Хесус Коррес: «Это исследование может помочь заранее выявлять людей, находящихся в группе риска развития ухудшения когнитивных функций»

Хесус М. Кортес, профессор Ikerbasque в Институте медицинских исследований Biocruces-Bizkaia и руководитель отдела исследований, разработок и инноваций NeuronUP, рассказывает в этом интервью о результатах прогнозирования когнитивного снижения с помощью NeuronUP, которые только что опубликованы в авторитетном британском журнале Journal of Neuropsychology.

Каковы главные выводы этого исследования?

Целью исследования было строго выяснить, в какой мере различные материалы для когнитивной тренировки, разработанные NeuronUP, можно использовать для прогнозирования когнитивного снижения через год после работы с NeuronUP.

Изучив 203 различных материала для когнитивной тренировки, мы поняли, что одни работают лучше других. Например, материалы для тренировки скорости обработки информации, внимания (во всех трёх формах — избирательного, переключаемого и устойчивого) и управляющих функций обладали прогностической силой с площадью под кривой более 0,89, что очень высоко по сравнению с предыдущими исследованиями.

Кроме того, при более специфических патологиях мы обнаружили различия: например, избирательное внимание очень хорошо предсказывает когнитивное снижение через год при болезни Паркинсона, но не при болезни Альцгеймера, где большинство имеющихся материалов предсказывают когнитивное снижение умеренно. Мы также изучили группы людей с рассеянным склерозом и синдромом Дауна.

С другой стороны, это исследование позволило нам создать инфраструктуру инженерии данных внутри NeuronUP: отладить всю систему и создать специальный отдел данных, в котором уже работают выделенные сотрудники.

Почему для публикации результатов был выбран Journal of Neuropsychology?

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

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

Общество — горячий сторонник продвижения психологии на благо общества; оно тесно сотрудничает с другими организациями и государственными ведомствами, чтобы улучшать психическое здоровье и благополучие в Великобритании и во всём мире.

Британское общество издаёт ряд авторитетных научных журналов с высоким импакт-фактором, охватывающих клиническую психологию, психологию нейроразвития, педагогическую психологию, психологию здоровья, социальную психологию и нейропсихологию. Это, без сомнения, качественная и признанная площадка для специалистов-нейропсихологов.

С другой стороны, в нашем исследовании используется прорывная для нейропсихологии технология, основанная на данных реальной практики (Real World Data), и в определённой мере это значительно осложнило нам задачу. В частности, один из рецензентов был очень требовательным и строгим, и опубликовать результаты в этом журнале оказалось очень непросто. Но мы сознательно пошли на этот риск: отчасти наша стратегия заключалась в том, что если признанный в сообществе журнал опубликует нашу работу, специалисты и исследователи будут более восприимчивы к нашей методологии.

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

Сначала я хотел бы подчеркнуть, что такое данные реальной практики (Real World Data, RWD) и чем они отличаются от типичной методологии клинических исследований. RWD — это данные, собранные вне контролируемой среды клинического исследования, например в повседневной клинической практике, в отличие от традиционных клинических исследований.

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

Минус в том, что RWD очень неоднородны и требуют нетрадиционных, более гибких технологий, таких как машинное обучение или искусственный интеллект.

RWD — прорывная технология, поскольку она даёт доступ к большому объёму данных и большому разнообразию пациентов, что позволяет лучше охарактеризовать популяции и глубже понять взаимодействие между методами лечения 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 сталкивается с новыми трудностями: большей сложностью сбора и очистки данных и их анализа, меньшим контролем над искажающими факторами и законодательством, не рассчитанным на RWD, с постоянными проблемами конфиденциальности и безопасности 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. По сути, в когортах из нескольких десятков тысяч участников мы можем чётко определить, что является нормой, а что — снижением, просто задав процентили баллов каждого пациента относительно популяции.

Результаты (performance) каждого участника мы измеряем с помощью NeuronUP Score — балла, который мы используем для оценки прогресса пользователей в NeuronUP. Это индекс от 0 до 100, свой для каждого участника, рассчитываемый по формуле, объединяющей правильные ответы, время выполнения задания и его уровень сложности. NeuronUP Score — новый количественный индекс, который упрощает представление о результатах участника и облегчает сравнения при наблюдении, позволяя моделировать лонгитюдные данные одного и того же участника и получать точные траектории индивидуальных результатов.

Как, по-вашему, ваше исследование может помочь лучше понять причины когнитивного снижения?

Это очень амбициозный вопрос, и ответа на него мы пока не знаем. Чтобы объяснить причины когнитивного снижения, нужно изучить связанные с ним генетические и средовые факторы. Следует также рассмотреть различные формы когнитивного снижения, например деменцию, и различия в причинах, лежащих в основе каждого типа.

Кроме того, необходимо охарактеризовать изменения мозга, когнитивных и нейропсихологических функций у людей с когнитивным снижением и без него, а также их особенности в определённых группах — например, у пожилых людей или людей с определёнными сопутствующими заболеваниями, — чтобы выявить специфические факторы риска.

Помимо этого, нужно охарактеризовать терапевтические вмешательства и их эффективность в улучшении или предотвращении когнитивного снижения. Хотя в этой области требуется ещё много исследований, наша статья с использованием RWD и NeuronUP Score — хорошая отправная точка, обосновывающая необходимость будущих исследований с NeuronUP Score и специфическими когортами для продвижения в решении этой проблемы.

Как, по-вашему, ваши выводы можно использовать для улучшения медицинской помощи людям с когнитивным снижением?

Количественные исследования, позволяющие с высокой точностью предсказывать когнитивное снижение в общей популяции за 12 месяцев до его наступления, очень полезны, например, чтобы заранее выявлять людей с риском развития когнитивного снижения.

Это позволило бы вмешиваться на ранней стадии, чтобы замедлить снижение, разрабатывать программы профилактики и персонализированного лечения для людей с повышенным риском, отслеживать прогресс людей с когнитивным снижением во времени, чтобы оценивать эффективность лечения, выявлять модифицируемые факторы риска и разрабатывать вмешательства для снижения риска, а также помогать врачам принимать обоснованные решения о лечении людей с когнитивным снижением.

Какие шаги предпринимаются для проведения новых исследований в отделе исследований, разработок и инноваций NeuronUP?

Наш отдел начал работу в 2018 году при финансировании Центра промышленно-технологического развития Испании (CDTI), подведомственного Министерству науки, инноваций и университетов, и Агентства экономического развития Ла-Риохи (ADER), а также за счёт собственных средств NeuronUP.

За это время нам удалось оптимизировать многие аспекты сбора данных, их инженерии и мониторинга, а также количественной оценки и визуализации, которые чрезвычайно ценны для клинициста.

Кроме того, мы начали работать с рядом ведущих мировых исследовательских центров (испанских и зарубежных) над различными исследовательскими проектами: выявлением нетипичных участников (выбросов) и наблюдением за ними в общей популяции, валидацией NeuronUP Score с помощью стандартных нейропсихологических тестов, классификацией траекторий каждого участника по его результатам (performance) в NeuronUP.

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

Если вы хотите узнать больше об опубликованном исследовании, прочитайте следующую статью: