Исследователи из Университета Квинсленда представили носимый роботизированный экзоскелет, разработанный специально для людей, живущих с болезнью мотонейронов. Устройство призвано замедлить утрату подвижности и помочь пациентам дольше сохранять способность к самостоятельной ходьбе — одной из самых уязвимых функций при прогрессировании этого редкого нейродегенеративного заболевания.
Разработка ведётся в рамках проекта iMOVE-MND при поддержке Ассоциации БАС (ALS Association). В фокусе проекта — практическая применимость носимых роботизированных систем как средств повседневной мобильности, а не только реабилитации. По словам руководителя проекта, доцента Школы биомедицинских наук Университета Квинсленда Тейлора Дика, это первое устройство такого класса в Австралии и мировой прецедент его клинических испытаний именно на людях с болезнью мотонейронов.
Экзоскелет представляет собой лёгкую автономную систему без внешнего крепления. Компактный модуль, размещаемый на талии пользователя, объединяет управляющую электронику, миниатюрные электродвигатели и аккумуляторы. От него к голеностопным суставам идут кабели, которые передают механическую поддержку во время ходьбы. Встроенные датчики фиксируют нагрузку на стопу и в реальном времени помогают при плантарном и тыльном сгибании голеностопа, поддерживая шаг за шагом.
По словам Джеймса Уильямсона, постдокторанта Университета Квинсленда и руководителя инженерной части проекта, ключевая цель разработки — позволить пользователям делать больше шагов в течение дня и снижать утомляемость без усложнения повседневной жизни. Экзоскелет сопровождается мобильным приложением, которое помогает отслеживать использование устройства и параметры ходьбы.
Сейчас команда тестирует второе поколение системы. В нём учтена обратная связь пользователей первой версии: устройство стало легче и эргономичнее, а программная часть — точнее. Обновлённые датчики и алгоритмы машинного обучения позволяют персонализировать поддержку под конкретного человека и условия его движения. Первые отзывы участников, уже использующих новую версию, исследователи называют обнадёживающими.
Машинное обучение используется для построения системы управления, которая адаптируется к изменениям походки и внешней среде. В основе этих алгоритмов лежат методы трёхмерного анализа движений, позволяющие детально учитывать биомеханику шага. В перспективе команда рассматривает и голосовое управление экзоскелетом — это может быть особенно важно для пациентов, которым сложно взаимодействовать со смартфоном.
В дальнейшем разработчики планируют более длительные наблюдения, чтобы оценить, как устройство работает по мере прогрессирования болезни. Для этого будут использоваться расширенные методы анализа походки, включая оптический 3D-захват движений, беговые дорожки с силовыми платформами и электромиографию.
Хотя роботизированные экзоскелеты уже активно применяются в реабилитации после инсультов и травм, подход Университета Квинсленда принципиально иной. Здесь технология используется не для восстановления утраченной функции, а для её сохранения как можно дольше — с акцентом на независимость и качество жизни людей с болезнью мотонейронов. Команда подчёркивает, что продолжит тесную работу с пациентским сообществом, чтобы сделать такие решения максимально доступными
