Application of virtual and augmented reality technologies in neurorehabilitation of military personnel with traumatic brain injury sequelae

Full Text

ОБОСНОВАНИЕ

В структуре санитарных потерь современных вооружённых конфликтов повреждения центральной нервной системы, в частности черепно-мозговые травмы (ЧМТ), занимают одно из ведущих мест. Массированное применение артиллерийских систем приводит к тому, что до 80% ЧМТ у военнослужащих носят характер минно-взрывной травмы (blast-induced neurotrauma) [1]. Специфика патогенеза такой травмы заключается в диффузном аксональном повреждении, микрогеморрагиях и развитии нейровоспаления, что в отдалённом периоде манифестирует в виде стойкого когнитивного дефицита, вестибулярной дисфункции и коморбидного посттравматического стрессового расстройства [2, 3].

Традиционные протоколы нейрореабилитации часто демонстрируют недостаточную эффективность при работе с данным контингентом ввиду быстрого когнитивного истощения пациентов, низкой экологической валидности задач и падения мотивации [4, 5]. Технологии виртуальной (Virtual Reality, VR) и дополненной реальности (Augmented Reality, AR) обладают значимым реабилитационным потенциалом, позволяя моделировать жизненные ситуации и обеспечивая безопасное пространство для многократных повторений [6, 7]. Однако существующие медицинские VR-приложения разработаны преимущественно для гражданского населения. Их применение в военной медицине ограничено: излишне реалистичные симуляции могут спровоцировать флешбэки на фоне посттравматического стрессового расстройства [8, 9].

Научная новизна настоящего исследования заключается в разработке и валидации оригинальной отечественной системы VR-сценариев, оснащённой алгоритмом автоматической коррекции сложности на основе непрерывного анализа биометрических данных (вариабельность сердечного ритма, кожно-гальваническая реакция, айтрекинг).

Цель исследования

Оценить клиническую и нейробиологическую эффективность адаптивных технологий VR/AR у военнослужащих с последствиями ЧМТ с использованием нейропсихологического тестирования и функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ).

МЕТОДЫ

Дизайн исследования

Проведено проспективное простое слепое рандомизированное контролируемое испытание (РКИ). Протокол исследования был предварительно зарегистрирован (внутренний реестр НИЦ). Лица, проводившие нейропсихологическое тестирование и обработку данных фМРТ, были ослеплены относительно распределения пациентов по группам.

Расчёт объёма выборки и рандомизация

Расчёт объёма выборки проводили в программе GPower 3.1 бесплатном программном обеспечении для анализа статистической мощности (Heinrich-Heine-Universität, Германия). Для выявления среднего размера эффекта (f Коэна=0,25) при α=0,05 и статистической мощности 80% с использованием дисперсионного анализа (ANOVA) требовалось не менее 76 участников. С учётом возможного выбывания (dropout rate ~10%) в исследование включено 86 человек.

Рандомизация осуществлялась блочным методом (размер блока 4) с использованием генератора случайных чисел. Сокрытие распределения обеспечивалось использованием последовательно пронумерованных непрозрачных запечатанных конвертов (SNOSE).

Условия проведения

Исследование проводили на базе научно-исследовательского центра военно-клинического госпиталя в период с ноября по декабрь 2024 г. Все участники подписали форму информированного согласия. Данные деперсонализировались путём присвоения буквенно-цифровых кодов. Для контроля риска киберукачивания и панических реакций во время VR-сессий рядом с пациентом находился клинический психолог, а в сценарии было внедрено вербальное «стоп-слово» для экстренной остановки симуляции.

Продолжительность исследования

Период проведения исследования — 6 нед. в ноябре–декабре 2024 г.

Критерии соответствия (отбора)

В выборку вошли 86 военнослужащих мужского пола (средний возраст 32,5±4,8 года), перенёсших минно-взрывную или закрытую ЧМТ лёгкой и средней степени тяжести (срок после травмы от 3 до 12 мес.).

Критерии включения: когнитивный дефицит (по Монреальской когнитивной шкале < 26 баллов), нарушения координации, сохранность зрения и слуха.

Критерии исключения: эпилепсия, тяжёлые психические расстройства, афазия, наличие металлических имплантатов.

Участники исследования были разделены на две группы:

1. Контрольная группа (КГ, n=43): стандартный курс (медикаментозная поддержка, лечебная физкультура, бланковые методики).
2. Экспериментальная группа (ЭГ, n=43): стандартная терапия + 6-недельный курс VR/AR (5 раз в неделю по 45 мин).

Исследовательские процедуры

Описание экспериментального вмешательства:

Аппаратно-программный комплекс VR/AR. Использовали автономные VR-гарнитуры HTC Vive Pro Eye с частотой обновления 90 Гц и углом обзора 110° (HTC, Тайвань) с модулем айтрекинга Tobii (Tobii AB, Швеция) и датчики Polar H10 (Polar Electro Oy, Финляндия). Программное обеспечение разработано на движке Unity 3D версия 2022.3 (Unity Technologies, США).

Разработаны три блока сценариев с высокой экологической валидностью для военных:

Блок пространственной ориентации и памяти («Логистическая база»): перемещение по виртуальному складу, запоминание расположения контейнеров со снаряжением, построение оптимальных маршрутов (тренировка рабочей памяти и топографической ориентации).

Блок внимания и скорости реакции («Тактический наблюдатель»): наблюдение за периметром базы, идентификация заданных объектов (транспортные средства определённого цвета) на фоне множества дистракторов (тренировка селективного внимания и торможения импульсивных реакций).

Блок координации и бытовых навыков (AR-среда): использование дополненной реальности для тренировки тонкой моторики (сборка механизмов, манипуляции с мелкими деталями интерфейса связи) с визуальными подсказками.

Были предусмотрены критерии изменения сложности (биофидбэк). Система снижала сложность (уменьшение числа дистракторов, снижение темпа) при фиксации стресса: повышение частоты сердечных сокращений >15% от базовой, скачок кожно-гальванической реакции >2 мкСм, хаотичные саккады >3 Гц. При признаках гипостимуляции (стабильно низкая частота сердечных сокращений, редкие саккады) сложность повышалась [10, 11].

Методика функциональной магнитно-резонансной томографии и нейровизуализация:

Сканирование (функциональную магнитно-резонансную томографию в состоянии покоя) выполняли на томографе Siemens Prisma 3.0 Тл с 32-канальной головной катушкой (Siemens Healthineers, Германия). Использовалась EPI-последовательность (TR=2000 мс, TE=30 мс, размер вокселя 3×3×3 мм, 200 объёмов).

Предобработка данных выполнялась в программном обеспечении SPM12 (Statistical Parametric Mapping), разработанном Wellcome Centre for Human Neuroimaging (UCL, Лондон, Великобритания) и реализованном в среде MATLAB (The MathWorks, Inc., США): коррекция движения, корегистрация, пространственная нормализация в стандартное пространство MNI, сглаживание изотропным гауссовым фильтром (FWHM=8 мм). Оценивали коннективность в сетях DMN и CEN. Коррекцию множественных сравнений проводили на уровне кластеров (Family-Wise Error, p_FWE < 0,05) при пороге на уровне вокселя p < 0,001 [12].

Статистический анализ

Данные обрабатывали в IBM SPSS Statistics v. 26.0 (StatSoft, США). Нормальность распределения проверяли критерием Шапиро–Уилка, гомогенность дисперсий — критерием Ливиня. Для оценки динамики использовали дисперсионный анализ с повторными измерениями (Mixed-design ANOVA: Группа × Время) с поправкой Бонферрони для множественных сравнений. Размеры эффекта оценивали с помощью d Коэна и частичного η². Пропущенные данные обрабатывали методом ITT (Intention-to-treat). Различия считались значимыми при p < 0,05.

РЕЗУЛЬТАТЫ

На этапе входного контроля группы были сопоставимы по клинико-демографическим показателям (p >0,05). Нежелательных явлений (выраженного киберукачивания, обострения посттравматического стрессового расстройства) в ЭГ зафиксировано не было.

Основной исход исследования

Клинические и нейропсихологические исходы

Дисперсионный анализ выявил значимое взаимодействие факторов «Группа × Время» для всех первичных конечных точек, что указывает на большую эффективность VR-терапии (табл. 1).

 

Таблица 1. Динамика когнитивных и моторных функций у военнослужащих с черепно-мозговой травмой (M±SD)

Table 1. Changes in cognitive and motor functions in military personnel with traumatic brain injury (M ± SD)

Исследуемый показатель	Группа	До реабилитации	После реабилитации	95% ДИ разницы (Итог)	p (Группа × Время)	d Коэна (межгрупповой итог)
MoCA, баллы	КГ ЭГ	22,4±2,1 22,1±2,3	24,8±1,9 28,5±1,2	2,8–4,6	p=0,001	1,18
TMT-B, с	КГ ЭГ	148±15 151±18	132±12 94±10	29,5–46,4	p < 0,001	1,32
Таблицы Шульте, с	КГ ЭГ	58,2±6,4 59,1±6,1	51,4±5,8 38,5±4,2	9,8–16,0	p=0,004	0,95
Шкала Берга (BBS), баллы	КГ ЭГ	41,2±3,5 40,8±3,8	46,5±3,1 53,2±2,4	5,1–8,3	p < 0,001	1,25
Тест TUG, с	КГ ЭГ	14,5±1,8 14,9±1,6	12,8±1,5 9,2±1,1	2,7–4,5	p < 0,001	1,12

Примечание. MoCA, Montreal Cognitive Assessment for Dementia — Монреальская шкала оценки когнитивных функций; TMT-B, Trail Making Test Part B — тест прокладывания пути, часть B; TUG, Timed Up and Go test — тест «встань и иди». КГ — контрольная группа; ЭГ — экспериментальная группа; ДИ — доверительный интервал.

 

У пациентов ЭГ время выполнения сложного теста Trail Making Test Part B (TMT-B; Тест прокладывания пути, часть B) сократилось на 37% (против 10% в КГ). Показатель баланса по шкале Берга в ЭГ приблизился к нормативным значениям.

Результаты функциональной нейровизуализации (функциональной магнитно-резонансной томографии)

В ЭГ после курса VR-терапии зафиксировано статистически значимое (p_FWE < 0,05) повышение BOLD-сигнала в следующих областях:

Дорсолатеральная префронтальная кора (dlPFC) (пиковые координаты MNI: x=42, y=36, z=28; T=4,52). Усиление функциональной коннективности dlPFC коррелировало с улучшением результатов теста TMT-B (r=0,68, p=0,012).

Гиппокампальная формация (MNI: x=–24, y=–18, z=–14; T=3,98).

Также отмечено усиление межсетевого взаимодействия между сетью пассивного режима (DMN) и центральной исполнительной сетью (CEN), что физиологически отражает улучшение способности к переключению внимания.

ОБСУЖДЕНИЕ

Полученные данные подтверждают гипотезу о том, что технологии расширенной реальности (Extended Reality, XR) с алгоритмами биометрической обратной связи обладают выраженным нейрореабилитационным потенциалом для военнослужащих с ЧМТ.

Традиционные методы часто не обеспечивают достаточной экологической валидности [13]. Моделирование военно-прикладных сценариев в VR активирует внутреннюю мотивацию [14]. Важным результатом является демонстрация эффективности замкнутой петли биометрической адаптации. Алгоритм, анализирующий вариабельность сердечного ритма и айтрекинг, удерживал пациентов в «коридоре терапевтической эффективности». Этим, вероятно, объясняется отсутствие отказов от занятий (dropout) в ЭГ, тогда как в исследованиях со статичными VR-сценариями этот показатель достигает 15–20% [15, 16].

Данные фМРТ предоставляют нейробиологический субстрат клинических улучшений. Усиление BOLD-сигнала в префронтальной коре свидетельствует о том, что мультисенсорная интеграция в VR-среде стимулирует реорганизацию нейронных сетей [17]. Улучшение показателей координации (шкала Берга) согласуется с данными о том, что трекинг 6DoF заставляет мозг калибровать сенсорные системы (зрение, проприорецепцию, вестибулярный аппарат) [18].

Ограничения исследования

Исследование имеет ряд ограничений. Во-первых, работа носит одноцентровой характер. Во-вторых, выборка состояла исключительно из мужчин-военнослужащих, что ограничивает экстраполяцию результатов на женскую популяцию и гражданских лиц. В-третьих, период наблюдения составил 6 недель; отсутствие долгосрочного (follow-up) контроля не позволяет оценить стойкость достигнутых эффектов. Наконец, нельзя полностью исключить «эффект новизны» (Hawthorne effect) от использования высокотехнологичного VR-оборудования на начальных этапах терапии.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Нейрореабилитационная эффективность технологий виртуальной и дополненной реальности, оснащённых модулем биофидбэка, получила существенное экспериментальное подтверждение. Результаты исследования свидетельствуют о том, что применение адаптивных VR-сценариев способствует значимому улучшению управляющих функций, пространственной координации и баланса у военнослужащих с ЧМТ. Объективным подтверждением терапевтического эффекта стали данные фМРТ, продемонстрировавшие усиление функциональной коннективности в префронтальной коре и гиппокампе. Внедрение подобных аппаратно-программных комплексов в протоколы медико-психологической реабилитации представляется перспективным направлением, требующим дальнейшего изучения в рамках многоцентровых испытаний.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Вклад авторов. Д.В. Ковлен — определение концепции, проведение исследования, написание черновика рукописи; Г.Г. Дмитриев — анализ данных, пересмотр и редактирование рукописи; В.В. Юсупов — пересмотр и редактирование рукописи. Все авторы одобрили финальную версию, а также согласились нести ответственность за все аспекты настоящей работы, гарантируя надлежащее рассмотрение и решение вопросов, связанных с точностью и добросовестностью любой её части.

Этическая экспертиза. Проведение исследования одобрено локальным этическим комитетом ВМА им. С.М. Кирова (протокол № 214 от 12.10.2024). Протокол исследования (№ 2 от 16.01.2025) зарегистрирован во внутреннем реестре НИЦ. От всех участников исследования получено информированное письменное добровольное согласие на участие в исследовании.

Согласие на публикацию. Тестирования и обследования проводились анонимно, персональная информация не раскрывалась.

Источники финансирования. Отсутствуют.

Раскрытие интересов. Авторы заявляют об отсутствии отношений, деятельности и интересов за последние три года, связанных с третьими лицами (коммерческими и некоммерческими), интересы которых могут быть затронуты содержанием статьи.

Оригинальность. При создании настоящей работы авторы не использовали ранее опубликованные сведения (текст, данные).

Доступ к данным. Наборы данных, полученные и проанализированные в ходе текущего исследования, доступны у автора, ответственного за переписку, по обоснованному запросу.

Генеративный искусственный интеллект. При создании настоящей статьи технологии генеративного искусственного интеллекта не использовали.

Рассмотрение и рецензирование. Настоящая работа подана в журнал в инициативном порядке и рассмотрена по обычной процедуре. В рецензировании участвовали член редакционной коллегии и научный редактор издания.

ADDITIONAL INFO

Author contributions: D.V. Kovlen: conceptualization, investigation, writing—original draft; G.G. Dmitriev: formal analysis, writing—review & editing; V.V. Yusupov: writing—review & editing. All authors approved the final version and agreed to be accountable for all aspects of this work, ensuring that any questions related to the accuracy and integrity of any part of it are appropriately reviewed and resolved.

Ethical review. The study was approved by the local Ethics Committee of the Kirov Military Medical Academy (minute No. 214 dated October 12, 2024). All participants provided written informed consent to participate in the study. The study protocol (No. 2 dated 16.01.2025) is registered in the internal registry of the Research Center.

Consent for publication: Testing and examinations were conducted anonymously; no personal information was disclosed.

Funding sources. No funding.

Disclosure of interests. The authors declare no relationships, activities, or interests over the past three years related to third parties (commercial or non-commercial) whose interests may be affected by the content of the article.

Statement of originality. No previously obtained or published material (text or data) was used in this study or article.

Data availability statement. The datasets obtained and analyzed during the current study are available from the corresponding author upon reasonable request.

Generative AI. No generative artificial intelligence technologies were used to prepare this article.

Review and peer-review. This paper was submitted unsolicited and reviewed following the standard procedure. The peer review process involved a member of the Editorial Board, and the in-house science editor.

About the authors

Denis V. Kovlen

Kirov Military Medical Academy

Email: denis.kovlen@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6773-9713
SPIN-code: 6002-2766

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, Saint Petersburg

Grigorii G. Dmitriev

Research Institute of the Federal Penitentiary Service of Russia

Author for correspondence.
Email: vifk-nic@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6503-8112
SPIN-code: 8048-1876

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, Moscow

Vladislav V. Yusupov

Kirov Military Medical Academy

Email: vmeda-nio@mil.ru
ORCID iD: 0000-0002-5236-8419
SPIN-code: 9042-3320

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, Saint Petersburg

References

Supplementary files