Características neuropsicológicas de pacientes con Enfermedad de Parkinson y portadores asintomáticos de la mutación R1441G en el gen LRRK2

238 p.El objetivo de esta tesis es conocer la afectación cognitiva asociada a la mutación LRRK2 R1441G tanto en pacientes con EP, como en portadores asintomáticos de la misma y la posible correlación de esta afectación con el estado dopaminérgico en los portadores asintomáticos. Para ello se ha realizado una valoración clínica y neuropsicológica de pacientes con EP asociada a mutaciones R1441G y G2019S y EP idiopática, y a familiares asintomáticos. Además, se ha realizado una prueba de imagen DaTSCAN (123I-FP-CIT SPECT) en los familiares asintomáticos. Se ha encontrado que la cognición global es similar en los EP-R1441G, EP-G2019S y EP-i, y que los rendimientos en el subtest de memoria se asocian con el UPSIT, la edad y los años de escolaridad. Así mismo, no hay diferencias en cognición, depresión y ansiedad entre EP-R1441G y EP-i emparejados por características clínicas, si bien se observó una menor prevalencia de EP-Demencia en los R1441G. Los familiares asintomáticos portadores-R1441G y no-portadores no difieren en características clínicas ni neuropsicológicas. Los portadores R1441G con TCREM, rinden peor en función visuoespacial y atención comparados con los portadores sin TCREM, cuya significación desaparece tras el ajuste estadístico. Los portadores R1441G tienen una mayor denervación dopaminérgica nigroestriatal en DaTSCAN, aunque este déficit sólo fue significativo en el putamen tras el ajuste estadístico. La condición de portador-R441G y tener un peor rendimiento en tests cronometrados predicen significativamente la disminución de la captación del DAT en el putamen y caudado más bajo, explicando aproximadamente el 70% y el 50% de su varianza respectivamente

Características neuropsicológicas de pacientes con Enfermedad de Parkinson y portadores asintomáticos de la mutación R1441G en el gen LRRK2

238 p.El objetivo de esta tesis es conocer la afectación cognitiva asociada a la mutación LRRK2 R1441G tanto en pacientes con EP, como en portadores asintomáticos de la misma y la posible correlación de esta afectación con el estado dopaminérgico en los portadores asintomáticos. Para ello se ha realizado una valoración clínica y neuropsicológica de pacientes con EP asociada a mutaciones R1441G y G2019S y EP idiopática, y a familiares asintomáticos. Además, se ha realizado una prueba de imagen DaTSCAN (123I-FP-CIT SPECT) en los familiares asintomáticos. Se ha encontrado que la cognición global es similar en los EP-R1441G, EP-G2019S y EP-i, y que los rendimientos en el subtest de memoria se asocian con el UPSIT, la edad y los años de escolaridad. Así mismo, no hay diferencias en cognición, depresión y ansiedad entre EP-R1441G y EP-i emparejados por características clínicas, si bien se observó una menor prevalencia de EP-Demencia en los R1441G. Los familiares asintomáticos portadores-R1441G y no-portadores no difieren en características clínicas ni neuropsicológicas. Los portadores R1441G con TCREM, rinden peor en función visuoespacial y atención comparados con los portadores sin TCREM, cuya significación desaparece tras el ajuste estadístico. Los portadores R1441G tienen una mayor denervación dopaminérgica nigroestriatal en DaTSCAN, aunque este déficit sólo fue significativo en el putamen tras el ajuste estadístico. La condición de portador-R441G y tener un peor rendimiento en tests cronometrados predicen significativamente la disminución de la captación del DAT en el putamen y caudado más bajo, explicando aproximadamente el 70% y el 50% de su varianza respectivamente

Unlocking Preclinical Alzheimer’s: A Multi-Year Label-Free In Vitro Raman Spectroscopy Study Empowered by Chemometrics

Alzheimer’s disease is a progressive neurodegenerative disorder, the early detection of which is crucial for timely intervention and enrollment in clinical trials. However, the preclinical diagnosis of Alzheimer’s encounters difficulties with gold-standard methods. The current definitive diagnosis of Alzheimer’s still relies on expensive instrumentation and post-mortem histological examinations. Here, we explore label-free Raman spectroscopy with machine learning as an alternative to preclinical Alzheimer’s diagnosis. A special feature of this study is the inclusion of patient samples from different cohorts, sampled and measured in different years. To develop reliable classification models, partial least squares discriminant analysis in combination with variable selection methods identified discriminative molecules, including nucleic acids, amino acids, proteins, and carbohydrates such as taurine/hypotaurine and guanine, when applied to Raman spectra taken from dried samples of cerebrospinal fluid. The robustness of the model is remarkable, as the discriminative molecules could be identified in different cohorts and years. A unified model notably classifies preclinical Alzheimer’s, which is particularly surprising because of Raman spectroscopy’s high sensitivity regarding different measurement conditions. The presented results demonstrate the capability of Raman spectroscopy to detect preclinical Alzheimer’s disease for the first time and offer invaluable opportunities for future clinical applications and diagnostic methods.This work was funded by the Basque Government (Ref. KK-2022/00001) and supported by grant CEX2020-001038-M funded by MICIU/AEI/10.13039/501100011033

Alzheimer disease diagnosis based on automatic spontaneous speech analysis

Alzheimer's disease (AD) is the most prevalent form of progressive degenerative dementia and it has a high socio-economic impact in Western countries, therefore is one of the most active research areas today. Its diagnosis is sometimes made by excluding other dementias, and definitive confirmation must be done trough a post-mortem study of the brain tissue of the patient. The purpose of this paper is to contribute to im-provement of early diagnosis of AD and its degree of severity, from an automatic analysis performed by non-invasive intelligent methods. The methods selected in this case are Automatic Spontaneous Speech Analysis (ASSA) and Emotional Temperature (ET), that have the great advantage of being non invasive, low cost and without any side effects.Peer ReviewedPostprint (published version

Alzheimer disease diagnosis based on automatic spontaneous speech analysis

Alzheimer's disease (AD) is the most prevalent form of progressive degenerative dementia and it has a high socio-economic impact in Western countries, therefore is one of the most active research areas today. Its diagnosis is sometimes made by excluding other dementias, and definitive confirmation must be done trough a post-mortem study of the brain tissue of the patient. The purpose of this paper is to contribute to im-provement of early diagnosis of AD and its degree of severity, from an automatic analysis performed by non-invasive intelligent methods. The methods selected in this case are Automatic Spontaneous Speech Analysis (ASSA) and Emotional Temperature (ET), that have the great advantage of being non invasive, low cost and without any side effects.Peer Reviewe