안구 추적을 통해 비탈증 파킨아 병 환자에서 눈 운동 매개 변수와 인지 기능 사이의 관계를 특성화
2019년 9월 26일
여기에서, 우리는 비 demented 파킨슨 병 환자에 있는 눈 운동 매개변수 그리고 인식 기능 사이 관계를 공부하는 프로토콜을 제시합니다. 이 실험은 아이 트래커를 사용하여 시각적 검색 작업의 수정 진폭과 고정 기간을 측정했습니다. 다중 도메인 인지 작업의 성능과의 상관 관계는 이후에 측정되었습니다.
우리의 프로토콜은 안구 운동과 인지 기능 장애로 고통받는 비 퇴근 파킨슨 병 환자 그룹에서 눈 운동 메트릭과 인지 기능 사이의 관계를 연구하는 것을 목표로합니다. 시각적 검색 작업에 대한 평가판 이미지를 디자인하려면 숫자 4, 6, 7, 9를 단독으로 사용합니다. 대상 번호의 위치가 3회 이상의 연속 시험에서 각 숫자가 동일한 시각적 사분면에 있을 수 없다는 규칙으로 평가판에서 재판으로 무작위로 지정되도록 합니다.
I 및 O와 같은 모호한 문자를 사용하지 말고 고정 십자가, 문자 및 숫자의 크기를 0.85도 시각적 각도로 설정하지 마십시오. 프로그램을 설정하여 Enter를 누른 후 1.5초의 시간 경과를 허용하는 다음 중앙 고정 십자가의 표시가 평가판 이미지로 전환되어 평가판을 시작합니다. 마우스를 클릭할 때 고정 십자가가 다시 나타나거나 10초 후에 평가판 시작부분에서 경과한 후, 어느 쪽보다 일찍 시작되었는지 에 관계없이 화면이 비어 있는지 확인합니다.
그런 다음 프로그램을 설정하여 각 평가판의 시작과 끝의 타임 스탬프가 포함된 csv 파일을 생성합니다. 피험자와의 임상 진단 인터뷰를 수행한 후 가능한 경우, 그들의 친척은 치매를 배제하고 미니 정신 상태 검사 및 몬트리올 인지 평가를 사용하여 인지 장애를 검사하고, 스니엘렌 차트와 피사체의 시력을 평가한다. 그런 다음 적절한 광원이있는 조용한 방에서 최소 300 Hertz, 컴퓨터, 마우스 및 표준 키보드의 샘플링 속도로 화면 기반 아이 트래커를 설정합니다.
턱 받침대는 아이 체커 스크린 앞에 60cm를 배치하고 적절한 인지 평가 도구를 배치합니다. 시각적 검색 작업을 설정하려면 턱 받침대와 이마가 있는 의자에 피사체를 배치하여 머리 움직임을 최소화합니다. 피사체의 눈을 컴퓨터 화면의 중심으로 정렬하고 아이 트래킹 프로그램의 시작 버튼을 클릭합니다.
기본 제공 교정 프로그램을 사용하여 아이 트래커를 보정하려면 시작하십시오. 그리고 피사체에게 머리를 가만히 유지하면서 9개의 고정 지점으로 화면을 가로질러 움직이는 빨간 점을 응시하도록 요청하십시오. 보정 플롯을 보고 교정 품질을 확인하여 오류 벡터를 나타내는 녹색 선의 길이가 회색 원 내에 속하는지 확인합니다.
그런 다음 수락을 클릭하여 시각적 검색 작업을 진행합니다. 연습 시험을 시작하려면 피사체에게 중앙 고정 십자가에 대한 시선을 고정하고 키보드의 Enter를 눌러 재판을 시작하도록 지시합니다. 컴퓨터 화면에는 단일 번호와 79개의 임의로 흩어져 있는 산만 문자가 표시됩니다.
피사체에 가능한 한 빨리 숫자를 보고 동시에 마우스를 클릭하면서 숫자가 있는 즉시 숫자를 큰 소리로 진술하도록 지시합니다. 그런 다음 명시된 번호가 정확한지 여부를 교차 확인하고 연습 시험을 4 번 더 반복하십시오. 컴퓨터 프로그램의 리플레이 섹션에서 아이트래킹 데이터 처리 및 분석을 보려면 시각적 검색 작업 중에 샘플의 눈 비율을 확인합니다.
녹화를 위해 재생을 클릭하여 생성된 시각화된 스캔 경로 비디오를 눈알로 하여 데이터의 품질을 확인합니다. 피사체의 모든 데이터가 심하게 잘못된 경우 모두 삭제합니다. 그리고 피사체가 실수로 또는 조기에 마우스를 클릭한 모든 시험을 폐기하십시오.
프로그램의 데이터 내보내기 섹션에서 GazePointX 및 GazePointY 클릭 데이터를 선택하여 피사체의 데이터를 내보내고 데이터를 csv 파일로 저장합니다. 시각적 검색 분석기의 인터페이스에서 내보낸 데이터를 아이 데이터의 입력으로 선택하고 생성된 CSV 파일을 작업 데이터의 입력으로 선택합니다. 분류 알고리즘으로 ST DB 스캔을 선택하고 실행을 클릭합니다.
그런 다음 요약을 클릭하여 주 saccade 진폭과 피사체의 평균 고정 기간이 포함된 스프레드시트 파일을 생성합니다. 시각적 검색 분석기를 설계하려면 생성된 csv 파일을 사용하여 분석의 시작부터 끝까지 데이터만 추출하고 분석하도록 분석기를 프로그래밍합니다. 눈 깜박임으로 인해 손실된 데이터를 채우도록 분석기를 프로그래밍하려면 깜박임 직전과 후에 시선점의 x 및 y 좌표를 평균합니다.
그런 다음 ST DB 스캔을 기반으로 알고리즘을 사용하여 원시 데이터를 saccade 또는 고정으로 분류하도록 분석기를 프로그래밍합니다. 이전 연구와 일치, 이 분석에서, 파킨슨 병 그룹 여러 인지 작업에서 성능 저하를 보였다, 대조군에 비해. 시각적 검색 작업 데이터의 분류를 위해 사내 알고리즘을 사용하여 계산 및 분석을 위해 고정 및 saccades를 식별하고 추출할 수 있습니다.
실제로, 질병 그룹은 대조군에 비해 더 작은 평균 사카다심 진폭을 가지고 있었고, 평균 고정 기간은 그룹 간에 크게 다르지 않았다. 본 평가에서, 코바레에 대한 조정 후, 음성 상관 관계는 평균 고정 기간, 구두 인식 메모리 및 차별 점수의 성능, 패턴 인식 메모리, 및 과일과 채소 범주 내에서 범주형 언어 유창성 시험 사이에서 발견되었다. 그러나, 질병과 통제 단 사이 이 상관 관계에서 찾아낸 중요한 상호 작용이 없었다, 상관 관계가 질병 단에 특정하지 않다는 것을 건의합니다.
시각적 검색 작업의 디자인은 산만 한 눈 운동 매개 변수의 인지 능력의 간섭을 최소화하는 것이 목표이기 때문에 중요합니다. 이 연구 작업이 매우 견딜 수 있는 경우 유사한 연구 질문에 대답 하기 위해 다른 새로운 퇴행성 장애에 트랜스 진단에 적용할 수 있습니다.
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개요
본 연구는 치매가 없는 파킨슨 병 환자의 눈 움직임 매개변수와 인지 기능 간의 관계를 조사하는 프로토콜을 제시합니다. 이 연구에서는 눈 추적기를 사용하여 시각 검색 작업 중 각동 진폭과 고정 지속 시간을 평가하고, 이러한 지표를 다양한 인지 테스트의 성능과 상관 관계를 분석합니다.
주요 연구 구성 요소
과학 분야
- 신경과학
- 인지 기능
- 눈 움직임 분석
배경
- 연구는 파킨슨 병의 안구 운동 및 인지 기능 장애를 조사합니다.
- 눈 움직임은 시각 작업 중 인지 성능에 중요한 역할을 합니다.
- 연구는 치매의 교란 효과 없이 인지 상관 관계를 강조하기 위해 치매가 없는 환자에게 중점을 둡니다.
연구 목적
- 눈 움직임 지표와 인지 작업 간의 연결을 분석하는 방법론을 수립합니다.
- 이러한 지표가 치매가 없는 파킨슨 병 환자에게 어떻게 영향을 미치는지 명확히 합니다.
- 유사한 방법론을 다른 신경퇴행성 질환에 적용할 가능성을 탐구합니다.
사용된 방법
- 눈 추적기를 사용하여 각동 및 고정을 측정합니다.
- 환자는 무작위로 지정된 대상 번호와 제어된 매개변수로 설계된 시각 검색 작업을 수행합니다.
- 데이터는 후속 분석을 위해 CSV 형식으로 수집되며, 부적절한 반응에 대한 검사를 통해 강력한 시험 무결성을 보장합니다.
- 눈 움직임 지표를 기반으로 인지 기능 상관 관계를 평가하기 위해 통계 분석이 수행됩니다.
주요 결과
- 파킨슨 환자는 대조군에 비해 평균 각동 진폭이 감소하고 고정 지속 시간이 다릅니다.
- 평균 고정 지속 시간과 인지 작업의 성능 사이에 부정적 상관 관계가 관찰되었으나, 그룹 간에는 특정 상호 작용이 없었습니다.
- 연구 결과는 치매가 없는 개인의 인지 기능이 눈 움직임 효율성과 연결되어 있다는 개념을 지지합니다.
결론
- 이 연구는 파킨슨 병에서 눈 움직임 분석을 통해 인지 장애를 평가하는 실행 가능한 방법을 시연합니다.
- 결과는 이 방법론의 다른 퇴행성 장애에서 유사한 인지 기능을 조사하는 더 넓은 적용 가능성을 시사합니다.
- 얻은 통찰은 파킨슨 병의 인지 기능 장애의 기저 신경 메커니즘에 대한 이해를 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다.
자주 묻는 질문
Executive Industry Relevance
Quantitative eye movement metrics offer a noninvasive, objective approach to assess cognitive function in non-demented Parkinson's disease patients, addressing a critical need for early detection of cognitive decline. By correlating saccadic amplitude and fixation duration with cognitive test performance, this protocol supports predictive confidence in neurodegenerative disease research pipelines. The paradigm's tolerability and minimal confounding enable scalable integration into discovery and translational workflows for biomarker development.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables interrogation of cognitive function using physiological eye movement parameters as proxy markers.
- Supports biological de-risking by minimizing confounding from subject intelligence or attributes.
- Facilitates predictive confidence in linking oculomotor metrics to cognitive domains relevant for neurodegeneration.
Screening & Assay Development
- Prepares validated, reproducible visual search tasks for downstream cognitive biomarker screening.
- Standardizes quantitative outputs such as saccadic amplitude and fixation duration for assay comparability.
- Enables reliable evaluation of cognitive impairment across patient cohorts using objective metrics.
Translational & Preclinical Research
- Aligns eye movement parameters with cognitive domains for translational biomarker exploration.
- Supports continuity from early discovery through preclinical validation in neurodegenerative disease models.
- Provides mechanistic de-risking by linking physiological readouts to cognitive outcomes.
Pipeline & Workflow Integration
This protocol integrates from early discovery through translational research, supporting hypothesis testing and biomarker validation in neurodegenerative disease pipelines.
- Discovery Biology: Quantitative eye tracking enables hypothesis testing on cognitive-oculomotor relationships.
- Screening: Standardized visual search tasks yield reproducible, quantitative eye movement outputs.
- Analytics: Provides objective measurements for cross-condition comparison and statistical analysis.
- Translational Research: Facilitates biomarker alignment and continuity across disease models and patient populations.
- Enterprise Reuse: The protocol is adaptable for transdiagnostic application in neurodegenerative research portfolios.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in cognitive biomarker research.
- Operational Value: Delivers standardized, scalable, and reproducible eye movement assessments.
- Strategic Value: Informs go/no-go decisions and enhances capital efficiency by enabling early cognitive risk stratification.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of neurodegenerative disease programs.
Implementation Considerations
- Requires expertise in eye tracking technology and cognitive assessment protocols.
- Needs access to high-frequency eye trackers, calibration tools, and data analysis software.
- Demands cross-team standardization for data collection and processing workflows.
- Adaptable across neurodegenerative disease models with protocol adjustments for population-specific tolerability.
- Dependent on robust data quality control and exclusion criteria for reliable outputs.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:04
Title
0:28
Visual Search Task Trial Design
1:32
Participant Recruitment, Baseline Assessment, and Experimental Setup
2:15
Visual Search Task Setup
3:07
Visual Search Task Trials
3:47
Eye Tracking Data Processing and Analysis
5:04
Visual Search Analyzer Design
5:40
Results: Representative Eye Tracking Parameter Evaluation
6:45
Conclusion
