Um experimento usando espectroscopia funcional no infravermelho próximo e movimentos de apontar multi-articulações assistidas por robô do membro inferior

Dados epidemiológicos indicam que no mundo ocorrem ~17 milhões de novos casos de AVC a cada ano, com aumento da incidência em países de baixa e média^renda1. Estima-se que o número de novos casos aumente para 77 milhões até 2030². O comprometimento motor decorrente do acidente vascular encefálico (AVE) frequentemente afeta a mobilidade e a participação do paciente nas atividades de vida diária, contribuindo para uma baixa qualidade de vida. A reabilitação motora tradicional inclui a terapia manual, mas nas últimas décadas, sistemas robóticos para reabilitação foram desenvolvidos. Esses sistemas podem oferecer terapia em alta intensidade, dose, quantificabilidade, confiabilidade, repetibilidade e flexibilidade³ e têm mostrado potencial como tratamentos de reabilitação eficazes para pacientes com AVC agudo e crônico ^4,5,6. Além de oferecer terapia, sistemas robóticos para reabilitação podem ser usados como ferramentas de avaliação, pois podem ser equipados com sensores que podem medir dados cinemáticos/cinéticos do movimento do paciente ^7,8. Para a reabilitação motora dos membros superiores, tais dados não só têm se mostrado úteis para avaliar o nível de recuperação motora do paciente provocado pela terapia robótica e servido como ferramenta complementar às avaliações clínicas tradicionais ^9,10, mas também têm contribuído para avançar na compreensão do processo de recuperação motora do AVE^{11, 12} bem como controle neural do movimento e aprendizagem motora em indivíduos saudáveis ^3,13,14. Como resultado, esses achados forneceram uma base para melhorar os tratamentos de reabilitação¹⁵.

Nas últimas duas décadas, muitos dispositivos robóticos para neurorreabilitação de membros inferiores foram propostos, desde exoesqueletos que suportam o peso corporal do paciente durante a caminhada (por exemplo, sobre uma esteira, como Lokomat¹⁶) até sistemas robóticos estacionários que permitem ao paciente exercitar o tornozelo, joelho ou pé sem caminhar (como o tornozelo de Rutgers¹⁷, o High-Performance Ankle Rehabilitation Robot¹⁸ e o Gwangju Institute of Science and Technology (GIST) ankle/foot rehabilitation^{robot 19}) ou órteses ativas de pé que são exoesqueletos acionados usados pelo paciente para caminhar sobre o solo ou sobre uma esteira (como a Powered Gait Orthosis²⁰ e a MIT Anklebot²¹). Ver 22,23,4 para uma revisão sobre robôs para reabilitação de membros inferiores.

Os resultados de estudos clínicos de dispositivos robóticos para reabilitação de membros inferiores em pacientes com AVC têm sido encorajadores e mostraram que esses sistemas podem melhorar a amplitude de movimento (ADM), a força muscular ou a marcha das articulações, dependendo do dispositivo específico e do protocolo clínico (ver ^24,25 para uma revisão sobre a eficácia de robôs de membros inferiores para reabilitação). Embora tenha sido postulado que a terapia assistida por robô promove alterações neuroplásticas, que acabam resultando em melhora das habilidades motoras²⁶, como ocorre exatamente o processo de recuperação motora do AVC e quais protocolos de treinamento robótico otimizam o processo de recuperação das habilidades motoras dos membros inferiores, permanecem na maioria das vezes obscuros. De fato, há uma disparidade significativa e crescente entre o crescente desenvolvimento de robôs de reabilitação (seja por pesquisadores acadêmicos ou entidades comerciais) e a compreensão limitada dos mecanismos neurofisiológicos subjacentes à recuperação motora⁴. Medidas de cinemática de movimento ou torques articulares realizadas com sensores embutidos têm contribuído para descrever quantitativamente as mudanças motoras comportamentais que ocorrem à medida que os pacientes recuperam as habilidades motoras dos membros inferiores27,28,29, preenchendo parcialmente essa lacuna. No entanto, os correlatos neurais subjacentes a tais alterações têm sido menos investigados. Isso se deve a vários motivos.

A imagem funcional do cérebro é demorada e, às vezes, difícil de concluir no contexto de ensaios clínicos, que muitas vezes exigem manter a carga do paciente mínima para maximizar a probabilidade de adesão do paciente ao estudo. Isso é particularmente verdadeiro para indivíduos que sofreram um acidente vascular cerebral, dado o fato de que fadiga pós-AVC e fraqueza muscular são frequentemente observadas³⁰. Além disso, modalidades de imagem baseadas em campos magnéticos, como a ressonância magnética funcional (fMRI), exigem que o hardware do paciente e do robô seja seguro para o ímã.

Entre as modalidades de imagem não invasivas, a espectroscopia funcional no infravermelho próximo (fNIRS) é uma técnica de imagem particularmente adequada para avaliar áreas de ativação cerebral em indivíduos submetidos à terapia robótica. Da mesma forma que a fMRI, a fNIRS mede a oxigenação/desoxigenação sanguínea no cérebro. No entanto, ao contrário do fMRI, o fNIRS é totalmente compatível com hardware robótico, e muitas vezes é portátil, sendo até mesmo utilizável à beira do leito. Além disso, a fNIRS apresenta baixo custo e menor sensibilidade a artefatos de movimento 31,32,33.

Apesar de suas claras vantagens e uso difundido em muitos cenários clínicos desde sua primeira introdução no final da década de 70³⁴, apenas alguns estudos utilizaram o fNIRS para quantificar a ativação cerebral associada aos movimentos dos membros inferiores e à recuperação motora do AVC. Estudos com FNIRS com o objetivo de elucidar mecanismos de controle neural do movimento e/ou mecanismos ou avaliação da recuperação motora de AVE têm investigado, em sua maioria, movimentos uniarticulares (por exemplo, dorsiflexão, flexão plantar ou extensão de joelhos35,36,37), marcha38,39,40,41,42,43 ou ^ciclismo44. Veja⁴⁵ para uma revisão. Da mesma forma, os estudos da fNIRS sobre terapia assistida por robô para o membro inferior têm se concentrado principalmente na reabilitação da marcha assistida por robô; veja⁴⁶ para uma revisão. Poucos estudos têm se concentrado no uso de fNIRS como parte de um sistema de Interface Cérebro-Computador (BCI) para derivar sinais de controle para dispositivos robóticos^47,48; embora essa área de pesquisa também se baseie no processamento de sinais fNIRS, seu objetivo é diferente e focado principalmente na decodificação das intenções dos pacientes (por exemplo, pacientes com deficiências motoras graves).

O estudo piloto aqui apresentado é parte de um esforço inicial para investigar os efeitos de um sistema robótico na reabilitação de membros inferiores. O robô pode fornecer reabilitação de membros inferiores orientada a alvos que envolve treinamento em movimentos multiarticulares diários, bem como fornecer terapia para articulações únicas (por exemplo, joelho ou tornozelo) do membro inferior (ou seja, implementar um programa de reabilitação de baixo para cima).

O estudo teve como objetivo investigar a viabilidade de um protocolo experimental que exigisse a aquisição de dados do fNIRS durante a realização de movimentos de apontar multiarticulares para membros inferiores. A duração do período de aquisição de dados neste estudo, que foi limitado a 6 min, é menor do que os protocolos típicos de fNIRS. Essa foi uma escolha deliberada com o objetivo de aumentar a praticidade e a aplicabilidade clínica desta pesquisa, particularmente em pacientes com limitação de mobilidade ou força. Identificar correlatos fNIRS de movimentos multiarticulares tão complexos e obter insights sobre como a ativação cerebral foi modulada pela assistência de robôs também foram pontos de interesse. Para tanto, foram realizadas duas sessões de experimentos com os mesmos participantes: uma sem auxílio de robô e outra com auxílio de robô. Finalmente, é importante ressaltar que este estudo se concentrou em indivíduos saudáveis, a fim de estabelecer uma base para pesquisas futuras em termos de registro da viabilidade de protocolos e avaliação da ativação cerebral durante movimentos alvo de terapia robótica.

Aparelho
Um robô portátil projetado para realizar reabilitação de membros inferiores (ver Figura 1) foi usado para conduzir nossos experimentos. O robô tem um espaço de trabalho acessível em 3D e é compacto e leve, pesando cerca de 35 lb., o que facilita o transporte e a instalação.

Figura 1: Montagem experimental: (A) O sistema robótico (instalado no chão) projetado para o membro inferior. Um voluntário é mostrado utilizando a interface com o pé direito. (B) Estrutura de apoio para o pé do sujeito que permite a fixação ao sistema robótico. (C) Uma captura de tela do jogo Picnic. O objetivo do jogo é mover o pé (sapato verde e branco) para o alvo (círculo amarelo). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

O sistema robótico é projetado para auxiliar o paciente a realizar movimentos dos membros inferiores semelhantes aos realizados em tarefas cotidianas, como apontar ou chutar. Ele usa jogos interativos de realidade virtual, que são exibidos em um monitor de computador ou uma tela de televisão colocada na frente do dispositivo robótico (veja a Figura 1). O efetor robô-extremidade é anexado ao membro inferior do paciente (por exemplo, tornozelo), e sua posição é mapeada para a posição de um cursor na tela. Um jogo típico mostra os alvos de movimento do paciente (por exemplo, o objeto para apontar ou onde chutar a bola).

Para completar a tarefa de movimento, o robô pode ajudar o paciente com um nível de assistência que pode variar de assistência completa a nenhuma. O nível de assistência robótica é escolhido no início de cada sessão de reabilitação com base no nível de comprometimento motor do paciente. Os movimentos realizados pelo sujeito são usados pelo jogo para pontuar o desempenho do paciente e fornecer-lhe feedback sobre seu desempenho (por exemplo, ADM, número de movimentos e nível de assistência robótica). Os jogos são projetados para serem interativos e divertidos para manter o interesse e a atenção do paciente. Neste estudo, os participantes jogaram o "jogo do piquenique", no qual o jogador tinha que impedir que os insetos alcançassem a toalha e roubassem o alimento (veja a Figura 1, painel inferior, para uma captura de tela).

A aquisição de dados foi realizada com um sistema portátil de aquisição fNIRS com dois diferentes optodes de onda contínua (760 nm e 850 nm), 8 fontes de LED de ponta dupla e 8 detectores ativos de ponta dupla. Os sinais foram adquiridos utilizando-se uma taxa de amostragem de 10,17 Hz. Um laptop foi utilizado para a otimização da calibração e gravação do sinal utilizando uma rede Wi-Fi criada pelo sistema fNIRS.

Uma tampa foi usada para manter os optodes nos locais pré-determinados. As fontes e os detectores foram colocados de acordo com o sistema internacional de EEG 10-10 em uma grade de distribuição espacial. Cada canal fNIRS foi definido por um par fonte-detector com distâncias interoptodes de aproximadamente 30 mm. Os optodes foram posicionados sobre as áreas motora suplementar, pré-motora e motora nos locais mostrados na Figura 2. O número total de canais foi de 28, sendo 8 canais de curta distância acoplados a cada fonte utilizando um adaptador de fibra óptica para um único detector. Dada a configuração de multiplexação do hardware, é possível adquirir informações de curta distância de todas as fontes usando apenas um detector.

Figura 2: Layout de montagem utilizando o sistema de EEG 10-10. As letras e os números indicam a localização da fonte/detector. Os pontos vermelho e azul representam os optodes da fonte e do detector, respectivamente. As linhas verdes representam os canais fNIRS que consistem em pares de fontes e detectores. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Delineamento experimental
O experimento foi conduzido em duas condições experimentais distintas, diferindo no nível de assistência fornecido pelo robô para os movimentos do sujeito. Na primeira condição, o robô foi programado para não fornecer qualquer auxílio aos movimentos do sujeito, enquanto na segunda condição, o robô controlou os movimentos dos pés e pernas do sujeito (movimento assistido por robô).

Cada experimento seguiu um paradigma de planejamento de blocos envolvendo ciclos alternados de uma tarefa motora (jogar o jogo - 30 s) e descansar (30 s), como ilustrado na Figura 3. O início e a conclusão de cada fase (jogo/jogo ou descanso) foram sinalizados visualmente ao sujeito através da tela do computador. Durante a fase de descanso, uma mensagem indicando uma pausa foi exibida. Cada ciclo (jogo/jogo + descanso) teve duração de 60 s e foi repetido seis vezes, resultando em um tempo total de execução de 360 s (6 min).

Os participantes jogaram o "Jogo do piquenique", em que o objetivo era evitar que insetos alcançassem a toalha e roubassem alimentos. Este jogo envolveu uma sequência de movimentos dos membros inferiores, começando a partir de um alvo doméstico designado (posição inicial) e estendendo-se para um dos três alvos externos antes de retornar ao alvo inicial. Na tela, os alvos externos eram representados visualmente como insetos em movimento animados, que os participantes tinham que alcançar e pisar. Havia três alvos de alcance externo, cada um apresentado aleatoriamente um número igual de vezes, ao lado de um alvo doméstico comum para cada movimento. A distância que o pé precisava percorrer do alvo doméstico até a posição dos alvos externos formava um arco, medindo aproximadamente 26 cm. A tarefa motora exigia a execução de movimentos multiarticulares, exigindo coordenação entre os movimentos de flexão/extensão do joelho, flexão plantar e dorsiflexão.

Os registros dos dados do fNIRS foram sincronizados com os estímulos visuais apresentados pelo jogo ao sujeito através de um pulso transistor-transistor-lógico (TTL) gerado pelo robô. Pulsos foram gerados no início de cada fase (jogo/jogo e repouso). Assim, todo o controle de cronometragem foi realizado pelo jogo, que forneceu pistas visuais (alvos) para o participante iniciar cada movimento, enviou sinais TTL para o sistema fNIRS para marcar os registros de atividade cerebral e, se exigido pelo experimento, enviou sinais para o sistema de controle do robô para iniciar a assistência ao movimento.

Este estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa local do UNICEP (Centro Universitário Paulista). Todos os participantes assinaram o termo de consentimento livre e esclarecido, seguindo todas as diretrizes institucionais e normas federais referentes à pesquisa científica envolvendo seres humanos. Eles não receberam nenhuma compensação financeira, como exige a regulamentação federal brasileira.

1. Sistema fNIRS

1. Preparar a tampa utilizando 16 optodes: 8 fontes de luz (760 nm e 850 nm) e 8 detectores de luz (ver Figura 2; localização das fontes: FC1, FC2, C3, Cz, C4, CP1, CP2 e Pz; localização dos detectores (FCz, C1, C2, CPz, P1 e P3). Conecte o oitavo detector ao adaptador de curta distância, que é conectado a cada um dos optodos da fonte.
2. Abra o software de aquisição fNIRS e carregue a montagem com o posicionamento de cada optode.
3. Defina a taxa de amostragem temporal do sinal fNIRS em 10,17 Hz.

2. Participantes

1. Explicar brevemente a relevância da pesquisa e o protocolo experimental para o participante.
2. Se o participante concordar em ser voluntário, certifique-se de que o voluntário forneça consentimento informado seguindo todas as diretrizes institucionais e normas federais sobre pesquisa científica envolvendo seres humanos.
3. Instrua o voluntário a sentar-se em uma poltrona à frente do robô, posicionada a aproximadamente 150 cm de distância do monitor do computador.
4. Após a remoção dos sapatos, prenda confortavelmente o pé do participante ao braço do robô com Velcro correias (gancho e laço) (veja a Figura 1, painel superior esquerdo).
5. Coloque a tampa fNIRS com os optodes na cabeça do participante e fixe-a firmemente com o fecho de gancho e laço abaixo do queixo.
6. Coloque a tampa sobre a tampa optode para reduzir a interferência da luz ambiente.

3. Aquisição de dados

1. Instrua cada participante a não fazer movimentos bruscos da cabeça para minimizar o risco de artefatos de movimento.
2. Calibre o sistema fNIRS para uma qualidade de sinal ideal.
3. Certificar que todos os canais são de boa qualidade, como mostra a interface. Caso contrário, tente remover os pelos entre o couro cabeludo e a ponta do optode.
4. Explique ao participante como jogar o jogo movendo o pé preso ao robô para alcançar os alvos indicados na tela.
5. Explique aos participantes que haverá duas condições: sem e com assistência robótica.

4. Sistema robótico

1. Ligue o sistema conectando o monitor e o robô à fonte da rede elétrica. Depois que o sistema operacional é inicializado, a primeira interface do jogo aparece.
2. Posicione o braço robótico no local padrão e aguarde para receber a mensagem de feedback do braço robótico posicionado corretamente .
3. Insira dados descritivos sobre o participante e o experimentador no sistema para fazer login na interface de jogo do robô.
4. Na interface de seleção do jogo, configure o tempo da sessão para 6 min com intervalos de descanso de 30 s.
5. Selecione a perna apropriada (direita ou esquerda) a ser usada pelo participante.
6. Selecione o jogo de piquenique e clique em Ir para jogar o jogo.

5. Análise dos dados

1. Converter os sinais brutos em estados hemodinâmicos (oxihemoglobina (HbO) e desoxihemoglobina (HbR)) utilizando a equação modificada de Beer-Lambert⁴⁹.
2. Crie mapas de ativação individuais usando o Modelo Linear Geral (GLM) com estimativa robusta e estimativa de autocorrelação, que é menos afetada por artefatos de movimento⁵⁰. Utilizou-se o delineamento experimental (repouso = 0; jogo/jogo = 1) contorcido pela função canônica de resposta hemodinâmica (FCR) como variável independente e o sinal de HbO ou HbR observado como variável dependente.
3. Para cada canal, extraia o coeficiente beta (que reflete a força de ativação do canal) durante o jogo/jogabilidade em comparação com o resto.
4. Mescle canais em três regiões de interesse (ROI) e faça a média dos coeficientes de ativação (GLM betas) nos canais de ROI. Defina as ROIs da seguinte forma (ver Figura 2): (1) área pré-motora para o hemisfério esquerdo (canais [FC1-FCz, C1-FC1, C1-Cz, C3-C1]); (2) área somatomotora para o hemisfério esquerdo (canais [C3-CP1, CP1-P1, CP1-CPz, P1-Pz]); e (3) área motora suplementar (AME) (canais [Cz-FCz, CPz-Cz]).
   OBS: Com base na literatura anterior sobre tarefas motoras semelhantes à aqui investigada 51,52,53 e tendo em vista que todos os participantes executavam a tarefa motora com a perna direita, hipotetizou-se que as regiões pré-motora e somatomotora esquerda (contralateral), bem como a AMS, apresentariam ativação durante a realização do jogo/jogo em ambas as condições, com maior ativação na condição não assistida.
5. Aplicar o teste não paramétrico de Wilcoxon a esses betas. Defina o Erro Tipo I em 5% (análise unicaudal).

Todos os seis indivíduos completaram ambos os experimentos. Na condição de não assistência, uma média de 76,67 tentativas (std. 10,73) foi completada por cada sujeito (nota-se que, para cada sujeito, o número de tentativas dependeu do número de tentativas bem-sucedidas, uma vez que uma nova meta só era mostrada se a anterior fosse atingida). Na condição de assistência, em que o movimento do sujeito foi totalmente auxiliado pelo robô, todos os sujeitos completaram 70 tentativas. Os dados da fNIRS foram registrados com sucesso de todos os indivíduos.

A Figura 4 mostra os mapas de ativação cerebral de sujeito único comparando os períodos de jogo/jogo versus descanso para HbO e HbR. Para cada sujeito, os mapas associados às alterações de HbO mostraram ativação estatisticamente significativa (p < 0,01) na condição experimental sem auxílio do robô, enquanto apenas dois sujeitos apresentaram ativação estatisticamente significante na condição experimental com auxílio do robô. Em relação à HbR, quatro indivíduos apresentaram ativação estatisticamente significativa (p < 0,01) em ambas as condições, porém em menor número de canais que a HbO.

A Figura 5 resume os resultados individuais dos sujeitos das análises baseadas em hipóteses baseadas em ROI. Dentre todas as ROIs examinadas, apenas o córtex pré-motor esquerdo apresentou aumento estatisticamente significativo na ativação da HbO durante o jogo/jogo em relação à comparação repouso (p = 0,046) e apenas na condição sem auxílio robótico. Além disso, essa ROI apresentou maior ativação na condição sem assistência robótica em comparação à condição com assistência robótica (p = 0,016). Não houve diferenças estatisticamente significativas para as demais ROIs ou para as análises baseadas em HbR, seja nas análises jogo/jogo vs. repouso ou nas comparações entre as condições (p>0,05). Assim, em nível de grupo, não foram encontradas diferenças estatisticamente significativas no córtex somatomotor esquerdo, AME ou nas análises baseadas em HbR.

Figura 3: Experimento de planejamento de blocos com blocos alternados de condições de jogo e estado de repouso. O sujeito jogou o jogo de piquenique continuamente por 30 s (período de jogo) e permaneceu imóvel pelos 30 s seguintes (período de descanso). Esse ciclo foi repetido 6 vezes, resultando em uma duração de sessão de 6 min (nota, apenas 150 s são mostrados na figura). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 4: Mapas de ativação estatística de limiar cerebral de um único sujeito. Mapas de ativação estatística dos seis sujeitos (S1-Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 5: Ativação do córtex pré-motor esquerdo baseada em sinais de HbO. Conforme detalhado na etapa 5.2, os coeficientes beta foram estimados usando um GLM, e a amplitude de ativação foi quantificada para cada sujeito, condição experimental (movimentos não assistidos e assistidos) e canais específicos (nota, os valores beta para a ROI foram obtidos pela média dos canais dentro do córtex pré-motor esquerdo). O gráfico de pontos representa visualmente os coeficientes beta médios da ROI para cada sujeito e condição, com os pontos vermelho e verde indicando os movimentos assistidos e não assistidos, respectivamente. Para cada sujeito, o coeficiente beta da ROI da condição não assistida é maior que o da condição assistida, significando maior ativação na primeira condição. Esse resultado é consistente em todos os sujeitos. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Neste estudo de prova de conceito, investigou-se a viabilidade de fazer inferências sobre o mapeamento da ativação cerebral usando dados do fNIRS de indivíduos saudáveis enquanto eles se exercitavam com diferentes tipos de movimentos usando um robô para reabilitação de membros inferiores. As sessões típicas de gravação de fNIRS em adultos são mais longas do que 6 min⁵⁴. No entanto, para viabilizar gravações no contexto de um ambiente de reabilitação, a duração total do experimento deve ser minimizada para evitar fadiga e esforço desnecessários para o sujeito. Este estudo também testou se um experimento de delineamento de blocos com 6 blocos de repetição de tarefas (com duração de sessão de 6 min) era suficiente para avaliar a resposta hemodinâmica e detectar a diferença entre a condição de assistência e não-assistência. Os achados sugerem que esses registros são informativos e que o fNIRS pode ser de fato um método útil para detectar mudanças na concentração de HbO associadas a regimes de exercício com diferentes níveis de assistência robótica aos membros inferiores. Mesmo com uma amostra pequena, foi encontrada uma ativação pré-motora contralateral significativa medida pela HbO na comparação entre os blocos tarefa versus repouso; Todos os sujeitos apresentaram maior ativação nesta região na condição de não assistência quando comparados ao robô-assistido.

Os dados da fNIRS foram registrados durante duas condições diferentes, correspondendo a dois níveis diferentes de esforço do sujeito necessário para completar a tarefa motora. No primeiro conjunto de experimentos, o robô K foi ajustado para 10, o que correspondeu a nenhuma assistência do robô. No segundo conjunto de experimentos, K foi ajustado para 150; com esse valor de K, o membro inferior do sujeito era quase inteiramente movido pelo robô. Como mostrado na Figura 4, todos os indivíduos apresentaram ativação cerebral estatisticamente significativa na condição não assistida; quando K foi ajustado para 150, apenas dois sujeitos apresentaram ativação significativa.

Conforme resumido na Figura 5, os resultados também mostraram que as alterações na concentração de HbO associadas aos exercícios não assistidos (maior nível de esforço) foram, em geral, maiores do que as alterações associadas aos exercícios assistidos. Entretanto, uma diferença significativa foi encontrada apenas no córtex pré-motor (CPP) contralateral. Esse achado é consistente com os resultados de vários estudos prévios de neuroimagem em humanos, que encontraram aumento da ativação neuronal com níveis crescentes de^força55,56. A maioria dos estudos anteriores, no entanto, investigou o membro superior; a maioria concentrou-se em tarefas estáticas e isométricas, enquanto poucos avaliaram movimentos dinâmicos 57,58,59.

Relativamente menos estudos se concentraram no membro inferior. Alguns deles se concentraram em tarefas motoras estáticas. Alexandre et ^al.51 investigaram os correlatos da fNIRS das contrações voluntárias máximas e submáximas (CVM) dos extensores do joelho em indivíduos saudáveis e com doença pulmonar obstrutiva crônica. Yoon et ^al.52, por meio da RMf, investigaram as alterações da ativação cortical durante contrações isométricas com os músculos dorsiflexores do tornozelo em diferentes níveis da CVM. Outros estudos enfocaram a marcha60,61,62. Harada et ^al.60, utilizando a fNIRS, investigaram padrões de ativação cortical durante a caminhada em três intensidades em indivíduos saudáveis e verificaram que o aumento da velocidade locomotora e da cadência estavam associados a um maior grau de ativação cortical. Bonnal et ^al.62 investigaram a ativação cortical em indivíduos saudáveis durante a marcha mediada pelo exoesqueleto em diferentes níveis de assistência física e também encontraram a maior ativação cortical durante as duas condições não assistidas (50% e 100%), mas apenas pequenas diferenças na ativação cortical entre as condições assistidas. Os resultados deste estudo são consistentes com os resultados desses estudos anteriores em geral.

O papel das áreas corticais associadas ao controle neural dos movimentos dos membros inferiores ainda é pouco compreendido e menos estudado em comparação com o controle neural dos membros superiores. No contexto da reabilitação, especialmente, essa compreensão é fundamental para estabelecer uma base para identificar a neuroplasticidade dessas áreas, que pode ocorrer, por exemplo, como resultado de distúrbios motores de origem neurológica, exercício motor ou envelhecimento. Como mostrado na Figura 4, todos os indivíduos apresentaram ativação nas áreas de PMC ou AME durante a condição não assistida. Os resultados canal-específicos apresentados na figura indicam que, embora a ativação tenha sido bilateral, foi mais proeminente no hemisfério contralateral. De modo geral, esses achados são consistentes com o estudo de Alexandre et ^al.51 que mostraram ativação das áreas corticais motora primária (M1) e somatossensorial (S1), PMC e pré-frontal (PFC) contralateral durante a extensão do joelho. Além disso, esses achados são consistentes com os resultados do estudo de Yoon et ^al.52 que mostraram ativação no M1 contralateral, AMS, putâmen, córtex cingulado pálido e cerebelo ipsilateral durante a dorsiflexão do tornozelo, e com os resultados do estudo de Ciccarelli et ^al.53 que encontraram ativação de M1 contralateral e córtices sensoriais, bem como PMC e regiões subcorticais durante os movimentos do tornozelo.

Os movimentos do hemicorpo são considerados controlados pelo hemisfério contralateral do córtex cerebral. No entanto, o envolvimento cortical ipsilateral tem sido relatado para movimentos unimanuais 56,63,64, bem como movimentos unilaterais dos pés (ver também⁶⁵ para uma revisão). Diferentemente desses estudos, a análise não revelou ativação consistente no córtex somatomotor em todos os sujeitos, como ilustrado na Figura 4; além disso, os resultados da análise de ROI não indicaram ativação significativa. Esse achado pode ser atribuído ao tamanho relativamente pequeno e à localização mais profunda do córtex somatomotor dos membros inferiores, quando comparados aos membros superiores, que se situam no sulco^{longitudinal66}. Além disso, o sinal fNIRS é menos sensível a áreas cerebrais não superficiais⁶⁷.

Ao comparar a condição sem assistência com a condição assistência, apenas o PMC contralateral apresentou ativação significativamente diferente entre as duas condições. Isso não é surpreendente, uma vez que a tarefa motora foi orientada visualmente e, portanto, provavelmente exigindo mais atenção e esforço motor na condição de ausência de assistência. Considera-se que o PMC tem um papel na função executiva, incluindo a preparação e o planejamento motor⁶⁸. Além disso, estudos recentes têm sugerido um papel da PMC na atenção espacial e na memória de trabalho⁶⁹. O resultado deste estudo está de acordo com os anteriores que destacaram o papel dessa área na função^executiva68 e no preparo motor do membro superior70,71,72 e dos movimentos dos membros ^inferiores73. Esse resultado também é consistente com os resultados de estudos de marcha envolvendo dupla tarefa que mostraram a correlação entre atenção necessária para a realização da tarefa e ativação do PMC^74,75.

Este estudo tem várias limitações. Primeiro, o tamanho da amostra foi pequeno. Investigações futuras devem expandir a pesquisa atual, aumentando o tamanho da amostra, incluindo uma demografia mais diversificada, como mulheres e outras faixas etárias, para estabelecer valores normativos tanto para HbO quanto para HbR (este estudo incluiu 5 homens e 1 mulher, entre 40 e 62 anos). Em segundo lugar, a montagem da tampa foi baseada no sistema de EEG 10-10, e a análise da ROI usou um modelo cerebral padrão MNI152. Estudos futuros poderiam usar ressonâncias magnéticas estruturais individuais, navegação cerebral ou fNIRS de alta densidade. Além disso, os registros foram realizados em uma única sessão e, portanto, a variabilidade intra-sujeito dos registros da fNIRS não foi avaliada. Além disso, os resultados das análises de HbO e HbR foram diferentes, embora ambas as medidas estejam associadas aos mesmos fenômenos neurofisiológicos (a saber, a função de resposta hemodinâmica). No entanto, a diferença observada está alinhada com a literatura anterior que indica sensibilidade desigual desses dois cromóforos a outros fatores de confusão sistêmicos e a falta de concordância na sua interpretação³⁴. Finalmente, como a velocidade de jogar o jogo na condição sem assistência foi diferente para cada sujeito (porque a próxima tentativa só começou depois que o alvo atual foi alcançado com sucesso), isso pode ter aumentado a variância da ativação cerebral dos sujeitos.

Com base nos resultados deste estudo de viabilidade, estamos planejando utilizar um protocolo experimental fNIRS semelhante ao aqui apresentado em um estudo clínico piloto atualmente em andamento na Universidade Federal de São Carlos, Brasil, que visa avaliar os efeitos terapêuticos do robô nas habilidades motoras dos membros inferiores de pacientes com acidente vascular encefálico crônico. Os mapas de ativação cerebral aqui apresentados podem potencialmente oferecer uma referência para a ativação cerebral em indivíduos saudáveis que poderia ser útil no estudo dos efeitos da terapia robótica no membro inferior.