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成果名称：在社区队列中利用眼动和步态双任务测试范式建立认知障碍早期识别模型
发表期刊：Alzheimers & Dementia，IF（2022）：14
通讯作者：沈璐
主要作者单位：中南大学湘雅医院
研究解读
目前用于认知障碍筛查的手段主要依赖于徒手检查和量表评估，这过分依赖医生的主观经验，从而导致较高的漏诊率。
然而，过去数十年的研究表明，控制步态和眼动的神经通路与认知功能的控制通路在很大程度上是重叠的。特别是阿尔茨海默病（AD）相关的病理学变化会影响这些神经通路。
因此，将步态和眼动特征作为认知功能评估和痴呆筛查的工具已成为神经科学和临床研究的焦点。研究者希望借此能够弥补传统筛查方法的不足。然而，由于传统的步态和眼动评估设备存在技术上的限制，例如繁琐的穿戴程序和复杂的校准流程，导致这些方法在大规模研究中的有效性和广泛适用性尚未得到充分验证。
为了解决上述问题，中南大学湘雅医院沈璐教授和焦彬副研究员团队与中国科学院软件研究所范向民教授团队合作，在社区中成功招募了1481名年龄超过60岁的老年人群进行了系统的研究。
研究团队采用了国产神经功能定量评价系统对参与者进行了全方位的眼动和步态特征采集。经过大量数据分析，研究者发现多达32个步态参数和14个眼动参数在认知障碍组和认知正常组之间存在明显的差异，这为早期筛查提供了有力的数据支持。
研究团队还观察了大量步态和眼动特征，以研究认知功能的变化产生的各种影响。例如，在眼动任务中，研究所示的眼球运动轨迹在认知正常（CN）、轻度认知障碍（MCI）和痴呆患者组间展现出了显著视觉差异，直观地揭示了认知功能的变动如何影响眼球活动。相较于认知正常组，轻度认知障碍（MCI）组和痴呆组的眼动更为混乱且不稳定，并且在目标点移动后的扫视潜伏期更长，在平滑追踪任务中，这些组别还显示出更多追踪偏差和频繁的补偿性扫视。
该研究还验证了双任务下的步态特征与生物标志物的关联性，显示连续减三任务下步态的转身时间和转身时间的双任务损耗与外周血p-tau181显著相关，提示上述指标的变化可能与阿尔茨海默病（AD）相关。
此外，该研究还建立了基于步态和眼动行为学定量参数的认知障碍机器学习判别模型。ROC分析进一步证实，结合眼动和步态参数展现出良好的识别效果，其准确性高达0.929，敏感性和特异性分别为0.915和0.941，而曲线下面积（AUC）达到了0.987。
此项研究结果表明通过非干扰的眼动和步态行为定量分析可以准确地识别认知障碍风险。这一简单且有效的方法未来有望广泛应用于社区居民的认知障碍筛查中，为早诊早治老年痴呆提供强有力的支持。这项研究的发现对于提高老年痴呆的早期诊断率、改善患者生活质量以及减轻社会负担具有重大的意义。
每一项临床研究都倾注着研究团队的心血结晶。学习过后，您是否有所收获？或有疑问想与主创团队分享？请在评论区留言，期待与您交流！
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