Предсказание когнитивного снижения у пожилых людей: результаты исследования A4

Введение

Цель данного исследования заключалась в выявлении факторов, предсказывающих когнитивное и функциональное снижение у пожилых людей без когнитивных нарушений на протяжении пяти лет. Учитывая сложность клинической и биологической картины болезни Альцгеймера, важно находить методы для определения более однородных подгрупп участников, что может улучшить дизайн клинических испытаний.

Методы исследования

В исследовании приняли участие 1169 человек с положительным тестом на амилоид, которые были зачислены в испытание A4 (578 получили соланезумаб, а 591 — плацебо), а также 538 человек с отрицательным тестом на амилоид, участвовавших в наблюдательном исследовании LEARN. Использовались многократные логистические регрессионные модели для оценки предсказательной ценности демографических данных, генотипа APOE4, нейропсихологических тестов, уровней амилоидной ПЭТ и плазменного фосфорилированного тау 217 (P-tau217).

Результаты

Средний возраст участников составил 70.5 ± 4.2 года, из которых 60.3% составили женщины. Включение P-tau217 и PACC в базовую модель значительно улучшило предсказательную эффективность во всех группах исследования. Для модели с P-tau217 AUC составили: соланезумаб (AUC = 0.81±0.11), плацебо (AUC = 0.78±0.11) и LEARN (AUC = 0.76±0.15). Аналогично, для модели с PACC AUC составили: соланезумаб (AUC = 0.72±0.12), плацебо (AUC = 0.76±0.11) и LEARN (AUC = 0.74±0.15).

Заключения

Результаты исследования подчеркивают важность базовых нейропсихологических оценок и уровней P-tau217 в предсказании когнитивного снижения. Использование этих практических мер в предсказательных моделях может улучшить дизайн клинических испытаний и оптимизировать выбор участников, что повысит эффективность вмешательств.

Регистрация исследования

Данное исследование зарегистрировано под номером PMID:40194018 и DOI:10.1212/WNL.0000000000211447.

Практические рекомендации для клиник и пациентов

• Определение измеримых результатов: Установите четкие цели для клиник и пациентов на основе данных исследования.
• Выбор инструментов ИИ: Подберите решения ИИ, соответствующие конкретным задачам предсказания когнитивного снижения.
• Постепенная реализация: Начните с пилотного проекта, отслеживайте результаты с помощью решений ИИ и реального воздействия.

Контактная информация

Для получения информации о решениях ИИ в медицинском управлении, свяжитесь с нами:

• Telegram: https://t.me/itinai
• X: https://x.com/vlruso
• Linkedin: https://www.linkedin.com/company/itinai/