研究機関・アカデミア

昨今認知症予防や認知機能の観察、コホート研究における対象被検者層として、
65歳未満の若年層や「健常~前臨床期~MCI」の人口群に注目が集まっています。
Normal vs MCI = 精度: 97%、感度95%、特異度:88%。

あたまの健康チェック®は、学習効果なく、従来の認知機能検査が不得手であった
若年層や健常~MCI群の認知機能の推移を、
職能を問わず短時間で高精度に定量観察いただけます。


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あたまの健康チェック®(MCI Screen)により算出される
MPI(Memory Performance Index)値は、MMSE等、国際的に広く利用される
多くの神経心理学的指標と統計学的に有意な相関を示しています*。

* Rafii M, Taylor C, Coutinho A, Kim K, Galasko D.
Comparison of the memory performance index
with standard neuropsychological measures of cognition.
Am J Alzheimers Dis Other Demen. 2011; 26(3):235-9.
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経済産業省  ImPACT  日本医療研究開発機構

理化学研究所  産総研  産総研

ClinicalTrials  NCNP  愛媛大学

京都大学  福岡大学  電気通信大学

日本赤十字社医療センター  河内晩柑   ME-BYO BRAND


Alzheimer’s Association International Conference (AAIC) 2019
OCVBAP_opt Population Based Cognitive Health Program: Learnings from the Orange County Vital Brain Aging Program
Junko Hara1,2, Michael Brant-Zawadzki1, Celine Keeble1, Betsey Olver1, Dennis Fortier2, Jason Bock2, Nichole Nyugen3, Kambria Hittleman1, Sheila Porter4, Tushar Mangrola2, William R. Shankle1,2,5
1 Pickup Family Neurosciences Institute, Hoag Memorial Hospital Presbyterian;
2 Medical Care Corporation;
3 Institute Marketing & Communications, Hoag Memorial Hospital Presbyterian;
4 Hoag Medical Group;
5 Dept of Cognitive Science, University of California at Irvine

AAIC 2019. Poster Presentation. Los Angeles, July 2019.
AmyloidPrediction Preliminary Study: Hierarchical Bayesian Cognitive Processing Model Classification of CSF and PET Amyloid Positivity and Negativity from Cognitive Assessment Data
Jason R Bock1, Michael D. Lee2, Junko Hara1,3, Dennis Fortier2, Tushar Mangrola2, William R. Shankle1,2,3
1 Medical Care Corporation;
2 Dept of Cognitive Science, University of California at Irvine;
3 Pickup Family Neurosciences Institute, Hoag Hospital Presbyterian

AAIC 2019. Poster Presentation. Los Angeles, July 2019.
COCOA_AAIC_FINAL Coaching for Cognition in Alzheimer's (COCOA) Trial
Jared C Roach, MD, PhD1, Junko Hara, PhD2,3, Jennifer Lovejoy, PhD1,4, Deborah Fridman, PsyD, RN3, Cory Funk, PhD1, Laura Heath, PhD1, Nathan D Price, PhD1, Leroy Hood, MD, PhD1, Laura Heim, RN3, Michael Brant-Zawadski, MD3 and William R Shankle, MS, MD2,3,5,6
1 Institute for Systems Biology, Seattle, WA, USA,
2 Medical Care Corporation, Newport Beach, CA, USA,
3 Hoag Memorial Hospital Presbyterian, Newport Beach, CA, USA,
4 Arivale, Seattle, WA, USA,
5 Shankle Clinic, Newport Beach, CA, USA,
6 University of California at Irvine, Irvine, CA, USA

AAIC 2019. Poster Presentation. Los Angeles, July 2019.
aaicPoster2019_westfall Changes in semantic structure and free recall due to cognitive impairment and normal cognitive aging
Holly Westfall1; Jason R. Bock2; Tushar Mangrola2; Michael D. Lee1
1 Department of Cognitive Sciences, University of California at Irvine, Irvine, CA, USA
2 Medical Care Corporation, Newport Beach, CA, USA

AAIC 2019. Poster Presentation. Los Angeles, July 2019.
Alzheimer’s Association International Conference (AAIC) 2018
HBCP_ThreeTools Shankle WR, Bock JR, Hara J, Mangrola T, Fortier D, Lee MD, Kremers W, Petersen RC. Measuring Latent Cognitive Processes To Detect The Earliest Changes in Alzheimer’s Disease.

AAIC 2018. Poster Presentation. Chicago, July 2018.
AAIC_GenderDifference Shankle WR, Hara J, Mangrola M, Fortier D. Gender Differences in Memory Across the Human Lifespan.

AAIC 2018. Oral Presentation. Chicago, July 2018.
OCVBAP_Depression Bock JR, Shankle WR, Hara J, Keeble K, Olver B, Fortier D, Porter S, Guillen Nguyen N, Brant-Zawadski M. Addressing Depression in Seniors: Evaluation and Support in the Orange County Vital Brain Aging Program.

AAIC 2018. Poster Presentation. Chicago, July 2018
HBCPM_Lifespan Michael D. Lee1, Ayesha Nadiadwala1, William R. Shankle. CHARACTERIZING MEMORY PROCESSING ACROSS THE HUMAN LIFESPAN: A LARGE SAMPLE ANALYSIS USING HIERARCHICAL BAYESIAN COGNITIVE PROCESSING MODELS

AAIC 2018. Poster Presentation. Chicago, July 2018.
CTAD_Poster Shankle WR, Hara J, Bock JR, Fortier D, Mangrola, Lee MD, Alexander GE, Batchelder WH, Petersen RC, Kremers W. Using Graphical Hierarchical Bayesian Cognitive Process Models Applied to Common Memory Tests to Predict AD Pathology within Normal Subjects.

CTAD 2019. Poster Presentation. Barcelona, November 2018.

認知機能低下の予防を目指したサービスや商品を
販売(する予定)しているが、その効果を検証したい。
既存顧客にも認知機能の継続的なモニタリングの機会を提供したい。

健常群~前臨床期~MCI群における認知機能の経時観察には、検者の資格や知識、観察力の影響を受けない客観定量スケールであるあたまの健康チェック®の利用が最適です。あたまの健康チェック®は、米国FDAによる新薬治験時のアウトカムスケールの一つとして採用されていることをはじめ、これまでに、AMED研究事業*1や省庁委託研究事業*2、国立大学・研究機関、民間企業・団体による様々な研究における認知機能スケールとして採用実績があります。

*1 国立精神・神経医療研究センター(NCNP): IROOP(アイループ)
https://www.ncnp.go.jp/press/release.html?no=414
*2 経済産業省:平成29年度健康寿命延伸産業創出推進事業
http://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/healthcare/downloadfiles/H29_houkokusyo2_tiiki_huroku.pdf

従来法のMMSEの場合、健常群の範囲が30~28点、
MCI群の範囲が27-24点(感度45-60%、特異度65-90%)*1
のように点数範囲の猶予が少ないことや、
主観評価法であるため、検者によるアウトカムのバラつきが懸念される。

あたまの健康チェック®は、認知機能の状態をMPI(Memory Performance Index)*2といわれる0-100の指数で表し、経時的な変化をグラフ表記します。また、実施された過去のデータは1クリックで、CSV形式で出力可能なため、人的にデータを手作業集計する必要がありません。被検者の性別、年齢、学習経験年数、人種ごとのピアグループデータを用いた人口統計学的客観評価法をもちいた評価では、検者の主観的観察は介在しないため、検者の職能を問わず、アウトカムのバラつきを懸念することもありません。

*1 Tariq SH et al. Am J Geriatr Psychiatry 4:900-910, 2014.
Saxton J et al. Postgrad Med 121:177-185, 2009.
Kaufer DI et al. J Am Med Dir Assoc 9:586-593, 2008.
*2 Shankle WR, Mangrola T, Chan T, Hara J. The CERAD Wordlist Memory Performance Index: Development and Validation. Alzheimer's & Dementia. 2009; 5:295–306.

従来法MMSE等では、40代、50代や聡明な60代の被検者を評価した場合、
被検者が「馬鹿にされている」と感じ検査に非協力的になったり、
出題内容が同じであるため覚えてしまう学習効果がバイアスとなり、
アウトカムの信頼性を欠いてしまう。

あたまの健康チェック®では、ランダムに提示される10単語の即時再生を3セット、インタバールを置いた後に遅延再生を1セット行う、作業記憶と短期記憶の評価を行います。この一連のトライアルは、年齢を問わずチャレンジングな印象を受けるため、従来法で指摘されたような被検者が呆れるような構成とはなっていません。また、作業記憶と短期記憶の評価トライアルであることや出題される10単語は、毎回ランダムに提示されることから、学習効果を心配することもありません。

タッチパネル方式で被検者自身が操作し受検する認知機能チェックの場合、
すべての被検者が操作方法や課題を正しく理解し、
受検を完了できたかどうかを研究者が担保することが難しく、
検査環境の保全が難しい。

人員の削減に焦点を置く場合、タッチパネル方式や一度に多数が受検できるチェックツールは、一見有用に思えますが、被検者が正しく理解し操作し得たかどうかや多数受検の場合、全体のスピードについてこれていたかどうかなど、検査環境の適正な保全の難しさがしばしば指摘されます。
あたまの健康チェック®では、オペレーションのために必ず1名の検者を要します。
これは、検査環境の保全を重視した仕様であり、検査プロセス(実施、評価、採点、記録、レポート、データ保管)を一括内部処理することにより、オペレーション効率を最大化する方法で人員削減を大幅に実現しています。

認知症起因に限らず、うつやその他の認知機能低下を伴う
疾病疾患に対する介入研究で利用できる
若年対象者でもバイアスなく受けられる認知機能スケールがなかなか見つからない

従来検査法では、健常群~MCI群の領域や若年層における認知機能評価に制限があったり、他のツールの場合には、アルツハイマー型認知症の評価に限った評価法であったりと、高齢人口層を対象とした認知症起因の認知機能評価以外の領域ではお悩みの声を伺うことがあります。
あたまの健康チェック®は、認知症起因に限らず様々な疾病疾患による認知機能の変化に対応します。うつや甲状腺機能異常の改善・悪化に伴う変化や、ガン化学療法前後の認知機能評価、脳外科手術前後の認知機能評価や脳梗塞やその他生活習慣病罹患者の定期スクリーニングにも利活用されています。

従来検査法では、性別、年齢や学習経験年数に応じてウエイトされた評価が難しい。

あたまの健康チェック®は、受検者の性別、年齢、学習年数、人種などの情報を基に、独自アルゴリズムと被検数約100万件のデータベースを用い、受検者の回答やそのパターンを同年齢グル―プ(ピアグループ)と比較・分析し、人口統計学的に受検者の認知機能の状態を客観定量評価します。

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