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Ein neuartiges Modell zur Vorhersage von Demenz im späten Leben, bekannt als Disease State Index (DSI), könnte dazu beitragen, das Risiko für die Störung bis zu einem Jahrzehnt später zu ermitteln.

Das DSI ist ein validiertes und überwachtes Tool zur Risikobewertung, das mithilfe von Methoden des "maschinellen Lernens" große Mengen an Gesundheitsinformationen analysiert.

"Wir waren sehr erfreut zu sehen, wie gut dieses Tool bei der Vorhersage von Demenz funktioniert", sagte die leitende Autorin Alina Solomon, MD, PhD, Abteilung für Neurologie an der Universität von Ostfinnland in Kuopio, gegenüber Medscape Medical News.

Dr Alina Solomon

Dr. Alina Solomon

"Es gibt andere verfügbare Tools. Aber was wir mit dem von uns erstellten gesehen haben, lag im oberen Bereich ihrer Leistungsergebnisse. Es hat also sehr gut funktioniert."

Sie betonte jedoch, dass der DSI nicht zur Diagnose von Demenz verwendet werden sollte, sondern um Entscheidungen zu treffen und Strategien zur Demenzprävention zu entwickeln.

Die Ergebnisse wurden online am 6. Dezember im Journal of Alzheimer Disease veröffentlicht.

Künstliche Big-Data-Intelligenz

Die Ermittler erklärten in einer Pressemitteilung, dass beim maschinellen Lernen verschiedene Methoden angewendet werden, um Computern beizubringen, verbesserte Vorhersagen zu treffen. Diese Art der künstlichen Big-Data-Intelligenz wird "gerade erst im Rahmen der Demenzprävention eingesetzt", fügen sie hinzu.

"Im Vergleich zu zuvor verwendeten Methoden zur Entwicklung von Demenzrisikobewertungen besteht die Hauptstärke von DSI in der Fähigkeit, mit größeren Mengen heterogener Daten umzugehen, fehlende Daten gut zu verarbeiten und unverarbeitete Daten zu verwenden", schreiben die Forscher und fügen hinzu, dass der DSI wurde noch nie in einer kognitiv unbeeinträchtigten Allgemeinbevölkerung untersucht.

Interessanterweise arbeitet DSI mit der Disease State Fingerprint-Methode zusammen, um die Ergebnisse "in einer leicht und schnell interpretierbaren visuellen Form" darzustellen.

"Wir haben zuvor mit einfacheren Prädiktor-Tools wie einem Stift-Papier-Test gearbeitet. Wir wollten jedoch ein Tool, das komplexere Daten verarbeiten kann", sagte Dr. Solomon.

Die ursprüngliche Studie zu kardiovaskulären Risikofaktoren, Altern und Demenz (CAIDE) umfasste 1449 Teilnehmer im Alter von 65 bis 79 Jahren und wurde in Ostfinnland durchgeführt. Bei beiden Nachuntersuchungen wurde eine breite Palette von Maßnahmen durchgeführt, darunter MRT, Blutuntersuchungen und neuropsychologische Untersuchungen.

Zu den Prüfärzten gehörten 709 Teilnehmer aus der CAIDE-Studie, die beim ersten Studienbesuch als kognitiv normal eingestuft wurden und bis zu 10 Jahre später eine zweite erneute Untersuchung absolvierten.

Validierte Ergebnisse

Für die aktuelle Analyse wurde das erste Follow-up im späten Leben als "Basis" angesehen. Unter den Teilnehmern, die zu diesem Zeitpunkt keine Demenz oder leichte kognitive Beeinträchtigung hatten, hatten 39 bei der zweiten erneuten Untersuchung eine vorfallbedingte Demenz.

Der zusammengesetzte DSI, der kognitive und vaskuläre Faktoren, den subjektiven Gedächtnisstatus und den APOE-Genotyp umfasste, zeigte einen signifikanten Bereich unter der Kurve (AUC) von 0, 79 - mit einem sehr engen 95% -Konfidenzintervall (CI; 0, 79 - 0, 80).

Die Ermittler untersuchten auch allgemeine Bevölkerungsaufzeichnungen für 1009 Personen aus dem finnischen Krankenhausentlassungsregister, dem Arzneimittelerstattungsregister und dem Todesursachenregister.

Unter diesen Teilnehmern hatten 151 nach einer mittleren Nachbeobachtungszeit von 9, 0 Jahren Demenz. Die zusammengesetzte DSI-AUC für diese erweiterte Population war ebenfalls signifikant (0, 75; 95% CI, 0, 74 - 0, 75).

"Die Ergebnisse wurden durch Vergleich mit einer [Support Vector Machine] -Klassifikation validiert, die mit einem linearen Kernel unter Verwendung der gleichen Faktoren und des gleichen Kreuzvalidierungsverfahrens trainiert wurde", berichten die Forscher.

Tabelle. Weitere wichtige Faktoren im DSI

VariablenCAIDE-Studienpopulation: AUC (95% CI)Erweiterte Studienpopulation: AUC (95% CI)
Grundmodell
Erkenntnis0, 73 (0, 73 - 0, 74)0, 69 (0, 69 - 0, 70)
Soziodemographie0, 67 (0, 65 - 0, 68)0, 66 (0, 66 - 0, 67)
Gefäßfaktoren0, 65 (0, 64 - 0, 66)0, 53 (0, 52 - 0, 53)
Subjektives Gedächtnis0, 64 (0, 63 - 0, 66)0, 58 (0, 57 - 0, 58)
APOE-Genotyp0, 59 (0, 58 - 0, 60)0, 60 (0, 59 - 0, 61)
Grundmodell + Gefäßfaktoränderungen
Zusammengesetztes DSI0, 80 (0, 79 - 0, 81)0, 78 (0, 77 - 0, 79)
Gefäßfaktoren (wie z. B. Änderung des Body-Mass-Index)0, 68 (0, 66 - 0, 69)0, 65 (0, 64 - 0, 66)

"Die detaillierten und visuell einfach zu interpretierenden individuellen Risikoprofile" könnten möglicherweise bei der Gestaltung künftiger Interventionen zur Demenzprävention hilfreich sein, schreiben die Ermittler.

In der Pressemitteilung stellte Dr. Solomon fest, dass das DSI geschaffen wurde, um die klinische Entscheidungsfindung zu unterstützen, "und wir sind sehr daran interessiert, seine mögliche praktische Verwendung zu untersuchen."

"Wir müssen es jedoch noch in anderen nicht finnischen Bevölkerungsgruppen validieren und prüfen, ob es in anderen Altersgruppen funktioniert oder ob es das Risikoniveau im Laufe der Zeit überwachen kann", fügte sie Medscape Medical News hinzu.

"Dies ist nur ein Werkzeug in der Vorhersage-Toolbox. Ich denke, wir brauchen eine Reihe von Werkzeugen - von einfachen bis zu komplexeren", sagte Dr. Solomon. "Und ich denke, wir müssen herausfinden, wie die Vorhersage mit der Prävention verknüpft werden kann, damit wir mit größerer Wahrscheinlichkeit Personen identifizieren können, die am wahrscheinlichsten von einer Intervention profitieren."

Die Studie wurde vom 7. Rahmenprogramm der Europäischen Union (EU), der MIND-AD-Akademie von Finnland und dem schwedischen Forschungsrat über das gemeinsame EU-Programm für neurodegenerative Krankheitsforschung, das Zentrum für innovative Medizin in Schweden, Alzheimerfonden Schweden und die AXA-Forschung finanziert Fonds und Stipendien der Akademie von Finnland. Dr. Solomon hat keine relevanten finanziellen Beziehungen offengelegt. Angaben zu den Mitautoren finden Sie in ergänzendem Material auf der Website des Journals.

J Alzheimers Dis. Online veröffentlicht am 6. Dezember 2016. Vollständiger Artikel

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