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Objective
Alzheimer’s disease (AD) is a growing challenge worldwide, which is why the search for early-onset predictors must be focused as soon as possible. Longitudinal studies that investigate courses of neuropsychological and other variables screen for such predictors correlated to mild cognitive impairment (MCI). However, one often neglected issue in analyses of such studies is measurement invariance (MI), which is often assumed but not tested for. This study uses the absence of MI (non-MI) and latent factor scores instead of composite variables to assess properties of cognitive domains, compensation mechanisms, and their predictability to establish a method for a more comprehensive understanding of pathological cognitive decline.
Methods
An exploratory factor analysis (EFA) and a set of increasingly restricted confirmatory factor analyses (CFAs) were conducted to find latent factors, compared them with the composite approach, and to test for longitudinal (partial-)MI in a neuropsychiatric test battery, consisting of 14 test variables. A total of 330 elderly (mean age: 73.78 ± 1.52 years at baseline) were analyzed two times (3 years apart).
Results
EFA revealed a four-factor model representing declarative memory, attention, working memory, and visual–spatial processing. Based on CFA, an accurate model was estimated across both measurement timepoints. Partial non-MI was found for parameters such as loadings, test- and latent factor intercepts as well as latent factor variances. The latent factor approach was preferable to the composite approach.
Conclusion
The overall assessment of non-MI latent factors may pose a possible target for this field of research. Hence, the non-MI of variances indicated variables that are especially suited for the prediction of pathological cognitive decline, while non-MI of intercepts indicated general aging-related decline. As a result, the sole assessment of MI may help distinguish pathological from normative aging processes and additionally may reveal compensatory neuropsychological mechanisms.
Theoretischer Hintergrund: Im Zuge der aktuellen demographischen Entwicklung konnte in den letzten Dekaden eine extreme Prävalenzzunahme der Demenz vom Alzheimertyp (AD) verzeichnet werden, die insbesondere künftige Generationen vor enorme gesundheitspolitische Herausforderungen stellen wird und zur Entwicklung früherer diagnostischer wie auch effektiver therapeutischer Verfahren drängt. Derzeit verfügbare Biomarker der AD sind entweder zu unspezifisch, invasiv oder zu teuer, um sie als breite Screeningwerkzeuge einsetzen zu können. Insbesondere die Erkenntnis, dass die pathologischen Prozesse der AD lange vor ihrer klinischen Manifestation im unteren Hirnstamm beginnen, führte zu der Entwicklung der neuen Methode der somatosensibel evozierten Potentiale des N. vagus (VSEP), die zunehmend als Marker der vagalen Hirnstammfunktion angesehen wird. Dennoch wurde in letzter Zeit die Aussagekraft der Vaguspotentiale angezweifelt, nachdem eine neuere Studie ihren muskulären Ursprung postulierte. Zur Validierung der parasympathischen Ätiologie der VSEP schien die Herzratenvariabilität (HRV) als breit anerkannter Marker der parasympathischen Aktivität besonders geeignet. Beide Methoden wurden auf ihren Zusammenhang sowie auf eine potentielle Veränderung im Rahmen eines „mild cognitive impairment“ (MCI) untersucht, um ihr diagnostisches Potenzial bezüglich eines prädementiellen Stadiums der AD zu überprüfen.
Methoden: Die vorliegende Studie erfolgte als Querschnittsanalyse des ersten Untersuchungszeitpunktes der Vogel-Studie. Nach Ausschluss von Probanden mit HRV- wie VSEP-relevanten Erkrankungen (nicht Hypertonie, Medikamente) und sorgfältiger Datenbearbeitung enthielt die Gesamtstichprobe 218 ältere Probanden im Alter von 74 ± 1.4 Jahren (MCI: n=27; kognitiv gesunde Kontrollen: n=191). Die Erhebung der VSEP erfolgte nach den gängigen Methoden von Fallgatter et al. (2003) an den Elektrodenpositionen Fz-F3, Fz-F4, C3-F3, C4-F4 und T4-O1/T3-O1 bei sukzessiver Stimulation beider Innenseiten des Tragus, die Messung der HRV über 15 min mit einem Finometer® Midi. Nur VSEP-Latenzen (P1, N1, P2) und die vagal modulierten HRV-Variablen RMSSD, LF, HF, RSAnorm (natürlicher Logarithmus) wurden in die weitere Analyse eingeschlossen. Zur Gegenüberstellung von VSEP und HRV in der Kontrollgruppe wurden Korrelationen sowie univariate Varianzanlysen der Quartilgruppen HRV-korrelierter VSEP-Latenzen, zum Vergleich von VSEP und HRV in MCI- und Kontrollgruppe T-Tests für unabhängige Stichproben durchgeführt.
Ergebnisse: Für die gesunde Kontrollgruppe konnten in den Korrelationsberechnungen unter Kontrolle potentieller Einflussfaktoren signifikante Ergebnisse in den Elektrodenpositionen T4-O2 (Stimulation rechts) sowie C4-F4 (Stimulation links) verzeichnet werden. Alle Latenzkomponenten des Kanals C4-F4 zeigten signifikante, negative Korrelationen mit den vagal modulierten HRV-Parametern (P1 mit ln RMSSD, ln LF, ln HF, RSAnorm; N1 mit ln RMSSD, ln LF, ln HF; P2 mit ln LF). Die jeweiligen Latenz-Quartilgruppenvergleiche bestätigten, dass längere P1-Latenzen mit einem signifikant geringeren parasympathischen Tonus (RSAnorm, Trend bei HF) und einer signifikant geringeren Funktion der Baroreflexe (LF) einhergeht, wobei letzteres auch für P2 gilt. Die Ergebnisse der VSEP im Kanal T4-O2 fielen zwar konträr aus (positive Korrelation von P2 mit ln LF, ln HF, ln RSAnorm), konnten jedoch auch in Anbetracht eines allgemein schwächeren Zusammenhanges zwischen VSEP und HRV nur unzureichend durch die Varianzanalysen untermauert werden. Die Mittelwertsvergleiche zwischen MCI- und Kontrollgruppe ergaben einerseits vergleichbare HRV-Werte in beiden Gruppen, andererseits eine signifikante P2-Latenzverlängerung im Kanal T4-O2 (Stimulation rechts) in der MCI-Gruppe im Vergleich zu kognitiv gesunden Kontrollen.
Schlussfolgerung: Trotz nicht hundertprozentig kongruenter Ergebnisse konnte unter anderem anhand der P1-Latenz im Kanal C4-F4 und der in hohem Maße parasympathisch modulierten RSAnorm ein sehr signifikanter Zusammenhang zwischen HRV und VSEP-Latenzen deutlich gemacht werden. Dies legt den Ursprung der VSEP in den autonomen Strukturen des Hirnstamms nahe. So könnte sich eventuell eine Verzögerung der VSEP-Latenz P2, wie es in der vorliegenden Studie bei MCI-Patienten beobachtet wurde, als additiver, nicht-invasiver Biomarker zur Frühdiagnose von prädementiellen Phasen der AD etablieren. Bereits angelaufene Längsschnittstudien wie die Vogelstudie werden künftig genauere Aussagen über die prädiktive Aussagekraft der VSEP zur Vorhersage einer AD liefern.
Due to the global aging society and the enormous global incidence and prevalence rates that will result in the coming years, Alzheimer's Dementia (AD) represents a growing challenge for the health care system. The pathogenesis, which is unclear in parts, the chronic progression of AD, which often lasts for years, as well as insufficient diagnostic and therapeutic options complicate an adequate psychotherapeutic and medical approach to the disease. To date, AD is also considered an incurable disease.
Therefore, it is essential to gain deeper insights into the early detection or even prevention of AD. Consideration of prodromal syndromes such as Mild Cognitive Impairment (MCI) can provide significant evidence about high-risk groups for AD progression and differentiate cognitively "normal" aging individuals from those with pathological cognitive decline. Thus, for example, functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS) imaging helps identify early neurodegenerative processes. In contrast, potential risk factors and predictors of later-onset clinical symptoms of MCI and AD can most often be revealed and quantified via the use of neuropsychiatric test batteries.
The present thesis consists of four studies and aimed to assess and describe the pathological cognitive decline in a sample of elderly study participants (age: ≥ 70 years; N = 604 at baseline) of the longitudinal, observational, and prospective "Vogel Study" from Würzburg, Germany, who were primarily healthy at baseline, over two measurement time points approximately 3 years apart, to differentiate between healthy and diseased study participants and to define predictors of MCI/AD and longitudinal study dropout.
Studies 1 and 2 differentiated healthy study participants from MCI patients based on the baseline hemodynamic response of the parietal cortex recorded by fNIRS during the processing of a paradigm (here: Angle Discrimination Task [ADT]) for visual-spatial processing performance. Neuronal hypoactivity was found in the MCI patients, with both healthy study participants and MCI patients showing higher superior and right hemispheric activation. MCI patients had more difficulty resolving the paradigm. Thus, no evidence of possible compensatory mechanisms was uncovered in the MCI patients.
Study 3 first defined the four latent factors declarative memory, working memory, attention, and visual-spatial processing based on structural equation model (SEM) calculations of the sample using adequate measurement (in-)variant confirmatory factor models from the baseline assessment to the first of a total of two follow-up assessments after approximately 3 years. This allowed a dimensional assessment of pathological cognitive decline versus classificatory-categorical assignment (healthy/diseased) of the sample. In addition, the superiority of the latent factor approach over a composite approach was demonstrated. Next, using a mixed-model approach, predictive analyses were calculated for the prediction of latent factors at first follow-up by baseline risk factors. The sex of study participants proved to be the best predictor of cognitive change in all the cognitive domains, with females performing better than men in the memory domains. Specifically, for declarative memory, older age predicted lower performance regardless of sex. Additional predictive evidence emerged for low serum levels of Brain-Derived Neurotrophic Factor (BDNF) on lower attention performance and higher depression symptoms on lower visual-spatial processing performance.
Study 4 further reported baseline predictors of study dropout at first follow-up. Cognitive performance, as defined in Study 3 using the four latent cognitive factors, was a predictor of study dropout for cognitive decline in the domains of declarative memory, attention, and visual-spatial processing. Conspicuous dementia screening on the Mini-Mental Status Examination (MMSE) also predicted dropout.
Overall, both the use of fNIRS imaging to detect visual-spatial processing performance in the parietal cortex during applying ADT and the dimensional perspective of the neuropsychiatric test battery in the context of prediction and dropout analyses were found to be suitable for early detection research of MCI and AD. Finally, the results will be interpreted in the overall context and implications, limitations, and perspectives will be discussed.