Przewidywanie ewolucji subiektywnego spadku zdolności poznawczych w chorobie Alzheimera dzięki uczeniu maszynowemu (PREVIEW)
Choroba Alzheimera (AD) ma przebieg przedobjawowy, który może trwać od kilku lat do kilkudziesięciu lat. Identyfikacja osób na wczesnym etapie jest kluczowa dla interwencji terapeutycznej i ewentualnej profilaktyki pogorszenia funkcji poznawczych. Obecne badania koncentrują się na identyfikacji cech wczesnych stadiów AD i w tym celu opracowano kilka koncepcji.
Subiektywne pogorszenie funkcji poznawczych (SCD) definiuje się jako doświadczane przez siebie uporczywe pogorszenie zdolności poznawczych w porównaniu z wcześniej normalnym stanem podmiotu, podczas którego podmiot ma normalne wyniki dostosowane do wieku, płci i wykształcenia w standardowych testach poznawczych. SCD nie jest związane z aktualnymi zaburzeniami poznawczymi, jednak rozważano jego potencjalną rolę jako czynników ryzyka AD.
Celem tego badania jest ocena, za pomocą narzędzi uczenia maszynowego, dokładności danych, oceny neuropsychologicznej, cech osobowości, rezerwy poznawczej, czynników genetycznych, biomarkerów neurodegeneracji płynu mózgowo-rdzeniowego (CSF), zapisów EEG i potencjału związanego ze zdarzeniami w przewidywaniu konwersji ze stanu SCD , do łagodnych zaburzeń poznawczych (MCI) i AD.
Przegląd badań
Status
Interwencja / Leczenie
- Genetyczny: Analiza genetyczna genów APOE i BDNF.
- Test diagnostyczny: Zapis EEG
- Test diagnostyczny: Pobieranie płynu mózgowo-rdzeniowego i pomiar biomarkerów AD
- Test diagnostyczny: Ocena neuropsychologiczna
- Test diagnostyczny: Ocena rezerw poznawczych, depresji, cech osobowości i sposobu spędzania wolnego czasu
- Test diagnostyczny: Obserwacja kliniczno-neuropsychologiczna
- Test diagnostyczny: Nagrywanie ERP
Szczegółowy opis
Regionalne centrum referencyjne ds. choroby Alzheimera i zaburzeń poznawczych szpitala Careggi we Florencji rozpoczęło około 25 lat temu gromadzenie danych klinicznych, neuropsychologicznych, dotyczących osobowości i stylu życia pacjentów z subiektywnym spadkiem funkcji poznawczych (SCD). Wychodząc od tych danych, celem niniejszego badania jest zwiększenie liczby zmiennych zebranych u pacjentów z SCD i rozszerzenie obserwacji klinicznej w celu wyznaczenia dokładniejszej ścieżki choroby i zidentyfikowania bardzo wczesnego osobnika zagrożonego konwersją w chorobie Alzheimera (AD ).
Korzyści płynące z wykrycia zaburzeń funkcji poznawczych we wczesnych stadiach są kluczowe. Takie wykrywanie było tradycyjnie wykonywane ręcznie przez jednego lub więcej klinicystów na podstawie raportów i wyników testów. Algorytmy uczenia maszynowego oferują metodę wykrywania, która może zapewnić zautomatyzowany proces i cenny wgląd w diagnostykę i klasyfikację. Za pomocą tego narzędzia klinicyści mogliby zaprojektować optymalne badania przesiewowe, aby przewidzieć, już na etapie SCD, możliwe zmiany stanu pacjenta i, poprzez protokoły decyzyjne, ustalić stopień adekwatności badań/egzaminów do wykonania dla każdego pacjenta, w oparciu o aktualne stan zagrożenia.
Celem tego badania jest ocena, za pomocą narzędzi uczenia maszynowego, dokładności danych klinicznych, oceny neuropsychologicznej, cech osobowości, rezerwy poznawczej, czynników genetycznych, biomarkerów neurodegeneracji płynu mózgowo-rdzeniowego (CSF) oraz cech z EEG i potencjałów związanych z zdarzeniami (ERP ) w przewidywaniu konwersji ze stanu SCD do łagodnych zaburzeń poznawczych (MCI) i AD.
Wszyscy uczestnicy zostaną poddani kompleksowemu wywiadowi rodzinnemu i klinicznemu, badaniu ogólnemu i neurologicznemu, rozbudowanej baterii neuropsychologicznej (około 19 testów badających wszystkie domeny poznawcze: pamięć, uwaga, funkcje wykonawcze, język, praktyka), ocenie inteligencji przedchorobowej (TIB - Test di Intelligenza) Breve, włoska wersja Narodowego Testu Czytelnictwa dla Dorosłych – NART), cech osobowości (Kwestionariusz Wielkiej Piątki – BFFQ) i oceny aktywności w czasie wolnym (ustrukturyzowane wywiady dotyczące udziału w zajęciach intelektualnych, sportowych i społecznych), a także oceny depresji ( Skala Depresji Hamiltona – HDRS). Ponadto wszyscy pacjenci zostaną poddani analizie płynu mózgowo-rdzeniowego w celu oceny ustalonych biomarkerów (Aβ42, całkowite tau, p-tau) oraz zostaną pobrane próbki krwi do analizy DNA w celu identyfikacji genotypów apolipoproteiny E (APOE) i neurotroficznego czynnika pochodzenia mózgowego (BDNF) . W szczególności przeanalizowane zostaną trzy różne polimorfizmy pojedynczych nukleotydów (SNP):
- BDNF SNP Val66Met (substytucja waliny-metioniny) była już związana z gorszą pamięcią epizodyczną i nieprawidłową aktywacją hipokampa ocenianą za pomocą MRI
- Geny APOE rs429358 i rs7412, które biorą udział w tworzeniu blaszek amyloidowych Corocznie powtarza się tylko ocenę kliniczną i neuropsychologiczną w celu oceny postępu spadku.
Podgrupa zostanie wybrana z uwzględnieniem wszystkich nowych przypadków SCD włączonych do badania (około 50), wszystkich pacjentów poddanych konwersji do MCI (około 25) oraz wszystkich pacjentów już przebadanych, którzy zgłaszają subiektywne zaburzenia poznawcze przez mniej niż 10 lat (około 75).
Ta wybrana podgrupa przeprowadzi również dodatkowe badania: biomarkery płynu mózgowo-rdzeniowego, zapisy EEG stanu spoczynku i rejestrację ERP.
Dla około 150 osób zostanie zarejestrowana aktywność EEG. Uczestnikom zostanie podana bateria testowa ERP z równoczesnym zapisem EEG. W szczególności analiza danych EEG rozpocznie się od znormalizowanego potoku przetwarzania EEG na wczesnym etapie (PREP Pipeline), skupiającego się na wysokim filtrowaniu przy 1 Hz, identyfikacji złych kanałów i obliczeniu solidnego średniego odniesienia. Badacze przeprowadzą epokę sygnału, używając epok o stałej długości do pomiarów stanu spoczynku oraz epok zablokowanych bodźcem dla sygnałów uzyskanych podczas zadań. Epoki zawierające zniekształcony sygnał zostaną usunięte za pomocą procedury półautomatycznej. Następnie badacze zastosują niezależną analizę składową (ICA) do danych, a następnie półautomatycznie wykryją artefaktyczne składowe w oparciu o pomiary autokorelacji, korelacji z elektrodą EOG, topografię kanału ogniskowego i jakość dopasowania dipola z jednego źródła. Na koniec badacze obliczą cechy mocy w przestrzeni czujników, tj. moce pasm częstotliwości oraz metryki liniowej/nieliniowej łączności funkcjonalnej, tj. funkcję bezpośredniego transferu i informacje wzajemne, na poziomie źródła po procedurze rekonstrukcji źródła, tj. Metoda niskorozdzielczej tomografii elektromagnetycznej mózgu (LORETA) (Pascual-Marqui i in. 2002).
Analiza uczenia maszynowego będzie przebiegać w następujący sposób. Pierwsza analiza obejmie wszystkich pacjentów, u których we wstępnej pracy rozpoznano SCD. Badacze zdefiniują zestaw multimodalnych cech, w tym wszystkie 19 testów neuropsychologicznych, wybrane oceny osobowości i profil genetyczny. Badacze zdefiniują wspólną metrykę w oparciu o rozproszenie każdego pojedynczego wymiaru profilu, a następnie wytrenują algorytm uczenia maszynowego, aby powiązał każdy „wektor” profilu z powiązaną ewolucją choroby po ustalonym czasie (początkowo możliwym kategorie będą tylko SCD, MCI, AD bez dalszych podpoziomów, ale można to poprawić w kolejnych rundach). Najpierw badacze przeprowadzą tę klasyfikację za pomocą standardowych procedur uczenia maszynowego, takich jak maszyna wektorów nośnych (SVM, przy użyciu binarnych drzew decyzyjnych) i k-najbliższych sąsiadów (kNN). Następnie wykorzystają fakt, że oceny neurofizjologiczne są powtarzane co roku (patrz wyżej), aby wykorzystać algorytm SuStaIn zastosowany wcześniej do danych neuroobrazowania (patrz stan wiedzy i Young 2018). Pokrótce, algorytm ocenia każdy wymiar profilu i modeluje za pomocą liniowej funkcji odcinkowej różne ścieżki akumulacji każdego markera, tj. progresję od zdrowych do nieprawidłowych wartości. Takie podejście nie tylko przewyższa standardowe algorytmy w przewidywaniu ostatecznego stanu badanych na podstawie profilu początkowego, ale także podkreśla różne ścieżki, które mogą prowadzić do tego samego wyniku. W oddzielnym zestawie analiz badacze zastosują podejście głębokiego uczenia się, używając dokładnie tych samych profili pacjentów, aby wyszkolić wielopoziomową sztuczną sieć neuronową (ANN) przewidującą stan pacjenta po ustalonym czasie. Sieci zostaną przeszkolone przy użyciu standardowych technik opadania gradientu i wstecznej propagacji, a za pomocą procedur przerywania i normalizacji partii badacze uzyskają solidne wyniki automatycznej klasyfikacji. Porównując wyniki klasyfikacji SuStaIn i SSN, zdecydują o najdogodniejszym podejściu do zadania. Ponadto zastosują standardowe techniki redukcji wymiarowości, aby wyodrębnić najistotniejsze cechy i powtórzą procedurę opisaną powyżej, aby ocenić, czy możliwe jest osiągnięcie tych samych wyników z podzbiorem badań przesiewowych.
Wybrane podejście zostanie następnie powtórzone w przypadku nowych pacjentów rekrutowanych w ramach PREVIEW oraz pacjentów poddawanych dalszej analizie w ramach projektu. Jedyną różnicą będzie nowy zestaw czynników uwzględnionych w analizie, w tym wszystkie dane użyte w pierwszej wersji, ale także BDNF, biomarkery płynu mózgowo-rdzeniowego oraz nowe cechy wyodrębnione z zapisów EEG stanu spoczynku i ERP. Będzie to wymagało zdefiniowania drugiej multimodalnej metryki dla wszystkich funkcji, aw konsekwencji przekształcenia i ponownego szkolenia sieci uczenia maszynowego. Jak opisano powyżej, nawet w przypadku drugiej wersji algorytmu badacze będą dążyć do zdefiniowania minimalnego zestawu cech zapewniających optymalną wydajność. Ostateczny wynik algorytmu zapewni prognozę rozwoju stanu dla każdego pacjenta w oparciu o jego pełny profil.
Typ studiów
Zapisy (Oczekiwany)
Kontakty i lokalizacje
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Valentina Bessi, MD, PhD
- Numer telefonu: +393496096308
- E-mail: valentina.bessi@unifi.it
Kopia zapasowa kontaktu do badania
- Nazwa: Sonia Padiglioni, Psy, PhD
- Numer telefonu: +393488512232
- E-mail: padiglionis@aou-careggi.toscana.it
Lokalizacje studiów
-
-
-
Florence, Włochy, 50143
- Rekrutacyjny
- IRCCS Don Gnocchi
-
Kontakt:
- Antonello Grippo, MD, PhD
-
Główny śledczy:
- Sandro Sorbi, MD, PhD
-
Pod-śledczy:
- Rachele Buralli
-
Pod-śledczy:
- Antonello Grippo, MD, PhD
-
Florence, Włochy
- Rekrutacyjny
- Department of Neuroscience, Psychology, Drug Research and Child Health, University of Florence
-
Kontakt:
- Benedetta Nacmias, PhD
- Numer telefonu: 055/7948910
- E-mail: nacmias@unifi.it
-
Główny śledczy:
- Benedetta Nacmias, PhD
-
Pod-śledczy:
- Silvia Bagnoli, PhD
-
Pod-śledczy:
- Assunta Ingannato
-
Pisa, Włochy
- Rekrutacyjny
- Istituto di Biorobotica e Dipartimento di Eccellenza in Robotica e AI, Scuola Superiore Sant'Anna
-
Kontakt:
- Alberto Mazzoni, PhD
-
Główny śledczy:
- Alberto Mazzoni
-
Pod-śledczy:
- Michael Lassi
-
Pod-śledczy:
- Alberto Vergani
-
Pod-śledczy:
- Silvestro Micera
-
-
Tuscany Region
-
Florence, Tuscany Region, Włochy, 50134
- Rekrutacyjny
- Aou Careggi
-
Kontakt:
- Valentina Bessi, MD, PhD
- Numer telefonu: +393496096308
- E-mail: valentina.bessi@unifi.it
-
Kontakt:
- Salvatore Mazzeo, MD
- Numer telefonu: +393477219137
- E-mail: salvatore.mazzeo@unifi.it
-
Główny śledczy:
- Valentina Bessi, MD, PhD
-
Pod-śledczy:
- Salvatore Mazzeo, MD
-
Pod-śledczy:
- Sonia Padiglioni, Psy, PhD
-
Pod-śledczy:
- Valentina Moschini, Psy
-
Pod-śledczy:
- Carmen Morinelli, Psy
-
Pod-śledczy:
- Giulia Giacomucci, MD
-
Pod-śledczy:
- Filippo Emiliani, MD
-
Pod-śledczy:
- Giulia Galdo, MD
-
Pod-śledczy:
- Juri Balestrini, MD
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dziecko
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Płeć kwalifikująca się do nauki
Metoda próbkowania
Badana populacja
Badacze włączą do badania kolejne spontaniczne osoby, które same zgłosiły się do Centrum Chorób Alzheimera i Zaburzeń Poznawczych Dorosłych Szpitala Careggi we Florencji.
Badacze włączą do badania 300 pacjentów z SCD już wybranych i ocenionych jeden raz (linia wyjściowa) lub więcej (kontynuacja) w naszej klinice i zwiększą wyjściową próbkę, dodając nowych pacjentów z SCD lub MCI.
Opis
Kryteria przyjęcia:
- Narzekanie na pogorszenie funkcji poznawczych trwające ≥ 6 miesięcy;
- Normalne funkcjonowanie na skalach Czynności Życia Codziennego i Instrumentalne Czynności Życia Codziennego (Lawton i Brody, 1969);
- Niespełnione kryteria demencji na początku badania (DSM-V, Amerykańskie Towarzystwo Psychiatryczne, 2013).
Kryteria wyłączenia:
- Historia urazu głowy, aktualna choroba neurologiczna i/lub ogólnoustrojowa, objawy psychozy, duża depresja, alkoholizm lub nadużywanie innych substancji
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Modele obserwacyjne: Kohorta
- Perspektywy czasowe: Spodziewany
Kohorty i interwencje
Grupa / Kohorta |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Zdrowe kontrole
|
Aktywność EEG będzie rejestrowana w sposób ciągły z 19 miejsc za pomocą elektrod osadzonych w elastycznej nasadce i ustawionych zgodnie z międzynarodowym systemem 10-20.
Zapis będzie odniesiony do wspólnej średniej wszystkich elektrod, z wyłączeniem Fp1 i Fp2.
Ponowne odniesienie zostanie wykonane przed wykryciem i analizą artefaktów EEG.
Dane będą rejestrowane z filtrem pasmowo-przepustowym 0,3-70 Hz i digitalizowane z częstotliwością próbkowania 512 Hz i precyzją analogowo-cyfrową 16 bitów (Gal-Nt, EbNeuro®, Florencja, Włochy).
Poziome i pionowe ruchy oczu zostaną wykryte za pomocą elektrookulogramu (EOG).
Badani siedzą na rozkładanym krześle przez około 20 minut.
Dane będą zbierane z częstotliwością próbkowania 256 Hz, ze współczynnikiem tłumienia w trybie wspólnym 105 dB (decybeli) i z następującą charakterystyką środkowoprzepustową: filtr górnoprzepustowy 0,1 Hz, filtr dolnoprzepustowy piątego rzędu 100 Hz.
Do akwizycji ERP zostanie użyty ten sam system EEG, który był używany do akwizycji danych EEG.
Uczestnikom zostanie podana bateria testowa ERP z równoczesnym zapisem EEG, składająca się z 3-wyborowego zadania czujności (3CVT) zaprojektowanego do oceny ciągłej uwagi i standardowego zadania pamięci rozpoznawania obrazu (SIR) zaprojektowanego do oceny uwagi, kodowania i pamięci rozpoznawania obrazu.
W SIR obrazy zostaną wybrane jako bodźce do odróżnienia utraty pamięci krótkoterminowej od semantycznej i poszerzenia wcześniejszych wyników efektów ERP rozpoznawania obrazu.
|
|
Pacjenci z subiektywnym spadkiem funkcji poznawczych
Pacjenci skarżący się na pogorszenie funkcji poznawczych z normalnym funkcjonowaniem w zakresie codziennych czynności i niespełnionymi kryteriami rozpoznania MCI lub otępienia na początku badania.
|
Trzy SNP (rs429358, rs7412 i rs6265 odpowiednio na genach APOE i BDNF) zostaną przeanalizowane za pomocą reakcji łańcuchowej polimerazy (PCR) na genomowym DNA oraz z analizą krzywych topnienia (HRMA) przy użyciu Rotor-Gene 6,000 (Rotor-Gene , Corbett Research, Mortlake, Australia).
Aktywność EEG będzie rejestrowana w sposób ciągły z 19 miejsc za pomocą elektrod osadzonych w elastycznej nasadce i ustawionych zgodnie z międzynarodowym systemem 10-20.
Zapis będzie odniesiony do wspólnej średniej wszystkich elektrod, z wyłączeniem Fp1 i Fp2.
Ponowne odniesienie zostanie wykonane przed wykryciem i analizą artefaktów EEG.
Dane będą rejestrowane z filtrem pasmowo-przepustowym 0,3-70 Hz i digitalizowane z częstotliwością próbkowania 512 Hz i precyzją analogowo-cyfrową 16 bitów (Gal-Nt, EbNeuro®, Florencja, Włochy).
Poziome i pionowe ruchy oczu zostaną wykryte za pomocą elektrookulogramu (EOG).
Badani siedzą na rozkładanym krześle przez około 20 minut.
Dane będą zbierane z częstotliwością próbkowania 256 Hz, ze współczynnikiem tłumienia w trybie wspólnym 105 dB (decybeli) i z następującą charakterystyką środkowoprzepustową: filtr górnoprzepustowy 0,1 Hz, filtr dolnoprzepustowy piątego rzędu 100 Hz.
Próbki płynu mózgowo-rdzeniowego zostaną pobrane przez nakłucie lędźwiowe, natychmiast odwirowane i przechowywane w temperaturze -80°C do czasu przeprowadzenia analizy.
Aβ42, stosunek Aβ42/Aβ40, t-tau i p-tau będą mierzone przy użyciu analizatora chemiluminescencyjnego testu immunologicznego (CLEIA) LUMIPULSE® G600 (Fujirebio, Tokio, Japonia).
Do obszernej oceny neuropsychologicznej badacze wykorzystają następujące narzędzia: pomiary globalne (MMSE, Information-Memory-Concentration Test), zadania eksplorujące pamięć werbalną i przestrzenną krótko- i długotrwałą (Digit Span, Corsi Tapping Test, Five Words and Paired Words) Nabywanie i przypominanie sobie po 10 min i 24 h, natychmiastowe i opóźnione przypominanie krótkiej historii), pamięć prospektywna (Test pamięci behawioralnej Rivermead), uwaga (Test tworzenia śladów A, zadanie podwójne), język (test tokena, nazywanie obrazków, zadanie płynności kategorii, Zadanie płynności fonemicznej), praktyka konstrukcyjna (Kopiowanie rysunków i złożona figura Rey-Osterrieth) oraz funkcja wykonawcza (Test tworzenia śladów B, test Stroopa, bateria oceny czołowej, test Weigla). Aby ocenić umiejętności niezależnego życia, badacze wykorzystają dwa ustrukturyzowane wywiady: Skalę Czynności Życia Codziennego (ADL) i Skalę Aktywności Instrumentalnych Życia Codziennego (IADL). W celu oszacowania inteligencji przedchorobowej we wszystkich przypadkach zostanie przeprowadzony test TIB (Test di Intelligenza Breve), włoska wersja Narodowego Testu Czytania dla Dorosłych (NART). Aby ocenić cechy osobowości badanych, badacze wykorzystają Kwestionariusz Wielkiej Piątki Czynników (BFFQ), który mierzy pięć czynników: stabilność emocjonalną, energię, sumienność, ugodowość oraz otwartość na kulturę i doświadczenie. Za rezerwę poznawczą. badani będą przeprowadzać ustrukturyzowane wywiady dotyczące udziału w aktywnościach intelektualnych, sportowych i społecznych w ciągu swojego życia. Obecność objawów depresyjnych oceniana będzie za pomocą 22-punktowej Skali Oceny Depresji Hamiltona (HDRS).
W celu dalszej oceny każdy pacjent przeprowadzi pełną ocenę kliniczną, obszerną ocenę neuropsychologiczną (27 testów), ocenę umiejętności samodzielnego życia (ADL i IADL), ocenę inteligencji przedchorobowej (test TIB) oraz skalę depresji (depresja Hamiltona) Skala ocen – HDRS).
Do akwizycji ERP zostanie użyty ten sam system EEG, który był używany do akwizycji danych EEG.
Uczestnikom zostanie podana bateria testowa ERP z równoczesnym zapisem EEG, składająca się z 3-wyborowego zadania czujności (3CVT) zaprojektowanego do oceny ciągłej uwagi i standardowego zadania pamięci rozpoznawania obrazu (SIR) zaprojektowanego do oceny uwagi, kodowania i pamięci rozpoznawania obrazu.
W SIR obrazy zostaną wybrane jako bodźce do odróżnienia utraty pamięci krótkoterminowej od semantycznej i poszerzenia wcześniejszych wyników efektów ERP rozpoznawania obrazu.
|
|
Pacjenci z łagodnymi zaburzeniami poznawczymi
Pacjenci z rozpoznaniem MCI
|
Trzy SNP (rs429358, rs7412 i rs6265 odpowiednio na genach APOE i BDNF) zostaną przeanalizowane za pomocą reakcji łańcuchowej polimerazy (PCR) na genomowym DNA oraz z analizą krzywych topnienia (HRMA) przy użyciu Rotor-Gene 6,000 (Rotor-Gene , Corbett Research, Mortlake, Australia).
Aktywność EEG będzie rejestrowana w sposób ciągły z 19 miejsc za pomocą elektrod osadzonych w elastycznej nasadce i ustawionych zgodnie z międzynarodowym systemem 10-20.
Zapis będzie odniesiony do wspólnej średniej wszystkich elektrod, z wyłączeniem Fp1 i Fp2.
Ponowne odniesienie zostanie wykonane przed wykryciem i analizą artefaktów EEG.
Dane będą rejestrowane z filtrem pasmowo-przepustowym 0,3-70 Hz i digitalizowane z częstotliwością próbkowania 512 Hz i precyzją analogowo-cyfrową 16 bitów (Gal-Nt, EbNeuro®, Florencja, Włochy).
Poziome i pionowe ruchy oczu zostaną wykryte za pomocą elektrookulogramu (EOG).
Badani siedzą na rozkładanym krześle przez około 20 minut.
Dane będą zbierane z częstotliwością próbkowania 256 Hz, ze współczynnikiem tłumienia w trybie wspólnym 105 dB (decybeli) i z następującą charakterystyką środkowoprzepustową: filtr górnoprzepustowy 0,1 Hz, filtr dolnoprzepustowy piątego rzędu 100 Hz.
Próbki płynu mózgowo-rdzeniowego zostaną pobrane przez nakłucie lędźwiowe, natychmiast odwirowane i przechowywane w temperaturze -80°C do czasu przeprowadzenia analizy.
Aβ42, stosunek Aβ42/Aβ40, t-tau i p-tau będą mierzone przy użyciu analizatora chemiluminescencyjnego testu immunologicznego (CLEIA) LUMIPULSE® G600 (Fujirebio, Tokio, Japonia).
Do obszernej oceny neuropsychologicznej badacze wykorzystają następujące narzędzia: pomiary globalne (MMSE, Information-Memory-Concentration Test), zadania eksplorujące pamięć werbalną i przestrzenną krótko- i długotrwałą (Digit Span, Corsi Tapping Test, Five Words and Paired Words) Nabywanie i przypominanie sobie po 10 min i 24 h, natychmiastowe i opóźnione przypominanie krótkiej historii), pamięć prospektywna (Test pamięci behawioralnej Rivermead), uwaga (Test tworzenia śladów A, zadanie podwójne), język (test tokena, nazywanie obrazków, zadanie płynności kategorii, Zadanie płynności fonemicznej), praktyka konstrukcyjna (Kopiowanie rysunków i złożona figura Rey-Osterrieth) oraz funkcja wykonawcza (Test tworzenia śladów B, test Stroopa, bateria oceny czołowej, test Weigla). Aby ocenić umiejętności niezależnego życia, badacze wykorzystają dwa ustrukturyzowane wywiady: Skalę Czynności Życia Codziennego (ADL) i Skalę Aktywności Instrumentalnych Życia Codziennego (IADL). W celu oszacowania inteligencji przedchorobowej we wszystkich przypadkach zostanie przeprowadzony test TIB (Test di Intelligenza Breve), włoska wersja Narodowego Testu Czytania dla Dorosłych (NART). Aby ocenić cechy osobowości badanych, badacze wykorzystają Kwestionariusz Wielkiej Piątki Czynników (BFFQ), który mierzy pięć czynników: stabilność emocjonalną, energię, sumienność, ugodowość oraz otwartość na kulturę i doświadczenie. Za rezerwę poznawczą. badani będą przeprowadzać ustrukturyzowane wywiady dotyczące udziału w aktywnościach intelektualnych, sportowych i społecznych w ciągu swojego życia. Obecność objawów depresyjnych oceniana będzie za pomocą 22-punktowej Skali Oceny Depresji Hamiltona (HDRS).
W celu dalszej oceny każdy pacjent przeprowadzi pełną ocenę kliniczną, obszerną ocenę neuropsychologiczną (27 testów), ocenę umiejętności samodzielnego życia (ADL i IADL), ocenę inteligencji przedchorobowej (test TIB) oraz skalę depresji (depresja Hamiltona) Skala ocen – HDRS).
Do akwizycji ERP zostanie użyty ten sam system EEG, który był używany do akwizycji danych EEG.
Uczestnikom zostanie podana bateria testowa ERP z równoczesnym zapisem EEG, składająca się z 3-wyborowego zadania czujności (3CVT) zaprojektowanego do oceny ciągłej uwagi i standardowego zadania pamięci rozpoznawania obrazu (SIR) zaprojektowanego do oceny uwagi, kodowania i pamięci rozpoznawania obrazu.
W SIR obrazy zostaną wybrane jako bodźce do odróżnienia utraty pamięci krótkoterminowej od semantycznej i poszerzenia wcześniejszych wyników efektów ERP rozpoznawania obrazu.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Rozpoznanie kliniczne MCI u pacjentów z rozpoznaniem SCD
Ramy czasowe: trzy lata
|
Pacjenci, u których na początku badania zdiagnozowano SCD, będą co sześć miesięcy poddawani ocenie neurologicznej, a co dwanaście miesięcy badaniom neuropsychologicznym w celu wykrycia progresji do MCI zgodnie z kryteriami National Institute on Aging and Alzheimer's Association (NIA-AA) (Albert i wsp. 2011)
|
trzy lata
|
|
Kliniczna diagnostyka AZS u pacjentów ze zdiagnozowanym SCD i MCI
Ramy czasowe: trzy lata
|
Pacjenci, u których na początku badania zdiagnozowano SCD lub MCI, będą co sześć miesięcy poddawani ocenie neurologicznej, a co dwanaście miesięcy badaniom neuropsychologicznym w celu wykrycia progresji do AD zgodnie z kryteriami NIA-AA (Mc Khann i in. 2011).
|
trzy lata
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Różnice w wynikach neuropsychologicznych
Ramy czasowe: trzy lata
|
Wszyscy włączeni pacjenci będą oceniani co 12 miesięcy za pomocą szeroko zakrojonych badań neuropsychologicznych w celu zidentyfikowania różnic w zdolnościach poznawczych.
|
trzy lata
|
Współpracownicy i badacze
Współpracownicy
Śledczy
- Główny śledczy: Valentina Bessi, MD, PhD, Research and Innovation Centre for Dementia-CRIDEM, AOU Careggi, Florence, Italy
Publikacje i pomocne linki
Publikacje ogólne
- Giacomucci G, Mazzeo S, Bagnoli S, Casini M, Padiglioni S, Polito C, Berti V, Balestrini J, Ferrari C, Lombardi G, Ingannato A, Sorbi S, Nacmias B, Bessi V. Matching Clinical Diagnosis and Amyloid Biomarkers in Alzheimer's Disease and Frontotemporal Dementia. J Pers Med. 2021 Jan 14;11(1):47. doi: 10.3390/jpm11010047.
- Mazzeo S, Bessi V, Bagnoli S, Giacomucci G, Balestrini J, Padiglioni S, Tomaiuolo G, Ingannato A, Ferrari C, Bracco L, Sorbi S, Nacmias B. Dual Effect of PER2 C111G Polymorphism on Cognitive Functions across Progression from Subjective Cognitive Decline to Mild Cognitive Impairment. Diagnostics (Basel). 2021 Apr 18;11(4):718. doi: 10.3390/diagnostics11040718.
- Bessi V, Balestrini J, Bagnoli S, Mazzeo S, Giacomucci G, Padiglioni S, Piaceri I, Carraro M, Ferrari C, Bracco L, Sorbi S, Nacmias B. Influence of ApoE Genotype and Clock T3111C Interaction with Cardiovascular Risk Factors on the Progression to Alzheimer's Disease in Subjective Cognitive Decline and Mild Cognitive Impairment Patients. J Pers Med. 2020 May 29;10(2):45. doi: 10.3390/jpm10020045.
- Mazzeo S, Padiglioni S, Bagnoli S, Bracco L, Nacmias B, Sorbi S, Bessi V. The dual role of cognitive reserve in subjective cognitive decline and mild cognitive impairment: a 7-year follow-up study. J Neurol. 2019 Feb;266(2):487-497. doi: 10.1007/s00415-018-9164-5. Epub 2019 Jan 2.
- Giacomucci G, Mazzeo S, Padiglioni S, Bagnoli S, Belloni L, Ferrari C, Bracco L, Nacmias B, Sorbi S, Bessi V. Gender differences in cognitive reserve: implication for subjective cognitive decline in women. Neurol Sci. 2022 Apr;43(4):2499-2508. doi: 10.1007/s10072-021-05644-x. Epub 2021 Oct 8.
- Mazzeo S, Bessi V, Padiglioni S, Bagnoli S, Bracco L, Sorbi S, Nacmias B. KIBRA T allele influences memory performance and progression of cognitive decline: a 7-year follow-up study in subjective cognitive decline and mild cognitive impairment. Neurol Sci. 2019 Aug;40(8):1559-1566. doi: 10.1007/s10072-019-03866-8. Epub 2019 Apr 5.
- Bessi V, Mazzeo S, Padiglioni S, Piccini C, Nacmias B, Sorbi S, Bracco L. From Subjective Cognitive Decline to Alzheimer's Disease: The Predictive Role of Neuropsychological Assessment, Personality Traits, and Cognitive Reserve. A 7-Year Follow-Up Study. J Alzheimers Dis. 2018;63(4):1523-1535. doi: 10.3233/JAD-171180.
- Mazzeo S, Padiglioni S, Bagnoli S, Carraro M, Piaceri I, Bracco L, Nacmias B, Sorbi S, Bessi V. Assessing the effectiveness of subjective cognitive decline plus criteria in predicting the progression to Alzheimer's disease: an 11-year follow-up study. Eur J Neurol. 2020 May;27(5):894-899. doi: 10.1111/ene.14167. Epub 2020 Mar 8.
- Amoroso N, Diacono D, Fanizzi A, La Rocca M, Monaco A, Lombardi A, Guaragnella C, Bellotti R, Tangaro S; Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. Deep learning reveals Alzheimer's disease onset in MCI subjects: Results from an international challenge. J Neurosci Methods. 2018 May 15;302:3-9. doi: 10.1016/j.jneumeth.2017.12.011. Epub 2017 Dec 26.
- Bansal D. et al. Comparative Analysis of Various Machine Learning Algorithms for Detecting Dementia - Procedia Computer Science (2018) 132: 1497-1502
- Gouw AA, Alsema AM, Tijms BM, Borta A, Scheltens P, Stam CJ, van der Flier WM. EEG spectral analysis as a putative early prognostic biomarker in nondemented, amyloid positive subjects. Neurobiol Aging. 2017 Sep;57:133-142. doi: 10.1016/j.neurobiolaging.2017.05.017. Epub 2017 Jun 1.
- Guillem F, Rougier A, Claverie B. Short- and long-delay intracranial ERP repetition effects dissociate memory systems in the human brain. J Cogn Neurosci. 1999 Jul;11(4):437-58. doi: 10.1162/089892999563526.
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Zakończenie podstawowe (Oczekiwany)
Ukończenie studiów (Oczekiwany)
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- 20RSVB
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Opis planu IPD
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .