僵直症状是帕金森病最常见、最令人衰弱的症状之一，这种神经退行性疾病影响着全球900多万人。当帕金森病患者出现僵直时，他们会突然失去移动双脚的能力。通常是在迈步的过程中，导致一系列的顿挫步履，且步幅越来越小，直到完全停止。这种情况是导致帕金森病患者跌倒的最主要原因之一。

如今，通过一系列药物、手术或行为疗法治疗僵直症状，但没有一种特别有效方法。

如果有一种方法可以完全阻止僵直症状呢？

哈佛大学John A. Paulson工程与应用科学学院（SEAS）和波士顿大学Sargent健康与康复科学学院的研究人员利用一种柔性的可穿戴机器人来帮助帕金森病患者行走自如。机器人服装穿在臀部和大腿周围，在腿部摆动时轻轻推动臀部，帮助患者实现更大的步幅。

该设备完全消除了受试者在室内行走时的僵直感，使他们能够比没有使用可穿戴机器人帮助时走得更快、更远。

SEAS工程与应用科学Paul A. Maeder教授、该研究的共同通讯作者Conor Walsh说：“我们发现，我们的柔性机器人服装只需提供少量机械辅助，就能产生立竿见影的效果，并能持续改善研究对象在各种条件下的行走能力。”

这项研究表明，柔性机器人技术在治疗帕金森病这种令人沮丧且具有潜在危险的症状方面具有潜力，不仅能让帕金森病患者恢复行动能力，还能让他们重获独立。

这项研究发表在《自然医学》（Nature Medicine）上。

穿在臀部和大腿周围的可穿戴机器外骨骼会在腿部摆动时轻轻推动臀部。
来源：Walsh生物设计实验室/哈佛大学高等研究学院

十多年来，Walsh在SEAS的生物设计实验室一直在开发辅助和康复机器人技术，以改善中风后患者、肌萎缩性脊髓侧索硬化症（ALS）患者或其他影响行动能力的疾病患者的行动能力。其中一些技术，特别是用于中风后步态再训练的外骨骼装备，得到了Wyss生物启发工程研究所的支持，哈佛大学技术开发办公室与ReWalk Robotics公司协调达成了一项许可协议，以实现该技术的商业化。

2022 年，SEAS和Sargent萨金特学院获得了马萨诸塞州技术合作组织（Massachusetts Technology Collaborative）的拨款，用于支持下一代机器人和可穿戴技术的开发和转化。该研究以Move实验室为中心，其任务是通过合作空间、资金、研发基础设施和必要的经验来支持人类性能提升方面的进步，从而将有前途的研究转化为成熟的技术，并通过与行业合作伙伴的合作加以转化。

这项研究就是在这种合作关系的基础上产生的。

Walsh说：“利用柔性可穿戴机器人来防止帕金森病患者步态僵直，需要工程师、康复科学家、理疗师、生物力学家和服装设计师的通力合作。”他的团队与波士顿大学物理治疗系主任兼神经康复中心主任Terry Ellis教授的团队密切合作。

该团队花了六个月的时间与一名73岁的帕金森病患者合作。虽然该患者使用了手术和药物治疗，但每天都要经历十多次严重的、使人丧失能力的僵直症状发作，导致他经常跌倒。这些发作使他无法在社区中走动，不得不依靠代步车外出。

在之前的研究中，Walsh和他的团队利用人在环路（human-in-the-loop）^[1]优化来证明，一种柔性可穿戴设备可用于增强髋关节屈曲并帮助向前摆动腿部，从而提供一种有效的方法来减少健康的人在行走过程中消耗的能量。

在本研究中，研究人员使用了同样的方法来解决僵直问题。这种可穿戴设备使用佩戴在腰部和大腿上由电缆驱动的执行器和和传感器。利用传感器收集的运动数据，算法可以估算出步态的阶段，并在肌肉运动的同时产生辅助力。

效果立竿见影。在没有任何特殊训练的情况下，患者就能在室内行走而不受僵直症状影响，在室外也只是偶尔受到影响。他还能在不受僵直症状影响的情况下行走和说话，这在没有该装置的情况下是非常罕见的。

SEAS的前博士生、该研究的共同主要作者Jinsoo Kim说：“我们团队非常高兴地看到该技术对研究参与者行走的影响。”

在研究访问期间，参与者告诉研究人员：“这套穿戴设备帮助我迈出更大的步子，当它不工作时，我发现我的脚步更拖沓了。它真的帮到了我，我觉得这是向前迈出的积极一步。它可以帮助我走的更远，保持我的生活质量。”

“我们的研究参与者自愿付出时间，他们是真正的合作伙伴。”Walsh说，“由于行动不便，该参与者甚至连进入实验室都是一个真正的挑战，但他的使用体验和反馈让我们受益匪浅。”

该设备还可用于更好地了解步态僵直的机理，因为人们对步态僵直的机理知之甚少。

“因为我们并不真正了解僵直症状，所以我们真的不知道为什么这种方法效果如此之好。”Ellis说，“但这项工作表明，'自下而上'而不是'自上而下'的解决方案对治疗步态僵直的潜在好处。我们看到，恢复几乎正常的生物力学会改变步态的的外围动态，并可能影响步态控制的中枢处理。”

这项研究的共同作者包括Jinsoo Kim、Franchino Porciuncula、Hee Doo Yang、Nicholas Wendel、Teresa Baker和Andrew Chin。Asa Eckert-Erdheim和Dorothy Orzel以及Ada Huang也为技术设计做出了贡献，Sarah Sullivan负责管理临床研究。

注：

[1] Human-in-the-loop，人在环路，是一组在AI应用中结合人类和机器智能的机器学习策略集合。目标通常是提高机器学习模型的准确性、更快地达到机器学习模型的目标准确率、结合人类和机器智能以最大限度地提高准确性、通过机器学习协助人工任务以提高效率等一项或多项策略。更多信息可参考《human-in-the-loop机器学习简介》 https://zhuanlan.zhihu.com/p/407340610和 《华东师大最新〈人在环路(Human in the Loop)机器学习〉综述论文，224篇文献30页pdf》 https://zhuanlan.zhihu.com/p/396016374

BMEN202401200001
来源：哈佛大学
标题：Robotic exosuit gives Parkinson's patient smoother stride