Alzheimer Dapat Diprediksi Melalui Penggunaan Smartphone Saat Ujian Kognitif

Majalah Farmasetika – Mengevaluasi pembelajaran melalui uji kognitif berbasis smartphone dapat membantu mengidentifikasi perubahan awal pada β-amyloid (Aβ) yang terkait dengan penyakit Alzheimer (AD), menurut hasil studi yang diterbitkan di Annals of Neurology.^1,2 Peneliti dari Mass General Brigham bertujuan untuk menentukan apakah penilaian pembelajaran selama beberapa hari dapat menunjukkan perubahan kognitif terkait AD pada orang dewasa yang lebih tua.¹

“Ini memberi kami beberapa wawasan tentang jenis ingatan yang mengalami penurunan pada tahap awal penyakit,” kata Kathryn Papp, PhD, dari Departemen Neurologi di Brigham and Women’s Hospital, dalam rilis pers. “Temuan ini dapat memberikan manfaat langsung dalam meningkatkan cara kita mengukur efek pengobatan dalam uji klinis dan bagaimana kita akan memantau risiko penurunan kognitif pada populasi yang besar dan menua di masa depan.”¹

Dalam studi tersebut, peneliti menggunakan pengujian harian pada smartphone, yang diyakini dapat menjadi cara yang kurang memakan waktu dan kurang intensif untuk menentukan perubahan terkait amyloid dalam ingatan bagi orang dewasa yang lebih tua, terutama pada tahap awal AD, sesuai dengan rilis pers. Mereka mengatakan bahwa metode pengujian yang lebih cepat ini penting selama tahap preklinis penyakit karena individu dapat memiliki tingkat risiko yang berbeda atau memiliki tanda-tanda penurunan yang tidak terdeteksi.¹

Peneliti menggunakan data dari 164 individu yang kognitif normal berusia 60 hingga 91 tahun dari 3 kohor terafiliasi, termasuk 98 dari Harvard Aging Brain Study, 33 dari Instrumental Activities of Daily Living Study, dan 33 dari Subjective Cognitive Decline study. Sekitar 21,9% adalah Aβ-positif dan sisanya Aβ-negatif.²

Para penulis studi melaporkan tidak ada perbedaan signifikan dalam performa antara mereka yang Aβ-positif dan -negatif dalam tes kognitif klinik standar, atau pada hari pertama Boston Remote Assessment for Neurocognitive Health (BRANCH) multi-hari. Rata-rata jumlah hari untuk menyelesaikan BRANCH adalah 8,1 hari, dengan maksimum 14 hari, tanpa perbedaan antar kelompok. Tidak ada juga perbedaan dalam waktu penyelesaian antar kelompok, dengan individu Aβ-positif menyelesaikan BRANCH dalam 12,23 menit, dan individu Aβ-negatif menyelesaikannya dalam 12,11 menit, menurut hasilnya.² Terdapat 3 tugas, termasuk Digit Sign Test (6 tanda jalan dipasangkan dengan digit dan penilaian pada pasangan digit-tanda yang benar), Groceries Test (harga dipasangkan dengan gambar barang kelontong untuk diingat individu), dan FNAME (serangkaian wajah dan nama untuk dipilih individu sesuai dengan pilihan ganda).¹

Hasilnya menunjukkan bahwa mereka yang Aβ-positif mengalami penurunan kurva pembelajaran selama 7 hari setelah 4 hari pengujian dibandingkan dengan individu Aβ-negatif. Selanjutnya, penurunan dalam kurva pembelajaran juga terkait dengan penurunan PACC-5 tahunan yang lebih besar, menurut hasilnya.²

Para penulis studi menyimpulkan bahwa pembelajaran melalui evaluasi berulang dapat menunjukkan penurunan ingatan terkait AD. Mereka menambahkan bahwa ini akan menunjukkan penurunan dalam AD preklinis, yang tidak mudah diamati selama penilaian titik waktu tunggal.²

Pola untuk kurva pembelajaran yang berkurang, yang terkait dengan peningkatan amyloid, konsisten di seluruh 3 tugas memori dan paling kuat untuk tanda digit dan harga barang kelontong.²

Para peneliti berencana untuk melakukan uji klinis menggunakan paradigma BRANCH dan membantu mengidentifikasi mereka yang memenuhi syarat untuk uji pencegahan sekunder AD.¹

Referensi

1. Mass General Brigham study finds daily learning test can detect Alzheimer’s disease-related changes in memory among cognitively normal older adults. News release. EurekAlert. December 26, 2023. Accessed January 2, 2024. https://www.eurekalert.org/news-releases/1029883
2. Papp KV, Jutten RJ, Soberanes D, Weizenbaum E, et al. Early Detection of Amyloid-Related Changes in Memory among Cognitively Unimpaired Older Adults with Daily Digital Testing. Ann Neurol. 2023. doi:10.1002/ana.26833