NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Multipl Skleroz (MS), Parkinson hastalığı (PD) ve Alzheimer hastalığı (AD) gibi kronik nörolojik bozukluklar, progresif nörodejenerasyon, fonksiyonel sakatlık ve bilişsel düşüş ile karakterize edilen önemli bir küresel sağlık yükünü temsil eder. Etyoloji ve klinik sunum farklılıklarına rağmen, bu koşullar genetik, çevresel ve yaşam tarzı ile ilgili faktörlerden etkilenen çok faktörlü patofizyolojik mekanizmaları paylaşır. Yapay zeka (AI), giyilebilir teknolojiler ve multimodal klinik veri entegrasyonundaki gelişmeler, tahmin edici dijital biyobelirteçleri tanımlamak ve kişiselleştirilmiş hastalık yönetimini geliştirmek için yeni fırsatlar sunar. RAIDD projesi ("eHealth Network: AI ve dijital teşhis için yeni ICT teknolojisi ekipmanları"), kronik nörolojik hastalıklarda erken tanı, izleme ve risk tabakalaşmasını desteklemek için birlikte çalışabilir bir dijital altyapı geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bu çalışma protokolü, RAIDD ağının MS, PD ve AD.Methods ve analizlerine odaklanan nörolojik bileşenini açıklarBu prospektif, çok merkezli, gözlemsel çalışma altı İtalyan akademik ve klinik merkezini içerir ve 780 katılımcıyı kayıt altına alır: 300 MS, 150 PD, 150 AD ve 180 sağlıklı kontrol. Katılımcılar 48 aylık bir çalışma süresi içinde 18 ay boyunca takip edilecektir. Standartlaştırılmış klinik, nöropsikolojik, nörogörüntüleme ve dijital değerlendirmeler temel olarak ve 6, 12 ve 18 aylık takiplerde gerçekleştirilecektir. Klinik değerlendirme, hastalığa özgü sakatlık ve fonksiyonel ölçekler, ruh hali ve yaşam kalitesi değerlendirmeleri ve yaşam tarzı ve çevresel risk faktörü profilini içerir. Sürekli dijital izleme, fiziksel aktivite, uyku düzenleri ve kardiyovasküler parametreler de dahil olmak üzere biyometrik ve davranışsal verileri toplamak için giyilebilir sensörler kullanılarak gerçekleştirilecektir. Yapısal nörogörüntüleme, uzunlamasına olarak elde edilecek ve merkezi bir web tabanlı elektronik veri yakalama platformu aracılığıyla klinik ve dijital verilerle entegre edilecektir. Makine öğrenimi yaklaşımları, multimodal öngörücü biyobelirteçlerin ve hastalık gelişim paternlerinin bozukluklar arasında belirlenmesi için uygulanacaktır.Etik ve yayılımÇalışma, koordinasyon merkezinin Etik Komitesi ve tüm katılımcı kurumların yerel etik komiteleri tarafından onaylanmıştır. Yazılı bilgilendirilmiş onay, Helsinki Bildirgesi ve Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR 2016/679) uyarınca tüm katılımcılardan elde edilir. Sonuçlar, bilgi çevirisi ve hassas nöroloji yaklaşımlarının uygulanmasını desteklemek için hakemli yayınlar, bilimsel konferanslar ve dijital iletişim platformları aracılığıyla dağıtılacaktır.
Özgün kaynak özetini okuyun
BackgroundChronic neurological disorders such as Multiple Sclerosis (MS), Parkinson's disease (PD), and Alzheimer's Disease (AD) represent a major global health burden characterized by progressive neurodegeneration, functional disability, and cognitive decline. Despite differences in etiology and clinical presentation, these conditions share multifactorial pathophysiological mechanisms influenced by genetic, environmental, and lifestyle-related factors. Advances in artificial intelligence (AI), wearable technologies, and multimodal clinical data integration offer new opportunities for identifying predictive digital biomarkers and improving personalized disease management. The rAIdD project ("eHealth Network: AI and new ICT technology equipment for digital diagnosis") aims to develop an interoperable digital infrastructure to support early diagnosis, monitoring, and risk stratification in chronic neurological diseases. This study protocol describes the neurological component of the rAIdD network focusing on MS, PD, and AD.Methods and analysisThis prospective, multicenter, observational study involves six Italian academic and clinical centers and will enroll 780 participants: 300 MS, 150 PD, 150 AD, and 180 healthy controls. Participants will be followed for 18 months within a 48-month study period. Standardized clinical, neuropsychological, neuroimaging, and digital assessments will be performed at baseline and at 6-, 12-, and 18-month follow-ups. Clinical evaluation includes disease-specific disability and functional scales, mood and quality-of-life assessments, and lifestyle and environmental risk factor profiling. Continuous digital monitoring will be conducted using wearable sensors to collect biometric and behavioral data, including physical activity, sleep patterns, and cardiovascular parameters. Structural neuroimaging will be acquired longitudinally and integrated with clinical and digital data through a centralized web-based electronic data capture platform. Machine learning approaches will be applied to identify multimodal predictive biomarkers and model disease progression patterns across disorders.Ethics and disseminationThe study has been approved by the Ethics Committee of the coordinating center and by local ethics committees of all participating institutions. Written informed consent is obtained from all participants in accordance with the Declaration of Helsinki and the General Data Protection Regulation (GDPR 2016/679). Results will be disseminated through peer-reviewed publications, scientific conferences, and digital communication platforms to support knowledge translation and implementation of precision neurology approaches.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.