Outils de réalité virtuelle pour évaluer la négligence spatiale unilatérale : une nouvelle occasion de collecte de données

Summary

L’objectif était de concevoir, construire et piloter une nouvelle tâche de réalité virtuelle pour détecter et caractériser la négligence spatiale unilatérale, un syndrome affectant 23 à 46% des survivants d’avc aigus, élargissant le rôle de la réalité virtuelle dans l’étude et la gestion des maladies neurologiques.

Abstract

La négligence spatiale unilatérale (USN) est un syndrome caractérisé par l’inattention ou l’inaction d’un côté de l’espace et affecte entre 23 et 46% des survivants d’un AVC aigu. Le diagnostic et la caractérisation de ces symptômes chez des patients individuels peuvent être difficiles et nécessitent souvent un personnel clinique qualifié. La réalité virtuelle (RV) offre l’occasion de développer de nouveaux outils d’évaluation pour les patients atteints de NSU.

Nous avions pour objectif de concevoir et de construire un outil de RV pour détecter et caractériser les symptômes subtils de l’USN, et de tester l’outil sur des sujets traités par stimulation magnétique transcrânienne répétitive inhibitrice (SMT) des régions corticales associées à l’USN.

Nous avons créé trois conditions expérimentales en appliquant la SMT à deux régions distinctes du cortex associées au traitement visuospatial – le gyrus temporal supérieur (STG) et le gyrus supramarginal (SMG) – et appliqué la TMS simulée comme contrôle. Nous avons ensuite placé les sujets dans un environnement de réalité virtuelle dans lequel on leur a demandé d’identifier les fleurs avec des asymétries latérales de fleurs réparties sur les buissons dans les deux hémispaces, avec un ajustement dynamique de la difficulté en fonction de la performance de chaque sujet.

Nous avons trouvé des différences significatives dans le lacet moyen de la tête entre les sujets stimulés au STG et ceux stimulés au SMG et des effets légèrement significatifs dans l’axe visuel moyen.

La technologie VR devient de plus en plus accessible, abordable et robuste, offrant une opportunité passionnante de créer des outils de jeu utiles et novateurs. En conjonction avec la SMT, ces outils pourraient être utilisés pour étudier des déficits neurologiques spécifiques, isolés et artificiels chez des sujets sains, en informant la création d’outils de diagnostic basés sur la RV pour les patients présentant des déficits dus à une lésion cérébrale acquise. Cette étude est la première à notre connaissance dans laquelle les symptômes USN générés artificiellement ont été évalués avec une tâche VR.

Introduction

La négligence spatiale unilatérale (NSU) est un syndrome caractérisé par l’inattention ou l’inaction d’un côté de l’espace qui touche entre 23 et 46 % des survivants d’un AVC aigu, impliquant le plus souvent une blessure à l’hémisphère cérébral droit et entraînant une tendance à ignorer le côté gauche de l’espace et/ou le corps du ^survivant1,2. Bien que la majorité des patients atteints de NSN connaissent un rétablissement significatif à court terme, les symptômes subtils de l’USN persistent ^souvent3. L’USN peut augmenter le risque de chute chez le patient et entraver les activités de la vie ^{quotidienne2,4} Il a également été démontré qu’il a un impact négatif sur les résultats fonctionnels moteurs et ^globaux5,6.

Les déficits en USN peuvent être conceptualisés comme existant à travers de multiples dimensions, par exemple si une personne ignore un côté de l’espace par rapport à son propre corps (égocentrique) ou par rapport à un stimulus externe (allocentrique)^7,8,9, ou si une personne est incapable de diriger son attention (attentionnelle) ou ses actions (intentionnelles) vers un côté de l’espace10 . Les patients présentent souvent une constellation complexe de symptômes qui peuvent être caractérisés selon plus d’une de ces dimensions. On pense que cette variabilité des syndromes USN résulte de divers degrés de lésion de structures neuroanatomiques et de réseaux neuronaux spécifiques, qui sont ^complexes11. La négligence allocentrique a été associée à des lésions du gyrus angulaire (AG) et du gyrus temporal supérieur (STG), tandis que le cortex pariétal postérieur (PPC), y compris le gyrus supramarginal (SMG), a été impliqué dans le traitement égocentrique12,13,14,15. On pense que la négligence attentionnelle implique des lésions dans ^l’IPL16 droit, tandis que la négligence intentionnelle est considérée comme secondaire à des lésions du lobe frontal ^droit17 ou des noyaux gris ^centraux18.

L’évaluation clinique de l’USN repose actuellement sur des instruments neuropsychologiques à la plume et au papier. Ces outils d’évaluation conventionnels peuvent être moins sensibles que des outils plus sophistiqués sur le plan technologique, ce qui entraîne un diagnostic erroné ou un sous-diagnostic de certains patients atteints de ^l’USN19. Une meilleure caractérisation des déficits résiduels pourrait faciliter l’administration du traitement aux patients atteints d’USN plus léger et potentiellement améliorer leur récupération globale, mais une telle caractérisation nécessiterait des outils de diagnostic très sensibles. L’USN pose des défis similaires en laboratoire, où il peut être difficile de s’isoler des déficiences motrices et visuelles qui accompagnent généralement l’USN chez les patients victimes d’un AVC.

La réalité virtuelle (RV) offre une occasion unique de développer de nouveaux outils pour le diagnostic et la caractérisation de l’USN. La RV est un environnement 3D multisensoriel présenté à la première personne avec des interactions en temps réel dans lequel les individus sont capables d’effectuer des tâches impliquant des objets écologiquement ^valides20. C’est un outil prometteur pour évaluer l’USN; la possibilité de contrôler précisément ce que l’utilisateur voit et entend permet aux développeurs de présenter une grande variété de tâches virtuelles à l’utilisateur. En outre, les progiciels et matériels sophistiqués actuellement disponibles permettent la collecte en temps réel d’une multitude de données sur les actions de l’utilisateur, y compris les mouvements des yeux, de la tête et des membres, dépassant de loin les mesures offertes par les tests de diagnostic ^{traditionnels21}. Ces flux de données sont disponibles instantanément, ce qui ouvre la possibilité d’ajuster en temps réel les tâches de diagnostic en fonction des performances de l’utilisateur (par exemple, cibler le niveau de difficulté idéal pour une tâche donnée). Cette fonctionnalité peut faciliter l’adaptation des tâches au large éventail de gravité observé dans l’USN, qui est considéré comme une priorité dans le développement de nouveaux outils de diagnostic pour l’USN22. En outre, les tâches immersives de RV peuvent imposer un fardeau accru sur les ressources attentionnelles des ^{patients23,24}, ce qui entraîne une augmentation des erreurs qui peuvent faciliter la détection des symptômes de négligence; en effet, il a été démontré que certaines tâches de RV avaient une sensibilité accrue par rapport aux mesures conventionnelles sur papier et crayon de ^24,25 USN.

Dans cette étude, l’objectif était de créer un outil d’évaluation qui ne nécessite aucune expertise en neurologie pour fonctionner et qui peut détecter et caractériser de manière fiable même les cas subtils de NSU. Nous avons construit une tâche de jeu basée sur la réalité virtuelle. Nous avons ensuite induit un syndrome de type USN chez des sujets sains avec une stimulation magnétique transcrânienne (TMS), une technique de stimulation cérébrale non invasive qui utilise des impulsions électromagnétiques émises par une bobine de stimulation portative, qui traversent le cuir chevelu et le crâne du sujet et induisent des courants électriques dans le cerveau du sujet qui stimulent les ^{neurones26,27}. Cette technique a été utilisée dans l’étude de l’USN par d’autres13,17,28,29,30, bien qu’à notre connaissance jamais en conjonction avec un outil d’évaluation basé sur la RV.

De nombreux chercheurs travaillent déjà sur des applications diagnostiques et thérapeutiques des systèmes de RV. Des revues ^{récentes31,32} ont exploré un certain nombre de projets visant à évaluer l’USN avec des techniques basées sur la RV, et un certain nombre d’autres études à cet effet ont été publiées33,34,35,36,37,38,39,40,41 . La majorité de ces études n’utilisent pas l’ensemble de la technologie de RV actuellement disponible sur le marché grand public (p. ex., un affichage monté sur la tête (HMD) et des inserts de suivi oculaire), ce qui limite leurs ensembles de données à un plus petit nombre de mesures facilement quantifiables. En outre, toutes ces études ont été réalisées sur des patients présentant une lésion cérébrale acquise entraînant une NSU, nécessitant des méthodes de dépistage pour s’assurer que les patients pouvaient au moins participer aux tâches d’évaluation (par exemple, en excluant les patients présentant de grands déficits du champ visuel ou des troubles cognitifs). Il est possible que des déficits cognitifs, moteurs ou visuels plus subtils soient passés sous le seuil de ces méthodes de dépistage, confondant éventuellement les résultats de ces études. Il est également possible qu’un tel dépistage ait biaisé les échantillons des participants à ces études vers un sous-type particulier de NSU.

Pour éviter les biais de dépistage des études antérieures, nous avons recruté des sujets sains et simulé artificiellement les symptômes de l’USN avec un protocole TMS standard qui est bien décrit dans un manuscrit ^récent15, dans le but d’induire des symptômes allocentriques de type USN en ciblant le STG et les symptômes égocentriques de type USN en ciblant le SMG. Nous avons conçu la tâche pour ajuster activement son essai de difficulté à l’essai et pour différencier les différents sous-types d’USN, en particulier les symptômes allocentriques vs égocentriques. Nous avons également utilisé des évaluations standard sur papier et au crayon de l’USN pour démontrer formellement que les déficits que nous avons induits avec la SMTr sont semblables à ceux de l’USN. Nous pensons que la méthode sera utile à d’autres chercheurs qui souhaitent tester de nouveaux outils de RV pour l’évaluation et la réhabilitation de l’USN.

Protocol

Cette étude a été approuvée par le comité d’examen institutionnel local et répond à tous les critères énoncés dans les lignes directrices sur les bonnes pratiques cliniques. Tous les participants ont donné leur consentement éclairé avant le début des procédures d’étude. On s’attendait à ce que les participants à l’étude participent à trois séances distinctes (décrites dans le tableau 1). Les éléments de l’expérience sont décrits par étapes ci-dessous. L’ordre des sessions a…

Representative Results

Les données ont été recueillies auprès d’individus en bonne santé à l’aide du protocole décrit ci-dessus pour démontrer comment les différentes variables qui peuvent être extraites de la tâche de réalité virtuelle peuvent être analysées pour détecter des différences subtiles entre les groupes. Dans cette étude, 7 personnes (2 hommes) d’un âge moyen de 25,6 ans et d’une moyenne de 16,8 ans d’éducatio…

Discussion

Nous avons réussi à induire et à mesurer les symptômes de l’USN avec TMS et VR, respectivement. Bien que nous n’ayons pas eu de résultats significatifs par rapport aux essais simulés, nous avons pu comparer plusieurs mesures de la négligence égocentrique (angle moyen de la tête, temps passé à regarder les fleurs dans l’un ou l’autre espace) et de la négligence allocentrique (performance dans la sélection des fleurs avec des pétales asymétriques à gauche par rapport au côté droit) entre les diff?…

Materials

AirFilm Coil (AFC) Rapid Version	Magstim	N/A	Air-cooled TMS coil
Alienware 17 R4 Laptop	Dell	N/A	NVIDIA GeForce GTX 1060 (full specs at https://topics-cdn.dell.com/pdf/alienware-17-laptop_users-guide_en-us.pdf)
BrainSight 2.0 TMS Neuronavigation Software	Rogue Research Inc	N/A	TMS neural targeting software
CED 1902 Isolated pre-amplifier	Cambridge Electronic Design Limted	N/A	EMG pre-amplifier
CED Micro 401 mkII	Cambridge Electronic Design Limted	N/A	Multi-channel waveform data acquisition unit
CED Signal 5	Cambridge Electronic Design Limted	N/A	Sweep-based data acquisition and analysis software. Used to measure TMS evoked motor responses.
HTC Vive Binocular Add-on	Pupil Labs	N/A	HTC Vive, Vive Pro, or Vive Cosmos eye tracking add-on with 2 x 200Hz eye cameras.
Magstim D70 Remote Coil	Magstim	N/A	Hand-held TMS coil
Magstim Super Rapid 2 plus 1	Magstim	N/A	Transcranial Magnetic Stimulation Unit
Unity 2018	Unity	N/A	cross-platform VR game engine
Vive Pro	HTC Vive	N/A	VR hardware system with external motion sensors; 1440×1600 pixels per eye, 90 Hz refresh rate, 110° FoV