एक अनूठा प्रोफाइल था जो मानक चिकित्सा स्कोर से कहीं आगे था। पहला समूह उन लोगों का था जिनके चलने के पैटर्न स्वस्थ स्वयंसेवकों के बहुत करीब थे। वे गति और समरूपता के साथ चलते थे, जिसमें अक्षमता के केवल न्यूनतम संकेत दिखाई देते थे। दूसरा समूह मध्यम कठिनाइयों को दर्शाता था; वे अधिक धीरे चलते थे और स्थिरता के लिए दोनों पैरों को जमीन पर अधिक समय तक रखते थे, लेकिन उनके कदम अपेक्षाकृत सुसंगत बने रहते थे।
तीसरा समूह सबसे आश्चर्यजनक खोज थी। इन व्यक्तियों के विकलांगता स्कोर दूसरे समूह के समान थे, फिर भी उनके चलने के पैटर्न मौलिक रूप से भिन्न थे। जहाँ दूसरा समूह स्थिर लेकिन धीमा चलता था, वहीं तीसरे समूह में उच्च परिवर्तनशीलता (variability) देखी गई। उनके कदम असंगत थे, जिसमें हर क्षण में स्ट्राइड का समय और लंबाई काफी उतार-चढ़ाव भरा था। इस समूह ने एक प्रकार की "डगमगाती" चाल प्रदर्शित की जिसे मानक परीक्षणों द्वारा समान रूप से स्थिर लेकिन धीमे चलने वालों के रूप में रेट किया जा सकता था, लेकिन स्मार्ट इनसोल्स ने एक विशिष्ट अस्थिरता को उजागर किया जो एक अलग अंतर्निहित कारण का सुझाव देती है, जो संभवतः संतुलन या समन्वय संबंधी मुद्दों से संबंधित है।
चौथा समूह सबसे गंभीर अक्षमता का प्रतिनिधित्व करता था। ये व्यक्ति बहुत धीरे चलते थे, दोनों पैरों को जमीन पर अधिक समय तक रखते थे, और बाएं और दाएं पक्षों के बीच स्पष्ट असंतुलन दिखाते थे। उनके कदम छोटे और सतर्क थे, और उनके पैर असामान्य कोणों पर उतरते थे, जो यह सुझाव देता है कि वे गिरने से बचने के लिए महत्वपूर्ण प्रयास का उपयोग कर रहे थे। यह समूह चलने की बुनियादी यांत्रिकी के लिए स्पष्ट रूप से सबसे अधिक संघर्ष करता था, और उनका डेटा गति के ऊपर स्थिरता पर भारी निर्भरता को दर्शाता था।
जो बात इस खोज को महत्वपूर्ण बनाती है वह यह है कि कंप्यूटर ने शुद्ध रूप से शारीरिक गति डेटा के आधार पर इन समूहों की पहचान की, बिना मरीजों के चिकित्सा इतिहास या विकलांगता स्कोर को पहले जाने। तथ्य यह है कि तीसरा समूह उच्च परिवर्तनशीलता के साथ खड़ा हुआ, बावजूद इसके कि उनके विकलांगता रेटिंग दूसरे समूह (स्थिर लेकिन धीमे चलने वाले) के समान थे, यह सुझाव देता है कि वर्तमान चिकित्सा मूल्यांकन इस बारे में महत्वपूर्ण विवरणों को छोड़ रहे हैं कि बीमारी विभिन्न लोगों को कैसे प्रभावित करती है। स्मार्ट इनसोल्स ने गति की बारीकियों को पकड़ा जो एक डॉक्टर जो एक मरीज को गलियारे में चलते हुए देखता है, शायद नोटिस न कर पाए, जैसे कि किसी व्यक्ति के पैर का कोण कैसे बदलता है या उसके कदम का समय कितना उतार-चढ़ाव भरा होता है।
शोधकर्ताओं ने नोट किया कि जबकि तकनीक ने इन पैटर्न की सफलतापूर्वक पहचान की, समूह अनिवार्य रूप से कठोर श्रेणियां नहीं हैं। जैसे-जैसे उनकी स्थिति बदलती है, लोग उनके बीच आ-जा सकते हैं, और समूहों के बीच की सीमाएं हमेशा स्पष्ट नहीं होती हैं। हालांकि, एक साधारण उपकरण जो जूते में पहना जाता है, का उपयोग करके एक धीमे, स्थिर चलने वाले और एक तेज़, अस्थिर चलने वाले के बीच अंतर करने की क्षमता निगरानी के लिए एक नया द्वार खोलती है। यह सुझाव देता है कि भविष्य में, डॉक्टर इन इनसोल्स का उपयोग समय के साथ एक मरीज की प्रगति को ट्रैक करने के लिए कर सकते हैं, जिससे मानक परीक्षण में गिरावट दिखने से बहुत पहले ही उनके चलने की शैली में सूक्ष्म परिवर्तनों का पता लगाया जा सके। यह शीघ्र हस्तक्षेप और अधिक व्यक्तिगत देखभाल योजनाओं की अनुमति दे सकता है, जिससे चलने के सरल कार्य को तंत्रिका तंत्र के स्वास्थ्य के बारे में जानकारी के एक समृद्ध स्रोत में बदला जा सकता है।
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