Prediction of Cognitive Decline in Healthy Older Adults using fMRI

Few studies have examined the extent to which structural and functional MRI, alone and in combination with genetic biomarkers, can predict future cognitive decline in asymptomatic elders. This prospective study evaluated individual and combined contributions of demographic information, genetic risk, hippocampal volume, and fMRI activation for predicting cognitive decline after an 18-month retest interval. Standardized neuropsychological testing, an fMRI semantic memory task (famous name discrimination), and structural MRI (sMRI) were performed on 78 healthy elders (73% female; mean age = 73 years, range = 65 to 88 years). Positive family history of dementia and presence of one or both apolipoprotein E (APOE) ε4 alleles occurred in 51.3% and 33.3% of the sample, respectively. Hippocampal volumes were traced from sMRI scans. At follow-up, all participants underwent a repeat neuropsychological examination. At 18 months, 27 participants (34.6%) declined by at least 1 SD on one of three neuropsychological measures. Using logistic regression, demographic variables (age, years of education, gender) and family history of dementia did not predict future cognitive decline. Greater fMRI activity, absence of an APOE ε4 allele, and larger hippocampal volume were associated with reduced likelihood of cognitive decline. The most effective combination of predictors involved fMRI brain activity and APOE ε4 status. Brain activity measured from task-activated fMRI, in combination with APOE ε4 status, was successful in identifying cognitively intact individuals at greatest risk for developing cognitive decline over a relatively brief time period. These results have implications for enriching prevention clinical trials designed to slow AD progression

Recognition of Famous Names Predicts Cognitive Decline in Healthy Elders

Objective: The ability to recognize familiar people is impaired in both Mild Cognitive Impairment (MCI) and Alzheimer’s Dementia (AD). In addition, both groups often demonstrate a time-limited temporal gradient (TG) in which well known people from decades earlier are better recalled than those learned recently. In this study, we examined the TG in cognitively intact elders for remote famous names (1950–1965) compared to more recent famous names (1995–2005). We hypothesized that the TG pattern on a famous name recognition task (FNRT) would predict future cognitive decline, and also show a significant correlation with hippocampal volume. Method: Seventy-eight healthy elders (ages 65–90) with age-appropriate cognitive functioning at baseline were administered a FNRT. Follow-up testing 18 months later produced two groups: Declining (≥ 1 SD reduction on at least one of three measures) and Stable (\u3c 1 SD). Results: The Declining group (N = 27) recognized fewer recent famous names than the Stable group (N = 51), although recognition for remote names was comparable. Baseline MRI volumes for both the left and right hippocampi were significantly smaller in the Declining group than the Stable group. Smaller baseline hippocampal volume was also significantly correlated with poorer performance for recent, but not remote famous names. Logistic regression analyses indicated that baseline TG performance was a significant predictor of group status (Declining vs. Stable) independent of chronological age and APOE ε4 inheritance. Conclusions: The TG for famous name recognition may serve as an early preclinical cognitive marker of cognitive decline in healthy older individual

Frequency and longitudinal clinical outcomes of Alzheimer's AT(N) biomarker profiles: A longitudinal study.

INTRODUCTION: We aimed to estimate the frequency of each AT(N) (β-amyloid deposition [A], pathologic tau [T], and neurodegeneration [N]) profile in different clinical diagnosis groups and to describe the longitudinal change in clinical outcomes of individuals in each group. METHODS: Longitudinal change in clinical outcomes and conversion risk of AT(N) profiles are assessed using linear mixed-effects models and multivariate Cox proportional-hazard models, respectively. RESULTS: Participants with A+T+N+ showed faster clinical progression than those with A-T-N- and A+T±N-. Compared with A-T-N-, participants with A+T+N± had an increased risk of conversion from cognitively normal (CN) to incident prodromal stage of Alzheimer's disease (AD), and from MCI to AD dementia. A+T+N+ showed an increased conversion risk when compared with A+T±N-. DISCUSSION: The 2018 research framework may provide prognostic information of clinical change and progression. It may also be useful for targeted recruitment of participants with AD into clinical trials

Cerebral atrophy in mild cognitive impairment and Alzheimer disease: rates and acceleration.

OBJECTIVE: To quantify the regional and global cerebral atrophy rates and assess acceleration rates in healthy controls, subjects with mild cognitive impairment (MCI), and subjects with mild Alzheimer disease (AD). METHODS: Using 0-, 6-, 12-, 18-, 24-, and 36-month MRI scans of controls and subjects with MCI and AD from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database, we calculated volume change of whole brain, hippocampus, and ventricles between all pairs of scans using the boundary shift integral. RESULTS: We found no evidence of acceleration in whole-brain atrophy rates in any group. There was evidence that hippocampal atrophy rates in MCI subjects accelerate by 0.22%/year2 on average (p = 0.037). There was evidence of acceleration in rates of ventricular enlargement in subjects with MCI (p = 0.001) and AD (p < 0.001), with rates estimated to increase by 0.27 mL/year2 (95% confidence interval 0.12, 0.43) and 0.88 mL/year2 (95% confidence interval 0.47, 1.29), respectively. A post hoc analysis suggested that the acceleration of hippocampal loss in MCI subjects was mainly driven by the MCI subjects that were observed to progress to clinical AD within 3 years of baseline, with this group showing hippocampal atrophy rate acceleration of 0.50%/year2 (p = 0.003). CONCLUSIONS: The small acceleration rates suggest a long period of transition to the pathologic losses seen in clinical AD. The acceleration in hippocampal atrophy rates in MCI subjects in the ADNI seems to be driven by those MCI subjects who concurrently progressed to a clinical diagnosis of AD

Neuropsychological predictors of the outcome in non-demented subjects with cognitive complaints

Tese de doutoramento, Ciências Biomédicas (Neurociências), Universidade de Lisboa, Faculdade de Medicina, 2012Nowadays, life expectancy has increased and gradually the prevalence of neurodegenerative disorders in the aging population began to represent a major public health problem. Alzheimer’s disease (AD) is the most common dementia and affects millions of older adults. Despite recent advances in the knowledge of AD biomarkers of pathophysiological processes, clearly the phenotype remains aetiologically heterogeneous. Understanding the clinical phenotype variation contingent to the neuropathological progression is crucial to provide intervention in the earliest phases of neurodegeneration. Newly research biomarkers have been proposed for early diagnosis of AD, however cognitive impairment remains a prominent and early feature of AD. Neuropsychological markers could offer a relatively inexpensive and noninvasive indicator of future progression to dementia because biological markers are expensive, some of them only available at few specialized centers, and, in the case of lumbar puncture, invasive. Therefore, it would not be reasonable to offer the newer and expensive biomarker techniques to all patients with cognitive complaints. Importantly, new treatments of disease modification approach require the selection of those patients with higher risk of conversion to dementia. Thus, the main goal of the present thesis was to improve the predictive value of neuropsychological measures to future conversion to dementia of patients presenting with cognitive complaints who do not fulfil the dementia criteria. Four steps were conducted in order to reach that main goal: 1. º Original published articles reporting values of sensitivity, specificity and effect sizes for neuropsychological tests to predict conversion to dementia in patients at risk of future cognitive decline were analysed in a systematic review of literature. Twenty-four studies published in the last 20 years were selected. Neuropsychological tests administered vary considerably among studies, yet the battery of tests applied generally assessed verbal memory performances, and many included also cognitive areas such as executive functions, attention and language. Methodological constrains limited the ability to provide reasonable predictive values; some studies have reported rather disparate global sensitivity and specificity rates for the neuropsychological tests to predict conversion to dementia. Conversely, other studies reported high and balanced sensitivity/specificity ratios (≥80%), mainly for verbal episodic memory tests, however the follow-up period of those studies was generally short (≈2 years). Certainly, it would be important to achieve a consensus according to the more feasible and accurate neuropsychological tests to administer for the assessment of patients at risk of conversion to dementia. On the other hand, cohort studies with longer follow-up periods would be important to propose neuropsychological tests with higher predictive accuracy and clinical relevance regarding conversion to dementia. 2. º Newer statistical classification methods derived from data mining and machine learning methods were applied to improve accuracy, sensitivity and specificity of predictors obtained from neuropsychological testing. Data used to perform the comparison of classification methods was extracted from a cohort study (CCC – Cognitive Complaints Cohort) with 775 elderly non-demented patients with cognitive complaints referred for neuropsychological evaluation. Seven non-parametric classifiers derived from data mining methods (Multilayer Perceptrons Neural Networks, Radial Basis Function Neural Networks, Support Vector Machines, CART, CHAID and QUEST Classification Trees and Random Forests) were compared to three traditional classifiers (Linear Discriminant Analysis, Quadratic Discriminant Analysis and Logistic Regression) in terms of overall classification accuracy, specificity, sensitivity, Area under the ROC curve and Press’Q. Model predictors were 10 neuropsychological tests currently used in the diagnosis of dementia. Comparison of classifiers highlighted three methods more adequate to study the predictive value of neuropsychological tests in longitudinal clinical cohort studies. Support Vector Machines demonstrated the larger overall classification accuracy (Median (Me) = 0.76) and area under the ROC (Me =0.90). However, this method showed high specificity (Me = 1.0) but very low sensitivity (Me = 0.3). Random Forests ranked second in overall accuracy (Me = 0.73) with high area under the ROC (Me = 0.73), specificity (Me = 0.73) and sensitivity (Me = 0.64). Linear Discriminant Analysis also showed acceptable overall accuracy (Me = 0.66), with acceptable area under the ROC (Me = 0.72), specificity (Me = 0.66) and sensitivity (Me = 0.64). Results indicated the innovative data mining method of Random Forests, along with more traditional methods, namely the Linear Discriminant Analysis, should be the option in cohort studies of neuropsychological predictors of future dementia. 3. º Verbal memory is one of the first cognitive areas to decline, therefore, the predictive value of Mild Cognitive Impairment (MCI) for the conversion to dementia when using four different verbal memory tests (Logical Memory, LM; California Verbal Learning Test, CVLT; Verbal Paired-Associate Learning, VPAL; and Digit Span, DS) was analysed. Participants were consecutive patients with subjective cognitive complaints who performed a comprehensive neuropsychological evaluation and were not demented, observed in a memory clinic setting. At baseline, 272 patients from CCC reporting subjective cognitive complaints and not demented were included. During the follow-up time (3.0±1.9 years), 58 patients converted to dementia, and 214 did not. Statistically significant differences between the converters and non-converters were present in LM, VPAL and CVLT. A multivariate Cox regression analysis combining the 4 memory tests revealed that only the CVLT test remained significant as predictor of conversion to dementia. Non-demented patients with cognitive complaints diagnosed as MCI according to abnormal (< 1.5 SD) learning in the CVLT test had 3.6 higher risk of becoming demented in the follow-up. As so, the verbal memory assessment using the CVLT should be preferred in the diagnostic criteria of MCI for a more accurate prediction of conversion to dementia. 4. º The predictive value for future conversion to dementia of a comprehensive neuropsychological battery applied to a cohort of nondemented patients followed-up for 5 years was presented. Two hundred and fifty subjects were selected from CCC having cognitive complaints, assessment with a comprehensive neuropsychological battery, and follow-up of at least 5 years (if patients have not converted to dementia earlier). During the follow-up period (2.6±1.8 years for converters and 6.1±2.1 for non converters), 162 patients (64.8%) progressed to dementia (mostly Alzheimer’s disease), and 88 (35.2%) did not. A Linear Discriminant Analysis (LDA) model constituted by Digit Span backward, Semantic Fluency, Logical Memory (immediate recall) and Forgetting Index significantly discriminated converters from non-converters (λ Wilks=0.64; χ2(4)=81.95; p<0.001; RCanonical=0.60). Logical Memory (immediate recall) was the strongest predictor with a standardized canonical discriminant function coefficient of 0.70. The LDA classificatory model showed good sensitivity, specificity and accuracy values (78.8%, 79.9% and 78.6%, respectively) of the neuropsychological tests to predict long-term conversion to dementia. Results showed that it is possible to predict, on the basis of the initial clinical and neuropsychological evaluation, namely with routine tests from a comprehensive neuropsychological battery, whether non-demented patients with cognitive complaints will probably convert to dementia, or remain stable. This prediction is obtained with very good accuracy values (≈80%), similar to those reported for the newly research biomarkers, and at a reasonably long and clinically relevant term (5 years).A esperança média de vida tem vindo a aumentar e consequentemente, de modo gradual, também a prevalência de doenças neurodegenerativas, representando actualmente na população mais envelhecida um alarmante problema de saúde pública. A doença de Alzheimer é a forma mais comum de demência e afecta milhões de indivíduos adultos. Recentemente tem sido possível alcançar avanços significativos na compreensão e no conhecimento sobre os biomarcadores que traduzem os processos patofisiológicos associados à doença de Alzheimer, no entanto, é importante salientar que o fenótipo manifestado pode ainda ser de etiologia heterogénea. Compreender melhor a variação das expressões de fenótipo contigentes ao processo neuropatológico é essencial para uma identificação e intervenção mais precoce no processo neurodegenerativo. Recentemente foram propostos novos biomarcadores, ainda limitados ao âmbito da investigação, com o propósito de realizar mais cedo o diagnóstico de doença de Alzheimer. Não obstante o seu potencial, será de referir que a presença de significativas alterações cognitivas continua a ser um elemento de diagnóstico incontornável e um indicador precoce da doença de Alzheimer. Os marcadores neuropsicológicos poderão oferecer indicadores de uma futura progressão para demência que serão economicamente mais acessíveis e clinicamente menos invasivos do que a realização dos métodos necessários aos marcadores biológicos, que além de serem mais dispendiosos, apenas se encontram disponíveis em alguns centros médicos especializados e serão em alguns casos métodos invasivos (e.g., recolha de líquido cefalorraquidiano através de punção lombar). Por conseguinte, não será razoável assumir que se irá disponibilizar a todos os indivíduos com manifestas queixas subjectivas de alterações cognitivas os recentes biomarcadores, por requerem técnicas dispendiosas e/ou invasivas. Por outro lado, é importante referir que a abordagem em presente desenvolvimento para tratar a doença incidindo na modificação dos seus factores causais requer uma selecção inicial do maior número possível de indivíduos para os quais o risco de progressão para demência seja significativo. Assim sendo, o objectivo central da presente tese foi o de melhorar o valor preditivo das medidas neuropsicológicas para a determinação de uma futura progressão para demência de indivíduos com queixa de alterações cognitivas que contudo não preenchem ainda os critérios para o diagnóstico de demência. De modo a concretizar o objectivo central, quatro estudos foram desenvolvidos: 1.º - Uma revisão sistemática da literatura foi realizada com base em estudos originais publicados sobre o valor preditivo da avaliação neuropsicológica de uma futura progressão para demência, apresentando para tal os valores de sensibilidade, especificidade e magnitude do efeito para cada uma das provas neuropsicológicas. A selecção dos artigos permitiu a identificação de 24 artigos publicados nos últimos 20 anos. Os testes neuropsicológicos aplicados mudavam consideravelmente consoante o estudo em questão, contudo verificava-se que no conjunto de estudos era consistente a aplicação de provas de avaliação da memória verbal, mas também de avaliação de funções executivas, capacidade de atenção e linguagem. A presença de limitações metodológicas condicionou a potencialidade de apresentar valores preditivos razoáveis em alguns estudos, além disso, noutros estudos os valores de sensibilidade e especificidade apresentados para as provas neuropsicológicas enquanto preditoras de futura progressão para demência eram consideravelmente díspares. No entanto será importante salientar que também foi possível identificar em parte dos estudos descritos a presença de valores muito positivos e de razões equilibradas entre sensibilidade e especificidade (≥80%), principalmente para provas de avaliação da memória verbal episódica, contudo os tempos de seguimento eram na sua maioria curtos (aproximadamente 2 anos). Com certeza que seria relevante encontrar um consenso que pudesse futuramente guiar uma escolha viável e precisa das provas neuropsicológicas a aplicar para melhor predizer uma futura progressão para demência. Por outro lado, a existência de estudos de coorte longitudinais com períodos de seguimento mais alargados seria essencial para melhorar a precisão dos valores preditivos da avaliação neuropsicológica, tornando-se estes clinicamente mais relevantes no que respeita a uma futura progressão para demência. 2.º Os novos métodos de classificação estatística associados a técnicas de Prospecção de dados (em inglês data mining) e Sistemas de Aprendizagem (em inglês machine learning) foram aplicados com o intuito de melhorar a precisão, sensibilidade e especificidade dos preditores obtidos pela avaliação neuropsicológica. Para a comparação dos métodos classificatórios recorreu-se à base de dados CCC (CCC – Cognitive Complaints Cohort) que era constituída na altura por 775 casos de pacientes idosos não-dementes com queixas de alterações cognitivas e que foram referenciados para realizarem uma avaliação neuropsicológica. A comparação dos métodos estatísticos realizou-se entre 7 classificadores não-paramétricos provenientes de métodos de Prospecção de dados (Redes Neuronais com Perceptrões Multicamada; Redes Neuronais com Funções de Base Radial; Máquinas de Vectores de Suporte; CART; CHAID; Árvores de Classificação QUEST e Árvores de Classificação Aleatória) que foram comparados com três classificadores tradicionais (Análise Discriminante Linear; Análise Discriminante Quadrática, e Regressão Logística) em termos de precisão classificatória, especificidade, sensibilidade, área abaixo da curva ROC e Press’Q. O modelo para a predição consistia em 10 testes neuropsicológicos utilizados recorrentemente para o diagnóstico de demência. A comparação de classificadores identificou três métodos como os mais adequados para testar o valor preditivo dos testes neuropsicológicos em estudos longitudinais de coortes clínicas. As Máquinas de Vectores de Suporte demonstraram valores mais elevados de precisão classificatória (Mediana (Me)= 0,76) e de área abaixo da curva ROC (Me= 0,90). De salientar que, no que respeita à especificidade, este método revelou um valor elevado (Me= 1,0), contudo o valor de sensibilidade era consideravelmente baixo (Me= 0,30). As Florestas Aleatórias foram o segundo método com melhores resultados em termos de precisão (Me= 0,73), área abaixo da curva ROC (Me= 0,73), especificidade (Me= 0,73) e sensibilidade (Me= 0,64). A Análise Discriminante Linear demonstrou igualmente valores razoáveis de precisão (Me= 0,66), área abaixo da curva ROC (Me= 0,72), especificidade (Me= 0,66) e sensibilidade (Me= 0,64). Os resultados apresentados indicam que os melhores métodos classificatórios para analisar os preditores neuropsicológicos de futura progressão para demência correspondem às Florestas Aleatórias no âmbito dos mais inovadores métodos de Prospecção de dados e à Análise Discriminante Linear, enquanto método de eleição de entre os mais tradicionais para classificação de dados. 3.º A memória verbal é considerada uma das primeiras áreas cognitivas a manifestar declínio nos casos de Doença de Alzheimer. Por conseguinte, o valor preditivo de progressão para demência (Doença de Alzheimer) associado ao Defeito Cognitivo Ligeiro (DCL) foi analisado contemplando para o diagnóstico de DCL quatro testes diferentes de avaliação da memória verbal (Memória Lógica (LM); Teste de Aprendizagem Verbal de Califórnia (CVLT); Aprendizagem Verbal Associativa com Pares de Palavras (VPAL); e, Memória de Dígitos (DS)). Para o estudo foi seleccionada uma amostra consecutiva de pacientes com queixas de alterações cognitivas que em consequência das mesmas foram referenciados para realizar uma avaliação neuropsicológica pormenorizada numa clínica de memória, mas que não preenchiam ainda os critérios para o diagnóstico de demência. Uma amostra inicial de 272 pacientes com queixas cognitivas e não-dementes foram seleccionados da coorte CCC para o presente estudo. No decurso do período de seguimento (3,0±1,9 anos) ocorreu a conversão para demência em 58 pacientes, enquanto 214 permaneceram cognitivamente estáveis. Nas provas de LM, VPAL e CVLT verificaram-se diferenças estatisticamente significativas entre o grupo que converteu e o que não converteu. Através de uma análise de Regressão Multivariada de COX com um modelo constituído pelas quatro provas de memória verbal demonstrou-se que apenas a prova CVLT mantém a significância enquanto preditor de futura conversão para demência. Assim sendo, pacientes que não se encontram dementes mas que manifestam queixas de alterações cognitivas, com o diagnóstico de DCL recorrendo à pontuação na prova CVLT, se apresentarem defeito nesta prova (< 1,5 desvios-padrão abaixo da média de referência) têm um risco acrescido de evoluir para demência dentro do período de seguimento. Consequentemente, uma avaliação neuropsicológica incluindo a prova CVLT deve ser contemplada para os critérios de diagnóstico de DCL de modo a predizer com maior precisão uma futura conversão para demência. 4.º Uma coorte constituída por 250 indivíduos (seleccionados da base de dados CCC) com queixas cognitivas mas sem critérios de demência e com seguimento clínico superior a 5 anos (com excepção para os casos que evoluíram para demência antes dos 5 anos) foi analisada com vista à determinação do valor preditivo dos testes neuropsicológicos a longo prazo. Durante o período de seguimento (2,6±1,8 anos para os indivíduos que evoluíram para demência e 6,1±2,1 anos para os que permaneceram estáveis a nível cognitivo) 162 indivíduos (64,8%) apresentaram os critérios para o diagnóstico de demência (principalmente para Doença de Alzheimer), enquanto que 88 (35,2%) permaneceram estáveis. Foi possível discriminar entre os indivíduos que progrediram para demência e os que permaneceram estáveis através de um modelo de Análise Discriminante Linear (ADL) com os resultados iniciais da avaliação nas provas: Memória de Dígitos inversa, Fluência Semântica, Memória Lógica (evocação imediata), e o Índice de Esquecimento da Memória Lógica (λ Wilks= 0,64; χ2 (4)= 81,95; p< 0,001; RCanonical= 0,60). O preditor neuropsicológico mais robusto, com coeficiente estandardizado da função discriminante (canónica) de 0,70, foi a prova de Memória Lógica (evocação imediata). O modelo classificatório da ADL demonstrou valores muito positivos para a sensibilidade, especificidade e precisão classificatória (78,8%, 79,9% e 78,6%, respectivamente), dos testes neuropsicológicos para predizer uma futura progressão para demência a longo prazo. Os resultados apresentados evidenciam a possibilidade de predizer, com base numa avaliação inicial, clínica e neuropsicológica, com uma bateria de provas cognitivas aplicada na rotina clínica, se o indivíduo que apresenta queixas cognitivas irá evoluir para demência ou permanecer estável nos próximos anos. Será de salientar que o valor preditivo foi obtido com uma precisão bastante aceitável (≈ 80%), na ordem dos valores obtidos para os biomarcadores mais recentes, e no âmbito de um período de seguimento consideravelmente longo e portanto clinicamente relevante (5 anos)

Predicting Cognitive Decline in Older Adults

The investigator sought to determine which neuropsychological tests are more likely to predict an individual’s cognitive decline (i.e., normal to mild cognitive impairment, mild cognitive impairment to Alzheimer’s disease) two years prior to conversion. A sample of non-decliners (N=109) compared to those who declined (N=24) in cognitive status (i.e., mild cognitive impairment or Alzheimer’s disease) with a mean age of 61.44 (SD=11.29) was examined. Results indicate the Rey-Osterrieth Complex Figure Test, Retention Trial (RCFT Retention; OR=0.93, p=0.005) is a significant predictor of conversion to MCI and the Buschke Delay (OR=0.54, p=0.017) is a significant predictor of conversion to AD. Due to group sample size difference, additional analyses were conducted utilizing a subsample of demographically matched non-decliners. Results indicate the RCFT Retention is a significant predictor of conversion to MCI (OR=0.94, p=0.019) and AD (OR=0.90, p=0.048) and Buschke Delay (OR=0.68, p=0.027) is a significant predictor of conversion to AD. Given the results of this dissertation, it may be important for clinicians/researchers to monitor these measures for the purpose of predicting cognitive decline

Interactive Effects of Physical Activity and APOE-ε4 on BOLD Semantic Memory Activation in Healthy Elders

Evidence suggests that physical activity (PA) is associated with the maintenance of cognitive function across the lifespan. In contrast, the apolipoproteinE-ε4 (APOE-ε4) allele, a genetic risk factor for Alzheimer\u27s disease (AD), is associated with impaired cognitive function. The objective of this study was to examine the interactive effects of PA and APOE-ε4 on brain activation during memory processing in older (ages 65–85) cognitively intact adults. A cross-sectional design was used with four groups (n = 17 each): (1) Low Risk/Low PA; (2) Low Risk/High PA; (3) High Risk/Low PA; and (4) High Risk/High PA. PA level was based on self-reported frequency and intensity. AD risk was based on presence or absence of an APOE-ε4 allele. Brain activation was measured using event-related functional magnetic resonance imaging (fMRI) while participants performed a famous name discrimination task. Brain activation subserving semantic memory processing occurred in 15 functional regions of interest. High PA and High Risk were associated with significantly greater semantic memory activation (famous\u3eunfamiliar) in 6 and 3 of the 15 regions, respectively. Significant interactions of PA and Risk were evident in 9 of 15 brain regions, with the High PA/High Risk group demonstrating greater semantic memory activation than the remaining three groups. These findings suggest that PA selectively increases memory-related brain activation in cognitively intact but genetically at-risk elders. Longitudinal studies are required to determine whether increased semantic memory processing in physically active at-risk individuals is protective against future cognitive decline

Correlates of the conversion from mild cognitive impairment to dementia

RESUMO: Apesar do diagnóstico de Défice Cognitivo Ligeiro (DCL) corresponder a uma condição com grande probabilidade de progressão para demência, sobretudo para Doença de Alzheimer (DA), estudos longitudinais têm mostrado que alguns doentes podem não converter para demência e manter o diagnóstico de DCL mesmo após muitos anos. O objectivo do nosso primeiro estudo foi determinar se doentes que mantêm o diagnóstico de DCL a longo prazo (10 anos) estão realmente estáveis ou apenas em declínio lento, e identificar as características clínicas e neuropsicológicas que se associam à estabilidade a longo prazo. Procurámos na Cognitive Complaints Cohort (CCC) casos de MCI que mantiveram esse diagnóstico ao longo de pelo menos uma década. Para cada doente com DCL estável a longo prazo, 2 indivíduos com DCL que converteram para demência durante o seguimento, emparelhados para idade e escolaridade, foram seleccionados da mesma base de dados. As avaliações neuropsicológicas inicial e final foram comparadas entre os doentes com DCL estável a longo prazo e os DCL conversores. Os preditores neuropsicológicos da estabilidade a longo termo foram procurados na avaliação inicial. Indivíduos com DCL estável a longo prazo (n=22) e DCL conversor (n=44) não diferiram em termos de distribuição de género, escolaridade, idade à data da primeira avaliação e intervalo entre início dos sintomas e primeira avaliação. O tempo de seguimento foi em média de 11 anos para os DCL estáveis a longo prazo e 3 anos para os DCL conversores. Os testes neuropsicológicos iniciais e finais não foram significativamente diferentes nos indivíduos com DCL estável a longo prazo. Observou-se um declínio global nos doentes com DCL conversor. Resultados melhores num teste de memória, Evocação de Palavras após Interferência - Total, e num teste de abstracção não verbal, Matrizes Coloridas Progressivas de Raven, previram estabilidade clínica a longo termo (10 anos). Alguns doentes com DCL permanecem clínica e neuropsicologicamente estáveis ao longo de uma década. Melhores desempenhos na avaliação inicial em provas de memória e abstracção não verbal previram estabilidade a longo termo. Os doentes diagnosticados com Défice Cognitivo Ligeiro amnéstico (DCLa) têm risco aumentado de progressão para demência. Tornou-se possível, através do uso de biomarcadores, diagnosticar DA em doentes com DCLa. No entanto, presentemente, é impraticável submeter todos os doentes com DCLa a pesquisa de biomarcadores. Tendo em conta que a avaliação neuropsicológica é necessária para fazer um diagnóstico formal de DCLa, seria interessante que pudesse ser usada para predizer o estado amilóide dos doentes com DCLa. Participantes com DCLa, estado amilóide conhecido (Aβ+ or Aβ-) e avaliação neuropsicológica abrangente foram seleccionados da base de dados CCC para o segundo estudo. As provas neuropsicológicas iniciais dos doentes com DCLa Aβ+ e Aβ- foram comparadas. Uma análise de regressão logística binária foi conduzida para modelar a probabilidade de ser Aβ+. Dos 216 doentes com DCLa estudados, 117 eram Aβ+ e 99 eram Aβ-. Os doentes com DCLa Aβ+ tiveram piores desempenhos em vários testes de memória, nomeadamente Evocação de Palavras - Total, Memória Lógica - Evocação Imediata e após Interferência, e Aprendizagem de Pares Verbais Associados (Pares de Palavras), assim como no Teste Trail B, um teste de função executiva. Num modelo de regressão logística binário, apenas a Memória Lógica - Evocação após Interferência reteve significado estatístico. Por cada ponto adicional no resultado deste teste, a probabilidade de ser Aβ+ decresceu em 30.6%. O modelo resultante classificou correctamente 64.6% dos casos DCLa no que diz respeito ao seu estado amilóide. A avaliação neuropsicológica permanece um passo fundamental no diagnóstico e caracterização dos doentes com DCLa; no entanto, os testes neuropsicológicos têm um valor limitado na distinção entre indivíduos com DCLa com patologia amilóide daqueles com outras etiologias. O diagnóstico de DA confirmado por biomarcadores permite ao doente fazer decisões importantes acerca da sua vida. Contudo, permanecem dúvidas acerca da rapidez da progressão dos sintomas e do declínio cognitivo futuro. Medidas neuropsicológicas foram extensamente estudadas na previsão do tempo até conversão para demência em indivíduos com DCL na ausência de informação acerca de biomarcadores. Medidas neuropsicológicas semelhantes poderiam ser úteis na estimativa de tempo de progressão para demência em doentes com DCL devido a DA. O objectivo do nosso terceiro trabalho foi o de estudar a contribuição das medidas neuropsicológicas para estimar o tempo até conversão para demência em doentes com DCL devido a DA. Indivíduos com esta condição foram incluídos a partir da CCC e o efeito do desempenho neuropsicológico numa avaliação inicial no tempo até conversão para demência foi analisado. Na avaliação inicial, os conversores tiveram pontuações mais baixas do que os não conversores em medidas de iniciativa verbal, raciocínio não verbal e memória episódica. A prova de raciocínio não verbal (Matrizes Coloridas Progressivas de Raven) foi o único indicador com significado estatístico num modelo de regressão multivariado de Cox. O decréscimo de um desvio-padrão associou-se a 29.0% de aumento de risco de conversão para demência. Aproximadamente 50% dos doentes com mais de um desvio padrão abaixo da média no z score desta prova haviam convertido para demência aos 3 anos de seguimento. No DCL devido a DA, pior desempenho numa prova de raciocínio não verbal associou-se ao tempo até conversão para demência. Esta prova, que apresenta declínio ligeiro nas fases mais precoces da DA, parece transmitir informação importante no que diz respeito à conversão para demência.ABSTRACT: Although the diagnosis of Mild Cognitive Impairment (MCI) corresponds to a condition likely to progress to dementia, essentially Alzheimer’s disease (AD), longitudinal studies have shown that some patients may not convert to dementia and maintain the diagnosis of MCI even after many years. The objective of our first study was to determine whether patients that maintain the diagnosis of MCI in the long term (10 years) are really stable or just declining slowly, and to identify clinical and neuropsychological characteristics associated with long-term stability. The Cognitive Complaints Cohort (CCC) was searched for MCI cases who maintained that diagnosis for at least 10 years. For each long-term-stable MCI patient, two MCI patients that converted to dementia during follow-up, matched for age and education, were selected from the same database. The baseline and last neuropsychological evaluations for long-term-stable MCI and converter MCI were compared. Baseline neuropsychological predictors of long-term stability were searched for. Long-term-stable MCI (n=22) and converter MCI (n=44) patients did not differ in terms of gender distribution, education, age at first assessment and time between symptom onset and first evaluation. Time of follow-up was on average 11 years for long-term-stable MCI and 3 years for converter MCI. The baseline and follow-up neuropsychological tests were not significantly different in long-term-stable MCI patients, whereas a general decline was observed in converter MCI patients. Higher scores on one memory test, the Word Delayed Total Recall, and on the non-verbal abstraction test, Raven’s Coloured Progressive Matrices, at the baseline predicted long-term (10 years) clinical stability. Some patients with MCI remain clinically and neuropsychologically stable for a decade. Better performances at baseline in memory and non verbal abstraction tests predict long-term stability. Patients diagnosed with amnestic Mild Cognitive Impairment (aMCI) are at high risk of progressing to dementia. It became possible, through the use of biomarkers, to diagnose those patients with aMCI who have AD. However, it is presently unfeasible that all patients undergo biomarker testing. Since neuropsychological testing is required to make a formal diagnosis of aMCI, it would be interesting if it could be used to predict the amyloid status of patients with aMCI. Participants with aMCI, known amyloid status (Aβ+ or Aβ-) and a comprehensive neuropsychological evaluation were selected from the CCC database for this study. Neuropsychological tests were compared in Aβ+ and Aβ- aMCI patients. A binary logistic regression analysis was conducted to model the probability of being Aβ+. Of the 216 aMCI patients studied, 117 were Aβ+ and 99 were Aβ-. Aβ+ aMCI patients performed worse on several memory tests, namely Word Total Recall, Logical Memory Immediate and Delayed Free Recall, and Verbal Paired Associate Learning, as well as on Trail Making Test B, an executive function test. In a binary logistic regression model, only Logical Memory Delayed Free Recall retained significance, so that for each additional score point in this test, the probability of being amyloid positive decreased by 30.6%. The resulting model correctly classified 64.6% of the aMCI cases regarding their amyloid status. The neuropsychological assessment remains an essential step to diagnose and characterise patients with aMCI, however, neuropsychological tests have limited value to distinguish the aMCI patients who have amyloid pathology from those who might suffer from other clinical conditions. Diagnosis of AD confirmed by biomarkers allows the patient to make important life decisions. However, doubt about the fleetness of symptoms progression and future cognitive decline remains. Neuropsychological measures were extensively studied in prediction of time to conversion to dementia for MCI patients in the absence of biomarker information. Similar neuropsychological measures might also be useful to predict the progression to dementia in patients with MCI due to AD. The objective of our third work was to study the contribution of neuropsychological measures to predict time to conversion to dementia in patients with MCI due to AD. Patients with MCI due to AD were enrolled from the CCC and the effect of neuropsychological performance on time to conversion to dementia was analyzed. At baseline converters scored lower than non-converters at measures of verbal initiative, non-verbal reasoning and episodic memory. The test of non-verbal reasoning (Raven’s Coloured Progressive Matrices) was the only statistically significant predictor in a multivariate Cox regression model. A decrease of one standard deviation was associated with 29.0% of increase in the risk of conversion to dementia. Approximately 50% of patients with more than one standard deviation below the mean in the z score of that test had converted to dementia at 3 years of follow-up. In MCI due to AD, lower performance in a test of non-verbal reasoning was associated with time to conversion to dementia. This test, that reveals little decline in the earlier phases of AD, appears to convey important information concerning conversion to dementi