주관적 인지 감퇴에 나타나는 알츠하이머병의 특징 (SIGN-AL)

1. INTRODUCTION 알츠하이머병(AD) 연구와 임상 실천은 전환점에 있습니다. AD에 대한 질병 수정 치료법(DMTs)이 이용 가능해짐에 따라, 신경과 의사, 연구자 및 의료 서비스는 인지 장애 환자에 대한 진단 평가에 대한 예측 가능하고 증가하는 수요에 직면하게 될 것입니다. 또한, 신경 퇴행이 시작되기 전에 질병 과정을 멈추기 위해 DMTs는 질병의 가장 초기 단계에서 투여되어야 한다는 합의가 있습니다. 이러한 이유로, 국제 연구는 주관적 인지 저하(SCD)와 경도 인지 장애(MCI)에 초점을 맞추고 있으며, 이들은 AD의 가장 초기 징후로 간주되며 미래 DMTs의 최적 대상 집단입니다. 그러나 MCI와 SCD 모두 매우 흔하고 이질적인 상태로, 다양한 가능한 경로와 많은 잠재적 근본 원인을 가지고 있습니다. 현재 인정된 질병 바이오마커(뇌 MRI, PET 신경영상 및 뇌척수액[CSF] 바이오마커)는 알츠하이머병으로 인한 SCD와 MCI 환자를 식별하는 데 매우 정확하지만, 높은 비용, 낮은 접근성 및 침습성으로 인해 대규모 사용은 극히 제한적입니다.

   이러한 이유로, 이전 연구들은 치매 위험을 추정하기 위해 인구통계학적, 인지적 및 유전적 특성을 고려할 것을 제안했습니다. 또한, 혈액 기반 바이오마커는 1차 진료 수준에서 평가를 가능하게 하는 유망한 도구로 간주됩니다. 그러나 이러한 평가나 도구 중 어느 것도 단독으로 선별 수준에서 사용하기에 충분한 정확도를 보장할 수 없습니다.

2. OBJECTIVE OF THE STUDY

우리는 다음과 같은 목표를 가지고 있습니다:

1. CSF 바이오마커에 기반한 생물학적으로 진단된 AD의 존재를 예측하는 데 있어 인지 저하의 가장 초기 단계에서 더 혁신적이고 쉽게 접근할 수 있는 바이오마커의 정확성을 평가합니다.
2. 신경심리학적 점수 및 뇌파(EEG)와 같이 이 맥락에서 이미 연구되었지만 상충되는 결과를 낳은 기술들의 유용성을 명확히 합니다.
3. 음성 기록의 자동화된 분석(음성 분석)과 같이 아직 이 분야에 적용되지 않은 새로운 분석 기술을 탐구합니다.
4. SCD 환자에서 AD 위험에 대한 유전적 변이의 기여도를 평가합니다.
5. 머신 러닝 접근법을 사용하여 이러한 기술들에서 추출된 특징과 데이터를 결합하여 SCD 환자의 AD 예측 모델을 개발합니다.

3. STUDY DESIGN 이는 다기관, 종단적, 저중재 연구입니다. 환자는 IRCCS Policlinico San Donato의 신경과 U.O.C.(이하 UO1)와 이탈리아 피렌체의 Azienda Ospedaliero-Universitaria Careggi에 있는 치매 연구 및 혁신 센터(CRIDEM)(AOUC, 이하 UO2)에서 모집됩니다.

모든 모집된 환자는 다음을 수행합니다:

1. 가족 및 임상력의 심층 수집;
2. 언어 기록, 인지 예비력 추정, 우울증 및 성격 특성 평가를 포함한 광범위한 신경심리학적 평가;
3. 안정 상태에서의 EEG 기록;
4. 다음 혈액 바이오마커 분석: Aβ42, Aβ40, p-tau181, p-tau217, t-tau, NfL 및 GFAP;
5. 다음 유전자 분석: PSEN1, PSEN2, APOE, TREM2, ABCA7, BDNF, HTT;
6. 뇌척수액(CSF) 내 바이오마커 분석: Aβ42, Aβ40, p-tau 및 t-tau.

3.1. STUDY POPULATION.

다음 기준을 충족하는 환자가 모집됩니다:

1. 나이 ≥18세
2. SCD-I 기준4에 따른 SCD의 임상 진단;
3. 나이와 교육 수준에 맞춰 조정된 Mini-Mental State Examination(MMSE) 점수 24점 초과;
4. Activities of Daily Living(ADL) 및 Instrumental Activities of Daily Living(IADL) 척도에서 정상 기능.

다음과 같은 환자는 제외됩니다:

a. 두부 외상 병력; b. 진행 중인 신경학적 및/또는 전신 질환; c. 정신병증, 주요 우울증 또는 물질 사용 장애 증상.

4. STUDY PROCEDURE 4.1. NEUROPSYCHOLOGICAL EVALUATION, ASSESSMENT OF DEPRESSION, AND ESTIMATION OF COGNITIVE RESERVE 심층 신경심리학적 검사는 기준선(등록 시)과 추적 조사 시(2년 후) IRCCS Policlinico San Donato(UO1에서 등록된 환자의 경우)와 AOU Careggi(UO2에서 등록된 환자의 경우)에서 수행되며 다음을 포함합니다: 전반적 인지 측정(Mini Mental State Examination); 언어 및 공간 단기 및 장기 기억, 주의력, 언어, 구성 실행 기능 및 실행 기능을 탐구하는 과제; Mazzeo 등이 기술한 기억력 결함에 대한 주관적 인식; 병전 지능과 여가 활동과 같은 인지 예비력 지표; 우울 증상; 일상 생활 활동에서의 독립성 지수; 성격 특성.

4.2. RECORDING AND PRE-PROCESSING OF LANGUAGE 언어 기록은 신경퇴행성 질환에서 실어증 선별(SAND) 그림 설명 과제 중에 이루어집니다. 조용하고 통제된 환경에서 환자들은 표준화된 절차에 따라 "여름 시간 그림"을 설명하도록 요청받을 것입니다. 음성 기록은 전용 시스템으로 이루어지며, 샘플링 속도는 44,100Hz로 설정되고, -1dB의 피크에 도달하도록 정규화되며, 48kHz로 감소됩니다. Voice Activity Detection(VAD) webRTC 알고리즘이 오디오 세그먼트를 추출하는 데 사용될 것입니다.

4.3. EEG RECORDING, PRE-PROCESSING, AND FEATURE EXTRACTION 안정 상태 EEG 데이터는 IRCCS Policlinico San Donato(UO1에서 등록된 환자의 경우)와 AOU Careggi(이탈리아 피렌체)(UO2에서 등록된 환자의 경우)에서 수집됩니다. 표준 21채널 시스템이 사용될 것입니다. EEG 기록은 눈을 감은 상태로 10분으로 시작하며, 그 후 눈을 뜬 상태 3분과 눈을 감은 상태 3분이 번갈아 가며 두 번 반복됩니다. 분석에는 눈을 감은 세그먼트만 사용될 것입니다.

4.4. COLLECTION, HANDLING, AND STORAGE OF BIOLOGICAL SAMPLES 혈액 샘플은 San Donato Polyclinic의 신경과 및 Careggi 대학 병원의 신경과에서 EDTA가 포함된 표준 폴리프로필렌 튜브(Sarstedt, Nümbrecht, 독일)를 사용하여 정맥천자로 채취됩니다. 인지 저하 환자에 대한 임상 관례에 따라, 척수천자에 대한 동의를 얻은 후, CSF 샘플은 오전 8시에 Policlinico San Donato의 신경과 및 Careggi 대학 병원의 신경과에서 요추 천자로 채취됩니다. 샘플은 즉시 원심분리되고 분석이 수행될 때까지 -80°C에 보관됩니다. 혈액 샘플은 두 시점에서 채취됩니다: 첫 임상 평가 시(기준선 채취) 및 첫 채취 후 2년(추적 조사 채취).

UO1에서 등록된 환자의 생물학적 샘플과 연구를 위해 수집된 관련 데이터는 처리 및 후속 보관을 위해 IRCCS Policlinico San Donato의 BioCor 생물은행으로 이전됩니다. 샘플은 최대 25년 동안 BioCor 생물은행에 보관됩니다.

UO2에서 등록된 환자의 생물학적 샘플과 연구를 위해 수집된 관련 데이터는 처리 및 후속 보관을 위해 AOUC Neurogenetics 실험실로 이전됩니다. 이들은 2시간 이내에 4°C에서 1300 rcf로 10분간 원심분리되고, 혈장이 분리되어 분석될 때까지 -80°C에 보관됩니다.

4.5. ANALYSIS OF BLOOD BIOMARKERS 혈장 바이오마커 분석은 AOU Careggi Neurogenetics 실험실에서 기준선 및 2년 추적 조사 샘플에 대해 수행되며, 제조사의 지침에 따라 자동화된 Simoa SR-X 플랫폼(GBIO, 항저우, 중국)에서 Quanterix Corporation(렉싱턴, 매사추세츠, 미국)이 제공하는 인간 샘플용 Simoa 키트를 사용합니다. 모든 샘플의 혈장 바이오마커 농도는 단일 실행에서 측정됩니다. 품질 관리가 분석에 포함되어 샘플과 함께 테스트됩니다. 교정 곡선은 Quanterix가 제공한 직렬 희석 교정기 측정에 의해 결정됩니다.

4.6. ANALYSIS OF CSF BIOMARKERS Aβ42, Aβ40, t-tau 및 p-tau의 농도는 AOUC Neurogenetics 실험실에서 화학발광 효면역분석 분석기(CLEIA) LUMIPULSE G600(후지레비오, 도쿄, 일본)를 사용하여 측정됩니다. CSF의 절단값은 후지레비오가 제공한 지침에 따라 결정됩니다.

4.7. GENETIC ANALYSIS 유전 분석은 AOUC Neurogenetics 실험실에서 수행됩니다.

혈액 샘플에서 DNA를 분리하기 위해 표준 자동화 방법(QIAcube, QIAGEN)이 사용됩니다. 선택된 유전자는 다음과 같이 분석됩니다:

• APP, PSEN1, PSEN2: 모든 코딩 엑손 및 인트론/엑손 경계는 Primer3 소프트웨어로 설계된 프라이머를 사용하여 중합효소 연쇄 반응(PCR)으로 증폭됩니다.
• APOE 유전자형: APOE 유전자형은 HRMA로 조사됩니다. DNA 시퀀싱을 통해 검증된 알려진 APOE 유전자형을 가진 샘플이 표준 참조로 사용됩니다.

• HTT의 CAG 반복 확장: 이들은 형광 표지 프라이머를 사용하는 중합효소 연쇄 반응 증폭 분석에 의해 결정됩니다. 단편 크기는 "SeqStudio Genetic Analyzer"(ThermoFisher)와 GeneMapper 버전 4.0 소프트웨어(Applied Biosystems)를 사용한 모세관 전기영동으로 결정됩니다. 길이가 DNA 시퀀싱으로 확인된 HTT CAG 대립유전자 세트가 크기 표준으로 사용됩니다.

  5. DATA ANALYSIS

데이터 분석은 다음 단계로 구성됩니다:

1. 기술 통계 분석
2. 머신 러닝 모델의 훈련 및 테스트

5.1. DESCRIPTIVE STATISTICAL ANALYSIS 변수의 분포는 Shapiro-Wilk 검정을 사용하여 평가됩니다. 환자 그룹은 각각 연속 변수, 비정규 분포 연속 변수 및 범주형 변수에 대해 평균 및 표준 편차, 중앙값 및 사분위 범위(IQRs), 빈도 또는 백분율 및 95% 신뢰 구간을 사용하여 특성화됩니다. 데이터 분포에 따라 그룹 간 비교에는 ANOVA 또는 비모수 Kruskal-Wallis 검정을 사용하고, 수치 측정 간 상관 관계 평가에는 Pearson 또는 Spearman 상관 계수를 사용합니다. 범주형 데이터 비교에는 카이제곱 검정이 사용됩니다. 효과 크기는 정규 분포 수치 측정에는 Cohen의 d, Mann-Whitney U 검정에는 η², 범주형 데이터에는 Cramer의 V 검정을 사용하여 계산됩니다.

5.2. TRAINING AND TESTING OF THE MACHINE LEARNING MODEL 우리는 신경심리학적 점수, 인지 예비력 지표, 성격 특성, EEG 특징, 혈장 바이오마커 및 유전적 변이를 포함한 다중 모드 특징 세트를 정의할 것입니다. 각 프로필 차원의 분산을 기반으로 공통 메트릭이 정의된 후, 각 프로필 "벡터"를 바이오마커 프로필과 연결하도록 머신 러닝 알고리즘을 훈련시킬 것입니다. 초기에, 우리는 표준 머신 러닝 절차를 사용하여 이 분류를 수행할 것입니다. 별도의 분석 세트에서, 우리는 환자의 CSF 바이오마커 프로필을 예측하기 위해 다단계 순방향 인공 신경망(ANN)을 훈련시키는 딥 러닝 접근법을 따를 것입니다. 가장 성능이 좋은 모델(ROC 곡선의 AUC로 평가됨)은 테스트 세트에서 테스트되어 모델 성능의 편향되지 않은 추정치를 얻을 것입니다.

6. SAMPLE SIZE 표본 AUC 값이 0.8이라고 가정할 때, Hanley와 McNeil(1982)이 제안한 표준 오차 계산 방법은 알츠하이머병 그룹에 40명의 환자(20%)와 비알츠하이머병 그룹에 160명(80%, AOU Careggi15에서 수행된 이전 연구 데이터에서 추정된 백분율)으로 신뢰 구간의 한계를 결정할 수 있게 하며, 그 너비는 0.173(0.713-0.887)입니다. 다른 모든 조건이 동일할 때, AUC가 0.9라고 가정하면 신뢰 구간은 0.131(0.834-0.966)이 될 것입니다. 20%의 탈락률을 고려할 때, 등록해야 할 대상자 표본은 250명입니다.