Каковы основные результаты исследования прогнозирования когнитивного снижения с помощью NeuronUP?

Было выявлено, что материалы для тренировки скорости обработки информации, внимания и исполнительных функций достигают AUC выше 0,89, демонстрируя высокую прогностическую точность; кроме того, избирательное внимание очень хорошо прогнозирует снижение при болезни Паркинсона, но не при болезни Альцгеймера.

Почему для публикации был выбран Journal of Neuropsychology?

Журнал был выбран благодаря тому, что он издается Британским психологическим обществом и обладает высоким авторитетом и влиянием, что способствует распространению и восприятию методологий, основанных на Real World Data.

Чем Real World Data отличается от традиционной клинической методологии?

RWD объединяет данные из реальных условий, например электронных медицинских карт и онлайн-платформ, обеспечивая более широкое обобщение благодаря неоднородным массивам данных, для анализа которых требуются методы machine learning.

Как в этом исследовании измерялось когнитивное снижение?

Оно определялось по процентилям результатов выполнения упражнений NeuronUP с использованием NeuronUP Score (0–100), который учитывает правильные ответы, время реакции и уровень сложности для моделирования индивидуальных траекторий.

Как эти результаты могут применяться в клинической практике?

Они позволяют выявлять людей с риском до 12 месяцев заранее, что облегчает раннее вмешательство, разработку персонализированных программ, мониторинг лечения и поддержку принятия медицинских решений.

Какие будущие проекты развиваются в подразделении I+D+i NeuronUP?

Проводятся валидация NeuronUP Score с помощью стандартных тестов, выявление outliers, классификация траекторий и сотрудничество с национальными и международными центрами для создания новых функций на основе данных.

Как прогнозировать когнитивное снижение за 12 месяцев

Хесус М. Кортес, профессор Ikerbasque в Институте медицинских исследований Biocruces-Bizkaia и руководитель подразделения I+D+i NeuronUP, рассказывает в этом интервью о результатах прогнозирования когнитивного снижения с помощью NeuronUP, которые недавно были опубликованы в престижном британском журнале Journal of Neuropsychology.

Каковы основные результаты этого исследования?

Целью исследования было тщательно выяснить, в какой степени различные материалы для когнитивной тренировки, разработанные NeuronUP, можно использовать для прогнозирования когнитивного снижения через год после начала занятий с NeuronUP.

Из 203 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: избирательного, переключаемого и устойчивого) и исполнительных функций имели прогностическую силу с площадью под кривой более 0,89, что является очень высоким показателем по сравнению с предыдущими исследованиями.

Кроме того, при изучении более специфических патологий мы обнаружили различия: избирательное внимание очень хорошо прогнозирует когнитивное снижение через год при болезни Паркинсона, но не при болезни Альцгеймера, где большинство существующих материалов умеренно прогнозируют когнитивное снижение. Мы также изучали группы людей с рассеянным склерозом и синдромом Дауна.

С другой стороны, это исследование позволило нам создать инфраструктуру инженерии данных внутри NeuronUP, наладить всю систему и сформировать специализированное подразделение данных, в котором уже работают выделенные сотрудники.

Почему для публикации этих результатов был выбран Journal of Neuropsychology?

Journal of Neuropsychology — журнал Британского психологического общества, одной из старейших и наиболее авторитетных психологических организаций в мире.

Основанное в 1901 году и насчитывающее более 60 тысяч членов, это профессиональное объединение психологов Великобритании, которое организует широкий спектр мероприятий и услуг для своих членов, включая непрерывное образование, исследования и популяризацию психологии.

Оно активно поддерживает развитие психологии на благо общества и тесно сотрудничает с другими организациями и государственными учреждениями, чтобы улучшать психическое здоровье и благополучие в Великобритании и во всем мире.

Британское общество издает несколько авторитетных научных журналов с высоким импакт-фактором, посвященных клинической, нейропсихологии развития, педагогической, психологии здоровья, социальной психологии и нейропсихологии. Без сомнения, это качественная и признанная площадка для специалистов в области нейропсихологии.

С другой стороны, в нашем исследовании используется прорывная технология в нейропсихологии, основанная на Real World Data, и в определенной степени это существенно осложнило нашу работу. В частности, один из рецензентов был очень требовательным и строгим, поэтому публикация результатов в этом журнале далась нам нелегко. Но мы решили принять этот риск: наша стратегия отчасти заключалась в том, что если признанный профессиональным сообществом журнал опубликует нашу работу, специалисты и исследователи будут более восприимчивы к нашей методологии.

Почему технология, основанная на Real World Data, является прорывной?

Прежде всего я хотел бы подчеркнуть, что такое Real World Data (RWD) и чем эти данные отличаются от типичной методологии клинических исследований. RWD — это данные, собранные за пределами контролируемых условий клинического исследования, например в повседневной клинической практике или в рамках традиционного клинического исследования.

RWD объединяет данные из электронных медицинских карт, онлайн-платформ, опросов, систем медицинского страхования и других источников. В отличие от данных контролируемых клинических исследований, которые плохо обобщаются на группы, отличающиеся от изученных, RWD может дать более точное и обобщаемое представление о том, как лечение или вмешательство действует в реальной популяции.

К недостаткам относится высокая неоднородность RWD и необходимость использовать нетрадиционные, более гибкие технологии, такие как machine learning и искусственный интеллект.

RWD — прорывная технология, поскольку она открывает доступ к большому объему данных и широкому разнообразию пациентов, что позволяет лучше характеризовать популяции и глубже понимать взаимодействие между лечением и сопутствующими заболеваниями.

Она также может помочь выявлять новые терапевтические показания и оценивать безопасность и эффективность лечения в условиях, более близких к реальной клинической практике.

С другой стороны, она сопряжена с новыми вызовами: повышенной сложностью сбора и очистки данных, анализа самих данных, меньшим контролем над вмешивающимися факторами, а также законодательством, не рассчитанным на RWD, что создает постоянные проблемы с конфиденциальностью и безопасностью данных.

Как в вашем исследовании измерялось когнитивное снижение?

Когнитивное снижение в нашем исследовании определялось на основе популяционных данных о результатах (performance) выполнения материалов для когнитивной тренировки NeuronUP. В когортах, включающих многие десятки тысяч участников, мы можем четко определить, что является нормой, а что — снижением, просто устанавливая процентили для баллов каждого пациента относительно популяции.

Performance каждого участника мы оценивали с помощью показателя NeuronUP Score — балла, который используется для измерения прогресса пользователей в NeuronUP. Это индекс от 0 до 100, индивидуальный для каждого участника и рассчитываемый по формуле, учитывающей правильные ответы, время выполнения задания и его уровень сложности. NeuronUP Score — это новый количественный показатель, который упрощает оценку результатов участника и облегчает сравнение при динамическом наблюдении, позволяя моделировать лонгитюдные данные одного участника и получать точные траектории индивидуальных результатов.

Как, по вашему мнению, исследование может способствовать лучшему пониманию причин когнитивного снижения?

Это очень амбициозный вопрос, и пока мы не знаем на него ответа. Чтобы объяснить причины когнитивного снижения, следует изучить генетические и средовые факторы, связанные с этим состоянием. Также необходимо рассмотреть разные формы когнитивного снижения, например деменцию, и различия в лежащих в их основе причинах.

Кроме того, следует охарактеризовать изменения мозга, когнитивных и нейропсихологических функций у людей с когнитивным снижением и без него, а также их особенности в отдельных популяциях, например у пожилых людей или людей с определенными сопутствующими заболеваниями, чтобы выявить специфические факторы риска этого состояния.

С другой стороны, необходимо также охарактеризовать терапевтические вмешательства и их эффективность в улучшении или профилактике когнитивного снижения. Хотя в этой области по-прежнему нужны дополнительные исследования, наша статья, основанная на RWD и показателях NeuronUP Score, является хорошей отправной точкой и подчеркивает необходимость будущих исследований с использованием NeuronUP Score и специализированных когорт для продвижения в решении этой проблемы.

Как, по вашему мнению, результаты могут использоваться для улучшения медицинской помощи людям с когнитивным снижением?

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

Это позволит вовремя вмешаться, чтобы замедлить снижение, разработать персонализированные программы профилактики и лечения для людей с повышенным риском когнитивного снижения, отслеживать прогресс людей с когнитивным снижением в динамике и оценивать эффективность лечения, выявлять изменяемые факторы риска и разрабатывать меры для снижения риска когнитивного снижения, а также помогать врачам принимать обоснованные решения о лечении людей с когнитивным снижением.

Какие шаги предпринимаются для проведения дальнейших исследований в подразделении I+D+i NeuronUP?

Мы начали работать в этом подразделении в 2018 году при финансовой поддержке Центра промышленного технологического развития Испании (CDTI), подчиняющегося Министерству науки, инноваций и университетов, и Агентства экономического развития Ла-Риохи ADER, а также за счет собственных и внутренних средств NeuronUP.

За это время нам удалось оптимизировать многие аспекты сбора, инженерии и мониторинга данных, а также их количественной оценки и визуализации, что имеет огромную ценность для клинического специалиста.

Кроме того, мы начали сотрудничать с несколькими ведущими исследовательскими центрами мира (национальными и международными) в рамках различных исследовательских проектов: выявления атипичных участников (outliers) и их наблюдения в общей популяции, валидации NeuronUP Score с помощью стандартных нейропсихологических тестов и классификации траекторий каждого участника по его показателю performance NeuronUP.

Без сомнения, в ближайшие годы мы сможем предложить клиническим специалистам новые функции, основанные на данных.