エビデンス アミロイドスキャン脳波研究 (EASES)

50～65 歳の参加者の生体内 EEG データを取得して分析し、MCI の早期発症の症状を示して、患者管理を指導し、この集団のこのセグメントの全体的な健康転帰を改善するための介入方法を開発することを目的としています。 健康なグループと症状のあるグループの両方が、以前の PET アミロイド ベータ (Aβ) イメージング スキャンの参加者によって設定されます。 mTBI の症例の評価に効果的であることが証明されている WAVi 脳スキャン技術を組み込みます。

定量的脳波計 (qEEG) は、マルチチャネル EEG 事象関連電位 (ERP) を記録する非侵襲的評価であり、脳機能のネットワークの複雑さを理解し視覚化することを目的とした高度なアルゴリズムによるそのような記録の包括的な多次元分析です。 私たちの目標は、症状のある個人と無症候性の個人の両方からの評価を比較して、前臨床ADの最も初期の段階で鑑別診断をさらに発展させることです。 脳震盪患者の領域固有の異常を特定する上で有望な調査手法を説明することで、明確でエレガントな地形出力を提供する既存のフレームワークを利用できるだけでなく、MCI 関連の機能障害を定量化するための反復可能な測定基準を確立することもできます。 既存のフレームワーク内の措置を順守することは、認知症関連の病状に対するより標準化された神経診断アプローチに貢献し、ケアの継続性をサポートします。

最終的に、この神経生理学的評価は、認知障害の進行と、さまざまな神経学的、精神医学的および行動的状態に対する治療的介入の開発の反応に新たな光を当てるでしょう。 WAVi システムは、アルゴリズムと一連の信号処理およびパターン認識技術を使用して、時間、場所、振幅、および周波数に関して、タスク関連のデータ ポイントで活性化された神経経路を探してマッピングします。 個々のデータ ポイントをクラスターに投影することにより、高解像度の機能的神経経路を表す脳ネットワークの活性化パターンの 3 次元画像が明らかになります。 これらの脳ネットワーク パターンとスコアは、臨床医が参照脳ネットワーク モデルと比較して脳機能のプロファイリングを行い、正常な脳機能との類似性を評価するのに役立ちます。 機能性および/または機能不全の変化を測定することは、疾患の進行の変化に続く治療コースに役立つ可能性があります。 自己報告および観察された認知および行動パターンからの情報から提供されたデータと組み合わせると、脳のプロセスと病状の決定に関して明確さが生じます。

この調査では、qEEG P300 および P50 波形の振幅と聴覚応答時間の能力を評価して、健康な老化した個人と MCI 特性を発症している個人を区別します。 覚醒応答状態での WAVi 記録は、脳の病態生理学の新たな機能に最適な調査ツールを提供する、高い時間分解能 (ミリ秒) を備えた理想的な低コストで非侵襲的な方法論です。 これらの手順は、患者の忍容性が高く、タスクの難しさの影響を受けず、臨床研究で伝統的に過小評価されてきたものであっても、すべてのサブポピュレーションに広く利用できます。 さらに、それらは慣れ効果なしで時間をかけて繰り返すことができます。

目的 1 は、以前に PET スキャン イメージングを受けた認知症の病歴のない 50 ～ 65 歳の健康な参加者の集団における個々のベースライン qEEG P300/P50 振幅と聴覚応答時間を決定します。 母平均、中央値、および変動性を評価します。 可能であれば、サブセットを標準間隔で再テストして、この機器の再テストの信頼性を判断します。

目的 2 は、qEEG P300 振幅と聴覚応答時間の能力を評価して、MCI/前臨床 AD 症状のある高齢の参加者と同年齢の健康な参加者を区別します。

目的 3 は、qEEG P50 振幅が MCI/前臨床 AD 症状のある高齢の参加者と同年齢の健康な参加者を区別する能力を評価します。

目的 4 は、以前の PET スキャン イメージング データと相関関係をロードする qEEG/アミロイド プラークの有効性を確認します。