睡眠中の脳波で認知症リスクを予測

睡眠脳波（EEG）データの微細構造に基づく脳年齢指数が認知症リスクを予測することが、メタ分析で示された。

5つのコホートおよび7,105人の参加者全体で、EEG由来の指数が10年間増加するごとに、認知症リスクが39%増加することに関連していた(HR 1.39、95% CI 1.21-1.59、 P

この関係は、併存疾患および無呼吸低呼吸指数スコアを調整した後でも有意なままでした（HR 1.31、 PAPOE4 遺伝子の状態 (HR 1.22、 P=0.03)、研究者らは次のように書いています。 JAMAネットワークオープン。リンクは性別や年齢層を問わず一貫していました。

「睡眠は私たちに脳へのユニークな窓を与えてくれます。この研究は、睡眠中の脳の活動を利用して、脳がどのように老化しているかを推定できることを示しています」とレン氏は語った。 今日のメドページ。

「睡眠は単なる休息ではありません。睡眠は脳がどれだけうまく機能し、維持されているかを反映します」と彼女は言いました。 「睡眠脳波を『脳年齢』の尺度に変えることで、認知症のリスクをより早く、より簡単に検出できるようになるかもしれません。」

Lengらは、脳年齢指数は睡眠EEGに基づく脳年齢と実年齢との差を捉えており、負の値は脳年齢が若いことを示し、正の値は脳年齢が高いことを示すと指摘した。このインデックスには、一晩自宅で行われた睡眠ポリグラフィーの EEG 記録から得られた脳波の 13 の微細構造特徴が組み込まれています。

以前の研究では、睡眠のマクロ構造がリンクされていました。 睡眠効率 または特定のことに費やした時間 睡眠段階 — 認知症のリスクに影響を与えるが、結果は一貫していない。

この研究は、「マクロ構造から脳波の微細構造（つまり、特定の帯域のスペクトルパワー、紡錘体と低速振動の特性、睡眠段階全体にわたる波形特性）に注目を移すことでこの分野を前進させた」と、ニューヨーク市のニューヨーク大学グロスマン医科大学のオモニーゴ・ブブ医師、博士、MPHは次のように述べている。 付随社説。

「この研究が特に魅力的なのは、脳年齢指数が神経生理学的老化の一般的なマーカーであり、独立したコホートで開発され、認知症の転帰に対して前向きにテストされたことである」とブブ氏は書いた。 「その設計は、過剰適合した予測ツールではなく、加速した脳老化の強力なマーカーとしての妥当性を高めます。」

認知症研究は、遺伝情報、血液バイオマーカー、画像検査、認知検査を統合リスク評価に組み合わせる方向に進んでいるとブブ氏は指摘した。 「この状況の中で、睡眠EEGに基づく脳年齢指数は、リアルタイムの脳生理学を反映し、広く使用されている臨床技術に依存し、複雑な神経情報を解釈可能な脳年齢に凝縮するため、独特のニッチを占めている」と同氏は付け加えた。

個々の参加者データのメタ分析のために、Leng と共著者は、5 つのコミュニティベースの縦断コホートからの情報をプールしました。メサ;参加者 1,802 名)、地域社会におけるアテローム性動脈硬化のリスク (ARIC; 1,796 人の参加者）研究、フラミンガム心臓研究 – 子孫研究（FHS-OS;参加者 617 名)、男性の骨粗鬆症性骨折に関する研究 (MrOS;参加者 2,639 名)、骨粗鬆症性骨折の研究 (SOF;参加者は251名）。

睡眠研究時の参加者の平均年齢は59.5歳から82.7歳で、90％以上が認知的に正常でした。統合分析の主な結果は認知症の発生であり、死亡は競合リスクとして扱われました。

追跡調査により、1,088人が認知症を発症し、認知症までの期間の中央値は3.6年から16.9年でした。

この研究結果は、地域社会における認知症の早期発見のためのデジタルマーカーとして脳年齢指数の予測値を評価する必要性を浮き彫りにしている、と研究者らは述べた。

研究に含まれた5つのコホートは、母集団の特徴、データ収集方法、認知症の確認、追跡期間が異なっており、それが不均一性と潜在的なバイアスをもたらした可能性があることを彼らは認めた。競合するリスクとして死亡のみが使用されたが、他のライフイベントは追跡調査や認知症の確認に影響を与える可能性があると研究者らは付け加えた。この分析は観察的なものであり、脳年齢指数と認知症との因果関係を推測することはできない。

「さらに、総合的な尺度として、脳年齢指数自体は妥当な治療目標ではない」とLengらは書いている。 「むしろ、脳年齢指数は将来の認知症リスクの予後マーカーと見なされるべきです。」