경도인지장애와 알츠하이머병 진단에서 전산화된 인지 배터리(Cognigram)의 종단적 검증 원문보기 KCI 원문보기 인용

이론적 해석

오늘날 인구 고령화로 인해 치매 발병률이 증가하고 있습니다. 캐나다의 치매 진단자는 약 564,000명이며 2031년까지 이 수치가 2배 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 맥락에서, 인지 저하의 조기 발견 및 예측은 치매의 예방 및/또는 둔화를 달성하는 데 필수적입니다.

연필과 종이를 사용하는 표준 신경심리학적 검사는 인지 장애를 감지하고 추적하는 데 중추적입니다. 그러나 그들은 노동 집약적이며 훈련된 신경심리학자가 현장에 있어야 합니다. 이와 관련하여 전산화된 테스트는 대규모 역학 연구의 인지 스크리닝과 1차 의료 제공자의 종적 모니터링에 더 적합할 수 있습니다. 그 이유는 일련의 평가에 대한 효율성이 더 높고 외부 또는 장거리 사용에 적합하기 때문입니다. 동시에 전산화된 테스트를 통해 표준 관리에서는 불가능한 수준의 감도로 정확도와 응답 속도를 더 정확하게 기록할 수 있습니다.

연구 도구로 의도되었지만 최근에 다수의 전산화된 인지 배터리가 개발되었습니다. 현재 임상 환경에서 전산화된 인지 배터리의 검증에 대한 요구가 있습니다. 이러한 컴퓨터 배터리 중 하나는 처리 속도, 주의력, 작업 기억 및 학습을 측정하는 Cognigram™(CG)입니다. 이전의 단면 연구는 MCI 및 다양한 유형의 치매를 감지하는 데 CG의 유효성을 입증했습니다. 그러나 CG의 종적 유효성에 대한 현재 문헌은 없으며 현재 존재하는 다른 전산화된 인지 배터리의 종적 유효성은 최소한입니다.

한편, 연구와 의학은 뇌 건강을 평가하기 위해 행동 반응에서 멀어지고 있습니다(예: 언어 반응, 반응 시간 등) 보다 신경 영상에 초점을 맞춘 조치로 이동하고 있습니다. 생물학적 테스트는 전치매를 감지하고 MCI 대상자의 예후를 결정할 수 있습니다. 유망한 생물학적 테스트는 EEG/ERP입니다. 연구자들은 이전에 MCI 및 CN 환자의 ERP에서 그룹 차이를 보여주었습니다. 다른 연구에서는 치매 전단계와 MCI에서 치매로 진행되는 유망한 ERP 마커를 보고했습니다. 그러나 ERP는 처리가 복잡하고 노동 집약적이어서 임상 환경에서 그 가치를 제한할 수 있습니다. 예를 들어, 여러 인지 영역을 측정하는 ERP 시리즈의 일반적인 시간은 일반적으로 1시간, EEG 캡을 적용하고 모든 전극이 연결되었는지 확인하는 데 25분, 패러다임당 약 30분(x2-3 패러다임) 지속됩니다.

NeuroCatch™ 플랫폼(NCP)은 자동화된 처리, 분석 및 결과 표시를 통해 테스트 시간이 단축되어 다른 EEG 플랫폼에 비해 주요 경쟁 우위를 제공합니다. 환자와 임상의는 현재 EEG 시스템보다 훨씬 쉽게 사용할 수 있으며 교육 및 EEG 사용자 사이에서 비용을 증가시킵니다. 이 연구에서 연구자들은 NPC를 사용하여 MCI 환자의 치매 진행을 예측할 수 있는 ERP를 탐색할 것입니다. 본 연구는 MCI 환자의 인지 저하를 감지하고 치매로의 전환을 예측하는 NCP의 능력에 대한 초기 평가를 할 것입니다.

가설:

Cognigram에서 연구자들은 다음과 같은 일이 발생할 것이라는 가설을 세웁니다.

나. MCI 그룹과 CN 그룹 간에 기준선에서 CG 점수의 상당한 차이가 발견될 것입니다. ii. MCI 과목은 CN 과목보다 더 큰 세로 변화를 보일 것입니다 iii. 개인 내 3 및/또는 6개월 및/또는 9개월 및/또는 12개월에서 CG 성능의 중요한 종적 변화는 12개월 및/또는 24개월 및/또는 36개월.

iv. CG는 연필과 종이로 된 MoCA 테스트보다 인지 변화를 감지하는 데 더 높은 민감도와 종단적 임상 결과의 더 높은 예측력을 보여줄 것입니다.

NeuroCatch에서 조사관은 다음과 같은 일이 발생할 것이라는 가설을 세웁니다.

I. 베이스라인에서 ERP 매개변수(N100, N400, P300과 같은 ERP의 진폭 및 대기 시간)의 상당한 차이가 MCI 그룹과 CN 그룹 간에 발견됩니다. II. MCI 피험자는 CN 피험자 III보다 ERP 매개변수에서 더 큰 종단적 변화를 보일 것입니다. 6개월 및/또는 12개월 및/또는 24개월에서 ERP 매개변수의 개인 내 유의미한 종적 변화는 12개월 및/또는 24개월 및/또는 36개월에서의 예상 임상 결과와 관련될 것입니다.

IV. NCP는 연필과 종이로 된 MoCA 테스트보다 인지 변화를 감지하는 데 더 높은 민감도와 종단적 임상 결과의 더 높은 예측력을 보여줄 것입니다.

프로젝트의 목표는 다음과 같습니다.

나. 인지적으로 정상인(CN) 노인의 정상적인 변이로부터 신경 손상과 관련된 CG 종단 변화를 구별하기 위해 ii. CG 기준선 점수가 12개월, 24개월 및 36개월의 임상 결과와 관련이 있는지 확인하기 위해 iii. 3, 6, 9, 12개월의 개인 내 CG 변화가 12개월, 24개월, 36개월의 임상 결과와 관련이 있는지 확인하기 위해.

iv. 종적 임상 결과를 예측하기 위한 CG와 MoCA의 힘을 비교합니다.

v. 인지적으로 정상(CN) 노인의 정상 변이로부터 신경 손상과 관련된 ERP 종단 변화(예: N100, N400, P300 진폭 및 대기 시간의 변화)를 구별하기 위해.

vi. ERP 기준 매개변수(예: N100, N400, P300의 진폭)은 12개월, 24개월 및 36개월에서의 임상 결과와 관련이 있습니다. vii. 6, 12 및 24개월에서 ERP 매개변수의 개인 내 변화가 12개월, 24개월 및 36개월에서의 임상 결과와 관련이 있는지 확인합니다.

viii. 종적 임상 결과를 예측하기 위한 NCP와 MoCA의 힘을 비교합니다.

이 프로젝트의 목적을 위해 총 30명의 MCI 및 연구 파트너와 30명의 인지 정상 피험자(CN)가 모집됩니다. MCI 피험자의 연구 파트너는 참가자의 임상 상태를 정의하는 데 필요한 기능적 설문지와 인지적 설문지에 답할 것입니다. MCI 참가자는 이 연구에 참여하기 위해 사용할 수 있는 연구 파트너가 있어야 합니다.

CN 프로젝트의 경우 참가자는 기준선, 3개월, 6개월, 9개월 및 12개월에 CG 및 몬트리올 인지 평가(MoCA) 테스트 세션을 거치게 됩니다. CG와 MoCA의 임상적 종적 결과(즉, 정상 인지로의 복귀, MCI 스펙트럼 내 상당한 감소 또는 치매로의 진행)를 예측하는 능력을 비교합니다. 임상 결과는 기준선, 12개월, 24개월 및 36개월에서 신경심리학적 배터리, 기능 평가 및 간단한 인지 설문지를 사용하여 평가됩니다. CG 점수의 변화는 인지 저하에 민감하여 인지 장애의 진행을 조기에 예측할 수 있을 것으로 예상됩니다.

NCP 프로젝트의 경우 참가자는 기준선, 6개월, 12개월, 24개월 및 36개월에 NCP(부록 14: NCP) 및 MoCA 테스트 세션을 거치게 됩니다. NCP 및 MoCA 검사의 임상 결과(즉, 정상 인지로의 복귀, MCI 스펙트럼 내 상당한 감소 또는 치매로의 진행)를 예측하는 능력을 비교합니다. 임상 결과는 기준선, 12개월, 24개월 및 36개월에서 신경심리학적 배터리, 기능 평가 및 간단한 인지 설문지를 사용하여 평가됩니다. ERP의 변화는 인지 감퇴에 민감하여 인지 장애의 진행을 조기에 예측할 수 있을 것으로 예상됩니다.

전향적 종적 검증은 입증된 경우 MCI 환자 평가를 위한 임상 환경에서 CG 및 NCP 사용에 대한 신뢰를 크게 높이고 향후 임상 결과를 조기에 예측할 수 있게 합니다. 이것은 예방 치료 전략을 개발하는 동시에 환자와 그 가족이 미래를 준비할 수 있는 추가 시간을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다(예: 재정 준비, 치료 옵션 및 지역 사회 서비스). CG와 NCP는 1차 진료에서 가장 유용할 것입니다. 여러 제약으로 인해 인지 평가가 문제가 되고(예: 인지 검사를 수행할 시간 부족, OHIP에서 다루지 않는 값비싼 신경심리 검사에 대한 접근성 부족) EEG/ERP 평가가 금지됩니다. 예: EEG를 수행할 시간 부족, EEG/ERP 결과를 분석하고 해석하기 위해 훈련된 전문가에 대한 접근성 부족).