Alzheimer’s disease (AD) is preceded by an asymptomatic (preclinical) phase that may last decades. During this time, therapeutic interventions might prevent or delay progression to dementia. Two innovative easy- and quick-to-administer sensitive techniques that can detect AD before symptoms develop were presented to a large audience at AAIC 2019.
알츠하이머병이 발현되기 전에 무증상(전임상) 단계가 수십 년간 지속될 수 있습니다. 이 기간 동안 치료적 중재를 수행하면 치매로 진행되는 것을 막거나 늦출 수 있는 가능성이 있습니다. 2019년 알츠하이머협회 국제 컨퍼런스(AAIC 2019)에서는 증상이 나타나기 전 알츠하이머병을 발견하기 위해 쉽고 빠르게 적용할 수 있는 혁신적인 두 가지 민감도 높은 기법들이 소개되었습니다.
Diagnosing preclinical AD promises to delay or prevent the development of dementia
전임상 알츠하이머병 진단은 치매 진행의 지연 또는 예방으로의 길을 열어줍니다
Current imaging and molecular/cognitive biomarker techniques enabling an asymptomatic diagnosis of AD are expensive, time-consuming and difficult to administer or of limited sensitivity. However, two new techniques that can be carried out quickly and easily at home or in the physician’s office and repeated as necessary promise to change the natural history of AD through effective intervention and monitoring of patients with asymptomatic AD before the neurodegenerative pathology becomes irreversible.
기존의 무증상 알츠하이머병 진단용 이미징 및 분자/인지 바이오마커 기술은 비싸고, 시간이 많이 걸리고, 실행이 어렵거나 민감도가 제한적입니다. 반면, 이번에 소개된 두 가지 새로운 기술들은 가정이나 진료실에서 신속하고 간편하게 적용할 수 있고, 필요에 따라 반복 적용이 가능합니다. 신경퇴행성 병리과정이 되돌릴 수 없는 단계에 이르기 전에 무증상 알츠하이머병 환자를 대상으로 효과적인 중재 치료 및 모니터링을 수행함으로써 알츠하이머병의 자연경과를 바꿀 수 있을 것입니다.
Digitization of the classic clock drawing test
전형적인 시계 그리기 테스트의 디지털화
Ability to draw a clock face deteriorates with advancing AD until the clock face is almost unrecognizable. This ability is evaluated in the classic clock drawing task using pen and paper. Using a digital pen, however, enables a much more informative analysis of a variety of cognitive features associated with producing the drawing in real-time, including:
시계 문자판을 거의 인식할 수 없는 단계에 이를 때까지 시계 문자판을 그리는 능력은 알츠하이머병의 진행과 함께 저하됩니다. 이러한 능력은 전통적으로 펜과 종이를 이용한 시계 그리기 과제를 통해 평가됩니다. 이때 디지털 펜을 이용하면 그림을 그리는 능력과 관련된 다양한 인지 특성에 대해 실시간 분석이 가능하며, 다음과 같은 정보를 더 많이 얻을 수 있습니다.
- drawing efficiency
- information processing
- motor control
- spatial reasoning
- 효율적으로 그리는 능력
- 정보 처리 능력
- 운동 제어능력
- 공간 추론력
The DCTClock takes only 2 minutes to complete
DCTClock은 완료하는데 단 2분이 소요됩니다.
This is the basis for the DCTclock described at AAIC 2019.1 Machine learning techniques have been used to derive a composite score of ranging from 0 to 100 based on the data obtained from digital clocks drawn by thousands of individuals in different diagnostic groups.
이는 AAIC 2019에서 소개된 DCTClock의 기본 원리입니다.1 기계학습 기법을 이용해 다양한 진단 그룹의 환자 수천 명이 그린 디지털 시계 그림에서 수집한 데이터를 바탕으로 0~100점까지 종합 점수를 매깁니다
The clinical potential of the DCTclock was investigated in 159 individuals who were cognitively normal and 24 who had mild cognitive impairment (MCI), and was found to be highly correlated with the Preclinical Alzheimer’s Cognitive Composite (PACC5), which is sensitive to amyloid burden in asymptomatic AD.
DCTClock의 임상적 잠재력을 확인하기 위해 인지적으로 정상인 159명과 경도 인지 장애(MCI)가 있는 24명을 대상으로 연구를 진행했습니다. 연구 결과 DCTclock은 무증상 알츠하이머병 환자의 아밀로이드 축적에 민감한 전임상 알츠하이머병 인지 종합(PACC5)와 높은 관련성이 있는 것으로 확인되었습니다.
The diagnostic discriminability provided by the DCTclock between individuals who were cognitively normal and those with MCI was 37% higher compared to traditional clock scoring methods and comparable to the PACC5.1 However, whereas the PACC5 takes 30 minutes to complete, the DCTClock takes 2 minutes.
DCTClock으로 파악할 수 있는 인지적 정상인과 경도 인지 장애 환자 간의 진단 구별 가능성은 전통적인 시계 그리기 평가법보다 37% 높고 PACC5와 동등한 수준이었습니다.1 그러나 PACC5는 30분이 소요되는 반면, DCTClock은 단 2분 만에 완료됩니다.
The Integrated Cognitive Assessment (ICA) — a 5-minute, self-administered, computerized test
종합 인지 평가(ICA) - 단 5분 만에, 자가 수행, 전산화된 테스트를 이용
The ICA is based on grayscale animal shape recognition and is independent of language, cultural background and education. It targets cognitive domains affected in the initial stages of AD before the onset of memory symptoms and uses artificial intelligence (AI) to analyze high-dimensional clinical and demographic data to continuously improve its predictive power.
ICA는 흑백으로 된 동물 모양 그림에 대한 인지 능력을 바탕으로 한 평가법으로서 언어, 문화적 배경, 교육 수준과 독립적입니다. ICA는 기억력 감퇴 증상이 발현되기 전 알츠하이머병 초기 단계에 영향을 받는 인지 영역을 표적으로 하며, 인공 지능(AI)을 활용하여 고차원 임상 및 인구통계학 데이터를 분석함으로써 지속적으로 예측력을 개선합니다.
Head-to-head studies have been carried out with widely used cognitive assessments in individuals with mild AD, MCI, and cognitive impairment secondary to multiple sclerosis (MS).
널리 알려진 인지 평가법과 더불어 알츠하이머병, 경도 인지 장애, 다발성 경화증의 2차 증상으로 인지 장애를 겪는 환자들을 대상으로 직접 비교 연구들(head-to-head studies)도 함께 진행됩니다.
The ICA can be accessed by large populations and used as an accurate endpoint
ICA는 큰 인구집단을 대상으로 평가할 수 있어 정확한 평가변수(endpoint)로 활용될 수 있습니다.
The ICA had convergent validity with other cognitive assessments, and achieved high accuracy in detecting cognitive impairment, discriminating MCI from mild AD with 96% accuracy.2
ICA는 다른 인지 평가법들에 수렴되는 타당성(convergent validity)을 가졌으며, 인지 장애를 판별하는 정확성 또한 우수하여 경도 인지 장애를 경증 알츠하이머병으로부터 96%의 정확성으로 구별해냈습니다.2
The ICA:
ICA의 특성은 다음과 같습니다.
- engaged cognitive areas among the earliest affected by tau pathology in asymptomatic AD on functional magnetic resonance
- strongly correlated with neurofilament light chain protein and severity of cognitive impairment
- demonstrated excellent test-retest reliability and no evidence of learning bias3
- 무증상 알츠하이머병 단계에서 타우 병리의 영향을 가장 먼저 받는 영역 중 하나인 인지 영역을 기능적 자기 공명 상에서 접근함.
- 신경미세섬유 경쇄 단백질 및 인지 장애 중증도와 밀접한 상관관계를 가짐.
- 우수한 재현성 (test-retest reliability) 확보 및 학습으로 인한 편향(learning bias)이 없음.3
본 자료는 Global Lundbeck 의학부에서 선별한 콘텐츠이며, 한국룬드벡의 의견과 다를 수 있습니다.
