WO2022010168A1 - 파킨슨병 환자에서 치매 발병 위험도 예측 방법 및 이를 이용한 치매 발병위험도 예측용 디바이스 - Google Patents

파킨슨병 환자에서 치매 발병 위험도 예측 방법 및 이를 이용한 치매 발병위험도 예측용 디바이스 Download PDF

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WO2022010168A1
WO2022010168A1 PCT/KR2021/008281 KR2021008281W WO2022010168A1 WO 2022010168 A1 WO2022010168 A1 WO 2022010168A1 KR 2021008281 W KR2021008281 W KR 2021008281W WO 2022010168 A1 WO2022010168 A1 WO 2022010168A1
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WO
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dementia
risk
parameter
cognitive
score
Prior art date
Application number
PCT/KR2021/008281
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English (en)
French (fr)
Inventor
이필휴
정석종
손영호
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연세대학교 산학협력단
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Publication date
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    • A61B5/40—Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system
    • A61B5/4076—Diagnosing or monitoring particular conditions of the nervous system
    • A61B5/4088—Diagnosing of monitoring cognitive diseases, e.g. Alzheimer, prion diseases or dementia
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    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
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    • A61B5/7275—Determining trends in physiological measurement data; Predicting development of a medical condition based on physiological measurements, e.g. determining a risk factor
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/20—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for electronic clinical trials or questionnaires
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment

Definitions

  • the present invention relates to a method for predicting the risk of dementia in a Parkinson's disease patient and a device for predicting the risk of dementia using the same.
  • Dementia is a kind of syndrome in which a person's intellectual ability and ability to engage in social activities are lost due to various causative diseases, resulting in disturbances in daily life.
  • Alzheimer's disease Alzheimer's disease
  • vascular disease that occurs after stroke Parkinson's disease (PD)
  • Lewy body Lewy body
  • Huntington's disease Huntington's disease
  • Crew Creutzfeldt-Jacob disease Pick's disease, etc.
  • dementia refers to a state in which various cognitive functions including memory are impaired due to brain damage due to various causes, and can be defined as a combination of multiple cognitive impairment and impairment in daily living.
  • the treatment method and further diagnosis method of dementia may be different depending on the causative disease and accompanying disease.
  • dementia may be highly correlated with the advanced stage of Parkinson's disease.
  • the inventors of the present invention were able to recognize that early detection of a patient with a high risk of developing Parkinson's disease accompanied by dementia can be very important in setting a treatment strategy appropriately and quickly.
  • Parkinson's disease with dementia is associated with complex neuropsychological factors, unlike other diseases that accompany dementia, early diagnosis may be very difficult.
  • this approach may yield biased results depending on how well the selected neuropsychological and cognitive assessments represent each cognitive functional domain. Furthermore, since most Parkinson's disease shows deterioration in multiple cognitive domains, there may be limitations in determining the involvement of a specific cognitive domain in cognitive prognosis through the above approach.
  • the inventors of the present invention as a way to overcome this limitation, by extracting four independent cognitive function factors from neuropsychological evaluation, any cognitive parameters accompanying dementia without concern about multi-collinearity (multi-collinearity)
  • the purpose of this study was to analyze whether it is related to the risk of Parkinson's disease.
  • the inventors of the present invention were able to select cognitive parameters associated with the risk of Parkinson's disease accompanying dementia, and developed a new dementia diagnosis system based on these parameters.
  • the inventors of the present invention were able to apply a nomogram capable of calculating the risk of Parkinson's disease with dementia to a new dementia diagnosis system based on cognitive parameters associated with the risk of Parkinson's disease with dementia.
  • the inventors of the present invention could expect that by providing a novel dementia diagnosis system, early detection of patients with a high risk of Parkinson's disease accompanying dementia would be possible.
  • the inventors of the present invention could expect that by providing a novel dementia diagnosis system, an appropriate treatment strategy for a patient with a high risk of developing dementia can be quickly determined.
  • the inventors of the present invention provide a nomogram designed to predict the risk of dementia based on the level of cognitive parameters, thereby providing a reliable diagnostic evaluation for the risk of dementia, particularly the risk of Parkinson's disease accompanying dementia. could be expected to
  • the problem to be solved by the present invention is to determine a cognitive parameter based on a cognitive aspect evaluation for an individual, and use the level and/or nomogram of the parameter to determine the dementia risk for the individual, particularly Parkinson's disease with dementia It is to provide a method and device that can easily and simply evaluate the risk of developing the disease.
  • the present prediction method is a method of predicting the risk of developing dementia implemented by a processor, and for an individual, a visual memory/visuospatial function parameter, a verbal memory function parameter, a frontal lobe/executive ability ( receiving a level of a cognitive parameter of at least one of a frontal/executive function parameter and an attention/working memory/language function parameter, and assessing a risk of developing dementia based on the level of the cognitive parameter including the steps of
  • the receiving comprises receiving the level of the cognitive parameter via a nomogram configured to calculate a dementia risk score based on the level of the cognitive parameter, wherein the assessing the risk of developing dementia comprises: , using the nomogram, calculating a dementia risk score based on the level of the input cognitive parameter, and evaluating the risk of developing dementia based on the calculated dementia risk score.
  • the step of evaluating the risk of developing dementia may further include calculating a dementia-free survival probability within a predetermined period based on the dementia risk score.
  • the prediction method is, after calculating the dementia risk, calculating the dementia-free survival probability within a predetermined period based on the dementia risk, and evaluating the risk of dementia based on the dementia-free survival probability It may include further steps.
  • the cognitive parameters may include visual memory/spatiotemporal ability parameters, verbal memory ability parameters, prefrontal/executive ability parameters, and attention/working memory/language ability parameters.
  • the step of calculating the dementia risk score is based on the level of the visual memory / spatiotemporal ability parameter, the verbal memory ability parameter, the frontal lobe / executive ability parameter, and the attention / working memory / language ability parameter.
  • step, summing the scores for each may include calculating a total dementia risk score.
  • the step of evaluating the risk of developing dementia based on the dementia risk score may further include evaluating the risk of developing dementia based on the total dementia risk score.
  • the visual memory / spatiotemporal ability parameters are, RCFT (Rey Complex Figure Test) immediate recall evaluation, RCFT delayed recall evaluation, RCFT copy evaluation, RCFT recognition (recognition) may be at least one of the evaluation scores.
  • the verbal memory ability parameter may be at least one of an SVLT (Seoul Verbal Learning Test) immediate recall evaluation, SVLT delayed recall evaluation, and SVLT cognitive evaluation score.
  • SVLT Seoul Verbal Learning Test
  • the prefrontal/executive ability parameters are, COWAT (Controlled Oral Word Association Test) supermarket (supermarket) evaluation, COWAT animal evaluation, COWAT phoneme recognition evaluation and Stroop color reading evaluation score may be at least one of
  • attention/working memory/verbal ability parameters are: Forward digit span evaluation, Backward digit span evaluation, and K-BNT (Korean version of the Boston) Naming Test) may be at least one of the evaluation scores.
  • the receiving comprises receiving a level of at least two cognitive parameters of a visual memory/spatiotemporal ability parameter, a verbal memory ability parameter, a prefrontal/executive ability parameter and an attention/working memory/language ability parameter.
  • the step of evaluating the risk of developing dementia may include summing the levels of at least two cognitive parameters, and evaluating the risk of developing dementia based on the summed level of the parameters.
  • the prediction method may include determining a weight for each of the at least two cognitive parameters, before the summing step.
  • the summing may include summing the levels of at least two cognitive parameters based on the weight.
  • the receiving step includes at least one of age, gender, disease duration, UPDRS (Unified Parkinson's Disease Rating Scale) III score, education level, and white matter hyperintensities (WMH) burden for the subject.
  • the method may further include receiving one piece of entity data.
  • the step of evaluating the risk of developing dementia may further include evaluating the risk of developing dementia based on the level of the cognitive parameter and individual data.
  • the dementia may be Parkinson's disease accompanied by dementia.
  • the prediction device includes, for an object, a visual memory/visuospatial function parameter, a verbal memory ability parameter, a frontal/executive function parameter, and an attention/working memory/language ability (attention).
  • /working memory/language function a communication unit configured to receive a level of at least one cognitive parameter, and a processor coupled to the communication unit, wherein the processor is configured to assess a risk of developing dementia based on the level of the cognitive parameter.
  • the receiving unit is configured to receive the level of the cognitive parameter through a nomogram configured to calculate a dementia risk score based on the level of the cognitive parameter
  • the processor is configured to: It may be configured to calculate a dementia risk score based on the level, and evaluate the risk of developing dementia based on the calculated dementia risk score.
  • the processor may be further configured to calculate a dementia-free survival probability within a predetermined period based on the dementia risk level, and evaluate the dementia risk risk based on the dementia-free survival probability.
  • the cognitive parameters include visual memory/spatiotemporal ability parameters, verbal memory ability parameters, prefrontal/executive ability parameters and attention/working memory/linguistic ability parameters
  • the processor is configured to: assigning a score to each of the parameters based on the level of the ability parameter, the verbal memory ability parameter, the frontal lobe/executive power parameter, and the attention/working memory/language ability parameter, and summing the scores for each to calculate a total dementia risk score; , assess the risk of developing dementia based on the total dementia risk score.
  • the visual memory / spatiotemporal ability parameters are, RCFT (Rey Complex Figure Test) immediate recall evaluation, RCFT delayed recall evaluation, RCFT copy evaluation, RCFT recognition (recognition) may be at least one of the evaluation scores.
  • the verbal memory ability parameter may be at least one of an SVLT (Seoul Verbal Learning Test) immediate recall evaluation, SVLT delayed recall evaluation, and SVLT cognitive evaluation score.
  • SVLT Seoul Verbal Learning Test
  • the prefrontal/executive ability parameters are, COWAT (Controlled Oral Word Association Test) supermarket (supermarket) evaluation, COWAT animal evaluation, COWAT phoneme recognition evaluation and Stroop color reading evaluation score may be at least one of
  • attention/working memory/verbal ability parameters are: Forward digit span evaluation, Backward digit span evaluation, and K-BNT (Korean version of the Boston) Naming Test) may be at least one of the evaluation scores.
  • the receiving unit is further configured to receive a level of at least two cognitive parameters of a visual memory/spatiotemporal ability parameter, a verbal memory ability parameter, a prefrontal/executive ability parameter and an attention/working memory/language ability parameter.
  • the processor may be configured to sum the levels of the at least two cognitive parameters, and evaluate the risk of developing dementia based on the summed parameter levels.
  • the processor may be further configured to determine a weight for each of the at least two cognitive parameters, and sum the levels of the at least two cognitive parameters based on the weight.
  • the receiving unit is, at least one of age, gender, disease period, UPDRS (Unified Parkinson's Disease Rating Scale) III score, education level, and WMH (white matter hyperintensities) burden for the subject. and further configured to receive the individual data, and the processor may be further configured to assess the risk of developing dementia based on the level of the cognitive parameter and the individual data.
  • UPDRS Unified Parkinson's Disease Rating Scale
  • WMH white matter hyperintensities
  • the dementia may be Parkinson's disease accompanied by dementia.
  • a nomogram for predicting the risk of dementia is provided.
  • the nomogram is, for the subject, visual memory/visuospatial function parameters, verbal memory function parameters, frontal/executive function parameters and attention/working memory/ an input nomogram configured to receive a level of at least one cognitive parameter among an attention/working memory/language function parameter, and an output nomogram configured to calculate and output a dementia risk score based on the input level of the cognitive parameter contains grams.
  • the present invention provides a novel dementia diagnosis system based on cognitive parameters associated with dementia risk, particularly, risk of Parkinson's disease with dementia, so that early detection of patients with high risk of Parkinson's disease with dementia is possible can
  • the present invention provides a novel dementia diagnosis system, so that medical staff can quickly determine an appropriate treatment strategy for a Parkinson's disease patient with a high risk of developing dementia.
  • the present invention provides a nomogram capable of calculating the risk of Parkinson's disease with dementia based on factors related to the risk of Parkinson's disease with dementia, thereby providing a dementia risk for an individual, particularly The risk of developing Parkinson's disease can be easily and simply assessed.
  • the present invention provides a nomogram designed to predict the risk of dementia based on the level of cognitive parameters, thereby providing a reliable diagnostic evaluation for the risk of dementia, particularly the risk of Parkinson's disease accompanying dementia. can have an effect.
  • the present invention can provide a system for diagnosing dementia based on a nomogram, so that medical staff can make quick and accurate decisions about individuals regardless of skill level.
  • the effect according to the present invention is not limited by the contents exemplified above, and more various effects are included in the present specification.
  • FIG. 1A exemplarily illustrates a dementia diagnosis system based on a device for predicting the risk of dementia according to an embodiment of the present invention.
  • 1B exemplarily shows the configuration of a device for predicting the risk of developing dementia according to an embodiment of the present invention.
  • 1C exemplarily shows the configuration of a medical staff device that receives and outputs information related to the risk of dementia from the device for predicting the risk of onset of dementia according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2A exemplarily illustrates a procedure of a method for predicting the risk of developing dementia according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2B exemplarily illustrates the mean and standard deviation of cognitive evaluations for sample subjects, and constituent score coefficients for each cognitive element, for determining the level of a cognitive parameter used in various embodiments of the present invention.
  • FIG. 4A illustrates characteristics of a sample object for setting cognitive parameters used in various embodiments of the present invention.
  • 4B illustrates a result of analyzing a correlation between a plurality of cognitive evaluations and cognitive parameters for setting cognitive parameters used in various embodiments of the present invention.
  • 4C shows the results of analyzing the correlation between the cognitive parameters used in various embodiments of the present invention and the risk of dementia.
  • 4D shows the prediction results of the risk of dementia based on the cognitive parameters used in various embodiments of the present invention and the explanatory power of the model.
  • expressions such as “have,” “may have,” “includes,” or “may include” refer to the presence of a corresponding characteristic (eg, a numerical value, function, operation, or component such as a part). and does not exclude the presence of additional features.
  • expressions such as “A or B,” “at least one of A or/and B,” or “one or more of A or/and B” may include all possible combinations of the items listed together.
  • “A or B,” “at least one of A and B,” or “at least one of A or B” means (1) includes at least one A, (2) includes at least one B; Or (3) it may refer to all cases including both at least one A and at least one B.
  • first may modify various elements, regardless of order and/or importance, and refer to one element. It is used only to distinguish it from other components, and does not limit the components.
  • first user equipment and the second user equipment may represent different user equipment regardless of order or importance.
  • the first component may be named as the second component, and similarly, the second component may also be renamed as the first component.
  • a component eg, a first component is "coupled with/to (operatively or communicatively)" to another component (eg, a second component);
  • another component eg, a second component
  • the certain element may be directly connected to the other element or may be connected through another element (eg, a third element).
  • a component eg, a first component
  • another component eg, a second component
  • a device configured to may mean that the device is “capable of” with another device or parts.
  • a processor configured (or configured to perform) A, B, and C refers to a dedicated processor (eg, an embedded processor) for performing the corresponding operations, or by executing one or more software programs stored in a memory device.
  • a generic-purpose processor eg, a CPU or an application processor
  • the term “individual” may refer to a subject whose risk of dementia is to be evaluated.
  • an individual is an individual who has clinically developed Parkinson's disease, and may be a target for predicting the risk of dementia as a comorbid disease.
  • the present invention is not limited thereto, and the subject may include all suspected dementia subjects.
  • the term "dementia onset risk” may refer to a degree of dementia onset risk.
  • the risk of developing dementia in the present specification may mean a risk of dementia conversion for a Parkinson's patient, or a risk of developing Parkinson's disease accompanied by dementia, but should not be construed as being limited thereto.
  • the term "cognitive parameter" may refer to a risk of dementia, more specifically, a cognitive factor associated with the onset of Parkinson's disease accompanied by dementia. More specifically, the cognitive parameter may be a clinical variable associated with a neuropsychological profile, which may provide information on the risk of developing dementia.
  • cognitive parameters include visual memory/visuospatial function parameters, verbal memory function parameters, frontal/executive function parameters, and attention/working memory/language It may be at least one of an ability (attention/working memory/language function) parameter.
  • the levels of visual memory/spatiotemporal ability parameters, verbal memory ability parameters, frontal lobe/executive ability parameters, and attention/working memory/language ability parameters were relatively can be low
  • individuals with a high risk of developing Parkinson's disease accompanied by dementia may have low prefrontal/executive parameter levels. Accordingly, the level of the cognitive parameter as described above may provide information on the risk of developing dementia.
  • the cognitive parameter may be a frontal lobe/executive ability parameter that is highly correlated with the risk of developing Parkinson's disease accompanied by dementia, but is not limited thereto.
  • each cognitive parameter may consist of a plurality of cognitive evaluation subsets.
  • the term "visual memory/spatiotemporal competence parameter” may refer to the cognitive domain of visual memory and spatiotemporal competence, which is associated with the onset of dementia, in particular the transition to Parkinson's disease with dementia.
  • the visual memory / spatiotemporal ability parameters are RCFT (Rey Complex Figure Test) immediate recall evaluation, RCFT delayed recall evaluation, RCFT copy evaluation, RCFT recognition evaluation, which can be scored It may be highly correlated with neuropsychological assessments.
  • the visual memory/spatiotemporal capability parameter may be at least one of the aforementioned evaluations, but is not limited thereto.
  • the term "verbal memory ability parameter” may refer to a cognitive domain of verbal memory ability, which is associated with the onset of dementia, in particular, the transition to Parkinson's disease accompanied by dementia.
  • the verbal memory ability parameter may have a high correlation with the scoreable neuropsychological evaluation of the SVLT (Seoul Verbal Learning Test) immediate recall evaluation, the SVLT delayed recall evaluation, and the SVLT cognitive evaluation. Accordingly, the language memory ability parameter may be at least one of the above evaluations, but is not limited thereto.
  • the term "frontal lobe/executive ability parameter” may refer to the cognitive domain of the frontal lobe and executive ability, which is associated with the onset of dementia, in particular, the transition to Parkinson's disease accompanied by dementia.
  • the frontal lobe/executive ability parameter is a scoreable neuropsychological evaluation of the COWAT (Controlled Oral Word Association Test) supermarket (supermarket) evaluation, the COWAT animal evaluation, the COWAT phoneme recognition evaluation and the Stroop color reading evaluation score. may be highly correlated with Accordingly, the frontal lobe/executive ability parameter may be at least one of the aforementioned evaluations, but is not limited thereto.
  • the term "attention/working memory/language ability parameters" may refer to the cognitive domains of attention, working memory, and language ability, which are associated with the onset of dementia, in particular the transition to Parkinson's disease with dementia. .
  • the attention/working memory/language ability parameters can be scored in a Forward digit span evaluation, a Backward digit span evaluation, and a K-BNT (Korean version of the Boston Naming Test) evaluation. It may be highly correlated with neuropsychological assessments. Accordingly, the attention/working memory/language ability parameter may be at least one of the aforementioned evaluations, but is not limited thereto.
  • level of a cognitive parameter is a value corresponding to a parameter, and may mean, for example, a score of a cognitive evaluation within a specific parameter.
  • the level of a cognitive parameter may be determined by an immediate recall assessment, RCFT delayed recall assessment, RCFT mimic assessment, RCFT cognitive assessment, SVLT immediate recall assessment, SVLT delayed recall assessment, SVLT cognitive assessment, COWAT supermarket assessment,
  • the z-score for the cognitive assessment consisting of the COWAT Animal Assessment, the COWAT Phoneme Cognitive Assessment and the Stroop Color Reading Assessment, the Follow Number Assessment, the Number Reverse Assessment Assessment, and the K-BNT Assessment and each component score of the cognitive assessment within cognitive parameters. It may be calculated based on component score coefficients.
  • the level of the cognitive parameter may be calculated by the following [Equation 1] and [Equation 2].
  • standardized score (z score for cognitive assessments performed on the subject - mean value of z score) / standard deviation of z score
  • n may be the number of cognitive evaluations in the cognitive parameter.
  • the component score coefficient of the cognitive evaluation score may be a component score coefficient calculated for the cognitive evaluation belonging to each cognitive parameter. That is, the level of a cognitive parameter is a cognitive evaluation (eg, COWAT supermarket evaluation, COWAT animal evaluation, COWAT phonemic cognitive evaluation and Stroop color reading evaluation) belonging to a cognitive parameter (eg, prefrontal/executive ability parameter), respectively. may be the sum of the products of the standardized score for , and the constituent score coefficients of the cognitive assessment.
  • a cognitive evaluation eg, COWAT supermarket evaluation, COWAT animal evaluation, COWAT phonemic cognitive evaluation and Stroop color reading evaluation
  • a cognitive parameter eg, prefrontal/executive ability parameter
  • nomogram may refer to a model constructed to receive the level of a cognitive parameter and to predict and output the probabilistic risk of dementia for an individual based on this.
  • the nomogram disclosed herein utilizes, as a variable, the level of a cognitive parameter of at least one of a visual memory/spatiotemporal ability parameter, a verbal memory ability parameter, a prefrontal/executive ability parameter, and an attention/working memory/language ability parameter.
  • a cognitive parameter of at least one of a visual memory/spatiotemporal ability parameter, a verbal memory ability parameter, a prefrontal/executive ability parameter, and an attention/working memory/language ability parameter.
  • it can be configured to estimate the correlation between the level of these parameters and the risk of developing dementia, and to predict the dementia-free survival rate within 5 years.
  • the nomogram may be calculated for each cognitive parameter based on each level of at least one of the visual memory/spatiotemporal ability parameter, the verbal memory ability parameter, the prefrontal/executive ability parameter, and the attention/working memory/language ability parameter. It may be configured to assign a score, calculate a total dementia onset risk score based on the sum of the scores, and calculate a dementia-free survival rate within 5 years based on the score.
  • the nomogram may be further configured to calculate the level of the cognitive parameter.
  • the nomogram is at least one of age, sex, disease period, UPDRS (Unified Parkinson's Disease Rating Scale) III score, education level, and white matter hyperintensities (WMH) burden for the subject. It may be configured to further receive data and calculate a total dementia risk score.
  • UPDRS Unified Parkinson's Disease Rating Scale
  • WH white matter hyperintensities
  • the nomogram of the present invention is an 'input nomogram' configured to receive the level of a cognitive parameter and/or individual data, and a dementia risk score and within 5 years based on the level and/or individual data of the cognitive parameter It may be composed of an 'output nomogram' configured to calculate and output the dementia-free survival rate, and furthermore, the LP (Linear Predictor) value according to Cox's regression analysis.
  • the configuration of the nomogram of the present invention is not limited thereto.
  • FIGS. 1A to 1C a dementia diagnosis system based on the device for predicting the risk of dementia according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1A to 1C .
  • 1A exemplarily illustrates a dementia diagnosis system based on a device for predicting the risk of dementia according to an embodiment of the present invention.
  • 1B exemplarily shows the configuration of a device for predicting the risk of developing dementia according to an embodiment of the present invention.
  • 1C exemplarily shows the configuration of a medical staff device that receives and outputs information related to the risk of dementia from the device for predicting the risk of onset of dementia according to an embodiment of the present invention.
  • the dementia diagnosis system 1000 may be a system configured to provide information related to a risk of developing dementia to an individual based on a level of a cognitive parameter.
  • the dementia diagnosis system 1000 includes the device 100 for predicting the risk of dementia, configured to predict the risk of developing dementia based on the level of the cognitive parameter, the medical staff device 200 receiving information about the risk of dementia, and the individual It may be configured as a database providing server 300 that provides various data on the .
  • the device 100 for predicting the risk of dementia onset is based on the level of the cognitive parameter for the individual and/or the individual data directly input to the medical staff device 200 or provided from the database providing server 300 . It may include a general-purpose computer, a laptop, and/or a data server, etc. that perform various calculations to diagnose the risk.
  • the medical staff device 200 may be a device for accessing a web server that provides a web page for input of cognitive parameters or a mobile web server that provides a mobile website,
  • the present invention is not limited thereto.
  • the device 100 for predicting the risk of developing dementia receives the level and/or entity data of the cognitive parameter from the medical staff device 200 or the base providing server 300, and the received level and/or entity of the cognitive parameter From the data, it is possible to provide information related to the risk of developing dementia.
  • the device 100 for predicting the risk of developing dementia may provide data related to the onset of dementia for an individual to the medical staff device 200 .
  • the data provided from the device 100 for predicting the risk of dementia may be provided as a web page through a web browser installed in the medical staff device 200 , or may be provided in the form of an application or a program. In various embodiments, such data may be provided in a form included in the platform in a client-server environment.
  • the medical staff device 200 is an electronic device that requests information on the onset of dementia for an individual and provides a user interface for displaying diagnosis result data, including a smart phone, a tablet PC (Personal Computer), a notebook and / or may include at least one of a PC and the like.
  • a smart phone a tablet PC (Personal Computer)
  • a notebook a notebook and / or may include at least one of a PC and the like.
  • the medical staff device 200 may receive a diagnosis result regarding the onset of dementia for an individual from the device 100 for predicting the risk of developing dementia, and display the received result through the display unit.
  • the diagnosis result may include a dementia onset risk probability, a dementia onset risk score, and a dementia-free survival probability within a predetermined period.
  • the device 100 for predicting the risk of developing dementia includes a storage unit 110 , a communication unit 120 , and a processor 130 .
  • the storage unit 110 may store various data generated while diagnosing the risk of dementia for an individual.
  • the storage 110 may store calculation results for determining the level of a cognitive parameter, or store a predetermined weight for a cognitive evaluation constituting each cognitive parameter.
  • the storage unit 110 is a flash memory type, hard disk type, multimedia card micro type, card type memory (eg, SD or XD memory, etc.), RAM, SRAM, ROM, EEPROM, PROM, magnetic memory.
  • a magnetic disk, and an optical disk may include at least one type of storage medium.
  • the communication unit 120 connects the device for predicting the risk of dementia 100 to communicate with an external device.
  • the communication unit 120 may be connected to the medical staff device 200 using wired/wireless communication to transmit/receive various data, and may further be connected to the database providing server 300 to receive data.
  • the communication unit 120 may receive the level of the object's recognition parameter and/or object data from the medical staff device 200 and the database providing server 300 .
  • the communication unit 120 receives the age, age, sex, duration of illness, UPDRS (Unified Parkinson's Disease Rating Scale) III along with the level of cognitive parameters for the individual from the medical staff device 200 and the database providing server 300 Receive object data of scores, education levels and white matter hyperintensities (WMH) burdens.
  • the communication unit 120 may transmit the diagnosis result related to the risk of dementia to the medical staff device 200 .
  • the processor 130 is operatively connected to the storage unit 110 and the communication unit 120 , and may perform various commands for analyzing the level of a cognitive parameter and/or entity data for an entity.
  • the processor 130 may be configured to determine the risk of developing Parkinson's disease with dementia based on the individual data and/or the level of the cognitive parameter received through the communication unit 120 .
  • the processor 130 may be based on the nomogram configured to determine the risk of developing Parkinson's disease with dementia based on the level of the cognitive parameter and/or the individual data.
  • the device 100 for predicting the risk of developing dementia is not limited in hardware design.
  • it may be implemented as software operable by the processor 130 of the device 100 for predicting the risk of developing dementia. Accordingly, an input window for receiving the diagnosis result for the risk of dementia and further the level of the cognitive parameter may be displayed through the display unit of the medical staff device 200 to which the software is connected.
  • the medical staff device 200 includes a communication unit 210 , a display unit 220 , a storage unit 230 , and a processor 240 .
  • the communication unit 210 may be configured to enable the medical staff device 200 to communicate with an external device.
  • the communication unit 210 may be connected to the device 100 for predicting the risk of dementia by using wired/wireless communication to transmit various data related to the risk of dementia.
  • the communication unit 210 receives a diagnosis result related to an individual's risk of dementia, for example, a dementia risk score, a dementia-free survival rate within 5 years, an LP, and the like from the device 100 for predicting the risk of dementia. can do.
  • the display unit 220 may display various interface screens for displaying diagnosis results related to an individual's risk of dementia. For example, the display unit 220 may display and provide a dementia onset risk score and a dementia-free survival rate within 5 years. Furthermore, the display unit 220 may further display the level of the cognitive parameter.
  • the display unit 220 may include a touch screen, for example, a touch, gesture, proximity, drag, swipe using an electronic pen or a part of the user's body. A swipe or hovering input may be received.
  • the display unit 220 may be provided as a touch screen panel. That is, the device 100 for predicting the risk of developing dementia may be configured to simultaneously enable input and output. For example, the medical staff may directly input the level of the cognitive parameter for the subject or the cognitive evaluation score through the input monogram, and the dementia risk predicted by the device 100 for predicting the risk of dementia through the output monogram You can check related information.
  • the storage 230 may store various data used to provide a user interface for displaying result data.
  • the storage unit 230 may include a flash memory type, a hard disk type, a multimedia card micro type, and a card type memory (eg, SD or XD). memory, etc.), RAM (Random Access Memory, RAM), SRAM (Static Random Access Memory), ROM (Read-Only Memory, ROM), EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM (Programmable Read-Only Memory) , a magnetic memory, a magnetic disk, and an optical disk may include at least one type of storage medium.
  • the processor 240 is operatively connected to the communication unit 210 , the display unit 220 , and the storage unit 230 , and may perform various commands for providing a user interface for displaying result data.
  • FIGS. 2A and 2B exemplarily illustrate a procedure of a method for predicting the risk of developing dementia according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2B exemplarily illustrates the mean and standard deviation of cognitive evaluations for sample subjects, and constituent score coefficients for each cognitive element, for determining the level of a cognitive parameter used in various embodiments of the present invention.
  • the procedure of dementia risk is as follows. First, for an object, visual memory/visuospatial function parameters, verbal memory function parameters, frontal/executive function parameters, and attention/working memory/language abilities (S210). Then, the risk of developing dementia is determined based on the level of the cognitive parameter (S220), and finally, the evaluation result is provided (S230).
  • the level of at least one visual memory/spatiotemporal ability parameter of the RCFT recognition evaluation score may be received.
  • step (S210) of receiving the level of the cognitive parameter at least one of the SVLT (Seoul Verbal Learning Test) immediate recall evaluation, the SVLT delayed recall evaluation, and the SVLT cognitive evaluation score of the language memory ability parameter.
  • a level may be received.
  • a level of at least one prefrontal/executive ability parameter of the evaluation score may be received.
  • a level of at least one attention/working memory/language ability parameter of the evaluation score may be received.
  • step (S210) of receiving the level of the cognitive parameter age, sex, disease period, UPDRS (Unified Parkinson's Disease Rating Scale) III score, education period level and WMH (white At least one entity data among the matter hyperintensities burden may be further received.
  • UPDRS Unified Parkinson's Disease Rating Scale
  • the level of the cognitive parameter in the step S210 of receiving the level of the cognitive parameter, may be received through a nomogram configured to calculate a dementia risk score based on the level of the cognitive parameter.
  • the received level of the cognitive parameter may be determined by various calculation methods.
  • the level of a cognitive parameter may be determined by an immediate recall assessment, RCFT delayed recall assessment, RCFT mimic assessment, RCFT cognitive assessment, SVLT immediate recall assessment, SVLT delayed recall assessment, SVLT cognitive assessment, COWAT supermarket assessment, performed on the subject.
  • Each of the z-scores and cognitive parameters for the cognitive assessment consisting of the COWAT animal assessment, the COWAT phonemic cognitive assessment and the Stroop color reading assessment, the number-follow assessment, the number-back assessment assessment, and the K-BNT assessment. score coefficients).
  • the level of the cognitive parameter may be calculated by the following [Equation 1] and [Equation 2].
  • Standardized score (z score for cognitive assessments performed on the subject - mean value of z score) / standard deviation of z score
  • n may be the number of cognitive evaluations in the cognitive parameter.
  • the component score coefficient of the cognitive evaluation score may be a component score coefficient calculated for the cognitive evaluation belonging to each cognitive parameter.
  • the level of the cognitive parameter may be the sum of a product of a standardized score for each of the cognitive evaluations belonging to the cognitive parameter and a component score coefficient of the cognitive evaluation.
  • the z-score when performing the cognitive evaluation of K-BNT belonging to the language ability parameter (or attention / working memory / language ability parameter) for the subject is -0.04,
  • the average value of the z-score is -0.25 and the standard deviation is 1.10, the standardized score thereof may be determined as 0.19 ⁇ (-0.04 + 0.25) / 1.10 ⁇ by [Equation 1].
  • the level of attention/working memory/language ability parameter is to be calculated based on the construct score coefficient for each of the cognitive evaluation subsets and the standardized score calculated for each cognitive evaluation subset by Equation 1 can More specifically, the level of attention/working memory/language ability parameters is calculated by [Equation 2] as (-0.156 (constructed score coefficient) ⁇ standardized score of RCFT immediate recall assessment) + (-0.163 (constructed score coefficient) ⁇ Standardized score on RCFT delayed recall assessment) + (0.026 (constitutive score coefficient) ⁇ standardized score on RCFT imitation assessment) + (0.227 (constructed score coefficient) ⁇ standardized score on RCFT cognitive assessment) + ( ⁇ 0.069 (constructed score coefficient) ⁇ Standardized score on SVLT delayed recall assessment) + (0.039 (constitutive score coefficient) ⁇ standardized score on SVLT cognitive assessment) + ( ⁇ 0.098 (constructed score coefficient) ⁇ standardized score on SVLT immediate recall assessment) + ( ⁇ 0.107 (constructed score coefficient) ) ⁇ COWAT
  • the received level of the cognitive parameter is not limited to the above-described method and may be calculated by more various methods.
  • a procedure for determining the level of the cognitive parameter may be performed as described above.
  • the step ( S220 ) of evaluating the risk of dementia on the basis of the level of the received cognitive parameter is performed.
  • a dementia risk score is calculated based on the level of the cognitive parameter input in the nomogram, and the risk of dementia is evaluated based on the dementia risk score.
  • a dementia-free survival probability within a predetermined period is calculated based on the dementia risk score calculated by the nomogram, and the dementia-free survival probability is calculated. Based on this, the risk of developing dementia may be evaluated.
  • the calculation of the dementia risk score is based on the level of the visual memory / spatiotemporal ability parameter, the verbal memory ability parameter, the frontal lobe / executive ability parameter, and the attention / working memory / language ability parameter.
  • the scores for each may be summed to calculate a total dementia risk score.
  • the risk of developing dementia may be evaluated based on the total dementia risk score calculated in the step of evaluating the risk of dementia ( S220 ).
  • the LP Linear Predictor
  • the LP value may be proportional to the risk of dementia, and may be calculated by the following [Equation 3].
  • LP 0.04771 ⁇ (age value - 67.84657) - 0.20051 ⁇ (gender value - 1.52286) + 0.00899 ⁇ (prevalence value - 18.53848) - 0.54138 ⁇ (level of visual memory/spatiotemporal ability parameter + 1.142857 ⁇ 10 -7 ) - 0.29575 ⁇ (level of verbal memory ability parameter + 5.71429 ⁇ 10 -8 ) - 0.77334 ⁇ (level of prefrontal/executive ability - 8.57143 ⁇ 10 -8 ))
  • the age value may be age
  • the gender value may be 1 (male) or 2 (female)
  • the prevalence value may be the onset period (months) of Parkinson's disease, but is not limited thereto.
  • the method of calculating the LP value is also not limited to the above.
  • step (S220) where the risk of developing dementia is evaluated along with the level of cognitive parameters, age, gender, duration of illness, UPDRS (Unified Parkinson's Disease Rating Scale) III score, education period
  • the risk of developing dementia may be assessed based on individual data such as levels and white matter hyperintensities (WMH) burden.
  • WH white matter hyperintensities
  • the levels of at least two cognitive parameters may be summed, and the risk of developing dementia may be evaluated based on the summed parameter levels.
  • the summation of the levels of the two cognitive parameters may be summed based on a predetermined weight for each cognitive parameter.
  • the individual's risk of dementia furthermore, the dementia-free survival rate within 5 years may be provided.
  • a dementia diagnosis system providing information on the risk of onset of dementia may be provided. Accordingly, the present invention can improve the workflow of medical staff in actual clinical practice by providing the dementia diagnosis system. Furthermore, since the medical staff can quickly select an appropriate treatment method according to the evaluation result, the dementia diagnosis system of the present invention has the effect of contributing to an early treatment and a good treatment prognosis.
  • 3 exemplarily shows a nomogram used in various embodiments of the present invention.
  • the nomogram 400 may include an input nomogram 410 and an output nomogram 420 .
  • the input nomogram 410 includes a sex selection axis, an age selection axis, a disease duration selection axis, a visual memory/spatiotemporal ability parameter (factor 1) selection axis, and language memory.
  • the ability parameter (factor 2) selection axis, the frontal lobe/progressive ability parameter (factor 3) selection axis, and furthermore, may be composed of a points axis in which scores according to the values of each variable are displayed. That is, the medical staff may input the characteristics of the individual together with the level of the cognitive parameter through the input nomogram 410 .
  • the output nomogram 420 calculates a total points axis indicating a total dementia risk score calculated based on the level of the cognitive parameter input through the input nomogram 410 and the characteristics of the individual. It can consist of an LP axis indicating the level of LP, and a 5-year survival probability axis indicating the calculated dementia-free survival rate within 5 years.
  • the medical staff may confirm the risk of developing dementia for the individual, particularly the risk of Parkinson's disease accompanying dementia, based on the information displayed on the output nomogram 420 .
  • FIGS. 4A to 4D illustrate evaluation results of the system for predicting the risk of dementia based on cognitive parameters according to various embodiments of the present invention.
  • 4A illustrates characteristics of a sample object for setting cognitive parameters used in various embodiments of the present invention.
  • 4B illustrates a result of analyzing a correlation between a plurality of cognitive evaluations and cognitive parameters for setting cognitive parameters used in various embodiments of the present invention.
  • 4C shows the results of analyzing the correlation between the cognitive parameters used in various embodiments of the present invention and the risk of dementia.
  • 4D shows the prediction results of the risk of dementia based on the cognitive parameters used in various embodiments of the present invention and the explanatory power of the model.
  • the characteristics of a sample object for this evaluation are shown. More specifically, the 350 sample subjects in this assessment had Parkinson's disease, had a mean age of 67.85 years, had a proportion of women of 52.3%, had an average age of onset of 66.27 years, and had a mean duration of symptoms from the time of diagnosis of Parkinson's disease, i.e. They had a prevalence of 18.54 months, a mean flow up period of 5.59 years, an average level of education of 9.62 years, a mean K-MMSE score of 26.97, and a total WMH burden of 10.35.
  • 78 of the 350 sample individuals may be individuals with Parkinson's disease with dementia, who developed dementia during the follow-up period.
  • FIG. 4B a result of analyzing the correlation with each parameter by calculating factor loadings along with a plurality of cognitive evaluations and their cognitive domains is shown.
  • the cognitive domains for visual memory and spatiotemporal i.e., visual memory/spatiotemporal competence parameters
  • visual memory/spatiotemporal competence parameters were compared with a scoreable neuropsychological assessment subset of the RCFT immediate recall assessment, RCFT delayed recall assessment, RCFT mimic assessment, and RCFT cognitive assessment.
  • the correlation can be high.
  • the visual memory/spatiotemporal capability parameter may be at least one of the aforementioned evaluations, but is not limited thereto.
  • the cognitive domain for verbal memory ie, verbal memory ability parameters
  • the cognitive domain for verbal memory may be highly correlated with the scoreable neuropsychological assessment subsets of the SVLT immediate recall assessment, SVLT delayed recall assessment, and SVLT cognitive assessment.
  • the language memory ability parameter may be at least one of the above evaluations, but is not limited thereto.
  • prefrontal/progression i.e., prefrontal/progressive ability parameters
  • prefrontal/progressive ability parameters were correlated with a scoreable subset of neuropsychological assessments of the COWAT Supermarket Assessment, the COWAT Animal Assessment, the COWAT Phonemic Cognitive Assessment, and the Stroop Color Reading Assessment Score.
  • the frontal lobe/executive ability parameter may be at least one of the aforementioned evaluations, but is not limited thereto.
  • the cognitive domains for attention/working memory/language i.e. attention/working memory/language ability parameters
  • attention/working memory/language ability parameters are correlated with a scoreable neuropsychological assessment subset of the number-following assessment, the number-backward tracking assessment, and the K-BNT assessment.
  • the correlation can be high.
  • the attention/working memory/language ability parameter may be at least one of the aforementioned evaluations, but is not limited thereto.
  • the results of Cox's regression analysis for the evaluation model based on the cognitive parameters (Model 1) and the evaluation model based on the global cognitive construct score (Model 2) of the present invention are shown.
  • the global cognitive configuration score may be calculated by adding a weight to the eigenvalues of the four cognitive parameters by the following [Equation 4].
  • Global cognitive construct score (4.582 ⁇ level of visual memory/spatiotemporal ability parameter+ 1.678 ⁇ level of verbal memory ability parameter + 1.442 ⁇ level of prefrontal/progressive ability parameter + 1.132 ⁇ level of attention/working memory/language ability parameter) / 14
  • the HR Hazard ratio
  • the HR Hazard ratio for each of the visual memory / spatiotemporal ability parameter, the verbal memory ability parameter and the frontal lobe/progressive ability parameter is 0.558, 0.768, 0.425.
  • the HR for the global cognitive construct score calculated based on the visual memory/spatiotemporal ability parameter, the verbal memory ability parameter and the prefrontal/progressive ability parameter, and the attention/working memory/language ability parameter is shown as 0.109. These results may mean that a high global cognitive component score is associated with a low risk of developing dementia.
  • the level of the cognitive parameter evaluated for the subject is associated with the risk of developing Parkinson's disease with dementia, and thus may be used as a factor for predicting the risk of developing dementia.
  • the frontal lobe/progressive ability parameter appears to have the highest iAUC value of 0.734 in the prediction of the risk of developing dementia, it is a major factor in predicting the risk of dementia, in particular, predicting the transition from Parkinson's disease to dementia. can be set.
  • the present invention provides a dementia diagnosis system using cognitive parameters that are highly correlated with the risk of dementia, so that early detection of a patient with a high risk of Parkinson's disease accompanied by dementia may be detected.
  • the present invention provides a novel dementia diagnosis system, so that medical staff can quickly determine an appropriate treatment strategy for a patient with a high risk of developing dementia.
  • the present invention provides a nomogram designed to evaluate the survival rate along with the risk of dementia based on the level of cognitive parameters, thereby providing a reliable diagnostic evaluation for the risk of dementia, particularly the risk of Parkinson's disease with dementia. effect that can be provided.

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Abstract

본 발명은, 프로세서에 의해 구현되는 치매 발병 위험도 예측 방법으로서, 개체에 대한, 시각 기억/시공간 능력 (visual memory/visuospatial function) 파라미터, 언어 기억 능력 (verbal memory function) 파라미터, 전두엽/집행능력 (frontal/executive function) 파라미터 및 주의/작업 기억/언어 능력 (attention/working memory/language function) 파라미터 중 적어도 하나의 인지 파라미터의 수준을 수신하는 단계, 및 인지 파라미터의 수준에 기초하여 치매 발병 위험도를 평가하는 단계를 포함하는 치매 발병 위험도 예측 방법 및 이를 이용한 치매 발병 위험도 예측용 디바이스, 및 노모그램을 제공한다.

Description

파킨슨병 환자에서 치매 발병 위험도 예측 방법 및 이를 이용한 치매 발병위험도 예측용 디바이스
본 발명은, 파킨슨병 환자에서 치매 발병 위험도 예측 방법 및 이를 이용한 치매 발병 위험도 예측용 디바이스에 관한 것이다.
치매 (dementia) 는 여러 원인 질환들에 의해 사람의 지적 능력과 사회적 활동을 할 수 있는 능력이 소실되어 일상생활의 장애를 가져오는 일종의 증후군이다.
한편, 치매를 야기하는 원인 질환으로는, 알츠하이머병 (Alzheimer's disease), 뇌졸중 후 발병하는 혈관 질환, 파킨슨 병 (Parkinson's disease, PD), 루이소체 (Lewy body) 질환, 헌팅턴 병 (Huntington's disease), 크루츠펠트-야콥병 (Creutzfeldt-Jacob disease), 픽스 병 (Pick's disease) 등이 있을 수 있다.
이와 같이, 치매는 여러 가지 원인에 의한 뇌 손상에 의해 기억력을 위시한 여러 인지기능의 장애가 일어난 상태를 의미하는 것으로, 다발성 인지 장애와 일상생활 능력 장애의 결합으로 정의될 수 있다.
이에, 치매는 원인 질환, 동반 질환에 따라 이의 치료 방법, 나아가 진단 방법이 상이할 수 있다.
의료 서비스의 향상 등을 위하여 진단의 정확성이 더욱 요구되고 있음에 따라, 치매를 높은 정확도로 진단하고 분류할 수 있는 새로운 진단 방법의 개발이 요구된다.
발명의 배경이 되는 기술은 본 발명에 대한 이해를 보다 용이하게 하기 위해 작성되었다. 발명의 배경이 되는 기술에 기재된 사항들이 선행기술로 존재한다고 인정하는 것으로 이해되어서는 안 된다.
한편, 본 발명의 발명자들은 치매는 파킨슨 병의 진행 단계와 높은 연관성이 있을 수 있음에 주목하였다.
나아가, 본 발명의 발명자들은 치매를 동반한 파킨슨 병의 발병 위험도가 높은 환자의 조기 발견이, 치료 전략을 적절하고 신속하게 설정하는데 있어서 매우 중요할 수 있음을 인지할 수 있었다.
그러나, 치매를 동반한 파킨슨 병 (PD with dementia, PDD) 이, 다른 치매와 함께 동반되는 질환과 다르게 복잡한 신경 심리학적 인자들과 연관되어 있어, 이를 조기에 진단하는 것이 매우 어려울 수 있다.
몇몇 임상 연구를 통해, 전두엽-기저핵 연결 (fronto-striatal) 의 결손과 후두 피질의 결함이 치매를 동반한 파킨슨 병과 연관이 있음을 시사하고 있지만, 파킨슨 병에서 치매 위험을 예측하는 대부분의 연구는 인지 검사 배터리를 사용하기 보다는 특정한 인지 테스트에 국한하여 분석하였다.
한편, 이러한 접근 방법은, 선택된 신경 심리학적 평가 및 인지 평가가 각각의 인지 기능 도메인을 얼마나 잘 나타내는지에 따라 편향된 결과를 얻을 수 있다. 나아가, 대부분의 파킨슨 병은 복수의 인지 영역에서 저하를 보이므로, 상기 접근 방법을 통해 인지적 예후에서 특정 인지 도메인의 관여를 결정하는 것은 한계가 있을 수 있다.
본 발명의 발명자들은 이와 같은 한계를 극복하기 위한 방안으로, 신경 심리학적 평가로부터 4 개의 독립적 인지 기능 인자를 추출하여, 어떠한 인지 파라미터가 다중 공선성 (multi-collinearity) 에 대한 우려 없이 치매를 동반한 파킨슨 병의 위험과 연관이 있는지를 분석하고자 하였다.
그 결과, 본 발명의 발명자들은 치매를 동반한 파킨슨 병의 위험도와 연관된 인지 파라미터들을 선별할 수 있엇고, 이들 파라미터에 기초한 새로운 치매 진단 시스템을 개발하기에 이르렀다.
본 발명의 발명자들은 특히, 치매를 동반한 파킨슨 병의 위험도와 연관된 인지 파라미터들에 기초하여 치매를 동반한 파킨슨 병의 위험도의 산출이 가능한 노모그램을 새로운 치매 진단 시스템에 적용할 수 있었다.
이에, 본 발명의 발명자들은 새로운 치매 진단 시스템을 제공함으로써, 치매를 동반한 파킨슨 병의 발병 위험도가 높은 환자의 조기 발견이 가능할 것을 기대할 수 있었다.
더욱이, 본 발명의 발명자들은 새로운 치매 진단 시스템을 제공함으로써, 치매 발병 위험도가 높은 환자에 대한 적절한 치료 전략이 신속하게 결정될 수 있음을 기대할 수 있었다.
또한, 본 발명의 발명자들은 인지 파라미터의 수준에 기초하여 치매 발병 위험도를 예측하도록 설계된 노모그램을 제공함으로써, 치매 발병 위험도, 특히 치매를 동반한 파킨슨 병의 발병 위험도에 대하여 신뢰도 높은 진단 평가를 제공할 수 있음을 기대할 수 있었다.
이에, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 개체에 대한 인지 측면 평가에 기초하여 인지 파라미터를 결정하고, 파라미터의 수준 및/또는 노모그램을 이용하여 개체에 대한 치매 위험도, 특히 치매를 동반한 파킨슨 병의 발병 위험도를 쉽고 간단하게 평가할 수 있는 방법 및 디바이스를 제공하는 것이다.
본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 치매 발병 위험도 예측 방법이 제공된다. 본 예측 방법은, 프로세서에 의해 구현되는 치매 발병 위험도 예측 방법으로서, 개체에 대한, 시각 기억/시공간 능력 (visual memory/visuospatial function) 파라미터, 언어 기억 능력 (verbal memory function) 파라미터, 전두엽/집행능력 (frontal/executive function) 파라미터 및 주의/작업 기억/언어 능력 (attention/working memory/language function) 파라미터 중 적어도 하나의 인지 파라미터의 수준을 수신하는 단계, 및 인지 파라미터의 수준에 기초하여 치매 발병 위험도를 평가하는 단계를 포함한다.
본 발명의 특징에 따르면, 수신하는 단계는, 인지 파라미터의 수준에 기초하여 치매 위험도 점수를 산출하도록 구성된 노모그램을 통해 인지 파라미터의 수준을 수신하는 단계를 포함하고, 치매 발병 위험도를 평가하는 단계는, 노모그램을 이용하여, 입력된 인지 파라미터의 수준을 기초로 치매 위험도 점수를 산출하는 단계, 및 산출된 치매 위험도 점수를 기초로 치매 발병 위험도를 평가하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 특징에 따르면 치매 발병 위험도를 평가하는 단계는, 치매 위험도 점수를 기초로, 미리 결정된 기간 내의 치매 무발병 생존 확률을 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이때, 상기 예측 방법은, 치매 위험도를 산출하는 단계 이후에, 치매 위험도에 기초하여 미리 결정된 기간 내의 치매 무발병 생존 확률을 산출하는 단계, 및 치매 무발병 생존 확률을 기초로 치매 발병 위험도를 평가하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 인지 파라미터는, 시각 기억/시공간 능력 파라미터, 언어 기억 능력 파라미터, 전두엽/집행능력 파라미터 및 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터를 포함할 수 있다. 이때, 치매 위험도 점수를 산출하는 단계는, 시각 기억/시공간 능력 파라미터, 언어 기억 능력 파라미터, 전두엽/집행능력 파라미터 및 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터의 수준에 기초하여 파라미터 각각에 대한 점수를 부여하는 단계, 각각에 대한 점수를 합산하여 총 치매 위험도 점수를 산출하는 단계를 포함할 수 있다. 이때, 치매 위험도 점수를 기초로 치매 발병 위험도를 평가하는 단계는, 총 치매 위험도 점수를 기초로 치매 발병 위험도를 평가하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 시각 기억/시공간 능력 파라미터는, RCFT (Rey Complex Figure Test) 즉각 회상 (immediate recall) 평가, RCFT 지연 회상 (delayed recall) 평가, RCFT 모방 (copy) 평가, RCFT 인지 (recognition) 평가 점수 중 적어도 하나일 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 언어 기억 능력 파라미터는, SVLT (Seoul Verbal Learning Test) 즉각 회상 평가, SVLT 지연 회상 평가 및 SVLT 인지 평가 점수 중 적어도 하나일 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 전두엽/집행능력 파라미터는, COWAT (Controlled Oral Word Association Test) 슈퍼마켓 (supermarket) 평가, COWAT 동물 평가, COWAT 음소인지 평가 및 스트룹 컬러 리딩 (Stroop color reading) 평가 점수 중 적어도 하나일 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터는, 숫자 바로 따라 하기 (Forward digit span) 평가, 숫자 거꾸로 따라 하기 (Backward digit span) 평가 및 K-BNT (Korean version of the Boston Naming Test) 평가 점수 중 적어도 하나일 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 수신하는 단계는, 시각 기억/시공간 능력 파라미터, 언어 기억 능력 파라미터, 전두엽/집행능력 파라미터 및 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터 중 적어도 두 개의 인지 파라미터의 수준을 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 이때, 치매 발병 위험도를 평가하는 단계는, 적어도 두 개의 인지 파라미터의 수준을 합산하는 단계, 및 합산된 파라미터 수준에 기초하여 치매 발병 위험도를 평가하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 상기 예측 방법은, 합산하는 단계 이전에, 적어도 두 개의 인지 파라미터 각각에 대한 가중치를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 이때, 합산하는 단계는, 가중치에 기초하여 적어도 두 개의 인지 파라미터의 수준을 합산하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 수신하는 단계는, 개체에 대한 연령, 성별, 유병기간, UPDRS (Unified Parkinson's Disease Rating Scale) Ⅲ점수, 교육 수준 및 WMH (white matter hyperintensities) 버든 (burden) 중 적어도 하나의 개체 데이터를 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이때, 치매 발병 위험도를 평가하는 단계는, 인지 파라미터의 수준 및 개체 데이터에 기초하여 치매 발병 위험도를 평가하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 치매는, 치매를 동반한 파킨슨 병일 수 있다.
전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 치매 발병 위험도 예측용 디바이스가 제공된다. 상기 예측용 디바이스는, 개체에 대한, 시각 기억/시공간 능력 (visual memory/visuospatial function) 파라미터, 언어 기억 능력 파라미터, 전두엽/집행능력 (frontal/executive function) 파라미터 및 주의/작업 기억/언어 능력 (attention/working memory/language function) 파라미터 중 적어도 하나의 인지 파라미터의 수준을 수신하도록 구성된 통신부, 및 통신부와 통신하도록 연결된 프로세서를 포함하고, 프로세서는, 인지 파라미터의 수준에 기초하여 치매 발병 위험도를 평가하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 특징에 따르면 수신부는 인지 파라미터의 수준에 기초하여 치매 위험도 점수를 산출하도록 구성된 노모그램을 통해 인지 파라미터의 수준을 수신하도록 구성되고, 프로세서는, 노모그램을 이용하여, 입력된 인지 파라미터의 수준을 기초로 치매 위험도 점수를 산출하고, 산출된 치매 위험도 점수를 기초로 치매 발병 위험도를 평가하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 다른 특징에 따르면, 프로세서는, 치매 위험도에 기초하여 미리 결정된 기간 내의 치매 무발병 생존 확률을 산출하고, 치매 무발병 생존 확률을 기초로 치매 발병 위험도를 평가하도록 더 구성될 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 인지 파라미터는, 시각 기억/시공간 능력 파라미터, 언어 기억 능력 파라미터, 전두엽/집행능력 파라미터 및 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터를 포함하고, 프로세서는, 시각 기억/시공간 능력 파라미터, 언어 기억 능력 파라미터, 전두엽/집행능력 파라미터 및 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터의 수준에 기초하여 파라미터 각각에 대한 점수를 부여하고, 각각에 대한 점수를 합산하여 총 치매 위험도 점수를 산출하고, 총 치매 위험도 점수를 기초로 치매 발병 위험도를 평가하도록 더 구성될 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 시각 기억/시공간 능력 파라미터는, RCFT (Rey Complex Figure Test) 즉각 회상 (immediate recall) 평가, RCFT 지연 회상 (delayed recall) 평가, RCFT 모방 (copy) 평가, RCFT 인지 (recognition) 평가 점수 중 적어도 하나일 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 언어 기억 능력 파라미터는, SVLT (Seoul Verbal Learning Test) 즉각 회상 평가, SVLT 지연 회상 평가 및 SVLT 인지 평가 점수 중 적어도 하나일 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 전두엽/집행능력 파라미터는, COWAT (Controlled Oral Word Association Test) 슈퍼마켓 (supermarket) 평가, COWAT 동물 평가, COWAT 음소인지 평가 및 스트룹 컬러 리딩 (Stroop color reading) 평가 점수 중 적어도 하나일 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터는, 숫자 바로 따라 하기 (Forward digit span) 평가, 숫자 거꾸로 따라 하기 (Backward digit span) 평가 및 K-BNT (Korean version of the Boston Naming Test) 평가 점수 중 적어도 하나일 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 수신부는, 시각 기억/시공간 능력 파라미터, 언어 기억 능력 파라미터, 전두엽/집행능력 파라미터 및 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터 중 적어도 두 개의 인지 파라미터의 수준을 수신하도록 더 구성되고, 프로세서는, 적어도 두 개의 인지 파라미터의 수준을 합산하고, 합산된 파라미터 수준에 기초하여 치매 발병 위험도를 평가하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 프로세서는, 적어도 두 개의 인지 파라미터 각각에 대한 가중치를 결정하고, 가중치에 기초하여 적어도 두 개의 인지 파라미터의 수준을 합산하도록 더 구성될 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 수신부는, 개체에 대한 연령, 성별, 유병기간, UPDRS (Unified Parkinson's Disease Rating Scale) Ⅲ점수, 교육 수준 및 WMH (white matter hyperintensities) 버든 (burden) 중 적어도 하나의 개체 데이터를 수신하도록 더 구성되고, 프로세서는, 인지 파라미터의 수준 및 개체 데이터에 기초하여 치매 발병 위험도를 평가하도록 더 구성될 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 치매는, 치매를 동반한 파킨슨 병일 수 있다.
전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 치매 발병 위험도 예측용 노모그램이 제공된다. 상기 노모그램은, 개체에 대한, 시각 기억/시공간 능력 (visual memory/visuospatial function) 파라미터, 언어 기억 능력 (verbal memory function) 파라미터, 전두엽/집행능력 (frontal/executive function) 파라미터 및 주의/작업 기억/언어 능력 (attention/working memory/language function) 파라미터 중 적어도 하나의 인지 파라미터의 수준을 입력받도록 구성된 입력 노모그램, 및 입력된 상기 인지 파라미터의 수준을 기초로 치매 위험도 점수를 산출하고 출력하도록 구성된 출력 노모그램을 포함한다.
기타 실시예의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명은, 치매 위험도, 특히 치매를 동반한 파킨슨 병의 위험도와 연관된 인지 파라미터들에 기초한, 새로운 치매 진단 시스템을 제공함에 따라, 치매를 동반한 파킨슨 병의 발병 위험도가 높은 환자의 조기 발견이 가능할 수 있다.
이에, 본 발명은 새로운 치매 진단 시스템을 제공함으로써, 의료진은 치매 발병 위험도가 높은 파킨슨 병 환자에 대한 적절한 치료 전략을 신속하게 결정할 수 있다.
특히, 본 발명은, 치매를 동반한 파킨슨 병의 위험도와 연관된 인자들에 기초하여 치매를 동반한 파킨슨 병의 위험도의 산출이 가능한 노모그램을 제공함으로써, 개체에 대한 치매 위험도, 특히 치매를 동반한 파킨슨 병의 발병 위험도가 쉽고 간단하게 평가될 수 있다.
보다 구체적으로, 본 발명은 인지 파라미터의 수준에 기초하여 치매 발병 위험도를 예측하도록 설계된 노모그램을 제공함으로써, 치매 발병 위험도, 특히 치매를 동반한 파킨슨 병의 발병 위험도에 대하여 신뢰도 높은 진단 평가를 제공할 수 있는 효과가 있다.
즉, 본 발명은 노모그램에 기초한 치매 진단 시스템을 제공할 수 있어, 의료진은 숙련도에 관계 없이 개체에 대한 빠르고 정확한 의사 결정을 내릴 수 있다.
본 발명에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 명세서 내에 포함되어 있다.
도 1a는 본 발명의 일 실시예에 따른 치매 발병 위험도 예측용 디바이스에 기초한 치매 진단 시스템을 예시적으로 도시한 것이다.
도 1b는 본 발명의 일 실시예에 따른 치매 발병 위험도 예측용 디바이스의 구성을 예시적으로 도시한 것이다.
도 1c는 본 발명의 일 실시예에 따른 치매 발병 위험도 예측용 디바이스로부터 치매 위험도와 연관된 정보를 수신 받아 출력하는 의료진 디바이스의 구성을 예시적으로 도시한 것이다.
도 2a는 본 발명의 일 실시예에 따른 치매 발병 위험도 예측 방법의 절차를 예시적으로 도시한 것이다.
도 2b는 본 발명의 다양한 실시예에 이용되는 인지 파라미터의 수준을 결정하기 위한, 표본 개체에 대한 인지 평가의 평균 및 표준편차, 및 각 인지 요소별 구성 점수 계수를 예시적으로 도시한 것이다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시예에 이용되는 노모그램을 예시적으로 도시한 것이다.
도 4a는 본 발명의 다양한 실시예에 이용되는 인지 파라미터의 설정을 위한, 표본 개체의 특성을 도시한 것이다.
도 4b는 본 발명의 다양한 실시예에 이용되는 인지 파라미터의 설정을 위한, 복수의 인지 평가와 인지 파라미터의 상관 관계를 분석한 결과를 도시한 것이다.
도 4c는 본 발명의 다양한 실시예에 이용되는 인지 파라미터와 치매 발병 위험도와의 연관 관계를 분석한 결과를 도시한 것이다.
도 4d는 본 발명의 다양한 실시예에 이용되는 인지 파라미터에 기초한 치매 발병 위험도의 예측 결과 및 모델의 설명력을 도시한 것이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조부호가 사용될 수 있다.
본 문서에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
본 문서에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는(3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.
본 문서에서 사용된 "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째," 등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 제1 사용자 기기와 제2 사용자 기기는, 순서 또는 중요도와 무관하게, 서로 다른 사용자 기기를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 본 문서에 기재된 권리범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 바꾸어 명명될 수 있다.
어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
본 문서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된(designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~ 를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 디바이스"라는 표현은, 그 디바이스가 다른 디바이스 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된)프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 디바이스에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 문서에 기재된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 문서에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 문서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 문서에서 정의된 용어일지라도 본 문서의 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
본 발명의 여러 실시예들의 각각 특징들이 부분적으로 또는 전체적으로 서로 결합 또는 조합 가능하며, 당업자가 충분히 이해할 수 있듯이 기술적으로 다양한 연동 및 구동이 가능하며, 각 실시예들이 서로에 대하여 독립적으로 실시 가능할 수도 있고 연관 관계로 함께 실시 가능할 수도 있다.
본 명세서의 해석의 명확함을 위해, 이하에서는 본 명세서에서 사용되는 용어들을 정의하기로 한다.
본 명세서에서 사용되는 용어, "개체"는 치매 발병 위험도를 평가하고자 하는 대상을 의미할 수 있다. 한편, 본원 명세서 내에서 개체는 임상적으로 파킨슨 병이 발병한 개체로서, 동반 질환으로 치매의 발병 위험도를 예측하고자 하는 대상일 수 있다. 그러나, 이에 제한되는 것은 아니며, 개체는, 모든 치매 의심 개체를 아우를 수 있다.
본 명세서에서 사용되는 용어, "치매 발병 위험도"는 치매 발병 위험성의 정도를 의미할 수 있다. 바람직하게, 본원 명세서 내에서 치매 발병 위험도는, 파킨슨 환자에 대한 치매 전환 위험도, 또는 치매가 동반되는 파킨슨 병의 발병 위험도를 의미할 수 있으나, 이에 제한되어 해석되어서는 아니 된다.
본 명세서에서 사용되는 용어, "인지 파라미터"는, 치매 발병 위험도, 보다 구체적으로 치매가 동반된 파킨슨 병의 발병과 연관된 인지학적 인자를 의미할 수 있다. 보다 구체적으로, 인지 파라미터는 치매 발병 위험도에 대하여 정보를 제공할 수 있는, 신경심리학적 프로파일과 연관된 임상학적 변수일 수 있다.
예를 들어, 인지 파라미터는, 시각 기억/시공간 능력 (visual memory/visuospatial function) 파라미터, 언어 기억 능력 (verbal memory function) 파라미터, 전두엽/집행능력 (frontal/executive function) 파라미터 및 주의/작업 기억/언어 능력 (attention/working memory/language function) 파라미터 중 적어도 하나일 수 있다.
보다 구체적으로, 치매가 동반된 파킨슨 병의 발병 위험도가 높은 개체는, 시각 기억/시공간 능력 파라미터, 언어 기억 능력 파라미터, 전두엽/집행능력 파라미터, 및 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터의 값이 상대적으로 낮을 수 있다. 특히, 치매가 동반된 파킨슨 병의 발병 위험도가 높은 개체는, 낮은 전두엽/집행능력 파라미터 수준을 가질 수 있다. 이에, 상기와 같은 인지 파라미터의 수준은, 치매의 발병 위험도에 관한 정보를 제공할 수 있다.
바람직하게, 인지 파라미터는, 치매가 동반된 파킨슨 질환의 발병 위험도와 연관이 높은 전두엽/집행능력 파라미터일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
한편, 각각의 인지 파라미터는 복수의 인지 평가 서브세트로 이루어질 수 있다.
본 명세서에서 사용되는 용어, "시각 기억/시공간 능력 파라미터"는, 치매 발병, 특히 치매가 동반된 파킨슨 병으로의 전환과 연관된, 시각 기억 및 시공간 능력의 인지 도메인을 의미할 수 있다. 이때, 시각 기억/시공간 능력 파라미터는, RCFT (Rey Complex Figure Test) 즉각 회상 (immediate recall) 평가, RCFT 지연 회상 (delayed recall) 평가, RCFT 모방 (copy) 평가, RCFT 인지 (recognition) 평가의 점수화 가능한 신경심리학적 평가와 상관 관계가 높을 수 있다. 이에, 시각 기억/시공간 능력 파라미터는 전술한 평가 중 적어도 하나일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
본 명세서에서 사용되는 용어, " 언어 기억 능력 파라미터"는, 치매 발병, 특히 치매가 동반된 파킨슨 병으로의 전환과 연관된, 언어 기억 능력의 인지 도메인을 의미할 수 있다. 이때, 언어 기억 능력 파라미터는, SVLT (Seoul Verbal Learning Test) 즉각 회상 평가, SVLT 지연 회상 평가 및 SVLT 인지 평가의 점수화 가능한 신경심리학적 평가와 상관 관계가 높을 수 있다. 이에, 언어 기억 능력 파라미터는 전술한 평가 중 적어도 하나일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
본 명세서에서 사용되는 용어, "전두엽/집행능력 파라미터"는 치매 발병, 특히 치매가 동반된 파킨슨 병으로의 전환과 연관된, 전두엽과 집행 능력의 인지 도메인을 의미할 수 있다. 이때, 전두엽/집행능력 파라미터는, COWAT (Controlled Oral Word Association Test) 슈퍼마켓 (supermarket) 평가, COWAT 동물 평가, COWAT 음소인지 평가 및 스트룹 컬러 리딩 (Stroop color reading) 평가 점수의 점수화 가능한 신경심리학적 평가와 상관 관계가 높을 수 있다. 이에, 전두엽/집행능력 파라미터는 전술한 평가 중 적어도 하나일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
본 명세서에서 사용되는 용어, "주의/작업 기억/언어 능력 파라미터"는, 치매 발병, 특히 치매가 동반된 파킨슨 병으로의 전환과 연관된, 주의, 작업 기억, 언어 능력의 인지 도메인을 의미할 수 있다. 이때, 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터는, 숫자 바로 따라 하기 (Forward digit span) 평가, 숫자 거꾸로 따라 하기 (Backward digit span) 평가 및 K-BNT (Korean version of the Boston Naming Test) 평가의 점수화 가능한 신경심리학적 평가와 상관 관계가 높을 수 있다. 이에, 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터는 전술한 평가 중 적어도 하나일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
본 명세서에서 사용되는 용어, "인지 파라미터의 수준"은, 파라미터에 해당하는 값으로, 예를 들어 특정 파라미터 내의 인지 평가의 점수 등을 의미할 수 있다.
예를 들어, 인지 파라미터의 수준은, 개체에 대하여 수행된 즉각 회상 평가, RCFT 지연 회상 평가, RCFT 모방 평가, RCFT 인지 평가, SVLT 즉각 회상 평가, SVLT 지연 회상 평가, SVLT 인지 평가, COWAT 슈퍼마켓 평가, COWAT 동물 평가, COWAT 음소인지 평가 및 스트룹 컬러 리딩 평가, 숫자 바로 따라 하기 평가, 숫자 거꾸로 따라 하기 평가 및 K-BNT 평가로 이루어진 인지 평가에 대한 z-점수 및 인지 파라미터 내의 인지 평가 각각의 구성 점수 계수 (component score coefficients) 에 기초하여 산출될 수 있다.
이때, 인지 파라미터의 수준은 하기 [수학식 1] 및 [수학식 2]에 의해 산출될 수 있다.
[수학식 1]
표준화 점수 (standardized score)= (개체에 대하여 수행된 인지 평가에 대한 z 점수 - z 점수의 평균값) / z 점수의 표준 편차
[수학식 2]
인지 파라미터의 수준 =
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이때, n은 인지 파라미터 내의 인지 평가의 개수일 수 있다. 나아가, 인지 평가 점수의 구성 점수 계수는, 각각의 인지 파라미터에 속한 인지 평가에 대하여 산출된 구성 점수 계수일 수 있다. 즉, 인지 파라미터의 수준은, 인지 파라미터 (예를 들어, 전두엽/집행능력 파라미터) 에 속한 인지 평가 (예를 들어, COWAT 슈퍼마켓 평가, COWAT 동물 평가, COWAT 음소 인지 평가 및 스트룹 컬러 리딩 평가) 각각에 대한 표준화 점수 및 인지 평가의 구성 점수 계수의 곱의 총 합일 수 있다.
본 명세서에서 사용되는 용어, "노모그램"은, 인지 파라미터의 수준을 입력 받고 이를 기초로 개체에 대한 치매 발병 위험도를 확률적으로 예측하여 출력하도록 구축된 모형을 의미할 수 있다.
보다 구체적으로, 본원 명세서 내에 개시된 노모그램은, 시각 기억/시공간 능력 파라미터, 언어 기억 능력 파라미터, 전두엽/집행능력 파라미터 및 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터 중 적어도 하나의 인지 파라미터의 수준을 변수로 이용하여, 이들 파라미터의 수준과 치매 발병 위험도의 상관 관계를 추정하고, 5년 이내 치매 무발병 생존률을 예측하도록 구성될 수 있다.
예를 들어, 노모그램은, 시각 기억/시공간 능력 파라미터, 언어 기억 능력 파라미터, 전두엽/집행능력 파라미터 및 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터 중 적어도 하나의 인지 파라미터의 수준 각각에 기초하여 각 인지 파라미터당 점수를 부여하고, 각 점수의 총합에 기초하여 총 치매 발병 위험도 점수를 산출하고, 이에 기초하여 5년 이내 치매 무발병 생존률을 산출하도록 구성될 수 있다.
한편, 노모그램은, 인지 파라미터의 수준을 산출하도록 더 구성될 수도 있다.
본 발명의 특징에 따르면, 노모그램은, 개체에 대한 연령, 성별, 유병기간, UPDRS (Unified Parkinson's Disease Rating Scale) Ⅲ점수, 교육 수준 및 WMH (white matter hyperintensities) 버든 (burden) 중 적어도 하나의 개체 데이터를 더욱 입력 받아 총 치매 발병 위험도 점수를 산출하도록 구성될 수 있다.
한편, 본 발명의 노모그램은, 인지 파라미터의 수준, 및/또는 개체 데이터를 입력 받도록 구성된 '입력 노모그램' 및 상기 인지 파라미터의 수준 및/또는 개체 데이터를 기초로 치매 발병 위험도 점수 및 5년 이내 치매 무발병 생존률, 나아가 콕스의 회기 분석에 따른 LP (Linear Predictor) 값을 산출하여 출력하도록 구성된 '출력 노모그램'으로 구성될 수 있다. 그러나, 본 발명의 노모그램의 구성은 이에 제한되는 것은 아니다.
이하에서는 도 1a 내지 1c를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 치매 발병 위험도 예측용 디바이스에 기초한 치매 진단 시스템을 설명한다.
도 1a는 본 발명의 일 실시예에 따른 치매 발병 위험도 예측용 디바이스에 기초한 치매 진단 시스템을 예시적으로 도시한 것이다. 도 1b는 본 발명의 일 실시예에 따른 치매 발병 위험도 예측용 디바이스의 구성을 예시적으로 도시한 것이다. 도 1c는 본 발명의 일 실시예에 따른 치매 발병 위험도 예측용 디바이스로부터 치매 위험도와 연관된 정보를 수신 받아 출력하는 의료진 디바이스의 구성을 예시적으로 도시한 것이다.
먼저, 도 1a을 참조하면, 치매 진단 시스템 (1000) 은, 개체에 인지 파라미터의 수준에 기초하여 치매의 발병 위험도와 관련된 정보를 제공하도록 구성된 시스템일 수 있다. 이때, 치매 진단 시스템 (1000) 은, 인지 파라미터의 수준에 기초하여 치매의 발병 위험도를 예측하도록 구성된 치매 발병 위험도 예측용 디바이스 (100), 치매 위험도에 대한 정보를 수신하는 의료진 디바이스 (200) 및 개체에 대한 다양한 데이터를 제공하는 데이터 베이스 제공 서버 (300) 로 구성될 수 있다.
먼저, 치매 발병 위험도 예측용 디바이스 (100) 는 의료진 디바이스 (200) 에 직접 입력되거나 데이터 베이스 제공 서버 (300) 로부터 제공된, 개체에 대한 인지 파라미터의 수준, 및/또는 개체 데이터를 기초로 치매의 발병 위험도를 진단하기 위해 다양한 연산을 수행하는 범용 컴퓨터, 랩탑, 및/또는 데이터 서버 등을 포함할 수 있다. 이때, 의료진 디바이스 (200) 는 인지 파라미터의 입력을 위한한 웹 페이지를 제공하는 웹 서버 (web server) 또는 모바일 웹 사이트를 제공하는 모바일 웹 서버 (mobile web server) 에 액세스하기 위한 디바이스일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
보다 구체적으로, 치매 발병 위험도 예측용 디바이스 (100) 는 의료진 디바이스 (200) 또는 베이스 제공 서버 (300) 로부터 인지 파라미터의 수준 및/또는 개체 데이터를 수신하고, 수신된 인지 파라미터의 수준 및/또는 개체 데이터로부터 치매의 발병 위험도와 연관된 정보를 제공할 수 있다.
치매 발병 위험도 예측용 디바이스 (100) 는 개체에 대한 치매의 발병과 연관된 데이터를 의료진 디바이스 (200) 로 제공할 수 있다.
이와 같이 치매 발병 위험도 예측용 디바이스 (100) 로부터 제공되는 데이터는 의료진 디바이스 (200) 에 설치된 웹 브라우저를 통해 웹 페이지로 제공되거나, 어플리케이션, 또는 프로그램 형태로 제공될 수 있다. 다양한 실시예에서 이러한 데이터는 클라이언트-서버 환경에서 플랫폼에 포함되는 형태로 제공될 수 있다.
다음으로, 의료진 디바이스 (200) 는 개체에 대한 치매의 발병에 대한 정보 제공을 요청하고 진단 결과 데이터를 나타내기 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 전자 디바이스로서, 스마트폰, 태블릿 PC (Personal Computer), 노트북 및/또는 PC 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
의료진 디바이스 (200) 는 치매 발병 위험도 예측용 디바이스 (100) 로부터 개체에 대한 치매의 발병에 관한 진단 결과를 수신하고, 수신된 결과를 표시부를 통해 표시할 수 있다. 여기서, 진단 결과는, 치매 발병 위험 확률, 치매 발병 위험도 점수, 미리 결정된 기간 내의 치매 무발병 생존 확률을 포함할 수 있다.
다음으로, 도 1b를 참조하여, 본 발명의 치매 발병 위험도 예측용 디바이스 (100) 의 구성 요소에 대하여 구체적으로 설명한다.
도 1b를 참조하면, 치매 발병 위험도 예측용 디바이스 (100) 는 저장부 (110), 통신부 (120) 및 프로세서 (130) 를 포함한다.
먼저, 저장부 (110) 는 개체에 대한 치매의 발병 위험도를 진단하는 중에 생성된 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장부 (110) 는 인지 파라미터의 수준을 결정하기 위한 산출 결과물들을 저장하거나, 각 인지 파라미터를 이루는 인지 평가에 대하여 미리 결정된 가중치를 저장할 수 있다. 다양한 실시예에서 저장부 (110) 는 플래시 메모리 타입, 하드디스크 타입, 멀티미디어 카드 마이크로 타입, 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램, SRAM, 롬, EEPROM, PROM, 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
통신부 (120) 는 치매 발병 위험도 예측용 디바이스 (100) 가 외부 디바이스와 통신이 가능하도록 연결한다. 통신부 (120) 는 유/무선 통신을 이용하여 의료진 디바이스 (200) 와 연결되어 다양한 데이터를 송수신하고, 나아가 데이터 베이스 제공 서버 (300) 와 연결되어 데이터를 수신할 수 있다. 구체적으로, 통신부 (120) 는 의료진 디바이스 (200) 및 데이터 베이스 제공 서버 (300) 로 부터 개체의 인지 파라미터의 수준 및/또는 개체 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, 통신부 (120) 는 의료진 디바이스 (200) 및 데이터 베이스 제공 서버 (300) 로부터, 개체 대한 인지 파라미터의 수준과 함께 나이, 연령, 성별, 유병기간, UPDRS (Unified Parkinson's Disease Rating Scale) Ⅲ점수, 교육 수준 및 WMH (white matter hyperintensities) 버든 (burden) 의 개체 데이터를 수신할 수 있다. 나아가, 통신부 (120) 는 의료진 디바이스 (200) 로 치매 발병 위험도와 연관된 진단 결과를 전달할 수 있다.
프로세서 (130) 는 저장부 (110) 및 통신부 (120) 와 동작 가능하게 연결되며, 개체에 대한 인지 파라미터의 수준 및/또는 개체 데이터를 분석하기 위한 다양한 명령들을 수행할 수 있다.
구체적으로, 프로세서 (130) 는 통신부 (120) 를 통해 수신된 인지 파라미터의 수준 및/또는 개체 데이터에 기초하여 치매를 동반한 파킨슨 병의 발병 위험도를 결정하도록 구성될 수 있다.
이때, 프로세서 (130) 는 인지 파라미터의 수준 및/또는 개체 데이터에 기초하여 치매를 동반한 파킨슨 병의 발병 위험도를 결정하도록 구성된 노모그램에 기초할 수 있다.
한편, 치매 발병 위험도 예측용 디바이스 (100) 는 하드웨어 적으로 설계된 것이 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 치매 발병 위험도 예측용 디바이스 (100) 의 프로세서 (130) 로 동작가능한 소프트웨어로 구현될 수 있다. 이에, 치매 발병 위험도에 대한 진단 결과, 나아가 인지 파라미터의 수준을 입력 받기 위한 입력창은 상기 소프트웨어가 연결된 의료진 디바이스 (200) 의 표시부를 통해 표시될 수도 있다.
한편, 도 1c를 함께 참조하면, 의료진 디바이스 (200) 는 통신부 (210), 표시부 (220), 저장부 (230) 및 프로세서 (240) 를 포함한다.
통신부 (210) 는 의료진 디바이스 (200) 가 외부 디바이스와 통신이 가능하도록 구성될 수 있다. 통신부 (210) 는 유/무선 통신을 이용하여 치매 발병 위험도 예측용 디바이스 (100) 와 연결되어 치매의 발병 위험도와 연관된 다양한 데이터를 송신할 수 있다. 구체적으로, 통신부 (210) 는 치매 발병 위험도 예측용 디바이스 (100) 로부터 개체의 치매의 발병 위험도와 연관된 진단 결과, 예를 들어, 치매 발병 위험도 점수, 5년 이내 치매 무발병 생존률, LP 등을 수신할 수 있다.
표시부 (220) 는 개체의 치매의 발병 위험도와 연관된 진단 결과를 나타내기 위한 다양한 인터페이스 화면을 표시할 수 있다. 예를 들어, 표시부 (220) 는 치매 발병 위험도 점수, 5년 이내 치매 무발병 생존률을 표시하여 제공할 수 있다. 나아가, 표시부 (220) 는 인지 파라미터의 수준을 더욱 표시할 수 있다.
다양한 실시예에서 표시부 (220) 는 터치스크린을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 전자 펜 또는 사용자의 신체의 일부를 이용한 터치 (touch), 제스처 (gesture), 근접, 드래그 (drag), 스와이프 (swipe) 또는 호버링 (hovering) 입력 등을 수신할 수 있다.
바람직하게, 표시부 (220) 는 터치 스크린 패널로서 제공될 수 있다. 즉, 치매 발병 위험도 예측용 디바이스 (100) 는 입-출력이 동시에 가능하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 의료진은, 입력 모노그램을 통해 개체에 대한 인지 파라미터의 수준, 또는 인지 평가 점수를 직접 입력할 수 있고, 출력 모노그램을 통해 치매 발병 위험도 예측용 디바이스 (100) 에 의해 예측된 치매 발병 위험도와 연관된 정보를 확인할 수 있다.
저장부 (230) 는 결과 데이터를 나타내기 위한 사용자 인터페이스를 제공하기 위해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 다양한 실시예에서 저장부 (230) 는 플래시 메모리 타입 (flash memory type), 하드디스크 타입 (hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입 (multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리 (예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램 (Random Access Memory, RAM), SRAM (Static Random Access Memory), 롬 (Read-Only Memory, ROM), EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM (Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
프로세서 (240) 는 통신부 (210), 표시부 (220) 및 저장부 (230) 와 동작 가능하게 연결되며, 결과 데이터를 나타내기 위한 사용자 인터페이스를 제공하기 위한 다양한 명령들을 수행할 수 있다.
이하에서는, 도 2a 및 2b를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 치매 발병 위험도 예측 방법을 구체적으로 설명한다. 도 2a는 본 발명의 일 실시예에 따른 치매 발병 위험도 예측 방법의 절차를 예시적으로 도시한 것이다. 도 2b는 본 발명의 다양한 실시예에 이용되는 인지 파라미터의 수준을 결정하기 위한, 표본 개체에 대한 인지 평가의 평균 및 표준편차, 및 각 인지 요소별 구성 점수 계수를 예시적으로 도시한 것이다.
먼저, 도 2a를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 치매 위험도의 절차는 다음과 같다. 먼저, 개체에 대한, 시각 기억/시공간 능력 (visual memory/visuospatial function) 파라미터, 언어 기억 능력 (verbal memory function) 파라미터, 전두엽/집행능력 (frontal/executive function) 파라미터 및 주의/작업 기억/언어 능력 (attention/working memory/language function) 파라미터 중 적어도 하나의 인지 파라미터의 수준이 수신된다 (S210). 그 다음, 인지 파라미터의 수준에 기초하여 치매 발병 위험도가 결정되고 (S220), 마지막으로 평가 결과가 제공된다 (S230).
본 발명의 특징에 따르면, 인지 파라미터의 수준이 수신되는 단계 (S210) 에서, RCFT (Rey Complex Figure Test) 즉각 회상 (immediate recall) 평가, RCFT 지연 회상 (delayed recall) 평가, RCFT 모방 (copy) 평가, RCFT 인지 (recognition) 평가 점수 중 적어도 하나의 시각 기억/시공간 능력 파라미터의 수준이 수신될 수 있다.
본 발명의 다른 특징에 따르면, 인지 파라미터의 수준이 수신되는 단계 (S210) 에서, SVLT (Seoul Verbal Learning Test) 즉각 회상 평가, SVLT 지연 회상 평가 및 SVLT 인지 평가 점수 중 적어도 하나의 언어 기억 능력 파라미터의 수준이 수신될 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 인지 파라미터의 수준이 수신되는 단계 (S210) 에서, COWAT (Controlled Oral Word Association Test) 슈퍼마켓 (supermarket) 평가, COWAT 동물 평가, COWAT 음소인지 평가 및 스트룹 컬러 리딩 (Stroop color reading) 평가 점수 중 적어도 하나의 전두엽/집행능력 파라미터의 수준이 수신될 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 인지 파라미터의 수준이 수신되는 단계 (S210) 에서, 숫자 바로 따라 하기 (Forward digit span) 평가, 숫자 거꾸로 따라 하기 (Backward digit span) 평가 및 K-BNT (Korean version of the Boston Naming Test) 평가 점수 중 적어도 하나의 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터의 수준이 수신될 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 인지 파라미터의 수준이 수신되는 단계 (S210) 에서, 개체에 대한 연령, 성별, 유병기간, UPDRS (Unified Parkinson's Disease Rating Scale) Ⅲ점수, 교육 기간 수준 및 WMH (white matter hyperintensities) 버든 (burden) 중 적어도 하나의 개체 데이터가 더욱 수신될 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 인지 파라미터의 수준이 수신되는 단계 (S210) 에서, 인지 파라미터의 수준에 기초하여 치매 위험도 점수를 산출하도록 구성된 노모그램을 통해 인지 파라미터의 수준이 수신될 수 있다.
한편, 인지 파라미터의 수준이 수신되는 단계 (S210) 에서, 수신된 인지 파라미터의 수준은 다양한 산출 방법에 의해 결정될 수 있다.
예를 들어, 인지 파라미터의 수준은, 개체에 대하여 수행된 즉각 회상 평가, RCFT 지연 회상 평가, RCFT 모방 평가, RCFT 인지 평가, SVLT 즉각 회상 평가, SVLT 지연 회상 평가, SVLT 인지 평가, COWAT 슈퍼마켓 평가, COWAT 동물 평가, COWAT 음소인지 평가 및 스트룹 컬러 리딩 평가, 숫자 바로 따라 하기 평가, 숫자 거꾸로 따라 하기 평가 및 K-BNT 평가로 이루어진 인지 평가에 대한 z-점수 및 인지 파라미터 각각의 구성 점수 계수 (component score coefficients) 에 기초하여 산출될 수 있다.
이때, 인지 파라미터의 수준은 하기 [수학식 1] 및 [수학식 2]에 의해 산출될 수 있다.
[수학식 1]
표준화 점수 = (개체에 대하여 수행된 인지 평가에 대한 z 점수 - z 점수의 평균값) / z 점수의 표준 편차
[수학식 2]
인지 파라미터의 수준 =
Figure PCTKR2021008281-appb-img-000002
이때, n은 인지 파라미터 내의 인지 평가의 개수일 수 있다. 나아가, 인지 평가 점수의 구성 점수 계수는, 각각의 인지 파라미터에 속한 인지 평가에 대하여 산출된 구성 점수 계수일 수 있다. 나아가, 인지 파라미터의 수준은, 인지 파라미터에 속한 인지 평가 각각에 대한 표준화 점수 및 인지 평가의 구성 점수 계수의 곱의 총 합일 수 있다.
보다 구체적으로, 도 2b를 함께 참조하면, 개체에 대하여 언어 능력 파라미터 (또는, 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터) 에 속하는 K-BNT의 인지 평가를 수행했을 때의 z-점수가 -0.04이고, z 점수의 평균값이 -0.25이고, 표준 편차가 1.10일 경우, 이의 표준화 점수는 [수학식 1]에 의해 0.19 {(-0.04 + 0.25) / 1.10} 로 결정될 수 있다. 그 다음, 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터의 수준은, 인지 평가 서브세트 각각에 대한 구성 점수 계수 및 [수학식 1]에 의해 각각의 인지 평가 서브세트에 대하여 산출된 표준화 점수에 기초하여 산출될 수 있다. 보다 구체적으로, 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터의 수준은, [수학식 2]에 의해 (-0.156 (구성 점수 계수)× RCFT 즉시 회상 평가의 표준화 점수) + (-0.163 (구성 점수 계수) × RCFT 지연 회상 평가의 표준화 점수) + (0.026 (구성 점수 계수) × RCFT 모방 평가의 표준화 점수) + (0.227 (구성 점수 계수) × RCFT 인지 평가의 표준화 점수) + (- 0.069 (구성 점수 계수) × SVLT 지연 회상 평가의 표준화 점수) + (0.039 (구성 점수 계수) × SVLT 인지 평가의 표준화 점수) + (- 0.098 (구성 점수 계수) × SVLT 즉시 회상 평가의 표준화 점수) + (- 0.107 (구성 점수 계수) × COWAT 슈퍼마켓 평가의 표준화 점수) + (- 0.071 (구성 점수 계수) × COWAT 동물 평가의 표준화 점수) + (0.081 (구성 점수 계수) × COWAT-음소 인지 평가의 표준화 점수) + (- 0.055 (구성 점수 계수) × 스트룹 컬러 리딩 평가의 표준화 점수) + (0.593 (구성 점수 계수) × 숫자 바로 따라 하기 평가의 표준화 점수) + (0.449 (구성 점수 계수) × 숫자 거꾸로 따라 하기 평가의 표준화 점수) + (0.233 (구성 점수 계수) × K-BNT 평가의 표준화 점수) 에 기초하여 산출될 수 있다.
그러나, 인지 파라미터의 수준이 수신되는 단계 (S210) 에서, 수신되는 인지 파라미터의 수준은 전술한 방법에 제한되지 않고 보다 다양한 방법에 의해 산출된 것일 수 있다.
한편, 본 발명의 특징에 따르면, 인지 파라미터의 수준이 수신되는 단계 (S210) 이전에, 전술한 바와 같이 인지 파라미터의 수준을 결정하기 위한 절차가 수행될 수도 있다.
다시, 도 2a를 참조하면, 수신된 인지 파라미터의 수준에 기초하여 치매 발병 위험도가 평가되는 단계 (S220) 가 수행된다.
본 발명의 특징에 따르면, 치매 발병 위험도가 평가되는 단계 (S220) 에서, 노모그램에 입력된 인지 파라미터의 수준에 기초하여 치매 위험도 점수가 산출되고, 치매 위험도 점수에 기초하여 치매 발병 위험도가 평가될 수 있다.
본 발명의 다른 특징에 따르면, 치매 발병 위험도가 평가되는 단계 (S220) 에서, 노모그램에 의해 산출된 치매 위험도 점수에 기초하여 미리 결정된 기간 내의 치매 무발병 생존 확률이 산출되고, 치매 무발병 생존 확률에 기초하여 치매 발병 위험도가 평가될 수 있다.
이때, 치매 위험도 점수의 산출은, 시각 기억/시공간 능력 파라미터, 언어 기억 능력 파라미터, 전두엽/집행능력 파라미터 및 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터의 수준에 기초하여 파라미터 각각에 대한 점수가 부여된 후, 각각에 대한 점수가 합산되어 총 치매 위험도 점수가 산출될 수 있다.
나아가, 치매 발병 위험도가 평가되는 단계 (S220) 에서 산출된 총 치매 위험도 점수에 기초하여 치매 발병 위험도가 평가될 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 치매 발병 위험도가 평가되는 단계 (S220) 에서, 개체 데이터의 값 및/또는 인지 파라미터의 수준에 기초하여 콕스의 회기 분석에 따른 LP (Linear Predictor) 값이 노모그램을 통해 더욱 산출될 수 있다. 이때, LP값은 치매 발병 위험도에 비례할 수 있으며, 하기 [수학식 3]에 의해 산출될 수 있다.
[수학식 3]
LP = 0.04771 × (연령 값- 67.84657) - 0.20051 × (성별 값- 1.52286) + 0.00899 × (유병기간 값 - 18.53848) - 0.54138 × (시각 기억/시공간 능력 파라미터의 수준 + 1.142857 × 10-7) - 0.29575 × (언어 기억 능력 파라미터의 수준 + 5.71429 × 10-8) - 0.77334 × (전두엽/집행능력의 수준 - 8.57143 × 10-8))
이때, 연령 값은 나이일 수 있고, 성별 값은 1 (남성) 또는 2 (여성) 일 수 있고, 유병기간 값은 파킨슨 병의 발병 기간 (달) 일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 나아가, LP값의 산출 방법 또한 전술한 것에 제한되는 것은 아니다.
즉, 본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 치매 발병 위험도가 평가되는 단계 (S220) 에서, 인지 파라미터의 수준과 함께, 연령, 성별, 유병기간, UPDRS (Unified Parkinson's Disease Rating Scale) Ⅲ점수, 교육 기간 수준 및 WMH (white matter hyperintensities) 버든 (burden) 과 같은 개체 데이터에 기초하여 치매 발병 위험도가 평가될 수도 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 치매 발병 위험도가 평가되는 단계 (S220) 에서, 적어도 두 개의 인지 파라미터의 수준이 합산되고, 합산된 파라미터 수준에 기초하여 치매 발병 위험도가 평가될 수 있다.
이때, 두 개의 인지 파라미터의 수준의 합산은, 각각의 인지 파라미터에 대하여 미리 결정된 가중치에 기초하여 합산될 수 있다.
마지막으로, 평가 결과가 제공되는 단계 (S230) 에서, 개체의 치매 발병 위험도, 나아가 5년 이내 치매 무발병 생존률이 제공될 수 있다.
이상의 다양한 실시예에 따른 치매 발병 위험도 예측 방법에 따라, 치매 발병 위험도에 대한 정보를 제공하는 치매 진단 시스템이 제공될 수 있다. 이에, 본 발명은, 상기 치매 진단 시스템을 제공함에 따라 실제 임상 실무에 있어서 의료진의 워크 플로우를 향상시킬 수 있다. 나아가, 의료진은 평가 결과에 따른 적절한 치료 방법을 빠르게 선택할 수 있어, 본 발명의 치매 진단 시스템은 조기 치료 및 좋은 치료 예후에 기여할 수 있는 효과가 있다.
이하에서는, 본 발명의 다양한 실시예에서 이용되는 노모그램의 구성을 보다 구체적으로 설명한다. 도 3은 본 발명의 다양한 실시예에 이용되는 노모그램을 예시적으로 도시한 것이다.
도 3을 참조하면, 노모그램 (400) 은, 입력 노모그램 (410) 및 출력 노모그램 (420) 으로 이루어질 수 있다. 보다 구체적으로, 입력 노모그램 (410) 은, 성별 (sex) 선택 축, 연령 (age) 선택 축, 유병기간 (disease duration) 선택 축, 시각 기억/시공간 능력 파라미터 (factor 1) 선택 축, 언어 기억 능력 파라미터 (factor 2) 선택 축 및 전두엽/진행 능력 파라미터 (factor 3) 선택 축, 나아가 각 변수들의 값에 따른 점수가 표시되는 점수 (points) 축으로 이루어질 수 있다. 즉, 의료진은 입력 노모그램 (410) 을 통해, 인지 파라미터의 수준과 함께 개체의 특징을 입력할 수 있다.
한편, 출력 노모그램 (420) 은, 입력 노모그램 (410) 을 통해 입력된 인지 파라미터의 수준 및 개체의 특징에 기초하여 산출된 총 치매 발병 위험도 점수를 표시하는 총 점수 (total points) 축, 산출된 LP 수준을 표시하는 LP 축, 산출된 5년 이내 치매 무발병 생존률을 표시하는 5-년 생존률 (5-year survival probability) 축으로 이루어질 수 있다.
이에, 의료진은, 출력 노모그램 (420) 에 표시된 정보에 기초하여, 개체에 대한 치매 발병 위험도, 특히 치매를 동반한 파킨슨 병의 발병 위험도를 확인할 수 있다.
평가: 본 발명의 다양한 실시예에 따른 인지 파라미터에 기초한 치매 발병 위험도 예측
이하에서는, 도 4a 내지 4d를 참조하여 본 발명의 다양한 실시예에 따른 인지 파라미터에 기초한 치매 발병 위험도 예측 시스템에 대한 평가 결과를 설명한다. 도 4a는 본 발명의 다양한 실시예에 이용되는 인지 파라미터의 설정을 위한, 표본 개체의 특성을 도시한 것이다. 도 4b는 본 발명의 다양한 실시예에 이용되는 인지 파라미터의 설정을 위한, 복수의 인지 평가와 인지 파라미터의 상관 관계를 분석한 결과를 도시한 것이다. 도 4c는 본 발명의 다양한 실시예에 이용되는 인지 파라미터와 치매 발병 위험도와의 연관 관계를 분석한 결과를 도시한 것이다. 도 4d는 본 발명의 다양한 실시예에 이용되는 인지 파라미터에 기초한 치매 발병 위험도의 예측 결과 및 모델의 설명력을 도시한 것이다.
먼저 도 4a를 참조하면, 본 평가를 위한 표본 개체의 특징이 도시된다. 보다 구체적으로, 본 평가에서 350 명의 표본 개체는, 파킨슨 병을 갖고, 평균 연령 67.85 세이고, 52.3 %의 여성 비율을 갖고, 평균 발병 연령이 66.27세이고, 파킨슨 병의 진단 시점부터 유증상 기간 즉, 평균 유병 기간이 18.54 달이고, 평균 팔로우 업 (flow up) 기간이 5.59 년이고, 평균 9.62 년의 교육 수준을 갖고, 평균 K-MMSE 점수가 26.97이고, 총 WMH 버든이 10.35이다. 이때, 350 명의 표본 개체 중 78 명은 팔로우 업 기간 동안 치매가 일어난, 치매를 동반한 파킨슨 병을 갖는 개체일 수 있다.
다음으로, 도 4b를 참조하면, 복수의 인지 평가 및 이에 대한 인지 도메인과 함께, 각 파라미터와의 상관 관계를 요인 부하값 (factor loadings) 을 산출하여 분석한 결과가 도시된다.
보다 구체적으로, 시각 기억 및 시공간에 대한 인지 도메인, 즉, 시각 기억/ 시공간 능력 파라미터는, RCFT 즉각 회상 평가, RCFT 지연 회상 평가, RCFT 모방 평가, RCFT 인지 평가의 점수화 가능한 신경심리학적 평가 서브세트와 상관 관계가 높을 수 있다. 이에, 시각 기억/시공간 능력 파라미터는 전술한 평가 중 적어도 하나일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
나아가, 언어 기억에 대한 인지 도메인, 즉, 언어 기억 능력 파라미터는, SVLT 즉각 회상 평가, SVLT 지연 회상 평가 및 SVLT 인지 평가의 점수화 가능한 신경심리학적 평가 서브세트와 상관 관계가 높을 수 있다. 이에, 언어 기억 능력 파라미터는 전술한 평가 중 적어도 하나일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
또한, 전두엽/진행에 대한 인지 도메인, 즉 전두엽/진행 능력 파라미터는, COWAT 슈퍼마켓 평가, COWAT 동물 평가, COWAT 음소인지 평가 및 스트룹 컬러 리딩 평가 점수의 점수화 가능한 신경심리학적 평가 서브세트와 상관 관계가 높을 수 있다. 이에, 전두엽/집행능력 파라미터는 전술한 평가 중 적어도 하나일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
나아가, 주의/작업 기억/언어에 대한 인지 도메인, 즉 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터는, 숫자 바로 따라 하기 평가, 숫자 거꾸로 따라 하기 평가 및 K-BNT 평가의 점수화 가능한 신경심리학적 평가 서브세트와 상관 관계가 높을 수 있다. 이에, 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터는 전술한 평가 중 적어도 하나일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
다음으로, 도 4c를 참조하면, 본 발명의 인지 파라미터에 기초한 평가 모델 (모델 1) 과 글로벌 인지 구성 점수에 기초한 평가 모델 (모델 2) 에 대한 콕스의 회기 분석 결과가 도시된다. 이때, 글로벌 인지 구성 점수는, 하기의 [수학식 4]에 의해, 4 개의 인지 파라미터의 고유 값 (eigenvalues) 에 가중치를 부가하여 산출될 수 있다.
[수학식 4]
글로벌 인지 구성 점수= (4.582 × 시각 기억/ 시공간 능력 파라미터의 수준+ 1.678 × 언어 기억 능력 파라미터의 수준 + 1.442 × 전두엽/진행 능력 파라미터의 수준 + 1.132 × 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터의 수준) / 14
보다 구체적으로, 본 발명의 인지 파라미터에 기초한 평가 모델의 경우, 시각 기억/ 시공간 능력 파라미터, 언어 기억 능력 파라미터 및 전두엽/진행 능력 파라미터 각각에 대한 HR (Hazard ratio) 가 0.558, 0.768, 0.425로 나타난다. 이와 같은 결과는, 높은 수준의 시각 기억/시공간 능력 파라미터, 언어 기억 능력 파라미터 및 전두엽/진행 능력 파라미터가, 낮은 치매 발병 위험도와 연관이 있다는 것을 의미할 수 있다.
다음으로, 시각 기억/ 시공간 능력 파라미터, 언어 기억 능력 파라미터 및 전두엽/진행 능력 파라미터, 및 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터에 기초하여 산출된 글로벌 인지 구성 점수에 대한 HR은 0.109로 나타난다. 이와 같은 결과는 높은 글로벌 인지 구성 점수가 낮은 치매 발병 위험도와 연관이 있다는 것을 의미할 수 있다.
즉, 개체에 대하여 평가된 인지 파라미터의 수준은, 치매를 갖는 파킨슨 병의 발병 위험도와 연관이 있음에 따라, 치매 발병 위험도의 예측을 위한 인자로서 이용될 수 있다.
도 4d를 더욱 참조하면, 4 개의 인지 파라미터에 기초한 치매 발병 위험도의 예측의 정확도와 연관된 파라미터 분석 결과에 따르면, 시각 기억/ 시공간 능력 파라미터, 언어 기억 능력 파라미터, 전두엽/진행 능력 파라미터 및 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터 각각에 대한 진단 능력과 연관된 iAUC (Incremental Area Under the Curve) 값이 0.718, 0.680, 0.734 및 0.670로 나타난다.
특히, 전두엽/진행 능력 파라미터는, 치매 발병 위험도의 예측에 있어서, 0.734의 가장 높은 iAUC 값을 갖는 것으로 나타남에 따라, 치매 발병 위험도의 예측, 특히 파킨슨 병에서 치매로의 전환을 예측하는 주요 인자로서 설정될 수 있다.
이상의 평가 결과에 따르면, 본 발명은, 치매 발병 위험도와 연관성이 높은 인지 파라미터를 이용한 치매 진단 시스템을 제공함에 따라, 치매를 동반한 파킨슨 병의 발병 위험도가 높은 환자의 조기 발견이 가능할 수 있다.
이에, 본 발명은 새로운 치매 진단 시스템을 제공함으로써, 의료진은 치매 발병 위험도가 높은 환자에 대한 적절한 치료 전략을 신속하게 결정할 수 있다.
특히, 본 발명은 인지 파라미터의 수준에 기초하여 치매 발병 위험도와 함께, 생존률을 평가하도록 설계된 노모그램을 제공함으로써, 치매 발병 위험도, 특히 치매를 동반한 파킨슨 병의 발병 위험도에 대하여 신뢰도 높은 진단 평가를 제공할 수 있는 효과가 있다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시 예로 국한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형 실시될 수 있다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
[부호의 설명]
100: 치매 발병 위험도 예측용 디바이스
110, 230: 저장부
120, 210: 통신부
130, 240: 프로세서
200: 의료진 디바이스
220: 표시부
300: 데이터 베이스 제공 서버
400: 노모그램
410: 입력 노모그램
420: 출력 노모그램
[이 발명을 지원한 국가연구개발사업]
[과제고유번호] 1711110500
[과제번호] 2019R1A2C2085462
[부처명] 과학기술정보통신부
[과제관리(전문)기관명] 한국연구재단
[연구사업명] 개인기초연구(과기정통부)(R＆D)
[연구과제명] ER (endoplasmic reticulin) phagy 매개 알파시누클레인 조절 기전 규명 및 파킨슨 질환조절 후보물질 발굴
[기여율] 1/1
[과제수행기관명] 연세대학교
[연구기간] 20200301 ~ 20210228

Claims (25)

  1. 프로세서에 의해 수행되는 치매 발병 위험도 예측 방법에 관한 것으로,
    개체에 대한, 시각 기억/시공간 능력 (visual memory/visuospatial function) 파라미터, 언어 기억 능력 (verbal memory function) 파라미터, 전두엽/집행능력 (frontal/executive function) 파라미터 및 주의/작업 기억/언어 능력 (attention/working memory/language function) 파라미터 중 적어도 하나의 인지 파라미터의 수준을 수신하는 단계, 및
    상기 인지 파라미터의 수준에 기초하여 치매 발병 위험도를 평가하는 단계를 포함하는, 치매 발병 위험도 예측 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 수신하는 단계는,
    상기 인지 파라미터의 수준에 기초하여 치매 위험도 점수를 산출하도록 구성된 노모그램을 통해 상기 인지 파라미터의 수준을 수신하는 단계를 포함하고,
    상기 치매 발병 위험도를 평가하는 단계는,
    상기 노모그램을 이용하여, 입력된 상기 인지 파라미터의 수준을 기초로 상기 치매 위험도 점수를 산출하는 단계, 및
    산출된 상기 치매 위험도 점수를 기초로 치매 발병 위험도를 평가하는 단계를 포함하는, 치매 발병 위험도 예측 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 치매 발병 위험도를 평가하는 단계는,
    상기 치매 위험도 점수를 기초로, 미리 결정된 기간 내의 치매 무발병 생존 확률을 산출하는 단계를 더 포함하고,
    상기 치매 위험도를 산출하는 단계 이후에,
    상기 치매 위험도에 기초하여 미리 결정된 기간 내의 치매 무발병 생존 확률을 산출하는 단계, 및
    상기 치매 무발병 생존 확률을 기초로 치매 발병 위험도를 평가하는 단계를 더 포함하는, 치매 발병 위험도 예측 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 인지 파라미터는,
    상기 시각 기억/시공간 능력 파라미터, 상기 언어 기억 능력 파라미터, 상기 전두엽/집행능력 파라미터 및 상기 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터를 포함하고,
    상기 치매 위험도 점수를 산출하는 단계는,
    상기 시각 기억/시공간 능력 파라미터, 상기 언어 기억 능력 파라미터, 상기 전두엽/집행능력 파라미터 및 상기 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터의 수준에 기초하여 파라미터 각각에 대한 점수를 부여하는 단계,
    상기 각각에 대한 점수를 합산하여 총 치매 위험도 점수를 산출하는 단계를 포함하고,
    상기 치매 위험도 점수를 기초로 치매 발병 위험도를 평가하는 단계는,
    상기 총 치매 위험도 점수를 기초로 치매 발병 위험도를 평가하는 단계를 더 포함하는, 치매 발병 위험도 예측 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 시각 기억/시공간 능력 파라미터는,
    RCFT (Rey Complex Figure Test) 즉각 회상 (immediate recall) 평가, RCFT 지연 회상 (delayed recall) 평가, RCFT 모방 (copy) 평가, RCFT 인지 (recognition) 평가 점수 중 적어도 하나인, 치매 발병 위험도 예측 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 언어 기억 능력 파라미터는,
    SVLT (Seoul Verbal Learning Test) 즉각 회상 평가, SVLT 지연 회상 평가 및 SVLT 인지 평가 점수 중 적어도 하나인, 치매 발병 위험도 예측 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 전두엽/집행능력 파라미터는,
    COWAT (Controlled Oral Word Association Test) 슈퍼마켓 (supermarket) 평가, COWAT 동물 평가, COWAT 음소인지 평가 및 스트룹 컬러 리딩 (Stroop color reading) 평가 점수 중 적어도 하나인, 치매 발병 위험도 예측 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터는,
    숫자 바로 따라 하기 (Forward digit span) 평가, 숫자 거꾸로 따라 하기 (Backward digit span) 평가 및 K-BNT (Korean version of the Boston Naming Test) 평가 점수 중 적어도 하나인, 치매 발병 위험도 예측 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 수신하는 단계는,
    상기 시각 기억/시공간 능력 파라미터, 상기 언어 기억 능력 파라미터, 상기 전두엽/집행능력 파라미터 및 상기 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터 중 적어도 두 개의 인지 파라미터의 수준을 수신하는 단계를 포함하고,
    상기 치매 발병 위험도를 평가하는 단계는,
    상기 적어도 두 개의 인지 파라미터의 수준을 합산하는 단계, 및
    합산된 파라미터 수준에 기초하여 치매 발병 위험도를 평가하는 단계를 포함하는, 치매 발병 위험도 예측 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 합산하는 단계 이전에,
    상기 적어도 두 개의 인지 파라미터 각각에 대한 가중치를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 합산하는 단계는,
    상기 가중치에 기초하여 상기 적어도 두 개의 인지 파라미터의 수준을 합산하는 단계를 포함하는, 치매 발병 위험도 예측 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 수신하는 단계는,
    상기 개체에 대한 연령, 성별, 유병기간, UPDRS (Unified Parkinson's Disease Rating Scale) Ⅲ점수, 교육 수준 및 WMH (white matter hyperintensities) 버든 (burden) 중 적어도 하나의 개체 데이터를 수신하는 단계를 더 포함하고,
    상기 치매 발병 위험도를 평가하는 단계는,
    상기 인지 파라미터의 수준 및 상기 개체 데이터에 기초하여 치매 발병 위험도를 평가하는 단계를 더 포함하는, 치매 발병 위험도 예측 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 치매는,
    치매를 동반한 파킨슨 병인, 치매 발병 위험도 예측 방법.
  13. 개체에 대한, 시각 기억/시공간 능력 (visual memory/visuospatial function) 파라미터, 언어 기억 능력 (verbal memory function) 파라미터, 전두엽/집행능력 (frontal/executive function) 파라미터 및 주의/작업 기억/언어 능력 (attention/working memory/language function) 파라미터 중 적어도 하나의 인지 파라미터의 수준을 수신하도록 구성된 통신부, 및
    상기 통신부와 통신하도록 연결된 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 인지 파라미터의 수준에 기초하여 치매 발병 위험도를 평가하도록 구성된, 치매 발병 위험도 예측용 디바이스.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 수신부는
    상기 인지 파라미터의 수준에 기초하여 치매 위험도 점수를 산출하도록 구성된 노모그램을 통해 상기 인지 파라미터의 수준을 수신하도록 구성되고,
    상기 프로세서는,
    상기 노모그램을 이용하여, 입력된 상기 인지 파라미터의 수준을 기초로 상기 치매 위험도 점수를 산출하고, 산출된 상기 치매 위험도 점수를 기초로 치매 발병 위험도를 평가하도록 구성된, 치매 발병 위험도 예측용 디바이스.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 치매 위험도에 기초하여 미리 결정된 기간 내의 치매 무발병 생존 확률을 산출하고, 치매 무발병 생존 확률을 기초로 치매 발병 위험도를 평가하도록 더 구성된, 치매 발병 위험도 예측용 디바이스.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 인지 파라미터는,
    상기 시각 기억/시공간 능력 파라미터, 상기 언어 기억 능력 파라미터, 상기 전두엽/집행능력 파라미터 및 상기 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 시각 기억/시공간 능력 파라미터, 상기 언어 기억 능력 파라미터, 상기 전두엽/집행능력 파라미터 및 상기 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터의 수준에 기초하여 파라미터 각각에 대한 점수를 부여하고, 상기 각각에 대한 점수를 합산하여 총 치매 위험도 점수를 산출하고, 상기 총 치매 위험도 점수를 기초로 치매 발병 위험도를 평가하도록 더 구성된, 치매 발병 위험도 예측용 디바이스.
  17. 제13항에 있어서,
    상기 시각 기억/시공간 능력 파라미터는,
    RCFT (Rey Complex Figure Test) 즉각 회상 (immediate recall) 평가, RCFT 지연 회상 (delayed recall) 평가, RCFT 모방 (copy) 평가, RCFT 인지 (recognition) 평가 점수 중 적어도 하나인, 치매 발병 위험도 예측용 디바이스.
  18. 제13항에 있어서,
    상기 언어 기억 능력 파라미터는,
    SVLT (Seoul Verbal Learning Test) 즉각 회상 평가, SVLT 지연 회상 평가 및 SVLT 인지 평가 점수 중 적어도 하나인, 치매 발병 위험도 예측 방법.
  19. 제13항에 있어서,
    상기 전두엽/집행능력 파라미터는,
    COWAT (Controlled Oral Word Association Test) 슈퍼마켓 (supermarket) 평가, COWAT 동물 평가, COWAT 음소인지 평가 및 스트룹 컬러 리딩 (Stroop color reading) 평가 점수 중 적어도 하나인, 치매 발병 위험도 예측용 디바이스.
  20. 제13항에 있어서,
    상기 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터는,
    숫자 바로 따라 하기 (Forward digit span) 평가, 숫자 거꾸로 따라 하기 (Backward digit span) 평가 및 K-BNT (Korean version of the Boston Naming Test) 평가 점수 중 적어도 하나인, 치매 발병 위험도 예측용 디바이스.
  21. 제13항에 있어서,
    상기 수신부는,
    상기 시각 기억/시공간 능력 파라미터, 상기 언어 기억 능력 파라미터, 상기 전두엽/집행능력 파라미터 및 상기 주의/작업 기억/언어 능력 파라미터 중 적어도 두 개의 인지 파라미터의 수준을 수신하도록 더 구성되고,
    상기 프로세서는,
    상기 적어도 두 개의 인지 파라미터의 수준을 합산하고, 합산된 파라미터 수준에 기초하여 치매 발병 위험도를 평가하도록 구성된, 치매 발병 위험도 예측용 디바이스.
  22. 제21항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 적어도 두 개의 인지 파라미터 각각에 대한 가중치를 결정하고, 상기 가중치에 기초하여 상기 적어도 두 개의 인지 파라미터의 수준을 합산하도록 더 구성된, 치매 발병 위험도 예측용 디바이스.
  23. 제13항에 있어서,
    상기 수신부는,
    상기 개체에 대한 연령, 성별, 유병기간, UPDRS (Unified Parkinson's Disease Rating Scale) Ⅲ점수, 교육 수준 및 WMH (white matter hyperintensities) 버든 (burden) 중 적어도 하나의 개체 데이터를 수신하도록 더 구성되고,
    상기 프로세서는,
    상기 인지 파라미터의 수준 및 상기 개체 데이터에 기초하여 치매 발병 위험도를 평가하도록 더 구성된, 치매 발병 위험도 예측용 디바이스.
  24. 제13항에 있어서,
    상기 치매는,
    치매를 동반한 파킨슨 병인, 치매 발병 위험도 예측용 디바이스.
  25. 개체에 대한, 시각 기억/시공간 능력 (visual memory/visuospatial function) 파라미터, 언어 기억 능력 (verbal memory function) 파라미터, 전두엽/집행능력 (frontal/executive function) 파라미터 및 주의/작업 기억/언어 능력 (attention/working memory/language function) 파라미터 중 적어도 하나의 인지 파라미터의 수준을 입력받도록 구성된 입력 노모그램, 및
    입력된 상기 인지 파라미터의 수준을 기초로 치매 위험도 점수를 산출하고 출력하도록 구성된 출력 노모그램을 포함하는, 치미 발병 위험도 예측용 노모그램.
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