コンピュータ化された複雑な日常生活マーカー (NMI) の評価 (AltoidaML)

この研究の目的は、MCI に先行する AD スペクトルの段階の臨床的、認知的、画像的、遺伝的、および生化学的バイオマーカー特性の間の関係を決定することです。 ADNI-GO モデルでは、AD は皮質へのアミロイド β (Aβ) 沈着から始まり、シナプス機能不全、神経変性、認知/機能低下につながると仮定しています。

認知機能障害の症状が現れる少なくとも 18 ～ 24 か月前に、認知機能は正常だがリスクの高い個人の前臨床状態で ALZ の将来の発症を判断できる可能性があります。 さらに、新たに提案された研究フレームワークでは、アミロイド、タウ、および神経変性 (ATN) のバイオマーカーを使用して MCI 患者を分類することを提案しています。

研究中の最先端技術のいくつかは、FDG-PET（脳内のグルコース代謝を測定する）を含む陽電子放出断層撮影法（PET）などの脳イメージング技術です。脳のベータアミロイドを測定する放射性化合物 (F-AV-45) を使用した PET。そして構造MRI。 アルツハイマー病の開始と進行に伴い、脳の構造と機能がどのように変化するかが、脳スキャンによって科学者に示されています。 脳脊髄液のバイオマーカーは、どの MCI 患者がアルツハイマー病を発症するかを特定できる他の変化を明らかにしています。 科学者たちは、脳脊髄液中のベータアミロイドとタウのレベルを調べています。 (脳内のアミロイドおよびタウタンパク質の異常な量は、アルツハイマー病の特徴です。)

この研究の目的は、ALTOIDA™ システムの性能を、医師が実際の臨床現場でアルツハイマー病 (AD) を診断するのを支援するツールとして評価することです。

調査は次のとおりです。

A. 多施設研究:

この調査の主な目標は、複数の調査場所で ALTOIDA™ プラットフォームを評価することです。 これにより、テストの場所や人員の違いに関係なく、テストを実行し、データを収集し、分類を生成する能力が実証されます。

12 の国際研究施設が選択され、米国に拠点を置く施設は、アルツハイマー病の認定 NIH センター オブ エクセレンスまたはその他の全国的に認知されたアルツハイマー病研究センターです。 各サイトは、最大 60 人のコミュニティ居住者を MCI 患者と同年齢の対照者の間で均等に分けて評価します (AD の有病率は一般集団で約 12% ですが、記憶または認知のためにクリニックを訪れる人の AD と正常の比率は、関連する問題は 50 ～ 60% です)。

各サイトは同じテスト プロトコルに従います。 参加者は、短期的に ALZ を発症する可能性のあるリスクを監視するプロトコルに参加するかどうか、および処方された特定の薬に保護効果があるかどうかを尋ねられます。 参加者になることを受け入れている人は、研究に登録されます。

登録者は、前臨床ALZの危険因子について検査されます。 ベースラインでリスクがあると特定された個人は、心理測定テストと機能的神経画像を使用して、6 か月間隔で 48 か月間追跡されます。 PMD の管理下にあり、関心のある薬を服用している間、認知安定性または認知機能低下の維持を監視します。

すべてのテスト データは、オンラインの ALTOIDA™ データベース サーバーにアップロードされます。

B. この研究の全体的な影響は、MCI および MCI から AD に至る事象の順序とタイミングに関する知識の増加、早期発見およびこれらの状態の進行の監視のためのより優れた臨床および神経運動指数予後法の開発です。病気の進行を遅らせる治療の臨床試験の促進、最終的にADの予防に貢献します。