Nature子刊:阿尔茨海默病研究中远程测量技术的开发与监管考量

文摘   2024-09-13 20:00   山东  

Bringing medical advances from the lab to the clinic.


关键词:AD;远程测量技术;功能评估;临床研究;npj Digital Medicine


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随着人口老龄化的加剧,阿尔茨海默病(AD)已成为全球性的健康挑战。传统上,AD的临床研究主要依赖于神经心理评估和问卷调查,这些方法存在一定的局限性,如评估频率低、主观性强等。因此,开发能够远程、客观、持续监测AD患者功能状态的技术显得尤为重要【1】。


远程测量技术(RMTs),包括各种可穿戴设备、智能手机应用程序、环境监测传感器等,它们能够实时、连续地监测患者的行为和生理参数,提供更为客观和全面的评估信息。通过分析这些数据,研究者可以更准确地了解AD患者的疾病进展、日常功能变化以及对干预措施的反应,从而为临床决策和药物研发提供更为有力的支持【2】。鉴于此,RADAR-AD联盟应运而生,旨在通过与监管机构的合作,评估和验证RMTs在AD研究中的应用,并探索其在药物开发中的潜力。


2024年9月4日,Gül Erdemli 等研究学者们在国际著名期刊 npj Digital Medicine 上发表题为 Regulatory considerations for developing remote measurement technologies for Alzheimer’s disease research 的研究论文【3】。通过与欧洲药品管理局(EMA)的合作,RADAR-AD项目评估了多种RMTs在AD临床研究中的可行性,并提出了未来研究的方向和监管建议。

研究结果显示,RMTs能够捕捉到AD患者功能状态的细微变化,尤其是在早期阶段。此外,RMTs的测量结果与传统临床量表具有良好的一致性,表明其在AD临床研究中的潜在应用价值。然而,研究也指出,RMTs的长期应用可能会受到患者接受度和数据质量等因素的影响。


(如需原文,请加微信healsana获取,备注20240904NDM)


主要结果


🔷  远程测量技术(RMTs)的有效性

研究评估了多种RMTs在监测AD患者功能状态方面的有效性。这些技术包括智能手机应用程序、可穿戴相机、活动追踪器等,它们能够提供更广泛、更客观、更频繁甚至持续的功能评估。


🔷  功能领域的识别
研究通过与患者和护理者的互动,识别了与日常生活活动(ADLs)相关的重要健康方面,这些活动与生活质量的下降、疾病进展速度和独立性丧失密切相关。

🔷  概念兴趣(CoI)的确定
研究将有意义的健康方面细化为可测量的健康概念(功能领域),并最终转化为CoI。例如,通过模拟取款应用程序来评估“管理财务”这一功能领域。

🔷  RMTs的临床研究设计
研究设计了一项8周的横断面观察性研究,比较了选定RMTs的数字信息与既定临床量表之间的一致性,并评估了这些RMTs在临床研究设置中的可行性。
对175名参与者的中期分析显示,不同RMTs的各项功能指标在AD谱系(从临床前期到轻度AD)中呈现下降趋势。研究还发现,通过与既定临床量表的相关性,证明了多个RMTs在不同功能领域中的汇聚效度。

🔷  机器学习的应用
研究提出了使用机器学习算法结合每个RMT的多个特征,以提高对不同AD阶段的识别能力。

🔷  监管反馈和建议
EMA提供了关于如何识别功能领域、选择适当的RMTs、进行临床评估、数据质量和用户体验的反馈。此外,EMA还就如何设计后续的纵向临床研究以评估RMTs对疾病进展的敏感性提供了建议。

🔷  研究的局限性和未来方向
尽管研究显示了RMTs在早期AD阶段识别功能变化方面的潜力,但也指出了需要进一步研究的领域,包括RMTs的长期应用可行性、数据质量控制、以及如何将RMTs集成到临床实践中。

这些研究结果为未来利用RMTs进行AD临床研究和药物开发提供了重要的见解,并为监管机构评估新型评估工具提供了科学依据。

图1. 从PAB报告的日常活动到概念兴趣(CoI)的推导


图2. 资格咨询流程和时间表


编者按:
临床意义和科研启发:
RADAR-AD项目通过评估远程测量技术(RMTs)在阿尔茨海默病(AD)研究中的应用,为临床和科研领域带来了显著的启示。
临床上,RMTs提供了一种更为连续、客观的监测手段,有助于在疾病早期阶段捕捉到细微的功能变化,这对于制定个性化治疗方案和评估治疗效果具有重要意义。同时,RMTs的便捷性也有望提高患者的依从性,减少临床评估的负担
科研方面,本研究强调了与监管机构早期沟通的重要性,为未来RMTs在临床试验和药物开发中的应用提供了宝贵的经验和指导。此外,研究还指出了利用机器学习算法整合多源数据以提高诊断和预测准确性的潜力,为AD的生物标志物研究和新型干预措施的开发开辟了新的道路。
未来研究应进一步探索RMTs在不同疾病阶段的应用效果,优化算法以提高评估的敏感性和特异性,并考虑患者接受度和数据隐私保护等实际问题,以实现RMTs在AD管理中的广泛应用。


原文链接:

【1】DeTure, M. A. & Dickson, D. W. The neuropathological diagnosis of Alzheimer’s disease. Mol. Neurodegener. 14, 32 (2019).

【2】Brem, A. K. et al. Digital endpoints in clinical trials of Alzheimer’s disease and other neurodegenerative diseases: challenges and opportunities. Front Neurol. 14, 1210974 (2023).

【3】https://doi.org/10.1038/s41746-024-01211-8


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作者:Amber Wang,编辑:Jessica,微信号:Healsanq。助理:ChatGPT

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