Dispositivo portatile che consente di monitorare i sintomi del Parkinson a casa

Npj Parkinson's Disease ha dimostrato che un test digitale compatto, la Digitografia Quantitativa (QDG), può fornire al medico dati oggettivi sui sintomi motori del Parkinson ogni giorno, direttamente a casa del paziente. Per 30 secondi, una persona preme alternativamente due leve a molla e l'algoritmo raccoglie parametri quantitativi reali di velocità, ampiezza, ritmo, ecc., riducendoli a un punteggio di mobilità QDG (0-100; ≥92 è normale). Tale monitoraggio colma il "gap" tra le visite rare, in cui di solito si fa affidamento sulla memoria e sulle scale soggettive del paziente. Inoltre, il sistema è integrato nella cartella clinica elettronica (EHR) e ha già ricevuto lo status di Breakthrough Device dalla FDA.

Contesto dello studio

Il morbo di Parkinson è una malattia cronica e ondulata: nell'arco di un giorno, la velocità e l'ampiezza dei movimenti del paziente possono variare, tremori e "congelamento" possono comparire e scomparire, e l'andatura può fluttuare. Nella pratica clinica, il medico vede solo rare "istantanee" della condizione: visite una volta ogni pochi mesi e scale soggettive che dipendono dalla memoria del paziente e dal momento in cui assume i farmaci. Un monitoraggio così "rapido" rende difficile una titolazione accurata della terapia e lascia alcuni problemi irrisolti tra una visita e l'altra.

Un tentativo di colmare questo divario è rappresentato dai diari e dai dispositivi indossabili. Tuttavia, i diari sono imprecisi e richiedono molto lavoro, mentre i dispositivi indossabili producono enormi quantità di dati "black box": l'interpretazione è poco chiara, è difficile integrarli nel flusso di lavoro clinico e la compliance ne risente (batteria, cinturini, interfacce). Le cliniche hanno bisogno di uno strumento che fornisca metriche motorie oggettive e riproducibili, che possa essere eseguito a casa in pochi minuti e che sia facilmente mappabile alle funzioni quotidiane.

La digitografia quantitativa delle dita è esattamente questo: brevi pressioni seriali ci permettono di calcolare la velocità, l'ampiezza e il ritmo dei movimenti, l'asimmetria della mano, l'"effetto sequenza" e i marcatori degli episodi di freezing. Se questo test viene eseguito quotidianamente e da remoto, il medico ottiene una traiettoria dei sintomi in relazione all'orario di assunzione di levodopa, alle "finestre" di attivazione/disattivazione e alle impostazioni della DBS, e può modificare la dose con maggiore precisione tra una visita e l'altra. Per il paziente, questa è l'opportunità di vivere una giornata più stabile, senza "montagne russe".

Affinché questo approccio prenda piede, sono fondamentali tre condizioni: elevata praticità/aderenza (letteralmente a 30 secondi da casa), metriche affidabili (riproducibilità e collegamento a scale funzionali) e integrazione nella cartella clinica elettronica (EHR) con un punteggio riassuntivo chiaro per una valutazione rapida. In questo modo, il monitoraggio digitale non diventa una "gamification", ma parte integrante dell'assistenza standard, particolarmente utile laddove l'accesso a uno specialista dei disturbi del movimento è limitato.

Cosa hanno fatto?

• È stata condotta un'osservazione a distanza di 30 giorni su pazienti con sospetto parkinsonismo e con diagnosi accertata (dalla "prediagnosi" a 20 anni di malattia).
• L'obiettivo principale è la conformità: sarà possibile eseguire almeno 1 test al giorno in ≥16 giorni su 30 (una soglia importante anche per il rimborso ai sensi dei codici RPM).
• Inoltre, sono stati valutati i seguenti aspetti: praticità, affidabilità (test-retest), relazione tra QDG e funzionalità quotidiana (ADL, MDS-UPDRS II) e sensibilità a piccoli aggiustamenti della terapia.

Risultati principali

• Il 100% dei partecipanti ha completato il periodo minimo di 16/30 giorni; l'aderenza media è stata del 96,2% per 1 test al giorno e dell'82,2% per 2 test al giorno (al mattino "off" e "on" con dopaminergici). La maggior parte ha valutato il test come "facile".
• Il punteggio di mobilità QDG è risultato costantemente correlato alle attività della vita quotidiana (MDS-UPDRS II): ρ = −0,61; migliore è il punteggio QDG, minori sono le limitazioni nella vita quotidiana.
• L'affidabilità è eccellente: ICC > 0,90 nelle analisi test-retest.
• Il QDG ha monitorato una serie di progressioni dai primi indizi (asimmetria e 'cedimento' di un braccio prima della diagnosi) al fenomeno degli episodi di successione e congelamento nelle fasi successive.

Come si manifesta questo nella vita di un paziente?

Smartphone + dispositivo compatto a due leve (KeyDuo): siediti comodamente, connettiti tramite Bluetooth e, a comando dall'app, fai clic rapidamente e uniformemente con indice e medio per 30 secondi (mano destra, poi sinistra). I dati vengono trasferiti al cloud, il medico visualizza la traiettoria motoria, il tempo relativo all'assunzione dei farmaci e alla DBS e può modificare le dosi tra una visita e l'altra. E tutto questo viene registrato in tempo reale nella cartella clinica elettronica.

• Cosa viene misurato esattamente:
  • velocità/frequenza/ampiezza dei movimenti;
  • variabilità e ritmo;
  • asimmetria delle mani e “dissociazione delle dita”;
  • Caratteristiche dell'effetto sequenza e momenti di congelamento.
    Queste metriche sono riassunte nel punteggio di mobilità QDG e nei singoli sottoindicatori.

Perché questo colma il divario degli aiuti?

Oggi, molti pazienti visitano un neurologo una volta ogni 3-6 mesi, la scala MDS-UPDRS III è soggettiva e richiede molto lavoro, e tra una visita e l'altra il paziente deve spesso "aggiustare" le dosi. Il monitoraggio oggettivo a distanza fornisce al medico una "visione tra i fotogrammi" per ottimizzare la terapia e ridurre il rischio di sotto/sovratrattamento, cadute e ricoveri ospedalieri. Allo stesso tempo, la soglia di 16/30 giorni di test richiesta dal CMS per il rimborso in base ai codici RPM è stata rispettata da tutti i partecipanti allo studio: questo è un argomento importante a favore della scalabilità.

• Chi ne trarrà il maggior beneficio:
  • casi “borderline” nella fase pre-diagnosi (rileviamo precocemente l’asimmetria e i progressi prima della visita);
  • pazienti con fluttuazioni e “finestre” on/off;
  • persone sottoposte a DBS, dove è importante vedere piccoli cambiamenti;
  • coloro che hanno un accesso limitato a un neurologo.

Cosa è importante ricordare (limitazioni)

• Il campione per l'analisi era composto da 25 persone che hanno completato 30 giorni; non si tratta di uno studio RCT né di un confronto diretto con lo standard di cura.
• Nonostante l'elevato ICC, i limiti di concordanza per il punteggio di mobilità QDG erano ampi (±24 punti): è importante che i medici considerino le dinamiche e il contesto, non solo un singolo punto.
• Ci sono state difficoltà tecniche (Bluetooth, viaggio), alcuni partecipanti hanno abbandonato prima del previsto; tuttavia, entro la seconda settimana tutti avevano imparato il protocollo.

Cosa succederà adesso?

• Integrazione del QDG negli studi pragmatici: il "monitoraggio + correzione rapida" si tradurrà in un minor numero di cadute/ricoveri ospedalieri rispetto alle visite standard?
• Sviluppare regole personalizzate su "quando e come cambiare terapia" in base alle curve QDG.
• Ampliare l'interoperabilità: i dashboard SMART-on-FHIR sono già attivi, ma devono essere adattati ai vari sistemi sanitari.

Riepilogo

Il QDG è un test accessibile, oggettivo e somministrabile a domicilio che, con un'elevata compliance, fornisce al medico ciò che prima mancava gravemente: un quadro giornaliero della funzionalità motoria tra una visita e l'altra. È correlato alla funzionalità quotidiana, è sensibile ai piccoli "modi di dire" della terapia ed è tecnicamente pronto per un'implementazione su larga scala. Per i pazienti, rappresenta un'opportunità per giornate più stabili, senza le "montagne russe" di dosi e sintomi.

Fonte: Negi AS et al. Il monitoraggio digitale remoto in tempo reale colma una lacuna critica nella gestione del morbo di Parkinson. npj Parkinson's Disease. Pubblicato il 12 agosto 2025. https://doi.org/10.1038/s41531-025-01101-0