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Valutazioni cognitive meglio della tecnologia nel prevedere il passaggio da MCI ad Alzheimer
Come appare il cervello sulle scansioni PET passando dal lieve deterioramento cognitivo (MCI) all'Alzheimer.
La previsione della tempistica del passaggio dal deterioramento cognitivo lieve (MCI) all'Alzheimer (AD) può essere significativamente migliorata incorporando informazioni sulle modifiche longitudinali dei marcatori clinici e di neuroscansione, oltre alle caratteristiche di base, secondo proiezioni effettuate da ricercatori dell'Università del Texas di Houston.
In un articolo pubblicato sul Journal of Alzheimer's Disease, il team di ricerca riferisce che i nuovi modelli statistici mostrano che le misurazioni longitudinali ADAS-Cog sono il predittore più forte della progressione all'AD e che l'utilità predittiva è coerente con la progressione della malattia.
"La crescente minaccia per la salute pubblica causata dall'Alzheimer ha sollevato l'urgenza di scoprire e valutare dei marcatori prognostici per la diagnosi precoce della malattia", afferma Sheng Luo PhD, autore senior della relazione. "Abbiamo valutato l'utilità predittiva comparativa di 34 marcatori longitudinali per determinare il rischio degli individui con MCI di passare all'AD in momenti futuri. Abbiamo scoperto che le misurazioni longitudinali di strumenti cognitivi e funzionali comuni possono fornire una previsione più accurata sulla conversione dell'AD rispetto ai marcatori MRI volumetrici per i pazienti di MCI e che i marcatori mostrano valori predittivi diversi in momenti diversi nella progressione della malattia".
I dati utilizzati per questo studio provengono dall'Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI), che erano molto idonei per i compiti, a causa della dimensione dei campioni, del lungo periodo di follow-up, della larghezza dei marcatori e dei biomarcatori cognitivi e della natura prospettica.
"Abbiamo modellato simultaneamente il tempo-alla-demenza e il cambiamento longitudinale delle variabili neuropsicologiche, di neuroscansione e funzionali/comportamentali, usando la modellazione congiunta dei dati longitudinali e di sopravvivenza. Queste misure longitudinali possono associarsi molto al tempo-alla-demenza e pertanto i metodi statistici che possono modellare congiuntamente sia i componenti longitudinali che quelli del tempo-all'evento diventano insieme sempre più essenziali nella maggior parte degli studi osservazionali e nelle sperimentazioni cliniche sui disturbi neurodegenerativi come l'AD", ha osservato il dottor Luo.
"Il principale contributo dello studio", secondo il primo autore Li, "è che costituisce il primo tentativo di valutare in modo completo la capacità predittiva comparativa dei marcatori longitudinali, sia clinici che biologici, per la tempistica della conversione all'AD nel quadro del modello comune. Abbiamo dimostrato che le scansioni e gli altri marcatori ad alta intensità tecnologica sono meno potenti delle valutazioni cognitive e funzionali nella previsione della conversione all'AD. Ci aspettiamo che i marcatori identificati come forti predittori in questo studio, insieme all'approccio di modellazione comune, possano essere uno strumento utile per il monitoraggio continuo dell'evoluzione della progressione e dell'effetto del trattamento nella pratica clinica".
Fonte: IOS Press (> English text) - Traduzione di Franco Pellizzari.
Riferimenti: Kan Li, Wenyaw Chan, Rachelle S. Doody, Joseph Quinn, Sheng Luo. Prediction of Conversion to Alzheimer’s Disease with Longitudinal Measures and Time-To-Event Data. Journal of Alzheimer's Disease, 2017; 58 (2): 361 DOI: 10.3233/JAD-161201
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