Die beiden häufigsten neurodegenerativen Demenzen sind die Alzheimer-Krankheit (AD) und die Demenz mit Lewy-Körperchen (DLB). Bei diesen beiden Krankheiten überschneiden sich häufig die Symptome, was die Diagnose erschweren kann. Obwohl Biomarker bei der Entnahme von Liquor cerebrospinalis und Neuroimaging die am besten validierten diagnostischen Biomarker sind, können sie invasiv, zeitaufwändig und teuer sein. Forscher in Japan haben entdeckt, dass die Merkmale des Zeichenprozesses von Patienten zwischen Patienten mit AD und DLB unterscheiden können, was ein kostengünstiges, nicht-invasives und schnelles Screening-Tool bietet.
Kürzlich hat sich eine Analyse von Zeichentests als nützlich für die Identifizierung von AD sowie der Parkinson-Krankheit, einer anderen Form von Lewy-Körper-Spektrum-Störungen, erwiesen. Eine solche Untersuchung hat jedoch weder zur Identifizierung von DLB noch zur Unterscheidung zwischen AD und DLB stattgefunden. Forscher der Universität Tsukuba und von IBM Research wollten untersuchen, was für die diagnostische Entscheidungsfindung erreicht werden könnte, indem sie die aus diesen Zeichentests gewonnenen Daten mit Ansätzen des maschinellen Lernens kombinieren.
Unter Verwendung eines elektronischen Tabletts und Stifts absolvierten Patienten mit AD und DLB und gesunde Kontrollpersonen digitale Versionen herkömmlicher Zeichentests, wie z. B. das Zeichnen eines Ziffernblatts und das Bewältigen von Fünfeckmustern. Sie fanden heraus, dass DLB-Patienten Unterschiede zu gesunden Kontrollpersonen in Geschwindigkeits-, Druck- und pausenbezogenen Merkmalen aufwiesen, während AD-Patienten nur Unterschiede in pausenbezogenen Merkmalen zeigten. Diese diskriminierenden Unterschiede in Merkmalen, die den Zeichenprozess charakterisieren, spiegelten die kognitiven und motorischen Beeinträchtigungen bei AD und DLB wider. Diese Merkmale wurden zu einem maschinellen Lernmodell kombiniert, um Patienten anhand ihrer Zeichnungsprofile zu klassifizieren. Das Modell unterschied die drei Gruppen mit hoher Genauigkeit und vor allem AD-Patienten von LBD-Patienten.
Interessanterweise spielten unterschiedliche Zeichenaufgaben eine entscheidende Rolle bei der Klassifizierung verschiedener Paare dieser drei diagnostischen Gruppen. Dies ist die erste Studie, die die Nützlichkeit der Kombination mehrerer Zeichnungsaufgaben hervorhebt, um sowohl die Identifizierung als auch die Differenzierung von AD und DLB zu ermöglichen.“
Professor Tetsuaki Arai, leitender Autor
Frühere Studien haben nahegelegt, dass die visuell-räumlichen Defizite von AD- und DLB-Patienten spezifische neuropathologische Merkmale der Krankheit widerspiegeln. Daher besteht der nächste Schritt des Teams darin, pathologische Biomarker zu untersuchen, die laut Professor Arai „einzigartige Signaturen von Zeichenstörungen aufdecken können, die die zugrunde liegenden Pathologien bei AD und DLB widerspiegeln“.
Wichtig ist, dass der vorgeschlagene Ansatz leicht in die klinische Praxis integriert werden kann. Digitale Geräte in kommerzieller Qualität sind leicht erhältlich, um Zeichnungsdaten von Patienten zu sammeln, so dass Kliniker dieses äußerst praktikable, einfach zu verwendende und wirtschaftliche Werkzeug einsetzen können, um die diagnostische Entscheidungsfindung bei Demenz zu verbessern, ohne ihre derzeitigen Routinen wesentlich zu ändern.
Diese Arbeit wurde von der Japan Society for the Promotion of Science, KAKENHI (Grant 19H01084) unterstützt. Der Geldgeber spielte weder bei der wissenschaftlichen Untersuchung noch bei der Berichterstattung der Studie eine aktive Rolle.
Quelle:
Referenz:
Yamada, Y., et al. (2022) Merkmale des Zeichenprozesses unterscheiden die Alzheimer-Krankheit und Demenz mit Lewy-Körperchen. Zeitschrift für Alzheimer-Krankheit. doi.org/10.3233/JAD-220546.
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