健康な老化、軽度認知障害、アルツハイマー病におけるメチレンブルーの効果 (MB2)

TARCCコホートおよびテキサス州南部からの軽度の認知障害および軽度のアルツハイマー病を有する健康な老化および老化したヒト被験者は、二重盲検プラセボ対照デザインを使用して研究されます。 インフォームド コンセントとタスクと MRI 環境に精通した後、被験者は MRI スキャナーに入り、次の 6 つのタスクを実行します。

fMRI と行動データは、スキャナー内で同時に収集されます。

サンプルマッチの遅延タスク: 被験者はパターンを数秒間見た後、応答システムを使用して記憶したパターンを思い出すように促されます (約 10分）。

顔名タスク: 被験者は、新しい顔またはおなじみの顔が名前とペアになっている刺激のブロックを見せられます。 後の実行で、被験者は正しい名前が正しい顔と一致するかどうかを尋ねられます。 (約 10分）。

精神運動警戒タスク: 被験者は、できるだけ早くボタンを押すように警告する視覚的な合図を受け取ります。 (約 10分）。

脳血流と安静時 fMRI: 被験者は目を閉じてスキャンされ、特定の話題について考えないように言われ、それぞれ約 10 分間続きました。

fMRI データ取得: fMRI および神経心理学的バッテリー測定は、介入前に行われます。 これらの測定は、2 週間後と 12 週間後に繰り返されます。

fMRI は、これらのタスクに関連する局所的な脳活動の変化を画像化します。 MRI パルス シーケンスには、拡散テンソル イメージング、コレジストレーション用の標準的および非侵襲的な解剖学的および定量的 MRI、および血中酸素レベル依存 (BOLD) fMRI が含まれます。

CO2 チャレンジ: 医療グレードの 5% CO2 空気を 3 ～ 5 分間投与した後、被験者がスキャナーで休んでいる間に、脳血流測定値が取得されます。 これを 2 週目と 12 週目に繰り返します。

データ分析: 標準的な fMRI 分析は、確立された fMRI ソフトウェアを使用して分析されます。 活性化マップを生成するために、統計的パラメトリック分析が実行されます。 fMRI データは、誤検出率 (q < 0.05) とクラスター値のしきい値を使用して多重比較用に修正され、タイプ I エラーを保守的に制御します。 行動データは、統計的に有意と見なされるp < 0.05（ボンフェローニ補正あり）でグループ比較に使用される対応のあるt検定およびANOVA計算で分析されます。

期待される結果: 研究者らは、MB がプラセボと比較して、次のようになると予測しています: i) メモリ パフォーマンスと前頭前皮質および頭頂葉の強化された fMRI 応答により、遅延マッチ トゥ サンプル タスクでのワーキング メモリ保持を改善します。ii) エピソード記憶を改善します。海馬、内側側頭葉、および前頭前皮質における fMRI 活性化によって決定される iii) 精神運動警戒テストでの反応時間を短縮し、皮質持続注意ネットワーク内の fMRI 応答を強化する iv) CBF を改善する v) デフォルトモードおよび視空間での fMRI 接続を改善するおよびメモリネットワーク/サブネットワーク。 fMRI と行動パフォーマンスの記憶への影響は、MCI と軽度の AD グループで、健康な老化グループよりも大きくなります。 対照群よりも MCI 群と AD 群の方が効果が大きい。

検出力分析: MB とプラセボの統計的差異を検出するために、現在の研究のパイロット データに基づいて、検出力 80%、アルファ = 0.05、偽発見率 < 0.05 で fMRI 電動ツールを使用してサンプル サイズを計算しました23。 調査員は、グループの腕ごとに20〜25人の被験者が必要であると推定し（完全な研究）、失敗する可能性のある研究を説明するために200〜240人の被験者を募集します.