Sistema multiparametrico non invasivo e indossabile per la previsione precoce del declino cognitivo e della demenza negli anziani

SFONDO: La diagnosi precoce dei sintomi preclinici e la previsione del potenziale sviluppo di decadimento cognitivo lieve (MCI) e malattia di Alzheimer (AD) potrebbero migliorare l'efficacia degli interventi preventivi non farmacologici, relativi allo stile di vita e all'esercizio fisico e rallentare la progressione della malattia. Per raggiungere questo obiettivo, sarebbe necessario discriminare il primo stadio preclinico di MCI/AD dallo stato di salute. Tuttavia, questo è ancora impegnativo e gli attuali metodi clinici non sono fattibili per lo screening preventivo in popolazioni più numerose di adulti più anziani, in quanto comportano un campionamento invasivo di sangue molecolare o biomarcatori del liquido cerebrospinale, nonché costose immagini cerebrali e test neuropsicologici approfonditi. Recentemente, diverse misure alternative non invasive, tra cui l'elettroencefalografia (EEG), l'analisi dell'andatura, la variabilità della frequenza cardiaca (HRV) e la temperatura corporea interna (Tc), hanno dimostrato di essere associate ai sintomi preclinici di MCI/AD e di predire la progressione della malattia .

OBIETTIVO: I ricercatori mirano a combinare queste misure in un nuovo modello di previsione multiparametrico non invasivo, che riflette meglio la sintomatologia multimodale rispetto ai metodi attualmente utilizzati e, pertanto, consente di discriminare le persone sane dallo stato MCI con un'adeguata sensibilità (ad es. >80%).

METODI: Verrà reclutata una coorte di 85 adulti più anziani, ≥65 anni di età, comprese persone sane e pazienti con MCI. Le valutazioni saranno eseguite al basale, dopo 2 mesi (entro questi due 2 mesi un gruppo seguirà un intervento di training cognitivo-motorio, mentre l'altro fungerà da controllo passivo), e al follow-up di 12 mesi. Le valutazioni includono EEG, analisi dell'andatura, HRV e Tc a riposo e durante la deambulazione e saranno confrontate con misure di riferimento dello stato MCI, inclusi test neuropsicologici, per sviluppare il modello di previsione e valutarne la sensibilità.