En este artículo, el investigador Antonio Javier Sutil Jiménez presenta los datos más importantes del estudio «Fiabilidad y validez de las pruebas cognitivas con smartphone para la degeneración lobular frontotemporal».
¿Por qué es importante este estudio de pruebas cognitivas para la degeneración lobular frontotemporal?
La degeneración lobular frontotemporal (DLFT) es una patología neurodegenerativa que causa síndromes de demencia. La DLFT afecta a los lóbulos frontales y temporales del cerebro y produce deterioro del comportamiento, la cognición, el lenguaje y/o el funcionamiento motor.
Aunque es el tipo de demencia más común en personas menores de 60 años, no se comprende bien, ya que cada experiencia individual con FTLD es única y es difícil predecir cómo se desarrollará la enfermedad.
Consorcio ALLFTD
A partir de esta necesidad surge el consorcio ALLFTD, del cual nace este estudio. El consorcio ALLFTD es un proyecto cuyo objetivo es construir una cohorte de pacientes con DLFT en centros expertos que puedan estar disponibles para el estudio de posibles tratamientos en ensayos clínicos. En concreto, buscan recopilar datos sobre evaluaciones cognitivas y conductuales, neuroimágenes, sangre y líquido cefalorraquídeo. Y con ellos buscan:
- Identificar medidas clínicas y biomarcadores que puedan ser útiles para el seguimiento de pacientes con DLFT en ensayos de tratamiento.
- Identificar medidas clínicas y biomarcadores que indiquen cuándo una persona con alto riesgo de desarrollar DLFT debido a una mutación comenzará a tener síntomas.
- Compartir datos, imágenes y muestras de los participantes con otros investigadores para ampliar el conocimiento sobre la patología.
A partir de los datos recogidos por el consorcio ALLFTD nace este estudio, que busca superar algunas de las barreras existentes haciendo uso de la tecnología de smartphone (teléfono inteligente).
Algunas de estas limitaciones son:
- La necesidad de visitas frecuentes a cuidadores o médicos, que suponen un gran costo en el desarrollo de ensayos clínicos;
- la dispersión geográfica de los participantes elegibles para estos estudios;
- o la falta de pruebas neuropsicológicas sensibles que detecten la patología en etapa temprana.
Como solución, se propone el uso de smartphones para la recopilación remota de datos que puedan ser confiables y válidos. Aunque pueda parecer sorprendente, la evidencia preliminar apoya el uso de smartphones como método para administrar evaluaciones cognitivas y motoras de forma remota en adultos mayores con riesgo de padecer otras enfermedades como alzheimer, parkinson o Huntington.
En este estudio en particular, se utilizó la aplicación móvil ALLFTD (ALLFTD-mApp) con el objetivo de estudiar su validez en la evaluación del funcionamiento ejecutivo y de memoria en una cohorte con FTLD.
¿Qué se ha hecho?
Para llevar a cabo el estudio tomaron una muestra de 360 pacientes de 1160 elegibles. Esta muestra se dividió en dos cohortes que no diferían significativamente en términos demográficos, severidad de la patología o en cognición. Estas cohortes fueron de identificación (n = 258) y de validación (n = 108).
Tareas cognitivas que se realizaron
Los participantes configuraron la aplicación con la ayuda inicial de los investigadores, pero se autoadministraron las tareas cognitivas en tres sesiones de media hora sin supervisión. Todas las pruebas fueron repetidas cada seis meses para evaluar la fiabilidad test-retest.
Las tareas que realizaron incluyeron:
- Una tarea de memoria adaptativa asociativa y versiones gamificadas de la tarea de flancos, Stroop,
- 2-back,
- go/no go,
- y la prueba de clasificación de tarjetas (ver figura 1 del artículo original para ver las tareas).
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Evaluaciones clínicas y neuropsicológicas
Además de estas tareas, los pacientes completaron múltiples evaluaciones clínicas y neuropsicológicas junto con medidas de neuroimagen y genéticas. Entre estas medidas se destacan dos pruebas neuropsicológicas que serán utilizadas en la fase de tests para validar la tecnología:
- El Montreal Cognitive Assessment (MoCA), que es una prueba de screening,
- y la puntuación UDS3-EF, que es una medida combinada de pruebas de función ejecutiva y velocidad de procesamiento.
Análisis
Para cumplir el objetivo propuesto, se realizaron tres análisis diferentes.
Análisis de fiabilidad
El primero fue un análisis de la fiabilidad dentro de la tarea, estimada con la primera realización de la prueba por parte de los participantes a través de la consistencia interna y la fiabilidad test-retest medida con aquellos que realizaron al menos dos veces la tarea.
La fiabilidad estimada se describe como baja (<0.50), moderada (0.50-0.74), buena (0.75-0.89) y excelente (>0.90). Para conocer los resultados más a fondo, ver la tabla 1, donde se muestra una simplificación de los resultados obtenidos para la muestra total (combinación) y las dos cohortes (Identificación y validación).
| Tareas | Consistencia interna (Alpha de Cronbach) | Fiabilidad Test-retest (ICC, interclass correlation coefficient) |
| Flancos | ||
| Combinación | 0.99 | 0.95 |
| Identificación | 0.99 | 0.95 |
| Validación | 0.99 | 0.95 |
| Stroop | ||
| Combinación | 0.84 | 0.84 |
| Identificación | 0.83 | 0.84 |
| Validación | 0.88 | 0.84 |
| 2-Back | ||
| Identificación | 0.92 | 0.77 |
| Detección | 0.92 | 0.80 |
| Validación | 0.92 | 0.64 |
Análisis de validación
La segunda parte del análisis fue la validación, que se realizó en un subgrupo de 57 participantes sin síntomas.
Se observó que una mayor edad estaba asociada con un peor rendimiento en la mayoría de las pruebas cognitivas, excepto en la prueba de clasificación de cartas y en la prueba go-no/go, lo cual era esperable. Las asociaciones con el sexo y el nivel educativo no fueron significativas.
Las pruebas cognitivas administradas a través de la aplicación mostraron evidencia de validez convergente y divergente, con resultados muy similares en las cohortes de identificación y validación.
Las medidas de la función ejecutiva basadas en la ALLFTD-mApp generalmente se correlacionaron con las medidas estándar de estos dominios y menos con las de otros dominios cognitivos.
Por ejemplo, la tarea de flancos se asoció con una medida compuesta de funciones ejecutivas, así como con medidas de visuoconstrucción y denominación. La prueba de memoria de la ALLFTD-mApp también se asoció con pruebas estándar de memoria y función ejecutiva.
Análisis de área
Por último, se realizó un análisis de área bajo la curva (AUC, por sus siglas en inglés), en el que se evaluó la validez de la aplicación para diferenciar a los participantes sin síntomas de aquellos que se encuentran en una etapa prodrómica o sintomática.
| Asintomáticos vs Pródromo (Identificación) | Asintomáticos vs Pródromos (Validación) | |
| ALLFTD-mAPP | 0.82 | 0.81 |
| UDS3-EF | 0.80 | 0.83 |
| MoCA | 0.69 | 0.67 |
¿Cuáles son las principales conclusiones de este estudio de pruebas cognitivas para la degeneración lobular frontotemporal?
Como conclusión, se puede inferir que el uso de un smartphone es potencialmente una herramienta válida y fiable para la evaluación de la demencia frontotemporal desde etapas tempranas. Esto está respaldado por estudios previos y por los resultados de este estudio, que muestran excelentes valores en medidas de fiabilidad y validación para la mayoría de las tareas.
Como se muestra en la Tabla 2, la aplicación móvil presenta resultados iguales o mejores en la distinción entre grupos asintomáticos y prodrómicos en comparación con otros métodos de evaluación cognitiva, como el UDS3-EF o el MoCA.
Dado que este estudio solo explora algunos dominios cognitivos, extender su uso a otras medidas podría ser de interés futuro para mejorar la precisión diagnóstica temprana.
Por lo tanto, se plantea que los smartphones pueden complementar los paradigmas tradicionales de investigación, como los realizados en persona. Esto se debe a que pueden facilitar el acceso a personas que tienen dificultades para llegar a los centros de evaluación y, además, pueden reducir los costos de las evaluaciones presenciales.
En términos más generales, la escalabilidad, facilidad de uso, fiabilidad y validez de la ALLFTD-mApp sugieren que esta es una herramienta útil para realizar evaluaciones digitales remotas en ensayos clínicos de demencia.
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¿Dónde NeuronUP podría aportar a un estudio como este?
NeuronUP puede contribuir a este estudio de varias maneras.
- Primero, en la generalización de estos resultados a cohortes geográfica y psicosocialmente más diferentes a las de este estudio, población blanca, con educación universitaria promedio, en su mayoría angloparlantes. El acceso de NeuronUP a una población con mayor diversidad sociodemográfica y la no restricción a población angloparlante son algunos de los puntos fuertes donde podría ser de utilidad, aportando una mayor diversidad y equidad en el acceso. Además, la gran diversidad de materiales NeuronUP (más de 3000 diferentes) agrupados en varias funciones cognitivas puede ayudar a entender el funcionamiento cognitivo de forma más completa.
- Por otra parte, la extensión de este trabajo a otros tipos de demencias podría ser muy enriquecedora. Esto se debe a que se podría mejorar la precisión diagnóstica en las etapas tempranas, que es donde es más crucial, pero también más difícil de precisar.
*ALLFTD es un proyecto codirigido por el Dr. Brad Boeve de Mayo Clinic en Rochester, Minnesota, y el Drs. Adam Boxer y Howard Rosen de la Universidad de California, San Francisco (UCSF).
Bibliografía
- All FTD. (s. f.). All FTD. https://www.allftd.org/
- Staffaroni AM, Clark AL, Taylor JC, Heuer HW, Sanderson-Cimino M, Wise AB, Dhanam S, Cobigo Y, Wolf A, Manoochehri M, Forsberg L, Mester C, Rankin KP, Appleby BS, Bayram E, Bozoki A, Clark D, Darby RR, Domoto-Reilly K, Fields JA, Galasko D, Geschwind D, Ghoshal N, Graff-Radford N, Grossman M, Hsiung GY, Huey ED, Jones DT, Lapid MI, Litvan I, Masdeu JC, Massimo L, Mendez MF, Miyagawa T, Pascual B, Pressman P, Ramanan VK, Ramos EM, Rascovsky K, Roberson ED, Tartaglia MC, Wong B, Miller BL, Kornak J, Kremers W, Hassenstab J, Kramer JH, Boeve BF, Rosen HJ, Boxer AL; ALLFTD Consortium. Reliability and Validity of Smartphone Cognitive Testing for Frontotemporal Lobar Degeneration. JAMA Netw Open. 2024 Apr 1;7(4):e244266. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2024.4266. PMID: 38558141; PMCID: PMC10985553.
