Validación Longitudinal de una Batería Cognitiva Computarizada (Cognigram) en el Diagnóstico de Deterioro Cognitivo Leve y Enfermedad de Alzheimer

Razón fundamental

El envejecimiento de la población actual trae consigo un aumento en la incidencia de la demencia. En Canadá, hay aproximadamente 564 000 personas diagnosticadas con demencia, y se espera que este número se duplique para el año 2031. En este contexto, la detección temprana y la predicción del deterioro cognitivo son imprescindibles para lograr la prevención y/o ralentización de la demencia.

Las pruebas neuropsicológicas estándar de lápiz y papel son fundamentales para la detección y el seguimiento del deterioro cognitivo; sin embargo, requieren mucha mano de obra y requieren la presencia de un neuropsicólogo capacitado en el lugar. En este sentido, las pruebas computarizadas pueden ser más adecuadas para la detección cognitiva en grandes estudios epidemiológicos y para el seguimiento longitudinal por parte de los proveedores de atención primaria, debido a su mayor eficiencia para las evaluaciones en serie y su idoneidad para el uso fuera del sitio o a larga distancia. Al mismo tiempo, las pruebas computarizadas permiten una mayor precisión en el registro de la exactitud y la velocidad de respuesta, con un nivel de sensibilidad que no es posible en las administraciones estándar.

Recientemente se han desarrollado varias baterías cognitivas computarizadas, aunque pensadas como herramientas de investigación. Existe una demanda actual para la validación de baterías cognitivas computarizadas en el entorno clínico. Una de esas baterías computarizadas es el Cognigram™ (CG), que mide la velocidad de procesamiento, la atención, la memoria de trabajo y el aprendizaje. Estudios transversales previos han demostrado la validez de GC para detectar MCI y varios tipos de demencia. Sin embargo, no existe literatura actual sobre la validez longitudinal de GC, y la validación longitudinal mínima de otras baterías cognitivas computarizadas actualmente en existencia.

Por otro lado, la investigación y la medicina se están alejando de las respuestas conductuales para evaluar la salud del cerebro (p. respuestas verbales, tiempo de reacción, etc.) y se están moviendo hacia medidas más enfocadas en neuroimagen. Las pruebas biológicas podrían permitir detectar la predemencia y determinar el pronóstico de los pacientes con DCL. Una prueba biológica prometedora es el EEG/ERP. Los investigadores han mostrado previamente diferencias grupales en ERP para pacientes con MCI y CN. Otros estudios han informado marcadores ERP prometedores de pre-demencia y progresión de MCI a demencia. Sin embargo, ERP puede ser complejo de procesar y laborioso, lo que limita su valor en el entorno clínico. Por ejemplo, el tiempo habitual para una serie ERP que mide múltiples dominios cognitivos suele durar 1 hora, otros 25 minutos para aplicar el gorro de EEG y asegurarse de que todos los electrodos estén conectados, y unos 30 minutos por paradigma (x2-3 paradigmas).

La plataforma NeuroCatch™ (NCP) ofrece ventajas competitivas clave en comparación con otras plataformas de EEG, ya que tiene un tiempo de prueba rápido con procesamiento, análisis y visualización de resultados automatizados, lo que beneficia a los pacientes y médicos, ya que es significativamente más fácil de usar que los sistemas de EEG actuales y alivia la capacitación y aumentar los costos entre los usuarios de EEG. En este estudio, los investigadores utilizarán el NPC para explorar los ERP que podrían predecir la progresión a la demencia en pacientes con deterioro cognitivo leve. El presente estudio hará una evaluación inicial de la capacidad del NCP para detectar el deterioro cognitivo y predecir la conversión a demencia en pacientes con deterioro cognitivo leve.

Hipótesis:

En Cognigram, los investigadores plantean la hipótesis de que ocurrirá lo siguiente:

i. Se encontrarán diferencias significativas en las puntuaciones de GC al inicio del estudio entre los grupos MCI y CN ii. Los sujetos MCI mostrarán mayores cambios longitudinales que los sujetos CN iii. Cambios longitudinales significativos intraindividuales en el desempeño del GC a los 3 y/o 6 meses y/o 9 meses y/o 12 meses, se relacionarán con el resultado clínico prospectivo a los 12 meses, y/o 24 meses, y/o 36 meses.

IV. El GC mostrará una mayor sensibilidad en la detección de cambios cognitivos y un mayor poder predictivo del resultado clínico longitudinal que la prueba MoCA de lápiz y papel.

En NeuroCatch, los investigadores plantean la hipótesis de que ocurrirá lo siguiente:

I. Se encontrarán diferencias significativas en los parámetros ERP (amplitud y latencia de ERP como N100, N400, P300) al inicio entre los grupos MCI y CN II. Los sujetos MCI mostrarán mayores cambios longitudinales en los parámetros ERP que los sujetos CN III. Los cambios longitudinales significativos intraindividuales en los parámetros ERP a los 6 meses y/o 12 meses y/o 24 meses se relacionarán con el resultado clínico prospectivo a los 12 meses, 24 meses y/o 36 meses.

IV. El NCP mostrará una mayor sensibilidad en la detección de cambios cognitivos y un mayor poder predictivo del resultado clínico longitudinal que la prueba MoCA de lápiz y papel.

Los objetivos del proyecto son los siguientes:

i. Discriminar los cambios longitudinales del GC relacionados con el daño neural de las variaciones normales en adultos mayores cognitivamente normales (CN) ii. Determinar si la puntuación inicial del GC está relacionada con el resultado clínico a los 12, 24 y 36 meses iii. Determinar si los cambios intraindividuales del GC a los 3, 6, 9 y 12 meses están relacionados con el resultado clínico a los 12, 24 y 36 meses.

IV. Comparar los poderes de CG y MoCA para predecir resultados clínicos longitudinales.

v. Discriminar los cambios longitudinales de ERP (p. ej., cambios en las amplitudes y latencias de N100, N400, P300) relacionados con el daño neural de las variaciones normales en adultos mayores cognitivamente normales (CN).

vi. Para determinar si los parámetros de referencia de ERP (p. amplitud de N100, N400, P300) está relacionado con el resultado clínico a los 12 meses, 24 meses y 36 meses vii. Determinar si los cambios intraindividuales en los parámetros ERP a los 6, 12 y 24 meses están relacionados con el resultado clínico a los 12, 24 y 36 meses.

viii. Comparar los poderes de NCP y MoCA para predecir resultados clínicos longitudinales.

A los efectos de este proyecto, se reclutará una muestra total de 30 MCI y sus compañeros de estudio, y 30 sujetos cognitivamente normales (CN). Los socios del estudio de sujetos con DCL responderán el cuestionario funcional y el cuestionario cognitivo necesarios para definir el estado clínico de los participantes. Es obligatorio que los participantes de MCI tengan un compañero de estudio disponible para poder participar en este estudio.

Para el proyecto CN, los participantes se someterán a sesiones de prueba de CG y Evaluación Cognitiva de Montreal (MoCA) al inicio, 3 meses, 6 meses, 9 meses y 12 meses. Se compararán las capacidades para predecir resultados clínicos longitudinales (es decir, reversión a la cognición normal, disminución significativa dentro del espectro MCI o progresión a demencia) de GC y MoCA. El resultado clínico se evaluará mediante una batería neuropsicológica, una evaluación funcional y un cuestionario cognitivo breve al inicio del estudio, a los 12, 24 y 36 meses. Se espera que los cambios en las puntuaciones de CG sean sensibles al deterioro cognitivo, lo que permite una predicción temprana de la progresión del deterioro cognitivo.

Para el proyecto NCP, los participantes se someterán a sesiones de prueba NCP (Apéndice 14: NCP) y MoCA al inicio, 6 meses, 12 meses, 24 meses y 36 meses. Se compararán las capacidades para predecir resultados clínicos (es decir, reversión a la cognición normal, disminución significativa dentro del espectro MCI o progresión a demencia) de las pruebas NCP y MoCA. El resultado clínico se evaluará mediante una batería neuropsicológica, una evaluación funcional y un breve cuestionario cognitivo al inicio del estudio, a los 12, 24 y 36 meses. Se espera que los cambios en ERP sean sensibles al deterioro cognitivo, lo que permite una predicción temprana de la progresión del deterioro cognitivo.

La validación longitudinal prospectiva, si se demuestra, aumentaría en gran medida la confianza en el uso de GC y NCP en un entorno clínico para la evaluación de pacientes con DCL y permitiría una predicción temprana de los resultados clínicos futuros. Esto podría ayudar a desarrollar estrategias terapéuticas preventivas, al tiempo que brinda tiempo adicional para que los pacientes y sus familias se preparen para el futuro (por ejemplo, arreglos financieros, opciones de tratamiento y servicios comunitarios). CG y NCP serían de gran utilidad en la atención primaria, donde múltiples limitaciones hacen que las evaluaciones cognitivas sean problemáticas (p. ej., falta de tiempo para realizar pruebas cognitivas y falta de acceso a pruebas neuropsicológicas costosas que no están cubiertas por OHIP) y las evaluaciones de EEG/ERP son prohibitivas ( ej., falta de tiempo para realizar el EEG, falta de acceso a expertos capacitados para analizar e interpretar los resultados del EEG/ERP).