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Introduction

L’optimisation des composants électroniques (e.g. miniaturisation, batterie lithium), l’amélioration des matériaux et l’augmentation des capacités de calcul au cours des vingt dernières années ont favorisé l’émergence d’exosquelettes dont l’usage s’étend progressivement d’un cadre strictement médical à une utilisation potentielle dans la vie quotidienne. Ces dispositifs légers, portables et dotés d’une assistance active des membres inférieurs visent à suppléer ou soutenir l’action des muscles impliqués dans la fonction motrice (marche, transfert assisdebout, montée d’escaliers). Ils génèrent un couple mécanique additionnel appliqué à une ou plusieurs articulations comme la hanche, le genou ou la cheville. Leur efficacité a été démontrée dans certains contextes, par exemple pour la réhabilitation après un accident vasculaire cérébral ou l’assistance à la marche chez des personnes atteintes de sclérose en plaques [1–4]. Toutefois, leur application aux maladies neuromusculaires (MNM) reste encore méconnue.

Ces maladies se caractérisent par une perte progressive de force musculaire, principal facteur responsable de la perte de mobilité et par conséquent d’autonomie. La marche s’altère progressivement, compliquant les déplacements même sur de courtes distances. D’autres fonctions essentielles, comme le lever de chaise ou la montée des escaliers, deviennent également difficiles. Pour pallier la dégradation de ces fonctions, les personnes adoptent des stratégies compensatoires qui modifient le schéma de la biomécanique de la fonction par rapport à celui dit « physiologique ». Ces compensations permettent de maintenir la fonction avec un niveau de stabilité faisant diminuer le risque de chute, mais elles s’accompagnent d’une augmentation des contraintes articulaires et musculaires, entraînant des complications secondaires et l’inactivité physique [5, 6]. La diminution des capacités fonctionnelles entraîne aussi des conséquences psychosociales majeures, réduisant l’autonomie, favorisant l’isolement et altérant la qualité de vie.

Dans ce contexte, les exosquelettes apparaissent comme des outils prometteurs pour soutenir les mouvements essentiels du quotidien. Pourtant, plusieurs paradoxes demeurent. Le premier est la masse ajoutée par le dispositif lui-même dans un contexte de faiblesse musculaire importante. Le second est que les algorithmes d’assistance reposent sur des modèles de marche « physiologique », peu adaptés aux compensations spécifiques aux MNM. Les potentiels bénéfices sont donc difficiles à entrevoir et sont parfois contrebalancés par une augmentation de l’effort musculaire dans certaines phases du cycle de marche [3].

Pour dépasser ces limites, nous avons mené une série de travaux visant à apporter un éclairage sur les effets de l’utilisation d’exosquelettes dans les MNM. Deux axes complémentaires structurent ces travaux : identifier les déterminants de la baisse de performance à la marche des patients atteints de MNM par rapport à un groupe contrôle, et utiliser ces méthodologies multiparamétriques et multimodales pour évaluer les effets bénéfiques ou non – sur la baisse de performance chez ces patients – d’exosquelettes, en l’occurrence le Keeogo® (développé par B-Temia, Montréal, Canada, et basé sur des servomoteurs qui assistent flexion-extension genou), et le Myosuit (développé par Myoswiss, Zurich, Suisse, et basé sur des câbles qui assistent en extension les hanches et les genoux).

Étude et résultats

Dans notre approche, nous avons choisi de considérer la performance à la marche comme un continuum, en utilisant la capacité de marche exprimée en pourcentage de la valeur prédite comme référence, indépendamment de la pathologie [7].

Identifier les déterminants clés de la baisse de performance à la marche dans les maladies neuromusculaires

L’évaluation de la marche dans les MNM repose principalement sur des tests standardisés comme le test de marche de six minutes (6MWT pour six-minute walk test), le test de marche de deux minutes (2MWT pour two-minute walk test) ou le test de dix mètres de marche (10mWT pour 10-meter walk test). Ces épreuves mesurent une performance et évaluent leur capacité à réaliser la fonction (modèle prédictif) en considérant le temps ou la distance comme seuls résultats, mais elles renseignent peu sur les mécanismes expliquant la baisse de performance. Rares sont les travaux de recherche ayant identifié des déterminants biomécaniques au-delà de ces simples mesures de performance.

Bachasson et al. (2018) ont montré, dans la dystrophie myotonique de type 1, que la performance au test de marche était corrélée à la faiblesse de certains groupes musculaires (i.e. fléchisseurs dorsaux et plantaires, extenseurs du genou et muscles responsables de la flexion du cou) et que la symétrie de la marche dans le plan antéro-postérieur dépendait notamment de la force des extenseurs du genou [8]. Une autre étude dans la maladie de Pompe ayant mesuré la force musculaire, la performance et la cinématique de la marche, a montré que la faiblesse des fléchisseurs de la hanche et l’allongement de la durée de la phase d’appui (phase de la marche durant laquelle le pied touche le sol) étaient des déterminants clés de la baisse de performance [9].

Dans cette dynamique, en partant du constat que la perte de fonction motrice est commune dans les MNM, nous avons cherché à identifier dans un premier temps, les déterminants de la baisse de performance à la marche en comparant un ensemble de données collectées chez des patients atteints de MNM (en l’absence d’exosquelette) et des volontaires sains : données cinématiques (angles articulaires et paramètres spatio-temporels), activation musculaire (électromyographie de surface), capacité de production de force (hanche, genou et cheville) et perceptions subjectives (douleur, effort, stabilité, essoufflement).

Cette étude multiparamétrique a permis d’identifier des déterminants clés de la baisse de performance à la marche des patients MNM. Nous avons ainsi observé une réduction de la cadence, une augmentation de la durée de la phase d’appui, une diminution de la longueur et de la durée du pas, ainsi qu’un angle réduit de cheville à l’initiation du cycle. Une faible capacité de production de force musculaire et une variabilité importante dans la flexion-extension de hanche se sont aussi révélées déterminantes. Ces résultats montrent que la baisse de performance des patients MNM par rapport au groupe contrôle ne peut pas être expliquée uniquement par la force musculaire, mais qu’elle résulte d’un ensemble de paramètres interdépendants qu’il faut considérer comme un ensemble [10]. L’étude a également été la première à décrire l’augmentation de l’activation musculaire et de la variabilité des angles articulaires par rapport au groupe contrôle, ainsi que l’impact d’une force réduite sur les compensations et la stabilité (Figure 1). Enfin, il est probable que la distribution des atteintes musculaires (e.g. proximo-distale) influence les déterminants de la performance. Une classification fondée sur cette distribution pourrait permettre de mieux caractériser les profils de marche et leurs mécanismes compensatoires [11].

Figure 1. Variation dans le temps de l’activation musculaire et des amplitudes articulaires au cours d’un cycle de marche. 1. L’enveloppe du signal électromyographique (EMG) normalisée mesurée au cours des cycles de marche pendant le test de marche de deux minutes. Sont représentées les activités EMG pour le gluteus maximus (Gmax ; 1.A), le biceps femoris (BF ; 1.B), le rectus femoris (RF ; 1.C), le vastus lateralis (VL ; 1.D) et le gastrocnemius medialis (GM ; 1.E). 2. L’angle articulaire moyen en fonction du temps mesuré au cours des cycles de marche. Les amplitudes des angles articulaires sont représentées pour l’adduction-abduction de la hanche (2.A), la flexion-extension de la hanche (2.B) et du genou (2.C), ainsi que la flexion dorsale et plantaire de la cheville (2. D). Lorsque la courbe est montante, il s’agit d’un mouvement d’abduction (abd), de flexion (flex) ou de flexion dorsale (dorsi) ; lorsqu’elle est descendante, c’est un mouvement d’adduction (add), d’extension (ext) ou de flexion plantaire (plantar). L’activité musculaire et les amplitudes articulaires sont représentées pour chacun des groupes mesurés : le groupe contrôle (vert), le groupe patient avec une maladie neuromusculaire (rouge), le groupe MNM assisté du Keeogo® (bleu) et le groupe MNM assisté du Myosuit (jaune).

Évaluer les effets des exosquelettes sur la performance à la marche dans les maladies neuromusculaires

Nous avons ensuite évalué la sécurité d’utilisation, l’efficacité et les effets des deux exosquelettes en appliquant une méthodologie similaire à l’étude précédente, intégrant l’évaluation de la perception (stabilité, douleur, essoufflement, niveau effort), de composantes physiologiques (activation musculaire, dépense énergétique), biomécaniques (cinématique), de capacité de marche (performance prédite au 2MWT) et de force musculaire (flexion-extension de la hanche, du genou et de la cheville). L’objectif secondaire était d’identifier les déterminants de la performance à la marche sans et avec l’assistance du Keeogo®, ou sans et avec celle du Myosuit.

Les principaux résultats indiquent que, malgré une utilisation sûre sous supervision, l’emploi de ces exosquelettes est associé à une baisse de performance à la marche chez l’ensemble des participants atteints d’une MNM [12, 13] (Figure 1). Cette diminution s’accompagne de modifications des schémas d’activation musculaire, pouvant traduire une décharge ou une surcharge selon le dispositif et la phase de marche. Par exemple, le Keeogo® qui assiste la flexion-extension du genou en phase oscillante (phase de vol du pied durant laquelle le membre inférieur passe de l’arrière du centre de gravité à l’avant), réduit l’activité des extenseurs dans cette phase, mais entraîne une surcharge en phase d’appui. Ce constat illustre la complexité de l’impact de ces dispositifs sur la marche (article en révision). Sur le plan cinématique, nous avons observé une réduction des amplitudes articulaires et un allongement de la phase d’appui, caractéristiques d’une marche ralentie qui pourrait être causée par la masse ajoutée. L’assistance n’est donc pas neutre : elle redistribue les efforts musculaires de façon parfois favorable, parfois contraignante, y compris lors de la phase qui n’est pas assistée. Or, ces changements aboutissent à une diminution de la performance au test de marche en comparaison à la condition où les patients ne portaient pas d’exosquelette.

Il est intéressant de noter que les facteurs (paramètres spatio-temporels, entropie de la cinématique) qui déterminent la baisse de performance observés avec exosquelette étaient similaires à ceux identifiés sans exosquelette. Plus spécifiquement, pour le Keeogo®, le modèle de régression pénalisé a mis en évidence que la force des extenseurs de genou restait déterminante pour la performance avec assistance. Ces résultats suggèrent donc que ce type d’assistance monoarticulaire ne permet pas de compenser efficacement les déficits propres à cette articulation. De manière générale, la convergence des résultats dans nos trois études souligne que les exosquelettes actuels ne corrigent pas de façon optimale les déficits des patients MNM. Nos travaux mettent aussi en évidence la nécessité de phases de familiarisation prolongées et d’améliorations matérielles et logicielles des systèmes d’assistance.

Perspectives

Ces constats nous amènent à élargir nos perspectives. Nous souhaitons développer des modèles musculosquelettiques propres aux MNM en y intégrant des données de cinématique, d’activité musculaire et de force produite [11]. Ils permettront de classifier les personnes selon leurs mécanismes compensatoires et les contraintes mécaniques appliquées aux articulations, et de caractériser les schémas de marche en fonction de la distribution des déficits musculaires. Cette classification constituera une base pour simuler des modèles d’assistance optimisés et individualisés qui pourraient par la suite être implémentés dans des exosquelettes. Enfin, il serait intéressant d’intégrer la notion d’apprentissage au dispositif par rapport à l’utilisateur et celle des adaptations qu’il développe en l’utilisant, et d’envisager ainsi le développement d’algorithmes d’apprentissage renforcé ou des réseaux de neurones capables d’appréhender l’évolution des besoins d’assistance [14, 15]. Cette stratégie ouvre la voie à une personnalisation optimisée et une efficience potentiellement supérieure.

Conclusion

Les résultats de ces travaux illustrent à la fois les limites actuelles, la complexité et les promesses, de l’assistance robotisée dans les maladies neuromusculaires. Nos travaux montrent que les déterminants de la baisse de performance dépassent les simples mesures de cette dernière, et qu’ils reposent sur une combinaison de paramètres cinématiques, d’activation musculaire, de force et de perceptions. Ils mettent également en évidence que les exosquelettes actuels n’apportent pas de gain de performance motrice et peuvent même introduire de nouvelles contraintes. L’avenir de l’assistance robotisée réside dans le développement de modèles musculosquelettiques capables de proposer une assistance réellement personnalisée et évolutive. À travers ce programme de recherche, nous souhaitons donc contribuer à transformer les exosquelettes, encore imparfaits, en véritables outils pour la vie quotidienne, ajustés aux spécificités biomécaniques de chaque patient.

Liens d’intérêt

Les auteurs déclarent n’avoir aucun lien d’intérêt concernant les données publiées dans cet article.

Références

Liste des figures

Figure 1. Variation dans le temps de l’activation musculaire et des amplitudes articulaires au cours d’un cycle de marche. 1. L’enveloppe du signal électromyographique (EMG) normalisée mesurée au cours des cycles de marche pendant le test de marche de deux minutes. Sont représentées les activités EMG pour le gluteus maximus (Gmax ; 1.A), le biceps femoris (BF ; 1.B), le rectus femoris (RF ; 1.C), le vastus lateralis (VL ; 1.D) et le gastrocnemius medialis (GM ; 1.E). 2. L’angle articulaire moyen en fonction du temps mesuré au cours des cycles de marche. Les amplitudes des angles articulaires sont représentées pour l’adduction-abduction de la hanche (2.A), la flexion-extension de la hanche (2.B) et du genou (2.C), ainsi que la flexion dorsale et plantaire de la cheville (2. D). Lorsque la courbe est montante, il s’agit d’un mouvement d’abduction (abd), de flexion (flex) ou de flexion dorsale (dorsi) ; lorsqu’elle est descendante, c’est un mouvement d’adduction (add), d’extension (ext) ou de flexion plantaire (plantar). L’activité musculaire et les amplitudes articulaires sont représentées pour chacun des groupes mesurés : le groupe contrôle (vert), le groupe patient avec une maladie neuromusculaire (rouge), le groupe MNM assisté du Keeogo® (bleu) et le groupe MNM assisté du Myosuit (jaune).

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