Naturalistic Language-related Movie-Watching fMRI Task for Detecting Neurocognitive Decline and Disorder

要約

早期の検出は、高齢者の間で一般的かつ重大な健康問題である神経認知障害（NCD）の進行を防止および遅くすることを目的としたタイムリーな介入にとって重要です。
最近の証拠は、言語関連の機能的磁気共鳴イメージング（fMRI）が、認知機能低下と早期NCDを検出するための有望なアプローチである可能性があることを示唆しています。
この論文では、この目的のために、斬新で自然主義的な言語関連のfMRIタスクを提案しました。
香港の97人の非認知症の中国人高齢者の間で、このタスクの有効性を調べました。
結果は、fMRI機能に基づくマシンラーニング分類モデルがタスクと人口統計（年齢、性別、教育年）から抽出されたマシンラーニング分類モデルが、参加者の認知状態を分類するときに0.86の曲線下で平均領域を達成したことを示しました（標準的な神経認知テストのスコアに基づいて通常と衰退するとラベル付けされています）。
特徴のローカリゼーションにより、fMRI機能は、データ駆動型アプローチによって最も頻繁に選択される特徴が、主に上側頭回、中間側回、右小脳などの言語処理に関連する脳領域から来たことが明らかになりました。
この研究は、老化関連の認知機能低下とNCDを早期に検出するための自然主義的言語関連のfMRIタスクの可能性を実証しました。

要約(オリジナル)

Early detection is crucial for timely intervention aimed at preventing and slowing the progression of neurocognitive disorder (NCD), a common and significant health problem among the aging population. Recent evidence has suggested that language-related functional magnetic resonance imaging (fMRI) may be a promising approach for detecting cognitive decline and early NCD. In this paper, we proposed a novel, naturalistic language-related fMRI task for this purpose. We examined the effectiveness of this task among 97 non-demented Chinese older adults from Hong Kong. The results showed that machine-learning classification models based on fMRI features extracted from the task and demographics (age, gender, and education year) achieved an average area under the curve of 0.86 when classifying participants’ cognitive status (labeled as NORMAL vs DECLINE based on their scores on a standard neurcognitive test). Feature localization revealed that the fMRI features most frequently selected by the data-driven approach came primarily from brain regions associated with language processing, such as the superior temporal gyrus, middle temporal gyrus, and right cerebellum. The study demonstrated the potential of the naturalistic language-related fMRI task for early detection of aging-related cognitive decline and NCD.

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