- ICH GCP
- Rejestr badań klinicznych w USA
- Badanie kliniczne NCT07225400
Opracowanie protokołu interwencji w zakresie nawigacji przestrzennej opartego na regionowo specyficznej aktywacji mózgu w łagodnych zaburzeniach poznawczych (SNav)
Celem tego jednostronnego badania klinicznego jest ustalenie, czy uczestnicy z łagodnymi zaburzeniami poznawczymi (MCI) mogą skutecznie poruszać się po wirtualnym labiryncie (VR). Labirynt VR został zaprojektowany jako narzędzie szkoleniowe mające na celu poprawę zdolności nawigacji przestrzennej uczestników.
Główne cele:
- Ustalenie, czy co najmniej 70% starszych osób dorosłych zakwalifikowanych do badania może ukończyć dwadzieścia cztery 50-minutowe sesje szkoleniowe w ciągu 4-miesięcznego okresu.
- Ocena, czy połączenie wirtualnej rzeczywistości z rejestracjami EEG może być wykorzystane do pomiaru aktywacji mózgu i zmian w aktywacji mózgu związanych z uczeniem się nawigacji przestrzennej.
Uczestnicy będą:
- Chodzić po otwartej, nieprzeszkodzonej przestrzeni nosząc gogle VR.
- Eksplorować do pięćdziesięciu różnych wirtualnych labiryntów kolejno i próbować znaleźć drogę przez każdy z nich.
Przegląd badań
Status
Interwencja / Leczenie
Szczegółowy opis
Konkretne cele: Ponieważ nie ma jeszcze dostępnego lekarstwa, interwencje związane ze stylem życia mające na celu opóźnienie wystąpienia choroby Alzheimera i pokrewnych demencji są niezbędne. Nawet jedna trzecia przypadków demencji może być możliwa do uniknięcia poprzez angażowanie się w zachowania ochronne, takie jak utrzymywanie aktywności poznawczej, zgodnie z danymi obserwacyjnymi. Jednak protokoły treningu poznawczego mające na celu opóźnienie wystąpienia często zawodzą. Zespół badawczy zakłada, że zaprojektowanie interwencji opartej na specyficznych pomiarach z regionów mózgu wspierających poznanie przyniesie lepsze wyniki.
Ten projekt pilotażowy koncentruje się na nawigacji przestrzennej (SN), czyli zdolności do poruszania się w znanych/nieznanych środowiskach, która jest szczególnie odpowiednia jako cel wczesnej interwencji. Trudności w tworzeniu nowych i utrzymywaniu starych wspomnień przestrzennych są powszechnym i wczesnym objawem choroby Alzheimera i mogą prowadzić do dezorientacji oraz zależności w wykonywaniu codziennych czynności. Nagromadzenie białka tau i beta-amyloidu rozpoczyna się w regionach wspierających SN, takich jak przyśrodkowa kora skroniowa i tylna kora ciemieniowa. Mimo że trudności z SN stanowią ważny cel, istnieje niewiele badań klinicznych skierowanych na SN. Wiele badań opiera się na rozwiązaniach desktopowych lub wirtualnej rzeczywistości, gdzie uczestnicy używają urządzeń przenośnych do treningu SN. Głównym ograniczeniem tych metod treningowych jest pozbawienie uczących się związanych z ruchem informacji sensorycznych i kinematycznych podczas aktywnej nawigacji.
Aby przezwyciężyć to ograniczenie, opracowano w pełni immersyjny labirynt wirtualnej rzeczywistości (VR), w którym uczestnicy trenują swoje zdolności nawigacyjne. Co ważne, projekt labiryntu opiera się na specyficznym wkładzie przyśrodkowej kory skroniowej, tylnej kory ciemieniowej i kompleksu retrosplenialnego w SN. Aby określić ilościowo wkład specyficzny dla regionów, zespół badawczy zastosował Mobile Brain Body Imaging (MoBI) do synchronicznego rejestrowania ruchu ciała z EEG w celu rejestrowania i analizowania aktywności mózgu na poziomie źródła podczas aktywnego ruchu w przestrzeni. Labirynt został zaprojektowany tak, aby podzielić naukę na dwa dyskretne okresy: 1) Stój/Koduj labirynt z widoku z lotu ptaka, aby wywołać allocentryczne kodowanie przestrzenne (tj. niezależne od pozycji/kierunku nawigatora) i 2) Idź/Nawiguj labiryntem z podniesionymi ścianami, tak aby podczas chodzenia widoczne były tylko korytarze/skrzyżowania, aby wywołać egocentryczne kodowanie przestrzenne (tj. zależne od nawigatora; skręć w lewo na następnym skrzyżowaniu). Dowody sugerują, że przyśrodkowa kora skroniowa jest zaangażowana w kodowanie allocentryczne, a tylna kora ciemieniowa w kodowanie egocentryczne, przy czym kompleks retrosplenialny integruje między allocentrycznymi i egocentrycznymi ramami mentalnymi. Korzystając z MoBI, zespół badawczy zidentyfikuje i będzie śledzić zmiany w aktywacji mózgu związane z interwencją podczas allocentrycznego i egocentrycznego kodowania przestrzennego. 30 niesamodzielnych, nieotępiałych starszych osób dorosłych zostanie włączonych do spersonalizowanego, nadzorowaniego, jedno-ramiennego badania klinicznego interwencji SN, składającego się z 24 sesji. Labirynty VR stopniowo zwiększają złożoność w zależności od postępów poszczególnych uczących się. Status ryzyka demencji będzie określany za pomocą progowych wyników na zweryfikowanych telefonicznych testach przesiewowych.
Cel 1: Określenie wykonalności spersonalizowanego protokołu treningowego labiryntu Wirtualnej Rzeczywistości-Nawigacji Przestrzennej (VR-SN). Zostanie zbadana wykonalność protokołu labiryntu VR-SN do trenowania nieotępiałych starszych osób dorosłych. Metryki wykonalności, w tym źródła rekrutacji, wdrożenie (tj. wskaźniki ukończenia sesji interwencyjnych), wskaźniki utrzymania, akceptowalność (wywiady po badaniu) i bezpieczeństwo (monitorowanie zdarzeń niepożądanych) będą oceniane przy użyciu mieszanki jakościowych i ilościowych narzędzi oceny.
Cel 2: Zbadanie wywołanej treningiem neuroplastyczności u starszych osób dorosłych uczestniczących w ćwiczeniach VR-SN. Zweryfikowane behawioralne (test labiryntu podłogowego, FMT) i neurofizjologiczne (MoBI) miary neuroplastyczności są opisane w sekcjach dotyczących miar wyników. FMT to labirynt o wymiarach 7 na 10 stóp przyklejony taśmą na podłodze, mierzący czas potrzebny do nawigacji labiryntem, który zespół badawczy zweryfikował jako solidny predyktor zaburzeń poznawczych, a badania powiązały go z patologią Alzheimera. Wyniki neurofizjologiczne opierają się na wcześniejszych pomiarach VR-SN MoBI uzyskanych u młodych osób dorosłych. Hipoteza 2a: Trening VR-SN poprawi wyniki w FMT. Hipoteza 2b: Trening VR-SN zwiększy modulacje mocy theta w retrosplenium podczas okresów Stój/Koduj oraz mocy alfa w tylnej korze ciemieniowej podczas okresów Idź/Nawiguj. Hipoteza 2c: Zwiększona modulacja mocy theta/alfa będzie skorelowana z poprawą w teście labiryntu podłogowego.
VR to podejście „Jedna miara dla jednej osoby”: VR okazał się skuteczny w pomaganiu pacjentom z poważnymi trudnościami motorycznymi i z równowagą, zespołem stresu pourazowego i zaburzeniami poznawczymi. Wszechstronność VR pozwala na generowanie różnorodnych zestawów kontrolowanych/bezpiecznych scenariuszy zaprojektowanych specjalnie pod potrzeby pacjenta. Podejście VR SN w tym badaniu ułatwia utrzymanie nauki w czasie poprzez nowość (tj. nowe labirynty mogą być tworzone na każdą sesję), odpowiednie wyzwanie (tj. złożoność labiryntu może być dopasowana do postępów uczącego się) i pozytywne informacje zwrotne (tj. dotarcie do celu labiryntu). Uczestnicy często zgłaszają, że lubią ćwiczenia labiryntowe przypominające grę, co jest niezbędne do utrzymania motywacji. Zespół badawczy twierdzi, że ten protokół VR z naciskiem na nawigację przestrzenną może okazać się istotny klinicznie, podobnie jak wcześniejsze interwencje VR, które przyniosły wyższe korzyści w porównaniu z interwencjami nie-VR. Zapewnienie uczącym się możliwości aktywnego poruszania się i nawigacji w przestrzeni wirtualnej (VR SN) przy jednoczesnym rejestrowaniu związanej z tym aktywacji mózgu (VR SN MoBI) zwiększy rygory naukowy i rozwiąże wcześniejsze niedociągnięcia (np. nawigacja w miejscu). W porównaniu z alternatywnymi podejściami obrazowania (np. MRI, PET), EEG jest technologią niskiego poziomu, w pełni przenośną i opłacalną. Ostatecznie może to uzasadnić ambulatoryjny protokół EEG powszechnie stosowany w warunkach klinicznych.
Innowacja: SN angażuje zdolności przestrzenne (np. allocentryczne/egocentryczne kodowanie przestrzenne) i pozaprzestrzenne poznawcze (np. uwaga). Ponadto SN wymaga integracji i elastycznego przełączania się między allocentrycznymi i egocentrycznymi ramami mentalnymi. Jeśli innowacyjny i nowatorski protokół labiryntu VR-SN MoBI zostanie opracowany i pomyślnie określi specyficzną dla regionu aktywację mózgu związaną z kodowaniem allocentrycznym i egocentrycznym, pozwoli to na rozwikłanie złożonej interakcji procesów poznawczych, które prowadzą do dezorientacji i niemożności nawigacji w znanych i nieznanych środowiskach. Różnicowanie i rozpoznawanie specyficznych wkładów może prowadzić do zindywidualizowanych, ukierunkowanych protokołów treningowych w celu rozwiązania procesów przestrzennych i pozaprzestrzennych, a także problemów związanych z kodowaniem przestrzennym związanym z przełączaniem/integracją allocentrycznych i egocentrycznych ram mentalnych. Śledzenie zmian w specyficznej dla regionu aktywacji mózgu SN przed/po interwencji dostarczy nowych kandydatów na markery neuroplastyczności, które mogą być testowane i używane jako kwantyfikatory (np. czas trwania, częstotliwość, złożoność) do opracowania lepszych interwencji przeciwko spadkowi poznawczemu i demencji.
Neuroplastyczność oparta na założeniu, że zaangażowanie w wymagające ćwiczenia umysłowe (np. SN) zapewnia większą ochronę odpowiednim regionom mózgu (np. przyśrodkowej korze skroniowej) i/lub prowadzi do rekrutacji nowych regionów mózgu podczas wykonywania zadania, zespół badawczy stara się zbadać zmiany w aktywacji mózgu EEG związane z interwencją jako sposób na ilościowe określenie neuroplastyczności. Wcześniejsze badania przyniosły pewne obiecujące wyniki. Na przykład u pacjentów po udarze rekrutacja homologicznych regionów mózgu jest związana z powrotem zdolności czuciowo-ruchowych. Natomiast badania EEG badające interwencje poznawcze/fizyczne i związaną z nimi plastyczność dały mieszane wyniki. Zgłaszano przesunięcia widmowej mocy EEG z wyższych na niższe pasma częstotliwości podczas demencji, z odwróceniem tego przesunięcia EEG, a także poprawą poznania po 6 tygodniach ćwiczeń u pacjentów z MCI. Jednocześnie badania donoszą o braku dowodów łączących korzyści z treningu poznawczego z markerami EEG. Niniejsza propozycja buduje i rozwija wcześniejsze badania, badając specyficzną dla regionu i widma aktywację mózgu w ramach podejścia do ćwiczeń SN „Jedna miara dla jednej osoby”, aby określić ilościowo neuroplastyczność.
PODEJŚCIE Procedury/oceny badania
- Telefoniczny Test Skriningowy Zaburzeń Pamięci (MIS): MIS to krótki, czteropunktowy test przesiewowy demencji, który ocenia postrzegane i niedawne zmiany w pamięci (wynik odcięcia ≤ 5, czułość 85%, specyficzność 86%).
- 8-punktowy Wywiad Skriningowy Demencji (AD8): AD8 to 8-punktowy test przesiewowy demencji badający pamięć, orientację, osąd i codzienne funkcjonowanie (wynik odcięcia ≥ 1, czułość 74%, specyficzność 86%).
- Telefoniczna Montrealska Skala Oceny Poznawczej (T-MoCA): T-MoCA testuje różne domeny poznawcze, w tym uwagę, funkcje wykonawcze, pamięć, język oraz umiejętności wzrokowo-przestrzenne/konstrukcyjne i wykazuje wystarczające właściwości psychometryczne jako test przesiewowy łagodnych zaburzeń poznawczych (wynik odcięcia > 17, czułość 72%, specyficzność 59%).
- Test Labiryntu Podłogowego: FMT jest ekologicznie trafnym testem SN opracowanym przez zespół badawczy i wykazano, że przewiduje MCI, a także koreluje z patologią Alzheimera. Uczestnicy zostaną umieszczeni w punkcie wejścia i poinstruowani, aby znaleźć drogę do punktu wyjścia. Ustalony 15-sekundowy okres planowania będzie dany na zaplanowanie trasy. Zostanie zarejestrowany czas, który upłynął od końca okresu planowania do udanego wyjścia (natychmiastowy czas labiryntu [IMT], sekundy).
- MoBI: modulacje związane z nawigacją w mocy theta i alfa specyficznej dla regionu podczas okresów Stój/Koduj i Idź/Nawiguj przy użyciu blokowych i związanych z wydarzeniami (uderzenie pięty) podejść analizy spektralnej, jak szczegółowo opisano we wcześniejszych pracach MoBI.
Domeny wykonalności i benchmarki sukcesu. Cel 1 ma na celu przetestowanie wykonalności metod i procedur do późniejszego użycia na większą skalę. Zespół badawczy proponuje 10-dniowy harmonogram rotacyjny do przeszkolenia trzydziestu starszych osób dorosłych uczestniczących w 24 sesjach labiryntu VR SN w okresie 4 miesięcy. Zostanie zastosowany protokół schodkowy, z 15 starszymi osobami dorosłymi (2 sesje w ciągu 10 dni) szkolonymi w miesiącach 6-9 i 15 starszymi osobami dorosłymi szkolonymi w miesiącach 10-14 tego 2-letniego projektu. Podstawowe kryteria określania sukcesu: 1) co najmniej 60% wszystkich kwalifikujących się starszych osób dorosłych może zostać zrekrutowanych i 2) 70% starszych osób dorosłych może być przeszkolonych w ramach rotacyjnego 10-dniowego programu (tj. 378 sesji w ciągu 12 miesięcy). Dodatkowo zostaną zebrane dane przy użyciu klasyfikacji zaproponowanej przez Thabane i in. (zobacz sekcję Referencje). Zostaną zastosowane metody mieszane wykorzystujące miary ilościowe i jakościowe do oceny wykonalności.
Próba, rekrutacja i skrining. Losowa próba starszych osób dorosłych (≥65 lat) zostanie zidentyfikowana za pomocą różnych środków: materiały informacyjne i prezentacja w Fort Washington Senior Center oraz listy wolontariuszy, którzy uczestniczyli w poprzednich badaniach w Albert Einstein College of Medicine (Division of Cognitive and Motor Aging). Osoby wyrażające zainteresowanie zostaną przesłuchane przez telefon przy użyciu progowych wyników „ryzyka demencji” na either MIS (>3 do ≤6) i AD8 (≥1). Uczestnicy włączeni do badania będą mieli spektrum funkcji poznawczych od prawidłowych do Łagodnych Zaburzeń Poznawczych (T-MoCA ≤ 17). Będzie to uwzględnione na wiele sposobów. 1. Dostosowanie do statusu MCI w analizie; 2. Dostosowanie do wyniku T-MoCA; 3. Przeprowadzenie analizy warstwowej według statusu MCI.
Protokół interwencji Sesja labiryntu VR 1: Rozpocznij od spersonalizowanej, bezpośredniej sesji wprowadzającej w celu opisania i odpowiedzi na pytania dotyczące protokołu. Uczestnicy przetestują gogle VR, czapkę EEG i zapoznają się z zadaniem labiryntu VR. Sesja VR-SN MoBI 2 (linia bazowa): Każda sesja trwa 50 minut. Początkowa złożoność labiryntu zostanie ustawiona na najniższym poziomie (tj. jeden zakręt, aby dotrzeć do celu). Cele nawigacyjne mogą być umieszczone w dowolnym miejscu w labiryncie, aby manipulować złożonością nawigacji zgodnie z potrzebami, zasobami i postępami uczącego się. Labirynt będzie powtarzany aż do wykonania bez błędów, po czym wprowadzony zostanie nowy labirynt. Wiele labiryntów VR jest wstępnie zaprogramowanych, aby zapewnić, że ćwiczenie jest wykonalne, nowatorskie i stanowi wyzwanie, aby zachęcić do długoterminowego treningu SN. Zostanie użyta reguła przekształcona w górę-w dół (UDTR) w celu dostosowania złożoności na podstawie wyników uczestnika. Zostanie zastosowana reguła trzy-w-górę/jeden-w-dół, co oznacza, że dla trzech kolejnych labiryntów bez błędów złożoność będzie dostosowywana poprzez wprowadzenie dodatkowego zakrętu do celu, a za każdy błąd liczba zakrętów potrzebnych do osiągnięcia celu będzie zmniejszana o jeden. Sesje labiryntu VR 3-23 (bez MoBI): Uczestnicy biorą udział w dwóch sesjach (50 minut, w tym przerwy) w ciągu 10 dni w okresie 4 miesięcy. Sesje VR-SN MoBI 12 i 24: Uczestnicy są szkoleni na labiryncie VR, podczas gdy rejestrowane jest MoBI.
Bezpieczeństwo Uczestnictwo w immersyjnej rzeczywistości wirtualnej może powodować nudności i zawroty głowy u niektórych osób. Aby zapewnić bezpieczeństwo, asystent badawczy będzie przy boku uczestnika, aby asekurować uczestników, gdy poruszają się w pustej przestrzeni, aby zapewnić bezpieczeństwo. Zachęca się do przerw po każdym opanowanym labiryncie. Ciągła ekspozycja na VR będzie ograniczona do maksymalnie 10 minut, aby umożliwić uczestnikom ponowne zaangażowanie się w świat fizyczny. Ostatnia metaanaliza u pacjentów z MCI/demencją uczestniczących w interwencjach VR nie wykazała znaczącego wzrostu skutków ubocznych dla protokołów VR. Wszystkie interwencje są prowadzone w placówkach medycznych.
PODEJŚCIE EKSPERYMENTALNE
Szczegóły dotyczące Celu 1 są podane wyłącznie w celach informacyjnych, aby zapewnić kompleksowy opis badania. Rejestracja tej propozycji w ClinicalTrials.gov dotyczy wyłącznie Celu 2.
Cel 1: Określenie wykonalności treningu labiryntu VR-SN Uzasadnienie: Zebranie wstępnych wyników dotyczących wykonalności ćwiczeń VR-SN dla nieotępiałych starszych osób dorosłych pomoże zoptymalizować protokół dla przyszłego randomizowanego badania klinicznego.
Cel 2: Zbadanie wywołanej treningiem neuroplastyczności u starszych osób dorosłych po treningu labiryntu VR-SN Uzasadnienie: Hipotezy są takie, że trening labiryntu VR-SN skraca czas potrzebny na nawigację Labiryntem Podłogowym i zwiększa modulacje mocy theta/alfa; czas Labiryntu Podłogowego jest skorelowany ze zmianą mocy theta/alfa.
Typ studiów
Zapisy (Szacowany)
Faza
- Nie dotyczy
Kontakty i lokalizacje
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Pierfilippo De Sanctis, PhD
- Numer telefonu: 718-862-1828
- E-mail: pierfilippo.sanctis@einsteinmed.edu
Kopia zapasowa kontaktu do badania
- Nazwa: Maya Hoff, BS
- Numer telefonu: 7188397650
- E-mail: maya.hoff@einsteinmed.edu
Lokalizacje studiów
-
-
New York
-
Manhattan, New York, Stany Zjednoczone, 10032
- Rekrutacyjny
- Columbia University Irving Medical Center
-
Kontakt:
- Sunil Agrawal, PhD
- Numer telefonu: 212-854-2993
- E-mail: sa3077@columbia.edu
-
The Bronx, New York, Stany Zjednoczone, 10461
- Rekrutacyjny
- Albert Einstein College of Medicine
-
Kontakt:
- Pierfilippo De Sanctis, PhD
- Numer telefonu: 718-862-1828
- E-mail: pierfilippo.sanctis@einsteinmed.edu
-
Główny śledczy:
- Pierfilippo De Sanctis, PhD
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Opis
Kryteria włączenia:
- Wiek 65 lat i starsi z amnestycznym łagodnym zaburzeniem poznawczym (aMCI);
- Umiejętność mówienia po angielsku;
- Zgoda na rejestrację MoBI;
- Prawidłowy lub skorygowany do prawidłowego wzrok/słuch;
- Zdolność do samodzielnego chodzenia przez 10 minut;
- Plan pozostania w okolicy przez najbliższy rok
Kryteria wykluczenia:
- Otępienie (badanie przesiewowe zaburzeń pamięci/AD8);
- Stan zdrowia wpływający na uczestnictwo, takie jak zawroty głowy i ból szyi;
- Hospitalizacja w ciągu ostatnich sześciu miesięcy lub plany operacji wpływającej na uczestnictwo w ciągu najbliższych czterech miesięcy;
- Ograniczenia mobilności wyłącznie z powodu ograniczeń układu mięśniowo-szkieletowego lub bólu;
- Choroba terminalna z przewidywanym przeżyciem krótszym niż 12 miesięcy;
- Obecność zaburzeń klinicznych wyraźnie zmieniających uwagę, takich jak majaczenie;
- Aktywne psychozy lub objawy psychiatryczne;
- Zamieszkiwanie w domu opieki;
- Uczestnictwo w badaniu interwencyjnym;
- Standardowe przeciwwskazania do EEG, w tym leki przeciwdrgawkowe, padaczka, udar, urazowe uszkodzenie mózgu;
- Kobiety w ciąży
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Główny cel: Inny
- Przydział: Nie dotyczy
- Model interwencyjny: Zadanie dla jednej grupy
- Maskowanie: Brak (otwarta etykieta)
Broń i interwencje
Grupa uczestników / Arm |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Eksperymentalny: Pełnozmysłowy labirynt wirtualnej rzeczywistości (VR)
Sesja 1 w wirtualnej rzeczywistości: Indywidualna, bezpośrednia sesja wprowadzająca w celu opisania i odpowiedzi na pytania dotyczące protokołu.
Sesja EEG w wirtualnej rzeczywistości 2 (linia bazowa): Każda sesja trwa 50 minut.
Początkowa złożoność labiryntu zostanie ustawiona na najniższym poziomie (tj. jeden zakręt do osiągnięcia celu).
Labirynt będzie powtarzany do momentu wykonania bez błędów, po czym wprowadzony zostanie nowy labirynt.
Reguła przekształcenia w górę-dół zostanie zastosowana do dostosowania złożoności na podstawie wyników uczestnika.
Konkretnie, reguła trzech w górę/jeden w dół, co oznacza, że dla trzech kolejnych labiryntów bez błędów złożoność labiryntu zostanie dostosowana przez wprowadzenie dodatkowego zakrętu do celu, a przy każdym błędzie liczba zakrętów do osiągnięcia celu zostanie zmniejszona o jeden.
Sesje labiryntu w wirtualnej rzeczywistości 3-23 (bez EEG): Uczestnicy biorą udział w sześciu sesjach w ciągu 10 dni przez okres 4 miesięcy.
Sesje EEG w wirtualnej rzeczywistości-SN 12 i 24: Uczestnicy są szkoleni na labiryncie w wirtualnej rzeczywistości, podczas gdy rejestrowane jest EEG.
|
Opracowano w pełni immersyjne środowisko wirtualnej rzeczywistości, w którym uczestnicy ćwiczą umiejętność nawigacji i odnajdywania drogi przez labirynt w rzeczywistości wirtualnej.
Środowisko wirtualnej rzeczywistości jest dobrze dostosowane do utrzymania motywacji uczącego się przez cały okres interwencji, zapewniając odpowiednie wyzwania (tj. złożoność labiryntu można dostosować do postępów uczącego się), pozytywne informacje zwrotne (tj. dotarcie do celu labiryntu) oraz nowość (tj. nowe labirynty na każdą sesję).
Zbudowano 50 różnych labiryntów VR, różniących się trudnością od 1 do 4 skrzyżowań.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Zmiana natychmiastowego czasu przejścia labiryntu (IMT)
Ramy czasowe: Zmiana od wartości wyjściowej do wartości po interwencji w 4 miesiącu
|
Zmiana czasu natychmiastowego przejścia labiryntu będzie oceniana jako behawioralny wskaźnik zmiany i określana za pomocą testu labiryntu podłogowego (FMT), który łączy nawigację z chodzeniem.
Uczestnicy zostaną ustawieni w punkcie wejścia FMT i poinstruowani, aby znaleźć drogę do punktu wyjścia FMT.
Ustalony 15-sekundowy okres planowania zostanie przeznaczony na zaplanowanie trasy.
Czas, który upłynął od zakończenia okresu planowania do udanego wyjścia (tj. IMT), w sekundach, zostanie zarejestrowany.
Testy t dla prób zależnych zostaną użyte do porównania czasu testu labiryntu podłogowego pomiędzy pomiarem wyjściowym a pomiarem po interwencji.
|
Zmiana od wartości wyjściowej do wartości po interwencji w 4 miesiącu
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Zmiana czasu wymaganego do pokonania labiryntu VR-SN
Ramy czasowe: Zmiana od wartości wyjściowej do pomiaru po interwencji po 4 miesiącach
|
Zmiana czasu potrzebnego na przejście labiryntu VR-SN będzie również oceniana jako behawioralny wskaźnik zmiany.
Zmiany przed/po interwencji w czasie potrzebnym na nawigację po labiryntach o równej złożoności będą porównywane z warunkiem kontrolnym, który nakłada niemal równe wymagania bez konieczności nawigacji (tj. oznaczenia na podłodze).
Do oceny i porównania czasu potrzebnego na nawigację w labiryncie VR-SN jako funkcji warunku (eksperymentalny versus kontrolny) i fazy (przed/połowie/po interwencji) zostaną wykorzystane liniowe modele efektów mieszanych.
|
Zmiana od wartości wyjściowej do pomiaru po interwencji po 4 miesiącach
|
|
Zmiana markerów mobilnego obrazowania mózgu i ciała (MoBI)
Ramy czasowe: Zmiana w stosunku do wartości wyjściowej po interwencji w ciągu 2 miesięcy (~ punkt środkowy) i w ciągu 4 miesięcy
|
Obrazowanie Mobile Brain Body będzie oceniane jako neurofizjologiczny marker plastyczności po interwencji treningu nawigacji przestrzennej.
Obrazowanie Mobile Brain Body będzie używane do pomiaru zmian w zakresie theta zakrętu płata ciemieniowego (3-7Hz) podczas kodowania alocentrycznego (tj. Stanie/Kodowanie) oraz tylnej części alfa (8-12Hz) podczas egocentrycznego odzyskiwania (tj. Chodzenie/Nawigacja) informacji przestrzennych.
Zmiany mocy spektralnej są mierzone względem warunku kontrolnego, który nakłada niemal równe wymagania bez konieczności nawigacji (tj. oznaczenia na podłodze).
Zmiany w modulacjach związanych z nawigacją (moc spektralna) będą podsumowane dla obu faz: Stanie/Kodowanie i Chodzenie/Nawigacja.
Liniowe modele efektów mieszanych będą używane do oceny i porównania wzrostu alocentrycznego-theta zakrętu płata ciemieniowego podczas Stanie/Kodowanie jako funkcji warunku (warunek eksperymentalny vs warunek kontrolny) i czasu (przed/połowa/po interwencji).
|
Zmiana w stosunku do wartości wyjściowej po interwencji w ciągu 2 miesięcy (~ punkt środkowy) i w ciągu 4 miesięcy
|
Współpracownicy i badacze
Współpracownicy
Śledczy
- Główny śledczy: Pierfilippo De Sanctis, PhD, Albert Einstein College of Medicine
Publikacje i pomocne linki
Publikacje ogólne
- 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.
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Szacowany)
Zakończenie podstawowe (Szacowany)
Ukończenie studiów (Szacowany)
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
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- 2024-16312
- 1R21AG091161-01A1 (Grant/umowa NIH USA)
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Opis planu IPD
Dane demograficzne, poznawcze, kliniczne oraz elektrofizjologiczne z 32-kanałowego EEG zostaną zebrane. Wirtualna rzeczywistość jest prezentowana za pomocą technologii SteamVR HTC Vive, specjalizującej się w pełni immersyjnych doświadczeniach 3D z wykorzystaniem śledzenia ruchu do poruszania się i interakcji w środowisku wirtualnym. Wszystkie dane zostaną anonimizowane przed przekazaniem do repozytorium, ale zbierane będą informacje niezbędne do wygenerowania globalnego unikalnego identyfikatora dla Archiwum Danych NIMH (NDA). Oczekuje się, że dane naukowe osiągną 10 terabajtów.<\/p>
Dane kliniczne, poznawcze i EEG będą analizowane za pomocą niestandardowego kodu MATLAB napisanego przy użyciu środowiska MATLAB® i pakietu EEGLAB do danych EEG. Chociaż MATLAB jest komercyjnym oprogramowaniem, większość uniwersytetów posiada licencje grupowe. Wszystkie kody zostaną udostępnione na stronie laboratorium na GitHub. Kod można znaleźć, wyszukując "labname" na GitHub. Główny plik readme.md projektu będzie również zawierał instrukcje.<\/p>
Ramy czasowe udostępniania IPD
Kryteria dostępu do udostępniania IPD
Typ informacji pomocniczych dotyczących udostępniania IPD
- PROTOKÓŁ BADANIA
- SOK ROŚLINNY
- ICF
- ANALITYCZNY_KOD
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 .