Ciência e Tecnologia
11.04.2013

Novo dispositivo melhora reabilitação motora de pacientes após AVC

Pacientes cujos progressos estagnaram após tratamento convencional apresentaram novos picos na recuperação com o novo sistema

Foto: Nanyang Technological University
Dr. John Heng (a dir.) com Banerji Subhasis durante testes com o sistema SynPhNe
Dr. John Heng (a dir.) com Banerji Subhasis durante testes com o sistema SynPhNe

Cientistas da Nanyang Technological University (NTU) desenvolveram um novo dispositivo que melhora a reabilitação de pacientes com acidente vascular cerebral (AVC).

A invenção permitiu que pacientes de derrame que haviam passado por reabilitação convencional por um ano ou mais e tinham atingido estagnação em sua recuperação, conseguissem fazer progressos significativos na sua capacidade de realizar as tarefas diárias, de acordo com os pesquisadores.

O estudo revela que alguns destes doentes recuperaram até 70% da pontuação clínica em função motora em apenas um mês de tratamento.

"Enquanto os sistemas de reabilitação atuais beneficiam muitos pacientes, há também outros pacientes que ainda têm dificuldades exercer atividades diárias como segurar um garfo ou beber de um copo, apesar das sessões de reabilitação. O novo sistema trabalha dando feedback em tempo real para os pacientes sobre o que está acontecendo em sua mente e em seus músculos. Os pacientes que usam SynPhNe sabem onde os seus problemas estão e podem trabalhar lentamente para superar cada problema, em vez de se sentir frustrado e passar por um longo e doloroso processo de tentativa e erro quando suas melhorias não são visíveis", afirma o criador do dispositivo John Heng.

Como funciona

SynPhNe ou Plataforma Physio Neuro-Sinérgica, consiste de um software conectado a um fone de ouvido especialmente concebido com sensores neurais e uma luva sensorial. O dispositivo foi projetado para ser usado facilmente por pacientes com AVC, que normalmente têm o controle de apenas um braço.

Estes sensores fornecem feedback sobre o estresse, a atenção e os níveis de relaxamento da mente e de quais músculos estão sendo ativados ou inibidos pelo paciente. O software contém vídeos instrutivos para os movimentos dos membros que o paciente pode imitar e melhorar seu desempenho em várias tarefas.

Informações do sensor são exibidas em tempo real através da tela do computador para que o paciente esteja consciente do que está acontecendo em sua mente e corpo ao se submeter a exercícios de reabilitação.

Segundo Heng, enquanto o multi-modelo de aprendizagem associativa é conhecido por ser útil no desenvolvimento de bebês e na educação, é a primeira vez que sua equipe de pesquisa está adaptando-o para terapia de acidente vascular cerebral. Testado em 10 pacientes até à data, ele tem se mostrado muito eficaz na aceleração da recuperação de doentes com AVC.

Na aprendizagem associativa, um paciente vai descobrir a ligação entre causa e efeito, ou a intenção e o resultado físico. O paciente aprende o que ele quer fazer e o que está realmente acontecendo com seus membros. Isso ajuda o paciente a autocorrigir movimentos para combinar ações pretendidas.

"Por exemplo, se um paciente quer mover seu pulso, mas seu pulso não está se movendo, SynPhNe será capaz de mostrar-lhe que a sua mente tinha enviado um sinal, os músculos receberam, mas como os músculos de apoio e oposição estão apertados , ele vai precisar relaxar o músculo oposto, a fim de mover o pulso", explica o pesquisador Banerji Subhasis.

Ensaios com pacientes ainda estão em andamento e 10 pacientes foram submetidos a testes por 12 sessões, com duração de 90 minutos. Durante um período de quatro semanas, todos eles mostraram alguma melhora nas escalas clínicas. Verificou-se que pacientes com dificuldade de controle manual e problemas de fraqueza na mão foram os que mais melhoraram, em vários casos, até 70%.

Além da realização de ensaios adicionais envolvendo mais 50 pacientes, o próximo passo para os cientistas é formar uma empresa start-up para transformar o protótipo em um kit de terapia portátil para uso doméstico. Este kit deverá ser mais barato do que os sistemas de reabilitação robóticos no mercado, que podem custar muito alto.

Fonte: Isaude.net