- ICH GCP
- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT07225400
경도 인지 장애를 위한 뇌 영역 특이적 활성화 기반 공간 탐색 중재 프로토콜 설계 (SNav)
경도 인지 장애를 위한 뇌 영역 특이적 활성화 기반 공간 내비게이션 중재 프로토콜 설계
이 단일군 임상시험의 목적은 경도 인지 장애(MCI)가 있는 참가자들이 가상 현실(VR) 미로를 성공적으로 탐색할 수 있는지 여부를 확인하는 것입니다. VR 미로는 참가자의 공간 탐색 능력을 향상시키기 위한 훈련 도구로 설계되었습니다.
주요 목표:
- 연구에 등록된 고령자의 최소 70%가 4개월 동안 50분씩 24회의 훈련 세션을 완료할 수 있는지 확인합니다.
- 가상 현실과 EEG 기록을 결합하여 공간 탐색 학습과 관련된 뇌 활성화 및 뇌 활성화 변화를 측정하는 데 사용할 수 있는지 평가합니다.
참가자는 다음과 같은 활동을 수행합니다:
- VR 고글을 착용한 상태에서 열린 공간에서 장애물 없이 걸어다닙니다.
- 최대 50개의 다양한 가상 미로를 순차적으로 탐험하며 각 미로를 통과하는 길을 찾으려 시도합니다.
연구 개요
상세 설명
특정 목표: 아직 치료법이 없는 상황에서 알츠하이머병 및 관련 치매의 발병을 지연시키기 위한 생활습관 개입은 필수적입니다. 관찰 데이터에 따르면, 인지 활동을 유지하는 것과 같은 보호 행동을 통해 치매 사례의 최대 3분의 1까지 예방 가능할 수 있습니다. 그러나 발병을 지연시키기 위한 인지 훈련 프로토콜은 종종 기대에 미치지 못합니다. 연구팀은 인지를 담당하는 뇌 영역의 특정 측정치를 기반으로 설계된 중재가 더 나은 결과를 가져올 것이라고 가정합니다.<\/p>
이 파일럿 프로젝트는 공간 내비게이션(SN), 즉 익숙한/낯선 환경을 이동하는 능력에 초점을 맞추고 있으며, 이는 특히 조기 중재 대상으로 적합합니다. 새로운 공간 기억을 형성하고 오래된 기억을 유지하는 데 어려움을 겪는 것은 알츠하이머병의 흔하고 초기 증상이며, 방향 감각 상실 및 일상 활동 수행 시 의존성으로 이어질 수 있습니다. 타우 및 아밀로이드-베타 축적은 내측 측두엽 및 후두정엽 피질과 같은 SN을 담당하는 영역에서 시작됩니다. SN 어려움이 중요한 표적이 됨에도 불구하고, SN을 목표로 하는 임상 시험은 거의 없습니다. 많은 시험은 학습자가 휴대용 장치를 사용하여 SN을 훈련하는 데스크톱 또는 가상 현실 기반입니다. 이러한 훈련 방법의 주요 한계는 능동적 탐색 중 운동 관련 감각 및 운동학적 정보를 학습자로부터 박탈한다는 점입니다.<\/p>
이 한계를 극복하기 위해 참가자가 자신의 탐색 능력을 훈련할 수 있는 완전 몰입형 가상 현실(VR) 미로가 개발되었습니다. 중요한 것은, 미로 설계가 SN에서 내측 측두엽, 후두정엽 피질 및 후대상 피질 복합체의 특정 기여에 기반한다는 점입니다. 영역별 기여를 정량화하기 위해 연구팀은 Mobile Brain Body Imaging (MoBI)을 적용하여 공간을 통한 능동적 운동 동안 뇌 활동을 소스 수준에서 기록 및 분석하기 위해 체간 운동과 EEG를 동기적으로 기록했습니다. 미로는 학습을 두 개의 개별 기간으로 분해하도록 설계되었습니다: 1) 조망 관점에서 미로를 서서/암기하여 배위 중심적 공간 코딩(즉, 탐색자의 위치/방향과 무관)을 유도하고, 2) 벽이 올라간 상태로 미로를 걸어서/탐색하여 걸을 때만 복도/교차로가 보이게 하여 자기 중심적 공간 코딩(즉, 탐색자 의존적; 다음 교차로에서 왼쪽으로 도는 것)을 유도합니다. 증거에 따르면, 내측 측두엽 피질은 배위 중심적 코딩에, 후두정엽 피질은 자기 중심적 공간 코딩에 관여하며, 후대상 피질 복합체는 배위 및 자기 중심적 정신 프레임을 통합합니다. MoBI를 사용하여, 연구팀은 배위 및 자기 중심적 공간 코딩 동안 뇌 활성화의 중재 관련 변화를 식별하고 추적할 것입니다. 30명의 지역사회 거주 비치매 노년층이 24회기로 구성된 맞춤형 감독 단일 군 임상 시험 SN 중재에 등록될 것입니다. VR 미로는 개별 학습자의 진행 상황에 따라 점진적으로 복잡성이 증가합니다. 치매 위험 상태는 검증된 전화 기반 선별 검사에서 절단 점수를 사용하여 결정될 것입니다.<\/p>
목표 1: 맞춤형 가상 현실-공간 내비게이션(VR-SN) 미로 훈련 프로토콜의 실행 가능성을 확인합니다. 비치매 노년층을 훈련시키기 위한 VR-SN 미로 프로토콜의 실행 가능성을 검토할 것입니다. 실행 가능성 지표,包括 모집 출처, 구현(즉, 중재 회기 완료율), 유지율, 수용성(연구 후 인터뷰) 및 안전성(부작용 모니터링)은 정성적 및 정량적 평가 도구의 혼합을 사용하여 평가될 것입니다.<\/p>
목표 2: VR-SN 운동에 참여하는 노년층에서 훈련으로 유도된 신경가소성을 탐구합니다. 검증된 신경가소성 행동(Floor Maze test, FMT) 및 신경생리학적(MoBI) 측정치는 결과 측정 섹션에 설명되어 있습니다. FMT는 바닥에 테이프로 붙인 7x10피트 미로이며, 미로를 탐색하는 데 필요한 시간을 측정합니다. 연구팀은 이를 인지 장애의 강력한 예측 인자로 검증했으며, 연구들은 이를 알츠하이머 병리와 연관시켰습니다. 신경생리학적 결과는 젊은 성인에서 얻은 이전 VR-SN MoBI 측정치를 기반으로 합니다. 가설 2a: VR-SN 훈련은 FMT 수행을 향상시킬 것입니다. 가설 2b: VR-SN 훈련은 서서/암기 기간 동안 후대상 세타 파워의 변조와 걸어서/탐색 기간 동안 후두정엽 알파 파워의 변조를 증가시킬 것입니다. 가설 2c: 세타/알파 파워 변조의 증가는 Floor 미로 테스트의 향상과 상관관계를 가질 것입니다.<\/p>
VR은 One-Size-Fits-One 접근법입니다: VR은 대근육 운동 및 균형 장애, 외상 후 스트레스 장애, 인지 장애가 있는 환자를 돕는 데 효과적인 것으로 입증되었습니다. VR의 다양성은 환자의 필요에 맞게 특별히 설계된 다양한 통제/안전 시나리오 세트를 생성할 수 있게 합니다. 이 연구의 VR SN 접근법은 새로움(즉, 각 회기에 대해 새로운 미로를 생성할 수 있음), 적절한 도전(즉, 미로 복잡성을 학습자의 진행 상황에 맞출 수 있음), 긍정적 피드백(즉, 미로 목표 도달)을 통해 시간이 지남에 따라 지속적인 학습을 촉진합니다. 참가자들은 종종 게임 같은 미로 운동을 즐긴다고 보고하며, 이는 동기를 유지하는 데 필수적입니다. 연구팀은 공간 내비게이션에 초점을 맞춘 이 VR 프로토콜이 비-VR 중재보다 더 높은 향상을 가져온 이전 VR 중재와 마찬가지로 임상적으로 의미 있을 수 있다고 주장합니다. 학습자에게 가상 공간(VR SN)에서 능동적으로 이동하고 탐색할 기회를 제공하면서 관련 뇌 활성화(VR SN MoBI)를 기록하는 것은 과학적 엄격성을 높이고 이전 단점(예: 제자리 탐색)을 해결할 것입니다. 대체 이미징 접근법(예: MRI, PET)과 비교하여, EEG는 저기술, 완전 휴대성 및 비용 효율적입니다. 궁극적으로, 이는 임상 환경에서 흔히 사용되는 이동식 EEG 프로토콜을 정당화할 수 있습니다.<\/p>
혁신성: SN은 공간적(예: 배위/자기 중심적 공간 코딩) 및 비공간적 인지(예: 주의) 능력을 동원합니다. 더 나아가, SN은 배위 및 자기 중심적 정신 프레임 간의 통합 및 유연한 전환을 요구합니다. 혁신적이고 새로운 VR-SN MoBI 미로 프로토콜이 개발되어 배위 및 자기 중심적 암호화와 관련된 영역 특이적 뇌 활성화를 성공적으로 결정한다면, 이는 방향 감각 상실 및 익숙하고 낯선 환경을 탐색할 수 없는 능력으로 이어지는 인지 과정의 복잡한 상호작용을 펼칠 수 있게 할 것입니다. 특정 기여를 구별하고 인식하는 것은 공간 및 비공간적 과정, 그리고 배위 및 자기 중심적 정신 프레임 간 전환/통합과 관련된 공간 코딩 문제를 해결하기 위한 개인별 표적 훈련 프로토콜로 이어질 수 있습니다. SN의 영역 특이적 뇌 활성화에서 중재 전/후 변화를 추적하는 것은 신경가소성의 새로운 후보 표지자를 제공하며, 이는 인지 감퇴 및 치매에 대한 더 나은 중재를 개발하기 위한 정량자(예: 지속 시간, 빈도, 복잡성)로 테스트되고 사용될 수 있습니다.<\/p>
신경가소성은 도전적인 정신 운동(예: SN)에 참여가 해당 뇌 영역(예: 내측 측두엽 피질)에 더 큰 보호를 제공하고/또는 작업 수행 중 새로운 뇌 영역의 동원으로 이어진다는 가정에 기반하여, 연구팀은 신경가소성을 정량화하는 수단으로 EEG 뇌 활성화의 중재 관련 변화를 탐구하려고 합니다. 이전 연구들은 일부 유망한 결과를 산출했습니다. 예를 들어, 뇌졸중 환자에서 동종 뇌 영역의 동원은 감각운동 능력 회복과 관련이 있습니다. 대조적으로, 인지/신체 중재 및 관련 가소성을 탐구한 EEG 연구들은 혼합된 결과를 산출했습니다. 치매 동안 EEG 스펙트럼 파워가 고주파 대역에서 저주파 대역으로 이동하는 것이 보고되었으며, 경도 인지 장애(MCI) 환자에서 6주간 운동 후 이 EEG 이동의 역전 및 인지 개선도 보고되었습니다. 동시에, 연구들은 인지 훈련 향상을 EEG 표지자와 연관시키는 증거가 없다고 보고합니다. 이 제안은 신경가소성을 정량화하기 위한 One-Size-Fits-One SN 운동 접근법 내에서 영역 및 스펙트럼 특이적 뇌 활성화를 탐구함으로써 이전 연구를 구축하고 발전시킵니다.<\/p>
접근법 연구 절차/평가<\/p>
- 전화 기억 장애 선별 검사(MIS): MIS는 인지된 및 최근 기억 변화를 평가하는 간단한 4문항 치매 선별 검사입니다(절단 점수 ≤ 5, 민감도 85%, 특이도 86%).<\/li>
- 8문항 치매 선별 인터뷰(AD8): AD8은 기억, 지남력, 판단력 및 일상 기능을 테스트하는 8문항 치매 선별 검사입니다(절단 점수 ≥ 1, 민감도 74%, 특이도 86%).<\/li>
- 전화 기반 몬트리올 인지 평가(T-MoCA): T-MoCA는 주의, 실행 기능, 기억, 언어 및 시공간/구성 기술을 포함한 다양한 인지 영역을 테스트하며, 경도 인지 장애 선별 검사로서 충분한 심리측정적 특성을 보여줍니다(절단 점수 > 17, 민감도 72%, 특이도 59%).<\/li>
- Floor Maze Test: FMT는 연구팀이 개발한 SN의 생태학적으로 타당한 검사이며, MCI를 예측하고 알츠하이머 병리와 상관관계가 있는 것으로 나타났습니다. 참가자는 진입점에 위치시키고 출구점으로 가는 길을 찾도록 지시받을 것입니다. 경로를 계획하기 위해 고정된 15초 계획 기간이 주어질 것입니다. 계획 기간 종료부터 성공적 출구까지 경과된 시간이 기록될 것입니다(즉시 미로 시간 [IMT], 초).<\/li>
- MoBI: 서서/암기 및 걸어서/탐색 기간 동안 영역 특이적 세타 및 알파 파워의 탐색 관련 변조를 블록 관련 및 사건 관련(발뒤꿈치 착지) 스펙트럼 분석 접근법을 사용하여, 이전 MoBI 작업에 상세히 설명된 대로.<\/li><\/ul>
실행 가능성 영역 및 성공 기준. 목표 1은 나중에 더 큰 규모로 사용하기 위한 방법 및 절차의 실행 가능성을 테스트하는 것을 목표로 합니다. 연구팀은 30명의 노년층이 4개월 동안 24회의 VR SN 미로 회기에 참여하도록 10일 순환 일정을 제안합니다. 계단식 프로토콜이 적용되어, 15명의 노년층(10일 내 2회기)이 이 2년 제안의 6-9개월에, 다른 15명의 노년층이 10-14개월에 훈련받을 것입니다. 성공 결정을 위한 주요 기준: 1) 모든 적격 노년층의 최소 60%를 모집할 수 있고 2) 노년층의 70%가 순환 10일 프로그램(즉, 12개월 동안 378회기)으로 훈련받을 수 있어야 합니다. 추가적으로, Thabane 등의 분류를 사용한 데이터가 수집될 것입니다(참고문헌 섹션 참조). 실행 가능성을 평가하기 위한 정량적 및 정성적 측정을 사용한 혼합 방법이 적용될 것입니다.<\/p>
표본, 모집 및 선별. 노년층(≥65세)의 무작위 표본은 다양한 방법을 통해 확인될 것입니다: Fort Washington Senior Center의 정보 자료 및 발표, Albert Einstein College of Medicine (인지 및 운동 노화 부서)의 이전 연구에 참여한 자원봉사자 명단. 관심을 표현한 사람들은 MIS(>3 to ≤6) 및 AD8(≥1) 중 하나에서 '치매 위험' 절단 점수를 사용하여 전화로 선별될 것입니다. 등록된 참가자는 정상부터 경도 인지 장애(T-MoCA ≤ 17)까지의 인지 기능 스펙트럼을 가질 것입니다. 이는 여러 방식으로 고려될 것입니다. 1. 분석에서 MCI 상태 조정; 2. T-MoCA 점수 조정; 3. MCI 상태별 층화 분석 수행.<\/p>
중재 프로토콜 VR 미로 회기 1: 프로토콜에 대해 설명하고 질문에 답변하는 맞춤형 대면 오리엔테이션 회기로 시작합니다. 참가자는 VR 고글, EEG 캡을 테스트하고 VR 미로 작업에 익숙해질 것입니다. VR-SN MoBI 회기 2 (기준선): 각 회기는 50분 동안 지속됩니다. 초기 미로 복잡성은 가장 낮은 수준(즉, 목표 도달을 위한 한 번의 회전)으로 설정됩니다. 탐색 목표는 학습자의 필요, 자원 및 진행 상황에 따라 탐색 복잡성을 조작하기 위해 미로 내 어디에나 배치될 수 있습니다. 미로는 오류 없이 수행될 때까지 반복된 후 새로운 미로가 도입됩니다. 많은 VR 미로는 운동이 실행 가능하고, 새롭고, 장기간 SN 훈련을 장려하기 위해 도전적이도록 사전 프로그래밍되어 있습니다. 상하 변환 규칙(UDTR)이 참가자의 수행을 기반으로 복잡성을 조정하는 데 사용될 것입니다. 3-up/1-down 규칙, 즉 연속 세 개의 오류 없는 미로에 대해 복잡성이 목표까지의 추가 회전을 도입하여 조정되고,任何 오류에 대해 목표까지의 회전 수가 하나 줄어드는 방식이 사용될 것입니다. VR 미로 회기 3-23 (MoBI 없음): 참가자는 4개월 동안 10일 내 두 회기(50분, 휴식 포함)에 참여합니다. VR-SN MoBI 회기 12 & 24: 참가자는 MoBI가 기록되는 동안 VR 미로에서 훈련받습니다.<\/p>
안전성 몰입형 가상 현실 참여는 일부 개인에서 메스꺼움과 현기증을 유발할 수 있습니다. 안전을 보장하기 위해, 연구 보조원은 참가자가 빈 공간을 통해 보행할 때 참가자를 보조하여 안전을 확보할 것입니다. 각 학습된 미로 후 휴식을 권장합니다. VR에 대한 지속적 노출은 참가자가 물리적 세계와 재접속할 수 있도록 최대 10분으로 제한될 것입니다. MCI/치매 환자를 대상으로 한 VR 중재에 참여한 최근 메타분석은 VR 프로토콜에 대한 부작용의 유의미한 증가를 보고하지 않았습니다. 모든 중재는 의료 시설에서 수행됩니다.<\/p>
실험적 접근법<\/p>
목표 1에 대한 세부 사항은 참조용으로만 제공되며, 연구에 대한 포괄적인 설명을 보장하기 위함입니다. 이 제안의 ClinicalTrials.gov 등록은 목표 2에만 해당됩니다.<\/p>
목표 1: VR-SN 미로 훈련의 실행 가능성 확인 근거: 비치매 노년층을 위한 VR-SN 운동의 실행 가능성에 대한 예비 결과 수집은 향후 무작위 임상 시험을 위한 프로토콜 최적화에 도움이 될 것입니다.<\/p>
목표 2: VR-SN 미로 훈련 후 노년층에서 훈련으로 유도된 신경가소성 탐구 근거: 가설은 VR-SN 미로 훈련이 Floor 미로 탐색所需 시간을 줄이고 세타/알파 파워 변조를 증가시킨다는 것이며; Floor 미로 시간은 세타/알파 파워 변화와 상관관계가 있다는 것입니다.<\/p>
연구 유형
등록 (추정된)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Pierfilippo De Sanctis, PhD
- 전화번호: 718-862-1828
- 이메일: pierfilippo.sanctis@einsteinmed.edu
연구 연락처 백업
- 이름: Maya Hoff, BS
- 전화번호: 7188397650
- 이메일: maya.hoff@einsteinmed.edu
연구 장소
-
-
New York
-
Manhattan, New York, 미국, 10032
- 모병
- Columbia University Irving Medical Center
-
연락하다:
- Sunil Agrawal, PhD
- 전화번호: 212-854-2993
- 이메일: sa3077@columbia.edu
-
The Bronx, New York, 미국, 10461
- 모병
- Albert Einstein College of Medicine
-
연락하다:
- Pierfilippo De Sanctis, PhD
- 전화번호: 718-862-1828
- 이메일: pierfilippo.sanctis@einsteinmed.edu
-
수석 연구원:
- Pierfilippo De Sanctis, PhD
-
-
참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
포함 기준:
- 기억력 경도 인지 장애(aMCI)가 있는 65세 이상;
- 영어 회화 가능;
- MoBI 기록에 동의;
- 정상 또는 교정 정상 시력/청력;
- 10분 동안 보조 없이 걸을 수 있음;
- 향후 1년간 지역 내 체류 계획
제외 기준:
- 치매(기억 장애/AD8 선별 검사);
- 현기증 및 경부 통증과 같이 참여에 영향을 미치는 의학적 상태;
- 지난 6개월 내 입원 또는 향후 4개월 동안 참여에 영향을 미치는 수술 계획;
- 근골격계 제한 또는 통증으로 인한 이동성 제한;
- 기대 생명이 12개월 미만인 말기 질환;
- 섬망과 같이 주의력을 현저히 변화시키는 임상적 장애 존재;
- 활성 정신병 또는 정신과적 증상;
- 요양 시설 거주;
- 중재 시험 참여;
- 뇌전증 약물, 간질, 뇌졸중, 외상성 뇌손상 등 EEG에 대한 표준 금기 사항;
- 임산부
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 다른
- 할당: 해당 없음
- 중재 모델: 단일 그룹 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
|
실험적: 풀-이머시브 가상현실(VR) 미로
가상 현실 미로 세션 1: 프로토콜에 대해 설명하고 질문에 답변하는 맞춤형 대면 오리엔테이션 세션.
가상 현실 EEG 세션 2 (기준선): 각 세션은 50분간 진행됩니다.
초기 미로 복잡도는 가장 낮은 수준(즉, 목표 지점까지 한 번의 회전)으로 설정됩니다.
미로는 오류 없이 수행될 때까지 반복되며, 이후 새로운 미로가 도입됩니다.
참가자의 수행도에 기반하여 복잡도를 조정하기 위해 상향-하향 변환 규칙이 사용됩니다.
구체적으로, 3회 연속 오류 없는 미로 수행 시 미로 복잡도를 목표 지점까지의 추가 회전으로 조정하고, 오류 발생 시 목표 지점까지의 회전 수를 하나 줄이는 3상향/1하향 규칙을 의미합니다.
가상 현실 미로 세션 3-23 (EEG 없음): 참가자는 4개월 동안 10일 이내에 6회의 세션에 참여합니다.
가상 현실-SN EEG 세션 12 & 24: 참가자가 가상 현실 미로에서 훈련하는 동안 EEG가 기록됩니다.
|
참가자들이 가상 현실에서 미로를 탐색하고 길을 찾는 능력을 훈련할 수 있는 완전 몰입형 가상 현실 환경이 개발되었습니다.
이 가상 현실 환경은 학습자의 진행 상황에 맞춰 미로의 복잡도를 조정할 수 있는 적절한 도전 과제, 미로 목표 도달 시 제공되는 긍정적 피드백, 그리고 각 세션마다 새로운 미로를 제공하는 참신함을 통해 개입 기간 동안 학습자의 동기를 유지하는 데 매우 적합합니다.
난이도가 1개에서 4개의 교차로로 구성된 50가지의 다양한 VR 미로가 구축되었습니다.
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
즉각 미로 시간(IMT) 변화
기간: 4개월 후 중재 후 측정 시점까지의 기저선 대비 변화
|
즉각 미로 시간의 변화는 변화의 행동적 지표로 평가되며, 보행과 내비게이션을 결합한 플로어 미로 테스트(FMT)를 사용하여 측정됩니다.
참가자들은 FMT의 진입점에 위치시키고 FMT의 출구 지점으로 가는 길을 찾도록 지시받습니다.
경로를 계획하기 위해 고정된 15초의 계획 시간이 주어집니다.
계획 시간 종료부터 성공적인 출구까지 경과된 시간(즉, IMT)이 초 단위로 기록됩니다.
기저선과 중재 후의 플로어 미로 테스트 시간을 비교하기 위해 대응 표본 t-검정이 사용됩니다.
|
4개월 후 중재 후 측정 시점까지의 기저선 대비 변화
|
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
VR-SN 미로 이동에 소요된 시간의 변화
기간: 기저선 대비 4개월 후 중재 후 변화
|
VR-SN 미로를 통과하는 데 소요되는 시간의 변화도 변화의 행동적 지표로 평가될 것입니다.
동일한 복잡도의 미로를 탐색하는 데 걸리는 시점별(사전/사후) 변화는 대조 조건(즉, 바닥에 표시된 표식을 따라 이동하며 탐색할 필요 없이 거의 동일한 요구를 부과하는 조건)과 비교될 것입니다.
선형 혼합 효과 모델을 사용하여 조건(실험 조건 대 대조 조건)과 단계(사전/중간/사후 개입)의 함수로서 VR-SN 미로를 탐색하는 데 필요한 시간을 평가하고 비교할 것입니다.
|
기저선 대비 4개월 후 중재 후 변화
|
|
모바일 브레인 바디 이미징(MoBI) 마커 변화
기간: 기준선 대비 2개월(중간점) 및 4개월 시점의 중재 후 변화
|
모바일 브레인 바디 이미징은 공간 탐색 훈련 중재 후 가소성의 신경생리학적 지표로 평가될 예정입니다.
모바일 브레인 바디 이미징은 공간 정보의 외중심적 부호화(즉, 서서/부호화하기) 중 후대상피질 세타(3-7Hz)와 자기중심적 인출(즉, 걷기/탐색하기) 중 후두부 부분 알파(8-12Hz)의 변화를 측정하는 데 사용됩니다.
스펙트럼 파워의 변화는 탐색이 필요 없이 거의 동일한 요구를 부과하는 통제 조건(즉, 바닥에 표시된 표식)과 비교하여 측정됩니다.
탐색 관련 변조(스펙트럼 파워)의 변화는 서서/부호화하기와 걷기/탐색하기 단계 모두에 대해 요약될 것입니다.
선형 혼합 효과 모델을 사용하여 조건(실험 조건 대 통제 조건)과 시간(중재 전/중간/후)의 함수로서 서서/부호화하기 중 외중심-후대상피질 세타 증가를 평가하고 비교할 예정입니다.
|
기준선 대비 2개월(중간점) 및 4개월 시점의 중재 후 변화
|
공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Pierfilippo De Sanctis, PhD, Albert Einstein College of Medicine
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
- Thabane L, Ma J, Chu R, Cheng J, Ismaila A, Rios LP, Robson R, Thabane M, Giangregorio L, Goldsmith CH. A tutorial on pilot studies: the what, why and how. BMC Med Res Methodol. 2010 Jan 6;10:1. doi: 10.1186/1471-2288-10-1.
- Livingston G, Sommerlad A, Orgeta V, Costafreda SG, Huntley J, Ames D, Ballard C, Banerjee S, Burns A, Cohen-Mansfield J, Cooper C, Fox N, Gitlin LN, Howard R, Kales HC, Larson EB, Ritchie K, Rockwood K, Sampson EL, Samus Q, Schneider LS, Selbaek G, Teri L, Mukadam N. Dementia prevention, intervention, and care. Lancet. 2017 Dec 16;390(10113):2673-2734. doi: 10.1016/S0140-6736(17)31363-6. Epub 2017 Jul 20. No abstract available.
- Montero-Odasso M, Ismail Z, Livingston G. One third of dementia cases can be prevented within the next 25 years by tackling risk factors. The case "for" and "against". Alzheimers Res Ther. 2020 Jul 8;12(1):81. doi: 10.1186/s13195-020-00646-x.
- Galvin JE, Roe CM, Powlishta KK, Coats MA, Muich SJ, Grant E, Miller JP, Storandt M, Morris JC. The AD8: a brief informant interview to detect dementia. Neurology. 2005 Aug 23;65(4):559-64. doi: 10.1212/01.wnl.0000172958.95282.2a.
- Lipton RB, Katz MJ, Kuslansky G, Sliwinski MJ, Stewart WF, Verghese J, Crystal HA, Buschke H. Screening for dementia by telephone using the memory impairment screen. J Am Geriatr Soc. 2003 Oct;51(10):1382-90. doi: 10.1046/j.1532-5415.2003.51455.x.
- Papaioannou T, Voinescu A, Petrini K, Stanton Fraser D. Efficacy and Moderators of Virtual Reality for Cognitive Training in People with Dementia and Mild Cognitive Impairment: A Systematic Review and Meta-Analysis. J Alzheimers Dis. 2022;88(4):1341-1370. doi: 10.3233/JAD-210672.
- Inzitari M, Metti A, Rosano C, Udina C, Perez LM, Carrizo G, Verghese J, Newman AB, Studenski S, Rosso AL. Qualitative neurological gait abnormalities, cardiovascular risk factors and functional status in older community-dwellers without neurological diseases: The Healthy Brain Project. Exp Gerontol. 2019 Sep;124:110652. doi: 10.1016/j.exger.2019.110652. Epub 2019 Jul 6.
- Katz MJ, Wang C, Nester CO, Derby CA, Zimmerman ME, Lipton RB, Sliwinski MJ, Rabin LA. T-MoCA: A valid phone screen for cognitive impairment in diverse community samples. Alzheimers Dement (Amst). 2021 Feb 5;13(1):e12144. doi: 10.1002/dad2.12144. eCollection 2021.
- Coughlan G, Laczo J, Hort J, Minihane AM, Hornberger M. Spatial navigation deficits - overlooked cognitive marker for preclinical Alzheimer disease? Nat Rev Neurol. 2018 Aug;14(8):496-506. doi: 10.1038/s41582-018-0031-x.
- Cornwell BR, Salvadore G, Colon-Rosario V, Latov DR, Holroyd T, Carver FW, Coppola R, Manji HK, Zarate CA Jr, Grillon C. Abnormal hippocampal functioning and impaired spatial navigation in depressed individuals: evidence from whole-head magnetoencephalography. Am J Psychiatry. 2010 Jul;167(7):836-44. doi: 10.1176/appi.ajp.2009.09050614. Epub 2010 May 3.
- Lithfous S, Dufour A, Despres O. Spatial navigation in normal aging and the prodromal stage of Alzheimer's disease: insights from imaging and behavioral studies. Ageing Res Rev. 2013 Jan;12(1):201-13. doi: 10.1016/j.arr.2012.04.007. Epub 2012 Jul 5.
- Placido J, de Almeida CAB, Ferreira JV, de Oliveira Silva F, Monteiro-Junior RS, Tangen GG, Laks J, Deslandes AC. Spatial navigation in older adults with mild cognitive impairment and dementia: A systematic review and meta-analysis. Exp Gerontol. 2022 Aug;165:111852. doi: 10.1016/j.exger.2022.111852. Epub 2022 May 27.
- Fricke M, Morawietz C, Wunderlich A, Muehlbauer T, Jansen CP, Gramann K, Wollesen B. Successful wayfinding in age: A scoping review on spatial navigation training in healthy older adults. Front Psychol. 2022 Aug 16;13:867987. doi: 10.3389/fpsyg.2022.867987. eCollection 2022.
- Lovden M, Schaefer S, Noack H, Bodammer NC, Kuhn S, Heinze HJ, Duzel E, Backman L, Lindenberger U. Spatial navigation training protects the hippocampus against age-related changes during early and late adulthood. Neurobiol Aging. 2012 Mar;33(3):620.e9-620.e22. doi: 10.1016/j.neurobiolaging.2011.02.013. Epub 2011 Apr 16.
- Colombo D, Serino S, Tuena C, Pedroli E, Dakanalis A, Cipresso P, Riva G. Egocentric and allocentric spatial reference frames in aging: A systematic review. Neurosci Biobehav Rev. 2017 Sep;80:605-621. doi: 10.1016/j.neubiorev.2017.07.012. Epub 2017 Jul 29.
- Ralph H.B. Benedict, D. S., Lowell Groninger, Jason Brandt. Hopkins Verbal Learning Test â€" Revised: Normative Data and Analysis of Inter-Form and Test-Retest Reliabilit. The Clinical Neuropsychologist 12, 12 (2010).
- Martelli D, Prado A, Xia B, Verghese J, Agrawal SK. Development of a Virtual Floor Maze Test - Effects of Distal Visual Cues and Correlations With Executive Function in Healthy Adults. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 2019 Oct;27(10):2229-2236. doi: 10.1109/TNSRE.2019.2938103. Epub 2019 Aug 28.
- De Sanctis P, Wagner J, Molholm S, Foxe JJ, Blumen HM, Horsthuis DJ. Neural signature of mobility-related everyday function in older adults at-risk of cognitive impairment. Neurobiol Aging. 2023 Feb;122:1-11. doi: 10.1016/j.neurobiolaging.2022.11.005. Epub 2022 Nov 9.
- Verghese J, De Sanctis P, Ayers E. Everyday function profiles in prodromal stages of MCI: Prospective cohort study. Alzheimers Dement. 2023 Feb;19(2):498-506. doi: 10.1002/alz.12681. Epub 2022 Apr 26.
- De Sanctis P, Solis-Escalante T, Seeber M, Wagner J, Ferris DP, Gramann K. Time to move: Brain dynamics underlying natural action and cognition. Eur J Neurosci. 2021 Dec;54(12):8075-8080. doi: 10.1111/ejn.15562.
- Ashendorf L, Jefferson AL, Green RC, Stern RA. Test-retest stability on the WRAT-3 reading subtest in geriatric cognitive evaluations. J Clin Exp Neuropsychol. 2009 Jul;31(5):605-10. doi: 10.1080/13803390802375557. Epub 2008 Sep 27.
- Brink, T. L., Yesavage, J.A.., Lum, O., Heersema, P.H., Adey, M., & Rose, T.L. . Screening tests for depression. Clinical Gerontologist 1, 37-43 (1982).
- Verghese J, Lipton R, Ayers E. Spatial navigation and risk of cognitive impairment: A prospective cohort study. Alzheimers Dement. 2017 Sep;13(9):985-992. doi: 10.1016/j.jalz.2017.01.023. Epub 2017 Mar 3.
- Sanders AE, Holtzer R, Lipton RB, Hall C, Verghese J. Egocentric and exocentric navigation skills in older adults. J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2008 Dec;63(12):1356-63. doi: 10.1093/gerona/63.12.1356.
- Tangen GG, Nilsson MH, Stomrud E, Palmqvist S, Hansson O. Spatial Navigation and Its Association With Biomarkers and Future Dementia in Memory Clinic Patients Without Dementia. Neurology. 2022 Nov 8;99(19):e2081-e2091. doi: 10.1212/WNL.0000000000201106. Epub 2022 Aug 26.
- Malcolm BR, Foxe JJ, Butler JS, Molholm S, De Sanctis P. Cognitive load reduces the effects of optic flow on gait and electrocortical dynamics during treadmill walking. J Neurophysiol. 2018 Nov 1;120(5):2246-2259. doi: 10.1152/jn.00079.2018. Epub 2018 Aug 1.
- Miyakoshi M, Gehrke L, Gramann K, Makeig S, Iversen J. The AudioMaze: An EEG and motion capture study of human spatial navigation in sparse augmented reality. Eur J Neurosci. 2021 Dec;54(12):8283-8307. doi: 10.1111/ejn.15131. Epub 2021 Feb 23.
- Do TN, Lin CT, Gramann K. Human brain dynamics in active spatial navigation. Sci Rep. 2021 Jun 22;11(1):13036. doi: 10.1038/s41598-021-92246-4.
- Luna TD, Santamaria V, Agrawal SK. Redistributing Ground Reaction Forces During Squatting Using a Cable-Driven Robotic Device. IEEE Int Conf Rehabil Robot. 2022 Jul;2022:1-6. doi: 10.1109/ICORR55369.2022.9896494.
- Galvin JE, Roe CM, Xiong C, Morris JC. Validity and reliability of the AD8 informant interview in dementia. Neurology. 2006 Dec 12;67(11):1942-8. doi: 10.1212/01.wnl.0000247042.15547.eb.
- WETHERILL GB, LEVITT H. SEQUENTIAL ESTIMATION OF POINTS ON A PSYCHOMETRIC FUNCTION. Br J Math Stat Psychol. 1965 May;18:1-10. doi: 10.1111/j.2044-8317.1965.tb00689.x. No abstract available.
- Delaux A, de Saint Aubert JB, Ramanoel S, Becu M, Gehrke L, Klug M, Chavarriaga R, Sahel JA, Gramann K, Arleo A. Mobile brain/body imaging of landmark-based navigation with high-density EEG. Eur J Neurosci. 2021 Dec;54(12):8256-8282. doi: 10.1111/ejn.15190. Epub 2021 May 4.
- Meiner Z, Ayers E, Verghese J. Motoric Cognitive Risk Syndrome: A Risk Factor for Cognitive Impairment and Dementia in Different Populations. Ann Geriatr Med Res. 2020 Mar;24(1):3-14. doi: 10.4235/agmr.20.0001. Epub 2020 Mar 24.
- Verghese J, Wang C, Bennett DA, Lipton RB, Katz MJ, Ayers E. Motoric cognitive risk syndrome and predictors of transition to dementia: A multicenter study. Alzheimers Dement. 2019 Jul;15(7):870-877. doi: 10.1016/j.jalz.2019.03.011. Epub 2019 Jun 1.
- Gehrke L, Lopes P, Klug M, Akman S, Gramann K. Neural sources of prediction errors detect unrealistic VR interactions. J Neural Eng. 2022 May 6;19(3). doi: 10.1088/1741-2552/ac69bc.
- Gehrke L, Gramann K. Single-trial regression of spatial exploration behavior indicates posterior EEG alpha modulation to reflect egocentric coding. Eur J Neurosci. 2021 Dec;54(12):8318-8335. doi: 10.1111/ejn.15152. Epub 2021 Mar 11.
- Gramann K, Hohlefeld FU, Gehrke L, Klug M. Human cortical dynamics during full-body heading changes. Sci Rep. 2021 Sep 14;11(1):18186. doi: 10.1038/s41598-021-97749-8.
- Sharma G, Gramann K, Chandra S, Singh V, Mittal AP. Brain connectivity during encoding and retrieval of spatial information: individual differences in navigation skills. Brain Inform. 2017 Sep;4(3):207-217. doi: 10.1007/s40708-017-0066-6. Epub 2017 May 16.
- Chiu TC, Gramann K, Ko LW, Duann JR, Jung TP, Lin CT. Alpha modulation in parietal and retrosplenial cortex correlates with navigation performance. Psychophysiology. 2012 Jan;49(1):43-55. doi: 10.1111/j.1469-8986.2011.01270.x. Epub 2011 Aug 8.
- Malcolm BR, Foxe JJ, Joshi S, Verghese J, Mahoney JR, Molholm S, De Sanctis P. Aging-related changes in cortical mechanisms supporting postural control during base of support and optic flow manipulations. Eur J Neurosci. 2021 Dec;54(12):8139-8157. doi: 10.1111/ejn.15004. Epub 2020 Oct 27.
- Oostenveld R, Oostendorp TF. Validating the boundary element method for forward and inverse EEG computations in the presence of a hole in the skull. Hum Brain Mapp. 2002 Nov;17(3):179-92. doi: 10.1002/hbm.10061.
- Delorme A, Palmer J, Onton J, Oostenveld R, Makeig S. Independent EEG sources are dipolar. PLoS One. 2012;7(2):e30135. doi: 10.1371/journal.pone.0030135. Epub 2012 Feb 15.
- Artoni F, Menicucci D, Delorme A, Makeig S, Micera S. RELICA: a method for estimating the reliability of independent components. Neuroimage. 2014 Dec;103:391-400. doi: 10.1016/j.neuroimage.2014.09.010. Epub 2014 Sep 16.
- Snyder KL, Kline JE, Huang HJ, Ferris DP. Independent Component Analysis of Gait-Related Movement Artifact Recorded using EEG Electrodes during Treadmill Walking. Front Hum Neurosci. 2015 Dec 1;9:639. doi: 10.3389/fnhum.2015.00639. eCollection 2015.
- Wagner J, Solis-Escalante T, Grieshofer P, Neuper C, Muller-Putz G, Scherer R. Level of participation in robotic-assisted treadmill walking modulates midline sensorimotor EEG rhythms in able-bodied subjects. Neuroimage. 2012 Nov 15;63(3):1203-11. doi: 10.1016/j.neuroimage.2012.08.019. Epub 2012 Aug 14.
- Gwin JT, Gramann K, Makeig S, Ferris DP. Electrocortical activity is coupled to gait cycle phase during treadmill walking. Neuroimage. 2011 Jan 15;54(2):1289-96. doi: 10.1016/j.neuroimage.2010.08.066. Epub 2010 Sep 9.
- Welch, P. D. The use of fast Fourier transform for the estimation of power spectra: a method based on time averaging over short, modified periodograms. IEEE Transactions on Audio and Electroacoustics, 70-73 (1967).
- Makeig S. Auditory event-related dynamics of the EEG spectrum and effects of exposure to tones. Electroencephalogr Clin Neurophysiol. 1993 Apr;86(4):283-93. doi: 10.1016/0013-4694(93)90110-h.
- Wollesen B, Fricke M, Jansen CP, Gordt K, Schwenk M, Muehlbauer T, Morawietz C, Kruse A, Gramann K. A three-armed cognitive-motor exercise intervention to increase spatial orientation and life-space mobility in nursing home residents: study protocol of a randomized controlled trial in the PROfit project. BMC Geriatr. 2020 Oct 31;20(1):437. doi: 10.1186/s12877-020-01840-0.
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (추정된)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
키워드
기타 연구 ID 번호
- 2024-16312
- 1R21AG091161-01A1 (미국 NIH 보조금/계약)
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
IPD 계획 설명
인구통계학적, 인지적, 임상적 및 32채널 EEG 전기생리학적 데이터가 수집됩니다. 가상 현실은 SteamVR의 HTC Vive 기술을 통해 제공되며, 모션 트래킹을 사용하여 가상 환경 내에서 이동 및 상호작용이 가능한 완전 몰입형 3D 경험에 특화되었습니다. 모든 데이터는 저장소에 수신되기 전에 비식별화 처리되지만, NIMH 데이터 아카이브(NDA)를 위한 글로벌 고유 식별자 생성에 필요한 정보는 수집됩니다. 과학 데이터는 10테라바이트에 도달할 것으로 예상됩니다.
임상, 인지 및 EEG 데이터는 MATLAB® 환경과 EEG 데이터용 EEGLAB 패키지를 사용하여 작성된 맞춤형 MATLAB 코드로 분석됩니다. MATLAB은 상용 소프트웨어이지만, 대부분의 대학에서 사이트 라이선스를 보유하고 있습니다. 모든 코드는 GitHub 랩 웹사이트에서 공유됩니다. 코드는 GitHub에서 "labname"을 검색하여 찾을 수 있습니다. 프로젝트의 주요 readme.md 파일에도 지침이 포함될 것입니다.
IPD 공유 기간
IPD 공유 액세스 기준
IPD 공유 지원 정보 유형
- 연구_프로토콜
- 수액
- ICF
- ANALYTIC_CODE
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .