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银河娱乐网站网址大全最新网址 VR识别早期阿尔茨海默症胜过“金标准” 准确率约为90%

来源:生物探索
2019-05-27
作为一种常见的神经退行性疾病,阿尔兹海默症起病隐匿、多发于中老年群体。自1907年被发现以来,医学上对阿尔茨海默症的治疗一直未取得良好的效果。

       作为一种常见的神经退行性疾病,阿尔兹海默症起病隐匿、多发于中老年群体。自1907年被发现以来,医学上对阿尔茨海默症的治疗一直未取得良好的效果。

       近日,英国剑桥大学(University of Cambridge)的一项新研究发现,虚拟现实(VR)可以比目前使用的“黄金标准”认知测试更能准确地识别早期阿尔茨海默症。

VR导航测试

       2014年,伦敦大学学院的John O'Keefe教授因“发现构成大脑定位系统的细胞”而获得诺贝尔生理学或医学奖。从本质上讲,John O'Keefe教授的发现告诉我们,大脑包含了一个关于我们在哪里、我们去过哪里、以及如何找到我们周围道路的内部“卫星导航系统”。

       这个内部卫星导航系统的一个关键组成部分是大脑内嗅皮质,而这真是阿尔茨海默症患者首先受损的区域之一,也就可以解释为什么“迷路”是阿尔茨海默症的首发症状之一。然而,临床上用于诊断病情的认知测试无法测试“导航”是否有问题的。

       为此,曾是O'Keefe教授的博士生、剑桥大学临床神经科学系Dennis Chan博士领导团队与伦敦大学学院的Neil Burgess教授合作,开发了一款VR导航系统,并对有阿尔茨海默症风险的患者进行了试验。

       他们发现,这种新方法在区分阿尔茨海默病患者和因其他原因引起记忆障碍的患者方面准确率约为90%。相比之下,“黄金标准”认知测试的这一比例为55%。相关研究结果发表在《Brain》杂志上。

更早识别阿尔茨海默症

       研究小组从剑桥大学医院NHS信托轻度认知障碍和记忆诊所(NHS Trust Mild Cognitive Impairment and Memory Clinics)招募了45名患有轻度认知障碍(MCI)的患者。MCI的患者通常表现出记忆障碍,不过虽然MCI可以指示早期阿尔茨海默症,但它也可能由其他疾病引起,例如焦虑甚至正常衰老。因此,确定MCI的原因对于确定受影响的个体将来是否有患阿尔茨海默症的风险至关重要。

       在测试中,患者戴着VR耳机,在模拟环境中行走时并进行导航测试。要想成功完成这一任务需要大脑内嗅皮质功能完整,因此Chan博士的团队假设患有早期阿尔茨海默病的患者在测试中会受到不成比例的影响。

       研究人员采集了脑脊液(CSF)样本,在MCI患者中寻找潜在阿尔茨海默症的生物标志物,其中12例检测呈阳性。研究人员还招募了41名年龄匹配的健康对照进行比较。

       结果显示,所有MCI患者在导航任务上的表现都比健康对照组差。而且,该研究还发现了另外两个关键观察结果。

•首先,脑脊液标志物呈阳性的MCI患者的表现比脑脊液标志物呈阴性的MCI患者更差。脑脊液标志物呈阳性表明存在阿尔茨海默症。

•其次,VR导航任务在区分这些低风险和高风险的MCI患者方面比目前使用的一系列被认为是早期阿尔茨海默症诊断金标准的测试更好。

       Chan博士表示,“这些结果表明,VR导航测试可能比我们目前在临床和研究中使用的认知测试更能识别早期阿尔茨海默症。”

       此外,VR导航测试还可以帮助未来药物的临床试验,减缓甚至阻止阿尔茨海默病的进展。

       目前,药物试验的第一阶段是在动物中进行测试,通常是在小鼠模型进行。为了确定治疗方法是否有效,科学家会使用水迷宫等测试研究了它们对导航的影响。在水迷宫中,小鼠必须学习不透明水池表面下隐藏平台的位置。如果发现新药可以改善这项任务的记忆力,研究人员会继续进行人体试验。动物模型和人类参与者之间缺乏记忆测试的可比性,这是当前临床试验的一个主要问题。

       “支持‘内部导航’的脑细胞在啮齿动物和人类中是相似的,因此测VR导航测试可能使我们克服阿尔茨海默症药物试验中的这一障碍,并帮助将基础科学发现转化为临床应用,”Chan博士说,“多年来我们一直希望这样做,但现在只有VR技术可以让我们随时在患者身上进行研究。”

       事实上,Chan博士认为, VR导航测试可以在诊断和监测阿尔茨海默病中发挥至关重要的作用。目前,他正与剑桥大学移动、可穿戴系统和增强智能中心的Cecilia Mascolo教授合作,开发用于检测和监测疾病进展的应用程序。这些应用程序可以在智能手机和智能手表上运行。除了寻找导航方式的变化外,应用还会监测其他日常活动(如睡眠和通信)的变化。

   结语

        “阿尔茨海默症在症状出现之前很早就会影响大脑,在我们意识到它们之前,就已经可以利用日常技术来发现疾病警告信号。”Chan博士说,“我们生活在一个移动设备几乎无处不在的世界,因此基于应用程序的方法或许可以用的成本来诊断阿尔茨海默症,其大规模推广的可行性远远超过脑部扫描和其他现有的诊断方法。”

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