Прогнозирование эволюции субъективного снижения когнитивных функций до болезни Альцгеймера с помощью машинного обучения (PREVIEW)
Болезнь Альцгеймера (БА) имеет предсимптомное течение, которое может длиться от нескольких лет до десятилетий. Идентификация субъектов на ранней стадии имеет решающее значение для терапевтического вмешательства и возможного предотвращения снижения когнитивных функций. Текущие исследования сосредоточены на выявлении характеристик ранних стадий БА, и с этой целью было разработано несколько концепций.
Субъективное снижение когнитивных функций (SCD) определяется как постоянное снижение когнитивных способностей по сравнению с ранее нормальным состоянием субъекта, при котором субъект имеет нормальные с поправкой на возраст, пол и образование показатели в стандартизированных когнитивных тестах. ВСС не связана с текущими когнитивными нарушениями, однако рассматривается ее потенциальная роль как фактора риска развития БА.
Целью этого исследования является оценка с помощью инструментов машинного обучения данных точности, нейропсихологической оценки, личностных черт, когнитивного резерва, генетических факторов, биомаркеров нейродегенерации спинномозговой жидкости (ЦСЖ), записей ЭЭГ и событий, связанных с потенциалом, при прогнозировании конверсии из состояния ВСС. , к легким когнитивным нарушениям (MCI) и AD.
Обзор исследования
Статус
Вмешательство/лечение
- Генетический: Генетический анализ генов APOE и BDNF.
- Диагностический тест: Запись ЭЭГ
- Диагностический тест: Сбор спинномозговой жидкости и измерение биомаркеров болезни Альцгеймера
- Диагностический тест: Нейропсихологическая оценка
- Диагностический тест: Оценка когнитивного резерва, депрессии, особенностей личности и досуга
- Диагностический тест: Клинико-нейропсихологическое наблюдение
- Диагностический тест: ERP-запись
Подробное описание
Региональный справочный центр болезни Альцгеймера и когнитивных расстройств при больнице Кареджи во Флоренции начал около 25 лет назад сбор клинических, нейропсихологических данных, данных о личности и образе жизни пациентов с субъективным снижением когнитивных функций (ССН). Исходя из этих данных, цель настоящего исследования состоит в том, чтобы увеличить количество переменных, собранных у пациентов с ВСС, и расширить клиническое наблюдение, чтобы определить более точный путь заболевания и выявить очень ранних субъектов с риском конверсии при болезни Альцгеймера (БА). ).
Преимущества выявления когнитивных нарушений на ранних стадиях имеют решающее значение. Такое обнаружение традиционно выполнялось вручную одним или несколькими клиницистами на основе отчетов и результатов тестов. Алгоритмы машинного обучения предлагают метод обнаружения, который может обеспечить автоматизированный процесс и ценные сведения о диагностике и классификации. С помощью этого инструмента клиницисты могут разрабатывать оптимальные скрининги, чтобы прогнозировать уже на стадии ВСС возможные изменения состояния пациента и с помощью протоколов принятия решений устанавливать степень целесообразности исследований/экзаменов для каждого пациента на основе текущих данных. состояние риска.
Целью этого исследования является оценка с помощью инструментов машинного обучения точности клинических данных, нейропсихологической оценки, личностных черт, когнитивного резерва, генетических факторов, биомаркеров нейродегенерации спинномозговой жидкости (ЦСЖ) и особенностей ЭЭГ и потенциалов, связанных с событиями (ERP). ) в прогнозировании конверсии из состояния SCD в легкое когнитивное нарушение (MCI) и AD.
Все участники пройдут всесторонний семейный и клинический анамнез, общее и неврологическое обследование, обширную нейропсихологическую батарею (около 19 тестов, исследующих все когнитивные области: память, внимание, исполнительные функции, язык, праксис), оценку преморбидного интеллекта (TIB - Test di Intelligenza). Breve, итальянская версия Национального теста на чтение для взрослых (NART), личностные черты (опросник Большой пятерки факторов (BFFQ)), оценка досуга (структурированное интервью относительно участия в интеллектуальной, спортивной и социальной деятельности), а также оценка депрессии. Шкала оценки депрессии Гамильтона (HDRS). Кроме того, всем пациентам будет проведен анализ спинномозговой жидкости для оценки установленных биомаркеров (Aβ42, общий тау, p-tau), а образцы крови для анализа ДНК будут взяты для определения генотипов аполипопротеина Е (АРОЕ) и нейротрофического фактора головного мозга (BDNF). . В частности, будут проанализированы три различных однонуклеотидных полиморфизма (SNP):
- BDNF SNP Val66Met (замена валина на метионин) уже был связан с более плохой эпизодической памятью и аномальной активацией гиппокампа по данным МРТ.
- Гены rs429358 и rs7412 АРОЕ, участвующие в формировании амилоидных бляшек, ежегодно повторяют только клиническую и нейропсихологическую оценку для оценки прогрессирования снижения.
Будет отобрана подвыборка, включающая все новые случаи ВСС, включенные в исследование (около 50), всех субъектов, перешедших на MCI (около 25), и всех пациентов, уже участвовавших в исследовании, которые сообщают о субъективном когнитивном расстройстве в течение менее 10 лет. (около 75).
Эта выбранная подвыборка также будет выполнять дополнительные исследования: биомаркеры CSF, записи ЭЭГ в состоянии покоя и регистрация ERP.
Примерно у 150 субъектов будет записана активность ЭЭГ. Участникам будет назначена батарея тестов ERP с одновременной записью ЭЭГ. Анализ данных ЭЭГ, в частности, начнется со стандартизированного конвейера обработки ЭЭГ на ранней стадии (PREP Pipeline), ориентированного на фильтрацию высоких частот на частоте 1 Гц, идентификацию плохих каналов и расчет надежного среднего эталонного значения. Исследователи будут выполнять эпохирование сигнала, используя эпохи фиксированной длины для измерений в состоянии покоя и эпохи с блокировкой стимула для сигналов, полученных во время задач. Эпохи, содержащие артефактный сигнал, будут удалены полуавтоматической процедурой. Затем исследователи применят к данным анализ независимых компонентов (ICA) с последующим полуавтоматическим обнаружением артефактных компонентов на основе показателей автокорреляции, корреляции с электродом ЭОГ, топографии фокального канала и качества дипольной подгонки с одним источником. Наконец, исследователи будут вычислять характеристики мощности в сенсорном пространстве, т. е. мощности в полосах частот, и метрики линейной/нелинейной функциональной связности, т. е. прямую передаточную функцию и взаимную информацию, на уровне источника после процедуры реконструкции источника, т. е. Метод электромагнитной томографии головного мозга низкого разрешения (LORETA) (Pascual-Marqui et, al 2002).
Анализ машинного обучения будет происходить следующим образом. В первый анализ будут включены все пациенты, у которых в предварительной работе был диагностирован ВСС. Исследователи определят набор мультимодальных характеристик, включая все 19 нейропсихологических тестов, набор оценок личности и генетический профиль. Исследователи определят общую метрику, основанную на дисперсии каждого отдельного измерения профиля, а затем обучат алгоритм машинного обучения связывать каждый «вектор» профиля с соответствующей эволюцией заболевания через фиксированное время (сначала возможная категории будут только SCD, MCI, AD без дополнительных подуровней, но это может быть улучшено в следующих раундах). Во-первых, исследователи будут выполнять эту классификацию со стандартными процедурами машинного обучения, такими как метод опорных векторов (SVM, с использованием бинарных деревьев решений) и k-ближайших соседей (kNN). Затем они будут использовать тот факт, что нейрофизиологические оценки повторяются ежегодно (см. выше), чтобы использовать алгоритм SuStaIn, ранее применявшийся к данным нейровизуализации (см. современное состояние и Янг, 2018). Вкратце, алгоритм оценивает по z-значению каждое измерение профиля и моделирует с помощью кусочно-линейной функции различные пути накопления каждого маркера, т. е. прогрессию от здоровых до ненормальных значений. Этот подход не только превосходит стандартные алгоритмы в прогнозировании конечного состояния субъектов на основе начального профиля, но и выделяет различные пути, которые могут привести к одному и тому же результату. В отдельном наборе анализа исследователи будут следовать подходу глубокого обучения, используя точно такие же профили субъектов для обучения многоуровневой искусственной нейронной сети с прямой связью (ИНС), предсказывающей состояние пациента через фиксированное время. Сети будут обучены стандартным методам градиентного спуска и обратного распространения ошибки, а с помощью процедур отсева и пакетной нормализации исследователи получат надежные результаты автоматической классификации. Сравнивая производительность классификации SuStaIn и ANN, они определят наиболее удобный подход к задаче. Кроме того, они будут применять стандартные методы уменьшения размерности, чтобы выделить наиболее важные признаки, и повторить процедуру, описанную выше, чтобы оценить, можно ли достичь тех же результатов с помощью подмножества скринингов.
Затем выбранный подход будет повторен для новых пациентов, набранных в ходе ПРЕДВАРИТЕЛЬНОГО ПРОСМОТРА, и для тех, кто проходит последующий анализ в ходе проекта. Единственным отличием будет новый набор факторов, включенных в анализ, включая все данные, использованные в первой версии, а также биомаркеры BDNF, CSF и новые функции, извлеченные из записей ЭЭГ в состоянии покоя и ERP. Это потребует определения второй мультимодальной метрики для всех функций и последующего изменения формы и переобучения сети машинного обучения. Как описано выше, даже для второй версии алгоритма исследователи будут стремиться определить минимальный набор признаков, обеспечивающих оптимальную производительность. Окончательный результат алгоритма обеспечит прогноз развития состояния для каждого пациента на основе его/ее полного профиля.
Тип исследования
Регистрация (Ожидаемый)
Контакты и местонахождение
Контакты исследования
- Имя: Valentina Bessi, MD, PhD
- Номер телефона: +393496096308
- Электронная почта: valentina.bessi@unifi.it
Учебное резервное копирование контактов
- Имя: Sonia Padiglioni, Psy, PhD
- Номер телефона: +393488512232
- Электронная почта: padiglionis@aou-careggi.toscana.it
Места учебы
-
-
-
Florence, Италия, 50143
- Рекрутинг
- IRCCS Don Gnocchi
-
Контакт:
- Antonello Grippo, MD, PhD
-
Главный следователь:
- Sandro Sorbi, MD, PhD
-
Младший исследователь:
- Rachele Buralli
-
Младший исследователь:
- Antonello Grippo, MD, PhD
-
Florence, Италия
- Рекрутинг
- Department of Neuroscience, Psychology, Drug Research and Child Health, University of Florence
-
Контакт:
- Benedetta Nacmias, PhD
- Номер телефона: 055/7948910
- Электронная почта: nacmias@unifi.it
-
Главный следователь:
- Benedetta Nacmias, PhD
-
Младший исследователь:
- Silvia Bagnoli, PhD
-
Младший исследователь:
- Assunta Ingannato
-
Pisa, Италия
- Рекрутинг
- Istituto di Biorobotica e Dipartimento di Eccellenza in Robotica e AI, Scuola Superiore Sant'Anna
-
Контакт:
- Alberto Mazzoni, PhD
-
Главный следователь:
- Alberto Mazzoni
-
Младший исследователь:
- Michael Lassi
-
Младший исследователь:
- Alberto Vergani
-
Младший исследователь:
- Silvestro Micera
-
-
Tuscany Region
-
Florence, Tuscany Region, Италия, 50134
- Рекрутинг
- Aou Careggi
-
Контакт:
- Valentina Bessi, MD, PhD
- Номер телефона: +393496096308
- Электронная почта: valentina.bessi@unifi.it
-
Контакт:
- Salvatore Mazzeo, MD
- Номер телефона: +393477219137
- Электронная почта: salvatore.mazzeo@unifi.it
-
Главный следователь:
- Valentina Bessi, MD, PhD
-
Младший исследователь:
- Salvatore Mazzeo, MD
-
Младший исследователь:
- Sonia Padiglioni, Psy, PhD
-
Младший исследователь:
- Valentina Moschini, Psy
-
Младший исследователь:
- Carmen Morinelli, Psy
-
Младший исследователь:
- Giulia Giacomucci, MD
-
Младший исследователь:
- Filippo Emiliani, MD
-
Младший исследователь:
- Giulia Galdo, MD
-
Младший исследователь:
- Juri Balestrini, MD
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Ребенок
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Полы, имеющие право на обучение
Метод выборки
Исследуемая популяция
Исследователи будут включать в исследование последовательных спонтанных испытуемых, которые сами обратились в Центр болезни Альцгеймера и когнитивных расстройств у взрослых больницы Кареджи во Флоренции.
Исследователи включат в исследование 300 пациентов с ВСС, уже отобранных и оцененных один раз (исходный уровень) или более (последующее наблюдение) в нашей клинике, и они увеличат исходную выборку, добавив новых субъектов с ВСС или ЛКН.
Описание
Критерии включения:
- Жалобы на снижение когнитивных функций продолжительностью ≥ 6 месяцев;
- нормальное функционирование по шкалам повседневной деятельности и инструментальной деятельности повседневной жизни (Lawton and Brody, 1969);
- Неудовлетворительные критерии деменции на исходном уровне (DSM-V, Американская психиатрическая ассоциация, 2013 г.).
Критерий исключения:
- Травма головы в анамнезе, текущее неврологическое и/или системное заболевание, симптомы психоза, большой депрессии, алкоголизма или злоупотребления психоактивными веществами.
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
- Наблюдательные модели: Когорта
- Временные перспективы: Перспективный
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Здоровые элементы управления
|
Активность ЭЭГ будет записываться непрерывно с 19 точек с помощью электродов, установленных в эластичном колпачке и расположенных в соответствии с международной системой 10-20.
Запись будет привязана к общему среднему значению всех электродов, за исключением Fp1 и Fp2.
Повторная ссылка будет сделана до обнаружения и анализа артефактов ЭЭГ.
Данные будут записываться с полосовым фильтром 0,3–70 Гц и оцифровываться с частотой дискретизации 512 Гц и аналого-цифровой точностью 16 бит (Gal-Nt, EbNeuro®, Флоренция, Италия).
Горизонтальные и вертикальные движения глаз будут обнаружены с помощью электроокулограммы (ЭОГ).
Субъекты будут сидеть в кресле с откидной спинкой в течение примерно 20 мин.
Данные будут собираться с частотой дискретизации 256 Гц, коэффициентом подавления синфазного сигнала 105 дБ (децибел) и следующими характеристиками полосы пропускания: фильтр верхних частот 0,1 Гц, фильтр нижних частот пятого порядка 100 Гц.
Для сбора ERP будет использоваться та же система ЭЭГ, которая использовалась для сбора данных ЭЭГ.
Участникам будет назначена батарея тестов ERP с одновременной записью ЭЭГ, состоящая из задачи на бдительность с 3 вариантами ответов (3CVT), предназначенной для оценки устойчивого внимания, и стандартной задачи распознавания образов (SIR), предназначенной для оценки внимания, кодирования и распознавания образов. память.
В SIR изображения будут выбраны в качестве стимулов, чтобы отличить краткосрочную потерю семантической памяти от потери и расширить предыдущие результаты эффектов ERP распознавания изображений.
|
|
Пациенты с субъективным снижением когнитивных функций
Пациенты, жалующиеся на снижение когнитивных функций при нормальном функционировании в повседневной жизни и неудовлетворительные критерии MCI или деменции на исходном уровне.
|
Три SNP (rs429358, rs7412 и rs6265 на генах APOE и BDNF соответственно) будут проанализированы с помощью полимеразной цепной реакции (ПЦР) на геномной ДНК и анализа кривых плавления (HRMA) с использованием Rotor-Gene 6000 (Rotor-Gene , Corbett Research, Мортлейк, Австралия).
Активность ЭЭГ будет записываться непрерывно с 19 точек с помощью электродов, установленных в эластичном колпачке и расположенных в соответствии с международной системой 10-20.
Запись будет привязана к общему среднему значению всех электродов, за исключением Fp1 и Fp2.
Повторная ссылка будет сделана до обнаружения и анализа артефактов ЭЭГ.
Данные будут записываться с полосовым фильтром 0,3–70 Гц и оцифровываться с частотой дискретизации 512 Гц и аналого-цифровой точностью 16 бит (Gal-Nt, EbNeuro®, Флоренция, Италия).
Горизонтальные и вертикальные движения глаз будут обнаружены с помощью электроокулограммы (ЭОГ).
Субъекты будут сидеть в кресле с откидной спинкой в течение примерно 20 мин.
Данные будут собираться с частотой дискретизации 256 Гц, коэффициентом подавления синфазного сигнала 105 дБ (децибел) и следующими характеристиками полосы пропускания: фильтр верхних частот 0,1 Гц, фильтр нижних частот пятого порядка 100 Гц.
Образцы спинномозговой жидкости будут собираться с помощью люмбальной пункции, немедленно центрифугироваться и храниться при температуре -80 ° C до проведения анализа.
Aβ42, соотношение Aβ42/Aβ40, t-tau и p-tau будут измерять с использованием анализатора хемилюминесцентного иммуноферментного анализа (CLEIA) LUMIPULSE® G600 (Fujirebio, Токио, Япония).
Для обширной нейропсихологической оценки исследователи будут использовать следующие инструменты: глобальные измерения (MMSE, тест «Информация-память-концентрация»), задания на изучение вербальной и пространственной кратковременной и долговременной памяти (Размах цифр, Тест постукивания Корси, Пять слов и парные слова). Приобретение и припоминание через 10 минут и 24 часа, Немедленное и отложенное припоминание короткого рассказа), проспективная память (тест на поведенческую память Ривермид), внимание (тест на прокладывание маршрута А, двойное задание), язык (тест на жетоны, называние картинок, задание на беглость категорий, Задание на фонематическую беглость), конструктивный праксис (копирование рисунков и комплексная фигура Рея-Остеррита) и исполнительные функции (тест на прокладывание маршрута B, тест Струпа, Батарея лобных оценок, тест Вейгля). Для оценки навыков самостоятельной жизни исследователи будут использовать два структурированных интервью: шкалу ежедневной активности (ADL) и шкалу инструментальной активности повседневной жизни (IADL). Для оценки преморбидного интеллекта во всех случаях будет выполнен тест TIB (Test di Intelligenza Breve), итальянская версия Национального теста чтения для взрослых (NART). Чтобы оценить личностные качества испытуемых, исследователи будут использовать опросник «Большая пятерка факторов» (BFFQ), который измеряет пять факторов: эмоциональную стабильность, энергию, добросовестность, доброжелательность и открытость к культуре и опыту. Для когнитивного резерва. субъекты проведут структурированное интервью относительно участия в интеллектуальной, спортивной и общественной деятельности в течение своей жизни. Наличие депрессивных симптомов будет оцениваться с помощью Шкалы оценки депрессии Гамильтона (HDRS) из 22 пунктов.
Для последующей оценки каждый субъект проведет полную клиническую оценку, обширную нейропсихологическую оценку (тест 27), оценку навыков самостоятельной жизни (ADL и IADL), оценку преморбидного интеллекта (тест TIB) и шкалу депрессии (Hamilton Depression). Рейтинговая шкала - HDRS).
Для сбора ERP будет использоваться та же система ЭЭГ, которая использовалась для сбора данных ЭЭГ.
Участникам будет назначена батарея тестов ERP с одновременной записью ЭЭГ, состоящая из задачи на бдительность с 3 вариантами ответов (3CVT), предназначенной для оценки устойчивого внимания, и стандартной задачи распознавания образов (SIR), предназначенной для оценки внимания, кодирования и распознавания образов. память.
В SIR изображения будут выбраны в качестве стимулов, чтобы отличить краткосрочную потерю семантической памяти от потери и расширить предыдущие результаты эффектов ERP распознавания изображений.
|
|
Пациенты с легкими когнитивными нарушениями
Пациенты с диагнозом MCI
|
Три SNP (rs429358, rs7412 и rs6265 на генах APOE и BDNF соответственно) будут проанализированы с помощью полимеразной цепной реакции (ПЦР) на геномной ДНК и анализа кривых плавления (HRMA) с использованием Rotor-Gene 6000 (Rotor-Gene , Corbett Research, Мортлейк, Австралия).
Активность ЭЭГ будет записываться непрерывно с 19 точек с помощью электродов, установленных в эластичном колпачке и расположенных в соответствии с международной системой 10-20.
Запись будет привязана к общему среднему значению всех электродов, за исключением Fp1 и Fp2.
Повторная ссылка будет сделана до обнаружения и анализа артефактов ЭЭГ.
Данные будут записываться с полосовым фильтром 0,3–70 Гц и оцифровываться с частотой дискретизации 512 Гц и аналого-цифровой точностью 16 бит (Gal-Nt, EbNeuro®, Флоренция, Италия).
Горизонтальные и вертикальные движения глаз будут обнаружены с помощью электроокулограммы (ЭОГ).
Субъекты будут сидеть в кресле с откидной спинкой в течение примерно 20 мин.
Данные будут собираться с частотой дискретизации 256 Гц, коэффициентом подавления синфазного сигнала 105 дБ (децибел) и следующими характеристиками полосы пропускания: фильтр верхних частот 0,1 Гц, фильтр нижних частот пятого порядка 100 Гц.
Образцы спинномозговой жидкости будут собираться с помощью люмбальной пункции, немедленно центрифугироваться и храниться при температуре -80 ° C до проведения анализа.
Aβ42, соотношение Aβ42/Aβ40, t-tau и p-tau будут измерять с использованием анализатора хемилюминесцентного иммуноферментного анализа (CLEIA) LUMIPULSE® G600 (Fujirebio, Токио, Япония).
Для обширной нейропсихологической оценки исследователи будут использовать следующие инструменты: глобальные измерения (MMSE, тест «Информация-память-концентрация»), задания на изучение вербальной и пространственной кратковременной и долговременной памяти (Размах цифр, Тест постукивания Корси, Пять слов и парные слова). Приобретение и припоминание через 10 минут и 24 часа, Немедленное и отложенное припоминание короткого рассказа), проспективная память (тест на поведенческую память Ривермид), внимание (тест на прокладывание маршрута А, двойное задание), язык (тест на жетоны, называние картинок, задание на беглость категорий, Задание на фонематическую беглость), конструктивный праксис (копирование рисунков и комплексная фигура Рея-Остеррита) и исполнительные функции (тест на прокладывание маршрута B, тест Струпа, Батарея лобных оценок, тест Вейгля). Для оценки навыков самостоятельной жизни исследователи будут использовать два структурированных интервью: шкалу ежедневной активности (ADL) и шкалу инструментальной активности повседневной жизни (IADL). Для оценки преморбидного интеллекта во всех случаях будет выполнен тест TIB (Test di Intelligenza Breve), итальянская версия Национального теста чтения для взрослых (NART). Чтобы оценить личностные качества испытуемых, исследователи будут использовать опросник «Большая пятерка факторов» (BFFQ), который измеряет пять факторов: эмоциональную стабильность, энергию, добросовестность, доброжелательность и открытость к культуре и опыту. Для когнитивного резерва. субъекты проведут структурированное интервью относительно участия в интеллектуальной, спортивной и общественной деятельности в течение своей жизни. Наличие депрессивных симптомов будет оцениваться с помощью Шкалы оценки депрессии Гамильтона (HDRS) из 22 пунктов.
Для последующей оценки каждый субъект проведет полную клиническую оценку, обширную нейропсихологическую оценку (тест 27), оценку навыков самостоятельной жизни (ADL и IADL), оценку преморбидного интеллекта (тест TIB) и шкалу депрессии (Hamilton Depression). Рейтинговая шкала - HDRS).
Для сбора ERP будет использоваться та же система ЭЭГ, которая использовалась для сбора данных ЭЭГ.
Участникам будет назначена батарея тестов ERP с одновременной записью ЭЭГ, состоящая из задачи на бдительность с 3 вариантами ответов (3CVT), предназначенной для оценки устойчивого внимания, и стандартной задачи распознавания образов (SIR), предназначенной для оценки внимания, кодирования и распознавания образов. память.
В SIR изображения будут выбраны в качестве стимулов, чтобы отличить краткосрочную потерю семантической памяти от потери и расширить предыдущие результаты эффектов ERP распознавания изображений.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Клиническая диагностика ЛКН у пациентов с диагнозом ВСС
Временное ограничение: три года
|
Пациенты с диагнозом ВСС на исходном уровне будут наблюдаться каждые шесть месяцев с помощью неврологического обследования и каждые двенадцать месяцев с помощью нейропсихологического обследования для выявления прогрессирования до MCI в соответствии с критериями Национального института старения и ассоциации Альцгеймера (NIA-AA) (Albert et al. 2011)
|
три года
|
|
Клиническая диагностика БА у больных с диагнозом ВСС и ЛКН
Временное ограничение: три года
|
Пациенты с диагнозом SCD или MCI на исходном уровне будут наблюдаться каждые шесть месяцев с неврологическим обследованием и каждые двенадцать месяцев с нейропсихологическим обследованием для выявления прогрессирования болезни в соответствии с критериями NIA-AA (Mc Khann et al. 2011).
|
три года
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Различия в нейропсихологических показателях
Временное ограничение: три года
|
Все включенные пациенты будут оцениваться каждые 12 месяцев с помощью обширных нейропсихологических обследований с целью выявления изменений в когнитивных функциях.
|
три года
|
Соавторы и исследователи
Соавторы
Следователи
- Главный следователь: Valentina Bessi, MD, PhD, Research and Innovation Centre for Dementia-CRIDEM, AOU Careggi, Florence, Italy
Публикации и полезные ссылки
Общие публикации
- 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.
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
Первичное завершение (Ожидаемый)
Завершение исследования (Ожидаемый)
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Первый опубликованный (Действительный)
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последняя проверка
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- 20RSVB
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
Описание плана IPD
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .