Продольная проверка компьютеризированной когнитивной батареи (Когниграммы) в диагностике легких когнитивных нарушений и болезни Альцгеймера

Обоснование

Сегодняшнее старение населения приводит к увеличению заболеваемости деменцией. В Канаде примерно у 564 000 человек диагностирована деменция, и ожидается двукратное увеличение этого числа к 2031 году. В этом контексте раннее выявление и прогнозирование снижения когнитивных функций необходимы для предотвращения и/или замедления развития деменции.

Стандартные нейропсихологические тесты с карандашом и бумагой имеют решающее значение для выявления и последующего наблюдения за когнитивными нарушениями; однако они трудоемки и требуют присутствия на месте обученного нейропсихолога. В этом отношении компьютеризированное тестирование может лучше подходить для когнитивного скрининга в крупных эпидемиологических исследованиях и для лонгитюдного мониторинга поставщиками первичной медико-санитарной помощи из-за их более высокой эффективности для серийных оценок и их пригодности для использования за пределами учреждения или на большом расстоянии. В то же время компьютеризированное тестирование позволяет более точно регистрировать правильность и скорость ответа с уровнем чувствительности, недоступным при стандартных введениях.

Недавно был разработан ряд компьютеризированных когнитивных батарей, хотя они и предназначались в качестве исследовательских инструментов. В настоящее время существует потребность в проверке компьютеризированных когнитивных батарей в клинических условиях. Одной из таких компьютеризированных батарей является Cognigram™ (CG), которая измеряет скорость обработки информации, внимание, рабочую память и способность к обучению. Предыдущие перекрестные исследования продемонстрировали достоверность КГ для выявления ЛКН и различных типов деменции. Однако в настоящее время нет литературы о лонгитюдной валидности CG и минимальной лонгитюдной валидации других существующих в настоящее время компьютеризированных когнитивных батарей.

С другой стороны, исследования и медицина переходят от поведенческих реакций к оценке здоровья мозга (например, вербальные ответы, время реакции и т. д.) и переходят к измерениям, в большей степени ориентированным на нейровизуализацию. Биологические тесты могут позволить обнаружить преддеменцию и определить прогноз у пациентов с MCI. Перспективным биологическим тестом является ЭЭГ/ERP. Исследователи ранее показали групповые различия в ССП для пациентов с ЛКН и ХН. В других исследованиях сообщалось о многообещающих ERP-маркерах преддеменции и прогрессирования MCI в деменцию. Однако ERP может быть сложным в обработке и трудоемким, что ограничивает его ценность в клинических условиях. Например, обычное время для серии ERP, измеряющей несколько когнитивных областей, обычно длится 1 час, еще 25 минут для наложения шапки ЭЭГ и проверки подключения всех электродов и около 30 минут для каждой парадигмы (x2-3 парадигмы).

Платформа NeuroCatch™ (NCP) предлагает ключевые конкурентные преимущества по сравнению с другими платформами ЭЭГ, имея быстрое время тестирования с автоматизированной обработкой, анализом и отображением результатов, что приносит пользу пациентам и врачам, будучи значительно проще в использовании, чем существующие системы ЭЭГ, и облегчает обучение и увеличить расходы среди пользователей ЭЭГ. В этом исследовании исследователи будут использовать NPC для изучения ERP, которые могут предсказывать прогрессирование деменции у пациентов с MCI. В настоящем исследовании будет проведена первоначальная оценка способности NCP обнаруживать снижение когнитивных функций и прогнозировать переход в деменцию у пациентов с MCI.

Гипотезы:

В Cognigram исследователи предполагают, что произойдет следующее:

я. Значительные различия в баллах CG на исходном уровне будут обнаружены между группами MCI и CN ii. Субъекты MCI будут демонстрировать более выраженные лонгитюдные изменения, чем субъекты с CN iii. Индивидуальные Значительные продольные изменения в показателях CG через 3 и/или 6 месяцев, и/или 9 месяцев, и/или 12 месяцев будут связаны с предполагаемым клиническим исходом через 12 месяцев, и/или 24 месяца, и/или 36 месяцев.

IV. CG покажет более высокую чувствительность в обнаружении когнитивных изменений и более высокую прогностическую силу продольного клинического исхода, чем тест MoCA с карандашом и бумагой.

Исследователи предполагают, что в NeuroCatch произойдет следующее:

I. Значительные различия в параметрах ERP (амплитуда и латентность ERP, таких как N100, N400, P300) на исходном уровне будут обнаружены между группами MCI и CN II. Субъекты MCI будут демонстрировать более значительные продольные изменения параметров ERP, чем субъекты CN III. Индивидуальные значительные продольные изменения параметров ERP через 6 месяцев, и/или 12 месяцев, и/или 24 месяца будут связаны с предполагаемым клиническим исходом через 12 месяцев, и/или 24 месяца, и/или 36 месяцев.

IV. NCP продемонстрирует более высокую чувствительность при обнаружении когнитивных изменений и более высокую прогностическую способность продольного клинического исхода, чем тест MoCA с карандашом и бумагой.

Цели проекта следующие:

я. Чтобы отличить продольные изменения CG, связанные с повреждением нервной системы, от нормальных вариаций у пожилых людей с нормальными когнитивными функциями (CN) ii. Определить, связана ли исходная оценка CG с клиническим исходом через 12, 24 и 36 месяцев iii. Определить, связаны ли внутрииндивидуальные изменения КГ через 3, 6, 9 и 12 месяцев с клиническим исходом через 12, 24 и 36 месяцев.

IV. Сравнить возможности CG и MoCA для прогнозирования лонгитюдных клинических исходов.

v. Чтобы отличить продольные изменения ERP (например, изменения амплитуд и латентности N100, N400, P300), связанные с повреждением нервной системы, от нормальных вариаций у пожилых людей с нормальным когнитивным развитием.

ви. Чтобы определить, соответствуют ли базовые параметры ERP (например, амплитуда N100, N400, P300) связана с клиническим исходом через 12, 24 и 36 месяцев vii. Определить, связаны ли индивидуальные изменения параметров ССП через 6, 12 и 24 месяца с клиническим исходом через 12, 24 и 36 месяцев.

VIII. Сравнить возможности NCP и MoCA для прогнозирования лонгитюдных клинических исходов.

Для целей этого проекта будет набрана общая выборка из 30 MCI и их партнеров по исследованию, а также 30 когнитивно нормальных субъектов (CN). Партнеры по исследованию субъектов MCI ответят на функциональный вопросник и когнитивный вопросник, необходимые для определения клинического статуса участников. Для участников MCI обязательно иметь партнера по исследованию для участия в этом исследовании.

Для проекта CN участники пройдут сеансы тестирования компьютерной графики и Монреальской когнитивной оценки (MoCA) на исходном уровне, через 3 месяца, 6 месяцев, 9 месяцев и 12 месяцев. Будут сравниваться возможности прогнозирования клинических лонгитюдных исходов (т. е. возвращение к нормальным когнитивным функциям, значительное снижение в пределах спектра MCI или прогрессирование до деменции) CG и MoCA. Клинический исход будет оцениваться с использованием нейропсихологической батареи, функциональной оценки и краткого когнитивного опросника на исходном уровне, через 12, 24 и 36 месяцев. Ожидается, что изменения показателей CG будут чувствительны к снижению когнитивных функций, что позволит на раннем этапе прогнозировать прогрессирование когнитивных нарушений.

Для проекта NCP участники пройдут сеансы тестирования NCP (Приложение 14: NCP) и MoCA на исходном уровне, через 6 месяцев, 12 месяцев, 24 месяца и 36 месяцев. Будут сравниваться возможности прогнозирования клинических исходов (т. е. возвращение к нормальному познанию, значительное снижение в пределах спектра MCI или прогрессирование до деменции) тестов NCP и MoCA. Клинический исход будет оцениваться с использованием нейропсихологической батареи, функциональной оценки и краткого когнитивного опросника на исходном уровне, через 12, 24 и 36 месяцев. Ожидается, что изменения в ERP будут чувствительны к снижению когнитивных функций, что позволит на раннем этапе прогнозировать прогрессирование когнитивных нарушений.

Проспективная продольная валидация, если она будет продемонстрирована, значительно повысит уверенность в использовании CG и NCP в клинических условиях для оценки пациентов с MCI и позволит на раннем этапе прогнозировать будущие клинические результаты. Это может помочь в разработке превентивных терапевтических стратегий, предоставляя пациентам и их семьям дополнительное время для подготовки к будущему (например, финансовые механизмы, варианты лечения и общественные услуги). CG и NCP могли бы быть наиболее полезными в первичной медико-санитарной помощи, где многочисленные ограничения делают когнитивные оценки проблематичными (например, нехватка времени для выполнения когнитивного тестирования и отсутствие доступа к дорогостоящим нейропсихологическим тестам, не покрываемым OHIP), а оценки ЭЭГ/ВП непозволительны. например, нехватка времени для проведения ЭЭГ, отсутствие доступа к обученным специалистам для анализа и интерпретации результатов ЭЭГ/ВП).