Доказательства исследования ЭЭГ при амилоидном сканировании (EASES)

Получите и проанализируйте данные ЭЭГ in vivo у участников в возрасте 50–65 лет, показывающие раннюю симптоматику MCI, с целью руководства ведением пациентов и разработки методов вмешательства для улучшения общих результатов в отношении здоровья для этого сегмента населения. Как здоровые, так и симптоматические группы будут состоять из участников с предыдущим сканированием ПЭТ-бета-амилоида (Aβ). Включите технологию сканирования мозга WAVi, которая доказала свою эффективность при оценке случаев mTBI.

Количественная электроэнцефалография (кЭЭГ) — это неинвазивная оценка, при которой регистрируются многоканальные потенциалы, связанные с событиями ЭЭГ (ERP), и всесторонний многомерный анализ таких записей с помощью передовых алгоритмов, направленных на понимание и визуализацию сложной сети функций мозга. Наша цель состоит в том, чтобы сравнить оценки лиц как с симптомами, так и без симптомов, для дальнейшей разработки дифференциальных диагнозов на самых ранних стадиях доклинической БА. Изложение исследовательской методики, которая показала себя многообещающей в выявлении специфических для региона аномалий у пациентов с сотрясением мозга, не только позволяет нам воспользоваться существующей структурой, которая обеспечивает четкие и элегантные топографические результаты, но также устанавливает воспроизводимый показатель для количественной оценки дисфункции, связанной с MCI. Соблюдение мер в рамках существующих рамок способствует более стандартизированному нейродиагностическому подходу к патологиям, связанным с деменцией, и поддерживает непрерывность лечения.

В конечном итоге эта нейрофизиологическая оценка прольет новый свет на прогрессирование когнитивных нарушений и реакцию на разрабатываемые терапевтические вмешательства для различных неврологических, психиатрических и поведенческих состояний. Система WAVi использует алгоритмы и наборы методов обработки сигналов и распознавания образов для поиска и картирования активированных нейронных путей в точках данных, связанных с задачей, по времени, местоположению, амплитуде и частоте. Проецируя отдельные точки данных в кластеры, они выявляют трехмерные изображения паттернов активации мозговой сети, которые представляют собой функциональные нейронные пути с высоким разрешением. Эти модели и оценки сети мозга могут помочь клиницистам в профилировании функциональности мозга по сравнению с эталонной моделью сети мозга, чтобы оценить сходство с нормальным функционированием мозга. Измерение изменений функциональности и/или дисфункции потенциально может помочь в проведении курсов лечения после изменений в прогрессировании заболевания. В сочетании с данными, полученными из информации, полученной из самоотчетов и наблюдаемых когнитивных и поведенческих моделей, возникает ясность в отношении мозговых процессов и определения состояния здоровья.

Для этого исследования мы оценим способность амплитуд волн qEEG P300 и P50 и времени слухового отклика дифференцировать здоровых стареющих людей от тех, у кого развиваются характеристики MCI. Запись WAVi в состоянии реакции бодрствования является идеальной недорогой и неинвазивной методологией с высоким временным разрешением (миллисекунды), которая обеспечивает оптимальный исследовательский инструмент для новых особенностей патофизиологии головного мозга. Эти процедуры хорошо переносятся пациентами, не зависят от сложности задачи и широко доступны для всех групп населения, даже для тех, которые традиционно недостаточно представлены в клинических исследованиях. Кроме того, их можно повторять с течением времени без эффектов привыкания.

Цель 1 определить индивидуальные исходные амплитуды qEEG P300/P50 и время слухового отклика в популяции здоровых участников в возрасте 50-65 лет без деменции в анамнезе, которые ранее получали ПЭТ-сканирование. Оцените среднее значение генеральной совокупности, медиану и изменчивость. Если возможно, подмножество будет повторно протестировано со стандартным интервалом, чтобы определить надежность повторного тестирования для этого инструмента.

Цель 2 оценивает способность амплитуды qEEG P300 и времени слухового отклика различать пожилых участников с MCI / доклиническими симптомами AD и здоровых участников того же возраста.

Цель 3 оценивает способность амплитуд qEEG P50 различать пожилых участников с MCI / доклиническими симптомами AD и здоровых участников того же возраста.

Цель 4 подтверждает эффективность корреляции qEEG/загрузки амилоидными бляшками с предыдущими данными визуализации ПЭТ.