Интенсивная оценка исполнительных функций на основе результатов в играх когнитивной тренировки

Исследователь Антонио Хавьер Сутиль Хименес излагает в этой статье наиболее важные сведения из исследования «Интенсивная оценка исполнительных функций на основе результатов в играх когнитивной тренировки», в котором принимала участие наша платформа когнитивной стимуляции NeuronUP.

Авторы и участвующие университеты

Это исследование возникло на основе исследования PENSA, цель которого заключалась в изучении влияния на прогрессирование когнитивного снижения посредством персонализированного вмешательства в ведение здорового образа жизни, дополненного натуральным соединением зеленого чая — эпигаллокатехин галатом. Исследование PENSA было возглавлено центром Barcelonaβeta Brain Research Center (BBRC) и Институтом медицинских исследований больницы Мар (IMIM), а для данного проекта к ним присоединились другие испанские университеты и NeuronUP для инновационного изучения исполнительных функций с помощью удаленного мониторинга.

Выделяя некоторых из авторов, концептуализацию этого исследования осуществили Наталия Сольдевила-Доменек, Иларио де Тома и Рафаэль де ла Торре из IMIM. Также в анализ данных, их интерпретацию и написание рукописи участвовали исследователи Университета Помпеу Фабра в Барселоне, Института Карлоса III по здравоохранению, Сети биомедицинских исследований по вопросам хрупкости и здорового старения (CIBERFES) в Мадриде и Университета Монаш в Мельбурне. Кроме того, участие Иньиго Фернандеса де Пьеролы и Каролины Састре от NeuronUP было важно для сбора данных, что позволяло избежать конфликта интересов по отношению к полученным в исследовании результатам.

Целевая группа

Целевая группа этого исследования состояла из людей без когнитивных нарушений в возрасте от 60 до 80 лет. В частности, был взят поднабор из 56 человек из исследования PENSA — 23 мужчины и 33 женщины в указанной возрастной группе. Участники постепенно включались в исследование в группах от 9 до 14 человек.

Сначала было подтверждено, что это группа с повышенным риском болезни Альцгеймера, так как они являлись носителями гена APOE-ε4. Затем была проведена стандартизированная нейропсихологическая оценка, чтобы убедиться, что у участников нет когнитивных нарушений и их показатели находятся в норме. Кроме того, участники должны были соответствовать критериям субъективного когнитивного снижения (DCS).

Субъективное когнитивное снижение (DCS)

Субъективное когнитивное снижение (DCS) — это устойчивое ощущение человеком снижения своих когнитивных способностей по сравнению с нормальным состоянием. Этот термин был введен примерно 10 лет назад с целью выявления повышенного риска развития лёгких когнитивных нарушений или болезни Альцгеймера у тех, кто испытывает такие субъективные ощущения.

Эта концепция является крайне актуальной, и с момента её появления число исследований, связывающих DCS и когнитивное снижение, неуклонно растёт. Для получения дополнительной информации можно обратиться к статье, опубликованной в Lancet Neurology*, где участвует Хосе Луис Молиньюэво, также автор рассматриваемого здесь исследования.

Оценка — Лечение

Программа когнитивной тренировки

Программа когнитивной тренировки была разработана с использованием 36 нейрореабилитационных упражнений платформы NeuronUP, которые участники выполняли удаленно на своих компьютерах или планшетах.

Сначала участников обучали очно работе с платформой и проводили два коротких занятия для знакомства с упражнениями. После этого был разработан план тренировки нейропсихологами, включающий 8 упражнений на исполнительные функции, 6 упражнений на память, 6 упражнений на речь, 6 упражнений на внимание, 7 упражнений на визуально-пространственные навыки и 3 упражнения на ориентацию. Эти упражнения были отобраны для охвата различных когнитивных областей, связанных с болезнью Альцгеймера, и проводились раз в месяц в течение 12 сессий. Сессии проходили с частотой 2–3 в неделю, каждая из которых состояла из 3 упражнений общей длительностью около 10 минут.

Полная программа длилась 12 месяцев. Первые два месяца были посвящены знакомству участников с работой игр для контроля эффекта обучения, поэтому их результаты не анализировались. Результаты третьего месяца использовались в качестве показателя базового уровня, предполагая, что к тому времени участники достигли оптимального уровня в каждой игре. Таким образом, третий месяц считался отправной точкой. Результаты с 4-го по 12-й месяцы применялись для мониторинга когнитивных изменений с течением времени.

Для оценки ежемесячной производительности по каждой игре была разработана система баллов. Балл NeuronUP состоял из целого числа, обозначающего наиболее часто используемый уровень сложности, и дробной части, отражающей количество правильных и неверных попыток, а также затраченное время. Использование наиболее часто используемого уровня сложности в качестве критерия считалось консервативным подходом к оценке когнитивных изменений, а добавление дробной части повышало вариативность оценок внутри одного уровня сложности. 

Принцип работы упражнений

Существовало два типа упражнений, которые имели от 9 до 12 уровней сложности. Эти типы упражнений были следующими: (1) рабочие листы, уровень сложности которых не меняется автоматически, и (2) игры, у которых уровень сложности адаптируется автоматически. В играх исходным уровнем сложности был 2–3; он изменялся в зависимости от результатов участника. Для повышения уровня требовалось успешно выполнить 5 упражнений, а для понижения — ошибиться в 3. Хотя каждый месяц назначалось одинаковое количество упражнений, их сложность могла меняться, так как начальным считался максимально достигнутый уровень сложности предыдущего месяца.

Примеры упражнений

1. Balance the Bags (Уравновешивание сумок): Появляется человек у кассы супермаркета и должен разместить все товары в сумках. Упражнение заключается в расчёте веса каждого продукта таким образом, чтобы каждая сумка несла одинаковый вес. 
2. Home Delivery (Домашняя доставка): Появляется несколько зданий, которые загораются по очереди. Нужно запомнить порядок включения и воспроизвести его в обратном порядке.

Традиционные тесты и сравнение с версиями NeuronUP

В рамках нейропсихологической оценки исследования PENSA была проведена широкая оценка, включающая показатель глобальной когнитивной функции, который стал основным результатом исследования PENSA — Alzheimer Disease Cooperative Study Preclinical Alzheimer Cognitive Composite (ADCS-PACC) и его модифицированная версия (ADCS-PACC-plus-exe), включающая баллы за интерференцию Струпа и гибкость FDT. Также применялись Mini-Mental State Exam (MMSE) и Montreal Cognitive Assessment (MoCA) для оценки глобальной когниции, а также тест на семантическую вербальную флюентность (по животным) и Boston Naming Test.

Для оценки исполнительных функций включили следующие тесты: WAIS Digit Symbol Substitution Test, WAIS Visual Puzzle Test, WAIS Digit Span Test (обратный порядок цифр), Five Digits Test (FDT) для оценки гибкости и подсчёт слово-цвет в Stroop Colour and Word Test. Память оценивали с помощью Free and Cued Selective Reminding Test (FCSRT) в режимах мгновенного свободного воспоминания (IFR) и отложенного воспоминания (DFR), а также субтеста Logical Memory (LM) из WMS в режимах мгновенного (IR), отложенного (DR) воспоминания и распознавания.

Для анализа и интерпретации этих данных были созданы составные баллы по памяти (NPS-MEM) и исполнительным функциям (NPS-EXE) путём усреднения стандартизированных Z-оценок.

Что касается сравнения традиционных тестов и дистанционной оценки с помощью NeuronUP, необходимо отметить, что подбор игр для оценки исполнительных функций основывался на традиционных нейропсихологических метриках исполнительных функций. Эти традиционные нейропсихологические методики также применялись в исследовании PENSA, что позволяло сравнивать обе меры исполнительных функций. Напротив, игры на память в NeuronUP не анализировались, поскольку они ориентированы на визуальную память, тогда как традиционные тесты памяти в исследовании PENSA измеряют вербальную эпизодическую память и не сопоставимы как меры памяти.

Полученные результаты

Валидность и надёжность модели

Для изучения валидности была создана модель, представляющая общую оценку тестов на исполнительные функции. Валидность этой глобальной модели была протестирована с помощью подтверждающего факторного анализа.

Процесс изучения валидности начался с создания факторной структуры на основе 8 тестов на исполнительные функции NeuronUP (NeuronUP EXE, модель представлена на рисунке 1 оригинальной статьи). Два из этих тестов были исключены из модели из-за низких корреляций с другими оценками. Затем модель была откалибрована и протестирована, показав хороший фит. Эталонная модель дала следующие показатели качества по калибровочной выборке: χ2(9) = 10, p = 0.383; comparative fit index [CFI] = 0.99; robust mean square error of approximation [RMSEA] = 0.035; standardized root-mean-square residual [SRMR] = 0.059. 

Кроме того, нагрузка факторов для каждой игры была значимой и превышала 0.5. Средняя извлечённая дисперсия была умеренной (0.41), а надёжность, измеренная коэффициентом Кронбаха, была удовлетворительной (α = 0.81). Модель также была проверена на 6-м и 12-м месяце, подтвердив свою валидность, при этом показатели надёжности незначительно улучшились — подробные результаты можно найти в оригинальной статье.

Конвергентная и дискриминантная валидность модели

Для изучения конвергентной и дискриминантной валидности модели использовали глобальные показатели по исполнительным функциям и памяти как с помощью нейропсихологических тестов, так и платформы NeuronUP.

	6 месяцев	12 месяцев
NeuronUP EXE vs нейропсихология EXE	r = 0.66	r = 0.57
NeuronUP EXE vs нейропсихология MEM	r = 0.45	r = 0.37

Кроме того, показатель NeuronUP EXE продемонстрировал сильную корреляцию с мерами глобальной когниции, включая ADCS-PACC (r = 0.65), ADCS-PACC-plus-exe (r = 0.63) и MoCA (r = 0.47), а также умеренную корреляцию с MMSE (r = 0.42). Наконец, приведена таблица корреляций показателя NeuronUP EXE с некоторыми традиционными мерами.

Домен	Тест	Базовая мера	Мера через 6 мес	Мера через 12 мес
Исполнительные функции	FDT Flexibility	r = 0.10	r = 0.40	r = 0.41
	Digit span backwards	r = 0.34	r = 0.46	r = 0.35
Память	FCSRT IFR	r = 0.34	r = 0.40	r = 0.15
	LM recognition	r = 0.27	r = 0.20	r = 0.35
Другой тест	Boston Naming Test	r = 0.66	r = 0.66	r = 0.66

Приверженность платформе

Средняя приверженность программе когнитивной тренировки составила 73,8%. Почти все участники (94,6%) прошли как минимум половину тренировочных сессий. Кратко эволюцию приверженности в течение 12 месяцев тренинга можно увидеть в следующей таблице.

Месяц	1	2	4	7	11	12
Средняя приверженность (%)	44.2	73.2	77.1	82	78.9	68

Кроме того, большинство участников (48 из 56) заполнили онлайн-опрос об интервенции. В этом опросе почти все сообщили, что обладают необходимыми навыками для работы с платформой, более 80% отметили, что платформа проста в использовании. До 70% участников заявили, что их мотивация оставалась высокой на протяжении всего исследования, а периодичность занятий была адекватной.

Заключение

На основе исследования PENSA было принято решение изучить когорту пациентов с субъективным когнитивным снижением (SCD) для предотвращения возможного развития нейродегенеративного заболевания. Это исследование валидировало разработку показателя исполнительных функций на основе когнитивных результатов в играх платформы NeuronUP.

Результаты исследования подтверждают валидность проведения таких измерений с помощью ежемесячного дистанционного мониторинга, который позволяет выявлять изменения исполнительных функций, минимизируя эффект обучения. Снижение эффекта обучения достигается за счет автоматической подстройки сложности под индивидуальные способности, что обеспечивает надежные показатели оптимальной производительности каждого участника при повторных тестированиях. Это позволяет предположить, что данный метод может быть полезен для преодоления ограничений традиционных методов нейропсихологической оценки. Кроме того, приверженность когнитивной тренировке была высокой, а участники положительно оценили полезность цифровой платформы. 

Библиография

• Natalia Soldevila-Domenech, Ilario De Toma, Laura Forcano, Patrícia Diaz-Pellicer, Aida Cuenca-Royo, Beatriz Fagundo, Thais Lorenzo, Maria Gomis-Gonzalez, Gonzalo Sánchez-Benavides, Karine Fauria, Carolina Sastre, Íñigo Fernandez De Piérola, José Luis Molinuevo, Antonio Verdejo-Garcia, Rafael de la TorreIntensive assessment of executive functions derived from performance in cognitive training games, iScience, Том 26, Выпуск 6, 2023, 106886, ISSN 2589-0042, https://doi.org/10.1016/j.isci.2023.106886.
• * The characterisation of subjective cognitive decline. Jessen, Frank et al. The Lancet Neurology, Volume 19, Issue 3, 271 — 278

Если вам понравился этот блог-пост о интенсивной оценке исполнительных функций на основе результатов в играх когнитивной тренировки, вам наверняка будут интересны эти статьи от NeuronUP:

Эта статья была переведена, ссылка на оригинальную статью на испанском:
Evaluación intensiva de las funciones ejecutivas derivada del rendimiento en juegos de entrenamiento cognitivo