경도 인지 장애가 있는 사람들의 뇌 연결성 검사 및 치매 위험 추정을 위한 지능형 디지털 도구 (AI-Mind)
연구 개요
상세 설명
본 연구의 목적은 5개 임상 센터(오슬로 OUS, 헬싱키 HUH, 마드리드 UCM, 로마 IRCCS 및 로마 UCSC)에서 새로운 임상 신경학적 데이터 관리를 위한 AI 기반 위험 평가 도구를 검증하는 것입니다. 오늘날 경도 인지 장애(MCI) 환자의 약 50%는 치매 발병 위험이 있으며, 초기 위험 징후에는 치매 발병 과정에서 시작되는 시냅스 기능 장애의 표현으로 뇌 네트워크 장애가 포함됩니다. 이 시냅스 기능 장애는 전기생리학적 뇌 신호에 의해 등록될 수 있습니다. AI-Mind Connector는 EEG 기술을 기반으로 이러한 교란된 뇌 네트워크를 식별합니다. 뇌 네트워크 패턴은 그래프 이론을 통해 다른 수학적 가능성 중에서 식별됩니다. 기존 M/EEG 데이터에서 이러한 뇌 네트워크 식별 프로세스를 자동화하는 데 인공 지능의 고전적인 기계 학습 및 딥 러닝 접근 방식이 사용됩니다.
두 번째로 개발된 도구인 AI-Mind Predictor는 MCI 환자의 치매 위험 평가를 위한 다중 모드 예측 방법인 강화된 커넥터 역할을 합니다. AI-Mind Predictor에는 커넥터 데이터 외에도 인지 테스트 결과, APOE(유전적 아포지단백질 E) 대립유전자, P-Tau 단백질 수준 정보가 통합되어 있습니다. AI-Mind Predictor는 치매 발병 위험이 있는 사람과 위험하지 않은 사람을 구별합니다. 예상되는 매우 구체적이고 민감한 AI-Mind Predictor 결과는 최첨단(SOA) 접근 방식과 비교됩니다.
최첨단 AI-Mind 모델 개발 및 테스트는 포함된 5개 임상 센터에서 수집된 익명 및 장래 의사 익명 데이터를 통해 수행됩니다. 최종 적응, 검증 및 프로토타입 개발은 아래 나열된 표준화된 임상 포함/제외 기준을 기반으로 총 1000명의 MCI 피험자의 예상 데이터 수집을 통해 수행됩니다. 모든 환자는 연구에 참여하기 전에 사전 동의서에 서명합니다.
환자들은 각 병원과 국가의 SOA 후속 절차와 병행하여 2년 동안 AI-Mind 프로토콜을 따르게 됩니다. 프로토콜에는 반복적인 M/EEG 측정, 디지털화된 인지 테스트, 첫 방문 시 APOE 대립유전자 및 p-Tau 181 분석을 위한 혈액 샘플이 포함됩니다. 우리의 임상 센터 중 두 곳(HUH 및 UCM)에서는 새로운 EEG 기반 AI-Mind Connector 기술을 통한 모델링을 위한 특정 특징 추출을 위해 임상 MEG가 추가로 제공됩니다.
중요한 것은 AI-Mind의 새로운 데이터 처리 절차가 기존의 잘 확립되고 전 세계적으로 접근 가능하며 저렴한 SOA 기술만을 사용한다는 것입니다. AI-Mind의 새로운 데이터 처리 접근 방식을 통해 목표는 오늘날 SOA 임상 치매 예측의 낮은 예측 값(<0.5)을 높이고 위험에 처한 MCI 환자를 이전보다 더 높은 정확도로 사전에 선택하여 조기 임상 개입을 받을 수 있도록 하는 것입니다. 이를 통해 AI-Mind는 증상이 나타날 때 첫 방문에서 이미 위험을 감지하여 치매 발병을 지연시키는 데 기여하고자 합니다.
연구 유형
등록 (추정된)
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Ira Haraldsen, PhD, MD
- 전화번호: 0047 92011533
- 이메일: ira.haraldsen@icloud.com
연구 연락처 백업
- 이름: Lina Plataniti, M.Sc.
- 전화번호: 0047 45008425
- 이메일: linpla@ous-hf.no
연구 장소
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Oslo, 노르웨이, 0450
- 모병
- Oslo University Hospital
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연락하다:
- Cathrine Faye
- 전화번호: 0047 95833193
- 이메일: cfaye@a-support.no
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연락하다:
- Vebjørn Andersson, B.Sc
- 전화번호: 0047 41859640
- 이메일: vebjoran@uio.no
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Madrid, 스페인, 28040
- 모병
- Universidad Complutense de Madrid
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연락하다:
- Soraya Alfonsín Romero
- 이메일: proyectoAIMind@gmail.com
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Roma, 이탈리아, 00168
- 모병
- Università Cattolica del Sacro Cuore Campus di Roma
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연락하다:
- Cristina Nardulli
- 이메일: info.aimindproject@gmail.com
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Roma, 이탈리아, 00179
- 모병
- Scientific Institute for Research, Hospitalization and Healthcare
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연락하다:
- Frederica Lino
- 이메일: info.aimindproject@gmail.com
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Helsinki, 핀란드, 00280
- 모병
- Helsinki University Hospital
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연락하다:
- Paivi Olli
- 이메일: aimindsuomi@gmail.com
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
약 1000명의 MCI 참가자가 임상 기준 및 평가에 따라 AI-MINDs에 선별되고 연속적으로 등록됩니다. 모든 환자는 경도 인지 장애 증상으로 인해 신경 및 기억 클리닉에 회부되는 SOA 절차를 통해 등록됩니다.
국립노화알츠하이머협회(NIA-AA)가 인정한 기준에 따라 MCI에 대한 AI-Mind 기준을 충족하고, 아래 나열된 프로젝트 선정 기준을 충족하는 피험자는 AI-Mind 임상에 참여하도록 제안됩니다. 공부하다. MCI의 임상적 식별은 인지 상태와 인지 저하의 진행을 정확하게 식별하는 것으로 알려진 특정 평가 도구를 사용하여 정의됩니다. 평가 도구에는 간이 정신 상태 검사(MMSE), 임상 치매 등급(CDR), 일상 생활 IADL의 도구 활동 및 1개 이상의 인지 영역에서 1.5 SD의 Petersen/Winblad 기준 사용이 포함됩니다.
설명
포함 기준:
- 60세에서 75세 사이의 남성 및 여성
- MMSE >= 25인 MCI 진단
- 또는 MoCa >= 17인 MCI 진단
제외 기준:
- 치매로 확인됨
- 뇌혈관 질환의 병력(예: 뇌졸중 에피소드)
- 알코올 사용 장애 식별 테스트(AUDIT) 점수 양성
- 인지 장애와 관련된 심각한 의학적 장애(장기 부전, 만성 감염, 내분비 장애)
- 구조적 뇌 병변 및/또는 이전 뇌 수술로 인한 심각한 두부 외상
- 심각한 정신 장애; 주요 우울증 또는 양극성 장애로 알려진 정신분열증
- 인지 저하의 다른 잠재적 원인에 대한 신경영상 증거(예: 경막하혈종, 악성종양)
- 악성종양 병력 < 5년;
- AChEI 및 Memantine을 포함한 향정신성 약물의 최근 사용(< 3개월)
- 실험 약물에 대한 임상시험에 참여합니다.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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추정된 특이성과 민감도 값이 > 0.9인 AI-Mind 커넥터
기간: 2026년
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위험에 처한 환자의 초기 뇌 네트워크 연결 장애에 대한 바이오마커로서 AI-Mind 커넥터를 검증합니다.
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2026년
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추정된 특이성과 민감도 값이 > 0.9인 AI-Mind Predictor.
기간: 2026년
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AI-Mind Predictor를 치매 위험 평가를 위한 진단 지원 도구로 검증합니다.
현재 임상 실습보다 조기 치매 위험에 대한 예측 값이 더 높은 AI-Mind Predictor입니다.
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2026년
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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고전적인 신경심리검사와 비교한 디지털 인지검사의 임상적 유용성
기간: 2026년
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MCI가 의심되는 사람들의 인지 기능 평가를 위한 디지털 인지 평가 도구의 임상적 유용성에 대해 보고하고 이를 종이 연필 고전 신경심리학 검사(NPT)와 비교합니다.
적용할 특정 테스트(및 영역)는 운동 선별 작업(주의력 및 정신운동 속도), 샘플에 대한 지연 매칭(기억), 캠브리지 원터치 스타킹(실행 기능), 짝을 이루는 동료 학습(기억), 패턴 인식 기억( 기억), 반응 시간(주의력 및 정신운동 속도), 신속한 시각 정보 처리(주의력 및 정신운동 속도), 공간 작업 기억(실행 기능) 및 샘플 시각적 검색 일치(주의력 및 정신운동 속도).
디지털 인지 테스트의 테스트 영역 점수는 기존 NPT를 통해 측정된 동일 영역과 비교됩니다.
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2026년
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M/EEG 연결성 측정
기간: 2026년
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치매 위험 예측을 위한 다양한 M/EEG(연결성) 데이터 기능의 정확성을 검증합니다.
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2026년
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공동 작업자 및 조사자
협력자
수사관
- 수석 연구원: Ira Haraldsen, PhD, MD, Oslo University Hospital
간행물 및 유용한 링크
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연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
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