Characterizing sleep-wake activity patterns to detect early Alzheimer's disease in normal older individuals

表征睡眠-觉醒活动模式以检测正常老年人的早期阿尔茨海默病

基本信息

  • 批准号:
    10668213
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 7.2万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2021-08-24 至 2024-08-23
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

PROJECT SUMMARY/ABSTRACT Recent work has established a connection between disrupted sleep and Alzheimer’s disease that begins many years before memory impairment or dementia. Many of the brain regions involved in regulating daily patterns of sleep-wake behavior are also the earliest to be affected in the progression of Alzheimer’s disease. Therefore, understanding how sleep-wake patterns change during the earliest stages of Alzheimer’s disease may lead to better disease detection and treatment intervention strategies. Actigraphy watches, which use technology similar to the accelerometers in our phones and smartwatches, can be used to collect sleep-wake activity data outside the laboratory on a massive scale. By analyzing sleep-wake activity collected from thousands of cognitively healthy older adults, this project will determine whether differences in daily activity patterns are able to forecast subsequent memory decline and Alzheimer’s disease diagnosis. Additionally, in order to understand how early Alzheimer’s disease-related changes in the brain affect sleep, we will collect brain imaging and fluid markers of Alzheimer’s disease along with sleep-wake rhythm data from a local cohort of older adults. High-resolution structural brain imaging, combined with sleep-wake activity phenotypes, will allow for the identification of sleep- wake dysfunction signatures linked to specific pathological brain changes. This research proposal leverages big data in parallel with rich neuroimaging in a multimodal approach which will advance our understanding of the relationship between sleep and Alzheimer’s disease with important clinical implications.
项目概要/摘要 最近的研究已经建立了睡眠障碍与阿尔茨海默氏病之间的联系,这种联系开始于许多研究 许多大脑区域参与调节日常模式。 睡眠-觉醒行为也是阿尔茨海默病进展中最早受到影响的。 了解阿尔茨海默病早期阶段的睡眠-觉醒模式如何变化可能会导致 更好的疾病检测和治疗干预策略,其使用类似的技术。 到我们手机和智能手表中的加速计,可用于收集外部睡眠-觉醒活动数据 实验室大规模分析从数千名认知者身上收集的睡眠-觉醒活动。 对于健康的老年人,该项目将确定是否能够预测日常活动模式的差异 此外,还需要进行随后的记忆力下降和阿尔茨海默氏病诊断,以便了解尽早诊断。 阿尔茨海默病相关的大脑变化影响睡眠,我们将收集大脑成像和液体标记物 阿尔茨海默病以及来自当地老年人群的高分辨率睡眠觉醒节律数据。 结构性脑成像与睡眠-觉醒活动表型相结合,将有助于识别睡眠-觉醒活动表型。 与特定病理性大脑变化相关的唤醒功能障碍特征该研究提案利用了巨大的优势。 数据与多模式方法中丰富的神经影像并行,这将增进我们对 睡眠与阿尔茨海默病之间的关系具有重要的临床意义。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
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会议论文数量(0)
专利数量(0)
Associations among locus coeruleus catecholamines, tau pathology, and memory in aging.
蓝斑儿茶酚胺、tau 蛋白病理学和衰老记忆之间的关联。
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022-04
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Ciampa, Claire J;Parent, Jourdan H;Harrison, Theresa M;Fain, Rebekah M;Betts, Matthew J;Maass, Anne;Winer, Joseph R;Baker, Suzanne L;Janabi, Mustafa;Furman, Daniella J;D'Esposito, Mark;Jagust, William J;Berry, Anne S
  • 通讯作者:
    Berry, Anne S
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