Хесус Кортес: «Это исследование может помочь заранее определить людей с риском развития когнитивного снижения»

Хесус М. Кортес, профессор Ikerbasque в Институте Biocruces-Bizkaia медицинских исследований и руководитель отдела НИОКР и инноваций NeuroрUP, в рассказывает нам о результатах предсказания когнитивного ухудшения с помощью NeuronUP которые только что были опубликованы в престижном британском журнале Journal of Neuropsychology.

Каковы были главные результаты этого исследования?

Мотивацией этого исследования было строго понять, в какой степени различные материалы для когнитивной тренировки, разработанные NeuronUP, могут быть использованы для прогнозирования когнитивного ухудшения через год после использования NeuronUP.

Из 203 различных изученных материалов для когнитивной тренировки мы выяснили, что одни материалы работают лучше других. Например, материалы для тренировки скорости обработки информации, внимания (в его трех формах: избирательное, переключающее или устойчивое) и исполнительных функций показали прогностическую силу с площадью под кривой больше 0,89, что очень высоко по сравнению с предыдущими исследованиями.

Кроме того, при более специфических патологиях мы обнаружили такие различия: избирательное внимание очень хорошо предсказывает когнитивное ухудшение через год у пациентов с болезнью Паркинсона, но не при болезни Альцгеймера, где большинство существующих материалов прогнозируют когнитивное ухудшение лишь умеренно. Также мы изучали популяции с рассеянным склерозом и синдромом Дауна.

С другой стороны, это исследование позволило нам разработать инфраструктуру обработки данных внутри NeuronUP, оптимизировав все механизмы, создать специальное подразделение по работе с данными, в котором уже работает выделенный персонал.

Почему для публикации этих результатов был выбран Journal of Neuropsychology?

Journal of Neuropsychology — это журнал Британского психологического общества, одной из старейших и самых уважаемых психологических организаций в мире.

Основанное в 1901 году и насчитывающее более 60 тысяч членов, оно является профессиональной организацией для психологов в Великобритании, которая организует широкий спектр мероприятий и услуг для своих членов, включая непрерывное образование, исследования и продвижение психологии.

Она активно выступает за продвижение психологии на благо общества и тесно сотрудничает с другими организациями и государственными учреждениями для улучшения психического здоровья и благополучия в Великобритании и во всём мире.

Британское общество выпускает несколько научных журналов с высоким импакт-фактором, охватывающих клиническую психологию, нейроразвитие, образовательную, здравоохранительную, социальную психологию и нейропсихологию. Это, без сомнения, надёжная и престижная платформа для специалистов в области нейропсихологии.

С другой стороны, в нашем исследовании используется прорывная технология в нейропсихологии, основанная на данных реального мира (Real World Data), и это в определённой степени обернулось для нас штрафом. В частности, один из рецензентов был очень требователен и строг, и нам было нелегко опубликовать наши результаты в этом журнале. Но это был риск, который мы решили принять, поскольку наша стратегия заключалась в том, что если авторитетный журнал в сообществе опубликует нашу работу, профессиональное и научное сообщество будет более восприимчиво к нашей методологии.

Почему технология, основанная на Real World Data (RWD), является прорывной?

Сначала я хотел бы подчеркнуть, что такое Real World Data (RWD) и почему оно отличается от типичной методологии клинических исследований. RWD — это данные, собранные вне контролируемой среды клинического исследования, как это происходит в повседневной клинической практике или традиционных клинических исследованиях.

RWD объединяет данные из электронных медицинских записей, онлайн-платформ, опросов, страховых медицинских компаний и других источников. В отличие от данных, собранных в контролируемых клинических исследованиях, которые имеют очень ограниченную возможность обобщения на другие популяции, RWD может дать более точное и обобщённое представление о том, как лечение или вмешательство действует в реальной популяции.

Минусы в том, что RWD обладает высокой гетерогенностью и требует использования нетрадиционных, более гибких технологий, таких как машинное обучение или искусственный интеллект.

RWD является прорывной технологией, поскольку позволяет получить доступ к большому объёму данных и широкому спектру пациентов, что обеспечивает лучшую характеристику популяций и более глубокое понимание взаимодействий между методами лечения и сопутствующими заболеваниями.

Оно также может помочь выявить новые терапевтические показания и оценить безопасность и эффективность лечения в условиях, максимально приближённых к реальной клинической практике.

С другой стороны, это сталкивается с новыми вызовами, такими как повышенная сложность сбора и очистки данных, сложности в их анализе, меньше контроля над факторами смешения, а также законодательство, не предназначенное для RWD, с постоянными проблемами конфиденциальности и безопасности данных.

Как измерялось когнитивное ухудшение в вашем исследовании?

Когнитивное ухудшение в нашем исследовании определялось на основе популяционных данных о производительности (performance) при выполнении материалов когнитивной тренировки NeuronUP. По сути, в когортах из нескольких десятков тысяч участников мы можем чётко определить, что является нормой, а что ухудшением, просто устанавливая перцентильные границы в результатах каждого пациента относительно популяции.

Производительность (performance) каждого участника мы измеряли с помощью NeuronUP Score — оценки, которую мы используем для измерения прогресса пользователей в NeuronUP. Это индекс от 0 до 100, уникальный для каждого участника, рассчитываемый по формуле, объединяющей количество правильных ответов, время выполнения задания и уровень его сложности. NeuronUP Score — это новый количественный индекс, который упрощает оценку производительности участника и облегчает сравнения при наблюдении, позволяя моделировать продольные данные одного и того же участника и получать точные траектории индивидуальной производительности.

Как вы думаете, как ваше исследование может способствовать лучшему пониманию причин когнитивного ухудшения?

Это очень амбициозный вопрос, и пока мы не можем на него ответить. Чтобы объяснить причины когнитивного ухудшения, нам следовало бы изучить генетические и экологические факторы, связанные с этим состоянием. Также необходимо рассмотреть различные формы когнитивного ухудшения, такие как деменция, и различия в основных причинах каждого типа.

Кроме того, следует охарактеризовать изменения в мозге, когнитивную и нейропсихологическую функцию у людей с когнитивным ухудшением и без него, а также их особенности в конкретных популяциях, например у пожилых или у лиц с определёнными сопутствующими заболеваниями, чтобы выявить специфические факторы риска этого состояния.

С другой стороны, нам также следует охарактеризовать терапевтические вмешательства и их эффективность в улучшении или предотвращении когнитивного ухудшения. Хотя правда, что в этой области ещё требуется больше исследований, наша статья, использующая RWD и оценки NeuronUP Score, является хорошей отправной точкой и подчёркивает необходимость проведения в будущем других исследований с использованием NeuronUP Score и специфических когорт для решения этой проблемы.

Как вы считаете, как можно использовать полученные вами результаты для улучшения медицинской помощи людям с когнитивными нарушениями?

Количественные исследования, позволяющие с высокой точностью прогнозировать когнитивное ухудшение в общей популяции за 12 месяцев до его наступления, очень полезны, например, для своевременного выявления людей с риском развития когнитивного ухудшения.

Это позволило бы вмешиваться на ранних стадиях, чтобы замедлить ухудшение, разрабатывать индивидуальные программы профилактики и лечения для людей с высоким риском когнитивного ухудшения, контролировать прогресс людей с когнитивными нарушениями с течением времени для оценки эффективности лечения, выявлять модифицируемые факторы риска и разрабатывать вмешательства для снижения риска когнитивного ухудшения, а также помогать врачам принимать обоснованные решения по лечению таких пациентов.

Какие шаги предпринимаются для дальнейших исследований в подразделении НИОКР и инноваций NeuronUP?

В этом подразделении мы начали работу в 2018 году при финансировании Центра технологического развития и промышленности Испании (CDTI), подведомственного Министерству науки, инноваций и университетов, и Агентства экономического развития Ла-Риохи (ADER), а также за счёт собственных внутренних средств NeuronUP.

За это время нам удалось оптимизировать многие аспекты сбора данных, их обработки и мониторинга, а также количественной оценки и визуализации, что имеет чрезвычайно высокую ценность для клинических специалистов.

Кроме того, мы начали сотрудничать с несколькими ведущими исследовательскими центрами мира (как национальными, так и международными) в различных проектах, таких как обнаружение атипичных субъектов (outliers) и их мониторинг в общей популяции, валидация NeuronUP Score с помощью стандартных нейропсихологических тестов, а также классификация траекторий каждого участника на основе его производительности (performance) в NeuronUP.

Несомненно, в ближайшие годы мы сможем предложить новые функции на основе данных для использования клиническими специалистами.

Если вы хотите больше информации об опубликованном исследовании, ознакомьтесь со следующей статьёй:

Эта статья была переведена, ссылка на оригинальную статью на испанском:
Jesús Cortes: “Este estudio puede ayudar a identificar con anticipación a las personas en riesgo de desarrollar deterioro cognitivo”