UN PROBLÈME majeur lors d’une amputation, est la perte des informations dispensées par le centre nerveux vers le membre manquant. Todd Kuiken et coll. ont eu l’idée de surmonter cet écueil en dérivant ces informations motrices et sensitives vers des sites musculaires alternatifs. Ce qu’ils nomment la réinnervation ciblée de muscles (targeted muscle reinnervation, TMR). Ils ont élaboré une prothèse fondée sur ce principe, actionnée par les signaux de commande du bras, récupérés sur un autre site. Ils l’ont nommée prothèse TMR.
L’application a commencé par le transfert des nerfs résiduels de bras amputés à des sites musculaires thoraciques. Début 2007, T. Kuiken et coll. publient dans les « Proceedings » de l’Académie des sciences américaine des résultats moteurs (lire « le Quotidien » du 5 février 2007). Une patiente de 24 ans qui avait perdu son bras gauche était capable de mobiliser sa prothèse via des signaux de volonté de bouger son membre amputé émis par les muscles de son thorax. Les muscles cibles produisent des signaux EMG (électromyogramme) mesurables à la surface de la peau.
Fin 2007 (« The Lancet », lire « le Quotidien » du 28 novembre), ils annoncent les résultats en terme de transfert d’une sensibilité. La patiente a la sensation qu’on lui touche à la fois le membre amputé et la poitrine.
Voici un pas de plus dans le succès de ce bras artificiel : ils annoncent maintenant dans le « JAMA » que les muscles réinnervés peuvent produire « une information électromyographique suffisante pour permettre un contrôle en temps réel de bras artificiels ».
Dix mouvements du coude, du poignet et de la main.
Cette conclusion vient au terme d’une étude réalisée entre janvier 2007 et janvier 2008 chez 5 patients ayant subi une amputation du membre supérieur avec désarticulation de l’épaule ou amputation transhumérale. Les essais ont été réalisés en utilisant un programme de décodage des signaux EMG et après équipement des patients de prototypes élaborés multifonctions de prothèse TMR. Les performances ont été comparées à celle de 5 témoins, exécutant des tâches identiques. Les patients ont été capables de réaliser 10 mouvements différents du coude, du poignet et de la main avec le bras virtuel, dans des temps raisonnablement allongés comparativement aux témoins. Attraper un objet est la moins bonne performance, ce qui se conçoit car c’est un mouvement fin, et que le feed-back sensori-moteur est absent.
Un autre intérêt de l’étude est la validation d’un protocole permettant la quantification des performances dans cette situation après décodage des couples signaux/mouvements avec l’application d’un algorithme.
JAMA, 11 février 2009, pp. 6219-623.
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