高齢者の認知機能低下と認知症を早期に予測するための非侵襲的ウェアラブル マルチパラメータ システム

背景: 前臨床症状の早期発見と、軽度認知障害 (MCI) およびアルツハイマー病 (AD) の潜在的な発症の予測は、非薬理学的、ライフスタイルおよび運動関連の予防的介入の有効性を改善し、疾患の進行を遅らせる可能性があります。 この目標を達成するには、MCI/AD の最も初期の前臨床段階と健康な状態を区別することが必要です。 しかし、これは依然として困難であり、現在の臨床方法は、分子血液または脳脊髄液のバイオマーカーの侵襲的サンプリング、ならびに高価な脳画像検査および広範な神経心理学的検査を伴うため、より多くの高齢者集団における予防的スクリーニングには適していません。 最近、脳波検査 (EEG)、歩行分析、心拍数変動 (HRV)、深部体温 (Tc) などのいくつかの非侵襲的な代替手段が、MCI/AD の前臨床症状と関連し、疾患の進行を予測することが示されました。 .

目的: 研究者は、現在使用されている方法と比較してマルチモーダルな症状をよりよく反映する新しい非侵襲的なマルチパラメータ予測モデルでこれらの手段を組み合わせることを目指しており、したがって、十分な感度で MCI 状態から健康な人を識別することができます (すなわち. >80%)。

方法: 健康な人や MCI 患者を含む 65 歳以上の 85 人の高齢者のコホートが募集されます。 評価は、ベースライン時、2 か月後 (この 2 か月以内に、一方のグループは認知運動トレーニングの介入を受け、もう一方のグループは受動的コントロールとして機能します)、および 12 か月後のフォローアップ時に実行されます。 評価には、EEG、歩行分析、HRV、安静時および歩行時の Tc が含まれ、予測モデルを開発し、その感度を評価するために、神経心理学的テストを含む MCI 状態の参照測定値と比較されます。