Тест возраст мозга 2: Короткий тест из 5 вопросов на возраст мозга и остроту ума

·         Отсутствие психологических проблем

·         Отсутствие серьезных сопутствующих соматических заболеваний

·         Готовность родителей к длительному послеоперационному   реабилитационному периоду занятий с аудиологами и сурдопедагогами

Противопоказания  к кохлеарной имплантации являются:

·         Полная или частичная, но значительная, облитерация улитки

·         Ретрокохлеарная патология (поражение слухового нерва, невринома слухового нерва и проч.)

·         Отрицательные результаты промонториального теста

·         Сопутствующие тяжелые соматические заболевания (хроническая почечная недостаточность, декомпенсированные пороки сердца и т.д.)

·         Интеллектуальная недостаточность

·         Наличие очаговой патологии в корковых или подкорковых структурах головного мозга

·         Отсутствие стремления к многолетней работе с сурдопедагогом после имплантации  или отсутствие поддержки членов семьи и их готовности к длительной реабилитационной работе

Отдельно хочется затронуть тему преимущества проведения кохлеарной имплантации в раннем возрасте.                    

            Чем раньше выявлена потеря слуха, тем раньше можно провести кохлеарную имплантацию. Если операцию провели рано, до того как малыш научился говорить, то речь ребенка может развиваться спонтанно, практически так же, как у их слышащих ровесников.

            Чем позже сделана операция, тем больше усилий родителей, занятий с педагогами Вам потребуется, тем сложнее ребенку понимать окружающих людей , и научиться говорить.

В настоящее время имплантацию у детей проводят уже на первом году их жизни.

            Я искренне верю, что пройдет несколько лет (для кого-то 2 года, для кого-то 3) и Ваш изумительный ребенок прибежит из детского сада и скажет Вам: » Маасьа, ся, я дя атя» что означает: «Мамочка, садись скорей, я дам тебе конфетку». И это будут самые приятные моменты Вашей жизни. И пусть в первое время понимать его будете только Вы, наступит момент,  когда уже совсем взрослая и красивая дочка или умный и сильный сынок, закончив школу, поцелует Вас и совсем по-другому скажет: «Спасибо за все, милая мамочка». И тогда Вы вспомните всех тех людей, кто поверил в Ваши силы, кто был с Вами в те трудные первые годы. Так давайте вместе с вами станем этими добрыми людьми и поможем глухому ребенку выйти из мира глухонемоты. Пусть он услышит мир и заговорит.

Роспотребнадзор изменил правила для прибывших из-за границы россиян

С 7 июля российским туристам, которые прошли вакцинацию от коронавируса в течение последнего года или переболели инфекцией в последние полгода, не нужно сдавать ПЦР-тесты при возвращении на родину. Остальным гражданам необходимо в течение трех дней с момента прибытия сдать тест на COVID-19.

Роспотребнадзор смягчил правила въезда в Россию. Привитым россиянам не требуется больше сдавать двукратные тесты на коронавирус по возвращению из-за рубежа. Это же относится к переболевшим жителям страны.

«При наличии вакцинации против COVID-19 в течение последних 12 месяцев или сведений о перенесенном в последние шесть месяцев заболевании COVID-19 проведение лабораторного исследования на COVID-19 методом ПЦР не требуется», — отмечается в постановлении.

Те, кто не болел коронавирусной инфекцией или не делал прививку от этого заболевания, должны сдать тест в течение трех дней после приезда в Россию. До получения результатов следует соблюдать режим самоизоляции, чтобы ограничить количество контактов.

Соответствующее постановление подписала глава Роспотребнадзора Анна Попова. Оно обнародовано на официальном интернет-портале правовой информации. Документ вступает в силу с 7 июля.

Помимо этого, с 10 июля граждане Таджикистана могут въехать в Россию с отрицательным ПЦР-тестом, результат которого должен отображаться в приложении «Путешествую без COVID». Раньше эти условия действовали только для стран ЕАЭС, то есть для жителей Армении, Белоруссии, Казахстана и Киргизии. С 1 сентября по такому же принципу въезжать в Россию будет разрешено гражданам Азербайджана, Молдавии, Узбекистана и Туркмении.

С 1 мая россиянам, которые вернулись из-за границы на любом виде транспорта, необходимо было сдать два теста на коронавирус: первый в течение трех дней с момента прибытия на родину, второй — в срок до пяти дней с момента въезда.

До получения результатов анализов необходимо было соблюдать самоизоляцию. А итоги исследований нужно было загрузить на сайт «Госуслуг», в противном случае россиянам грозил штраф.

С 28 июня Россия возобновила авиасообщение с еще 8 странами: США, Бельгией, Италией, Кипром, Болгарией, Иорданией, Ирландией и Северной Македонией. Кроме того, среди курортов, которые могут посещать россияне — Грузия, Болгария, Марокко, Греция, а также Турция.

Как отметил министр туризма Кипра Саввас Пердиос в интервью РИА «Новости», в страну можно попасть только при наличии двух тестов на коронавирус, так как «Россия до сих пор находится в «красной категории» стран». «Если в будущем улучшится эпидемическая ситуация в России, она станет «оранжевой», тогда можно будет приезжать только с одним тестом», — уточнил чиновник.

Первые анализы нужно сдать за 72 часа до приезда на Кипр, а второй по прибытии. При этом власти страны признают российскую вакцину от коронавируса. «Если кто-то является вакцинированным, тест не нужен. Это два способа, как можно въехать на Кипр», — резюмировал Пердиос.

В Турцию можно попасть примерно таким же способом. Жителям России не нужна виза для посещения турецких курортов — достаточно предоставить отрицательный результат ПЦР-теста на коронавирус или документ о полном прохождении вакцинации.

Как заверил ранее глава МИД Турции Мевлют Чавушоглу, россиянам, которые полностью прошли вакцинацию, то есть получили две дозы вакцины, не нужно сдавать тест на коронавирус.

В то же время для желающих отдохнуть, например, в Греции вакцинация не сыграет особой роли. С 30 июня российским туристам нужно проходить ПЦР-тестирование прямо на границе государства. Эти правила распространяются на граждан России от 12 лет.

Пап-тест и рак шейки матки

Пап-тесты — что это?

Подавляющее большинство женщин (более 90%) в возрасте старше 18 лет хотя бы раз сдавали мазок Папаниколау. Согласно исследованию, опубликованному в журнале «Journal of General Internal Medicine», у 20% американских женщин результат мазка Папаниколау показывал отклонения, которые могут указывать на рак шейки матки.

Скрининг на наличие рака шейки матки является важным аспектом здравоохранения во всем мире. Эффективность Пап-теста в борьбе с раком признана во многих странах, а случаи летального исхода в результате данного заболевания сократились более чем на 70% с 1950-х годов. Это связано преимущественно с распространением скрининг-программ, которые стали более доступны.

Что такое Пап-тест?

Пап-тест, или мазок Папаниколау, представляет собой процедуру, при которой со стенок шейки матки берут образцы клеток и изучают под микроскопом. Анализ необходим для определения клеточных аномалий, которые могут быть признаком рака шейки матки и других заболеваний, например, инфекции и воспаления. Пап-тест способен выявить предраковые состояния и маленькие опухоли, которые могут вызвать рак шейки матки.

Мазок Папаниколау назван в честь греческого ученого Георгиоса Николау Папаниколау, который и разработал этот метод. В период с 1917 до 1928 Папаниколау был одним из первых, кто привлек внимание к диагностике заболеваний с помощью образцов клеток. Ряд исследований показал, что уровень смертности в результате рака шейки матки значительно снизился после 1950-х годов, когда появились программы скрининга с помощью мазков Папаниколау.

Чтобы сделать Пап-тест, гинеколог осматривает шейку матки и влагалище, затем он берет образцы клеток со стенок шейки матки, идущей к влагалищу, и цервикального канала, уходящего внутрь матки. Далее эти клетки помещают в раствор, переносят на небольшое предметное стекло и отправляют в лабораторию для цитологического исследования.

Цитологическое исследование оценивает внешний вид, структуру и работу клеток под микроскопом. Если в клетках обнаруживают аномалии, мазок отправляют на дальнейшее исследование для определения степени опасности отклонений.

Основные рекомендации

В 2004 году группа ученых собрала данные о частоте проведения скрининга рака шейки матки в США. Они выяснили, что среди женщин, у которых результаты Пап-тестов были в пределах нормы, 55% сдавали мазок регулярно, 17% — раз в два года, 16% — каждые три года и 11% делали скрининг от случая к случаю. Ученые обнаружили, что даже пожилые женщины сообщали о регулярном прохождении скрининга (38% женщин в возрасте от 75 до 84 лет и 20% женщин старше 85). Около 20% всех опрошенных сообщили о том, что хотя бы раз получали неудовлетворительные результаты теста, при этом среди них 80% регулярно сдавали Пап-тест. Основываясь на полученных данных, ученые предположили, что врачи проводят Пап-тесты у женщин старше 21 года, не входящих в группу риска развития рака шейки матки, каждые 2-3 года.

Американское общество акушеров и гинекологов рекомендует женщинам сдавать мазок Папаниколау раз в два года с момента достижения 21 года. После 30 лет скрининг можно проводить раз в 3 года, если женщина не находится в группе риска и получила три удовлетворительных Пап-теста подряд. Американское онкологическое общество полагает, что женщинам в возрасте 30-65 лет следует сдавать как Пап-тест, так и тест на ВПЧ каждые 5 лет. Женщины, подверженные высокому риску развития рака шейки матки из-за ослабленной иммунной системы, связанной с инфекцией, трансплантацией органов или длительным приемом стероидов, должны проходить скрининг чаще.

Американское онкологическое общество также считает, что женщины старше 65 лет, регулярно проходившие скрининг, который не показал каких-либо серьезных предраковых заболеваний за последние 20 лет, могут перестать сдавать Пап-тест

Женщины, перенесшие полную гистерэктомию, так же могут не сдавать мазок Папаниколау, если операция была сделана в рамках лечения предракового заболевания шейки матки.

Польза

Основная польза Пап-теста заключена в том, что он является эффективным методом диагностики рака шейки матки и спас жизни множества женщин. Рак шейки матки появляется, когда здоровые клетки шейки матки превращаются в аномальные и начинают бесконтрольно расти. Раковые клетки проникают вглубь тканей, и, по мере развития, рак может распространиться в другие органы.

Согласно исследованию, опубликованному в журнале «Obstetrics and Gynecology Clinics of North America» в 2009 году, случаи возникновения и смерти от рака шейки матки значительно снизились в США с 1950-х годов более чем на 70%. Это снижение связано преимущественно с введением Пап-тестов в 1940-х. Рак шейки матки когда-то был основной причиной смертности среди женщин (сейчас он на 12-м месте). Ученые обнаружили, что в большинстве развитых стран рак шейки матки составляет лишь 7% от всех злокачественных новообразований у женщин, в то время как в развивающихся странах эта цифра составляет 27%. Эта разница объясняется в первую очередь недостатком тестов и своевременного лечения предраковых состояний.

Исследование 1994 года, опубликованное в «Международном Журнале Гинекологии и Акушерства», оценило эффективность программы скрининга с помочью мазка Папаниколау с точки зрения снижения уровня смертности от рака шейки матки. Анализ показал снижение смертности на 53% благодаря скринингу, что поддерживает гипотезу о том, что Пап-тест играет важную роль в здоровье женщины.

Что делать, если Пап-тест показал отклонения от нормы?

Если тест показал отклонения, это не значит, что у Вас рак, однако это говорит о том, что в шейке матки присутствуют аномальные клетки. Так как мазок не является методом диагностики заболевания, он не может показать наличие онкологического заболевания наверняка. Плохой тест может быть связан с воспалением или незначительными клеточными изменениями (например, дисплазией). Перед появлением раковых клеток в тканях, здоровые претерпевают некоторые изменения, это называется дисплазией. При дисплазии клетки выглядят иначе, но они могут так и не стать раковыми. К другим причинам неудовлетворительного Пап-теста относятся использование влагалищной диафрагмы, половой акт или клеточные изменения, связанные с менструальным циклом.

Большинство нераковых проблем, обнаруженных с помощью мазка Папаниколау, прхзодят сами собой. Если Ваш доктор заметил какие-либо незначительне отклонения, он, вероятнее всего, порекомендует повторить тест спустя несколько месяцев. Если отклонения не исчезнут, а аномальные клетки будут прогрессировать, то может потребоваться более детальная диагностика.

Тест на вирус папилломы человека (ВПЧ) обнаруживает присутствие человеческого папилломавируса, который может привести к развитию генитального герпеса, изменению клеток шейки матки или развитию рака шейки матки. Если Пап-тест оказался неудовлетворительным, врач может порекомендовать сделать тест на ВПЧ, чтобы выяснить, является ли вирус причиной клеточных изменений. Большинство случаев возникновения рака шейки матки вызвано инфекцией с ВПЧ, который передается от человека к человеку половым путем. Как правило, инфекции ВПЧ проходят самостоятельно, вызывая незначительные клеточные изменения. Но у некоторых женщин ВПЧ остается и приводит к серьезным нарушениям развития клеток шейки матки. Исследование, опубликованное в журнале «Clinical Microbiology Reviews», полагает, что проведение Пап-тестов и тестов на ВПЧ в значительной степени способствует выявлению женщин, подверженных риску развития рака шейки матки.

Если мазок Папаниколау и тест на ВПЧ оказались неудовлетворительными, Вам может быть назначена кольпоскопия. Во время процедуры кольпоскопии врач осматривает шейку матки с помощью инструмента с многократным увеличением (кольпоскопа). Доктор использует на шейке матки слабый раствор уксусной кислоты, чтобы аномальные участки стали более заметными. В случае, если отклонения были замечены, с подозрительного участка берется образец ткани (биопсия). Биопсия является единственным способом узнать, являются ли изменения раковыми или предраковыми.

В случае предраковых изменений аномальные ткани удаляются, и новообразование перестает расти. Регулярная сдача Пап-тестов обусловлена медленным развитием рака шейки матки. Предотвращение развития аномальных клеток позволит защитить от развития более серьезных заболеваний.

Предупреждение

Скрининг рака шейки матки не всегда бывает точным. Иногда результат может оказаться неудовлетворительным, хотя все клетки здоровы. Или, наоборот, скрининг не может выявить изменений, хотя они присутствуют. Ложноотрицательный результат может быть вызван маленьким количеством аномальных клеток, недостаточным количеством взятых на анализ клеток или наличием воспалительных клеток, скрывающих аномалию. Чтобы получить максимально точный результат, специалисты рекомендуют отказаться от половой связи, спринцевания или вагинальных кремов за 48 часов до проведения теста. Также не следует проводить скрининг рака шейки матки в период менструации.

К сожалению, неудовлетворительный Пап-тест может вызвать чувство тревоги и стресса. В 2009 году в Таиланде было проведено исследование, в котором участвовали 75 женщин с отрицательным результатом аномального роста клеток и 76 женщин с положительным. Ученые обнаружили, что женщины, у которых были обнаружены негативные изменения, были обеспокоены такими вопросами, как наличие рака, боль при посещении гинеколога и возможность передачи инфекции от партнера во время полового акта.

Если Ваш мазок Папаниколау оказался неудовлетворительным, обсудите с врачом другие возможные методы диагностики для назначения лечения.

У многих женщин клетки возвращаются в норму без применения лекарств, но если этого не произошло, имейте в виду, что раку для развития требуется не один год и серьезные клеточные изменения.

Финальные выводы

• Скрининг рака шейки матки является одним из наиболее важных аспектов здравоохранения по всему миру. Эффективность мазка Папаниколау доказана снижением уровня смертности от рака шейки матки.
• Пап-тест, или мазок Папаниколау, представляет собой процедуру взятия образцов клеток со стенок шейки матки и их изучение под микроскопом. Анализ используется для обнаружения клеточных аномалий, которые могут быть признаком наличия рака или других заболеваний, например, инфекции или воспаления.
• Женщинам следует проходить Пап-тест каждые два года с момента достижения 21 года. После 30 лет мазок можно сдавать реже, каждые 3 года, если женщина не находится в группе риска. По достижению 65-летнего возраста сдачу Пап-теста можно прекратить, если за последние 20 лет регулярный скрининг шейки матки не показал серьезных предраковых нарушений.
• Исследование говорит о том, что с 1950-х годов уровень заболеваемости и смертности в результате рака шейки матки снизился в США более чем на 70%. Во многом это связано с введением в 1940-х годах Пап-теста.
• Неудовлетворительные результаты мазка Папаниколау не всегда означают наличие рака, они говорят лишь о клеточных аномалиях.
• Большинство нераковых проблем, выявленных с помощью Пап-теста, проходит самостоятельно. Если врач заметит какие-либо отклонения, он вероятно порекомендует сдать тест повторно через несколько месяцев.

Оставьте свою заявку на нашем сайте, и мы с Вами свяжемся.

Неинвазивный пренатальный тест — НИПТ

Что такое НИПТ и почему об этом исследовании столько говорят в последнее время? Какие преимущества у данных тестов? Кому они показаны и существуют ли ограничения? Сегодня мы найдём ответы на эти и другие актуальные вопросы.

Рождение здорового ребёнка – первостепенная цель любой женщины. Есть генетические нарушения, несовместимые с жизнью и/или приносящие страдание и ребёнку, и родителям. Выявление генетической патологии на раннем сроке беременности очень важно. Для этих целей в лабораторной практике давно используются неинвазивные биохимические скрининги (PRISCA, ASTRAIA), которые по результатам анализа крови и данных УЗИ позволяют рассчитать риск генетической аномалии. Это доступные биохимические тесты, их обязательно делают женщинам, стоящим на учёте в женской консультации. Результат такого теста представляет собой расчётную цифру, показывающую риск рождения ребёнка с генетической патологией у женщины определённого возраста с такими показателями гормонов и данными УЗИ. Если этот расчётный риск получается высоким, то женщину направляют на инвазивное исследование — амниоцентез.

Биохимические скрининговые программы не обладают высокой точностью, они основаны на cовокупности данных статистики, уровня гормонов и размеров плода по УЗИ. Амниоцентез – самый точный метод, но он инвазивный (нужно сделать прокол плодного пузыря, чтобы получить для исследования клетки, принадлежащие плоду) и угрожает развитием осложнений и прерыванием беременности.

Медицинская наука не прекращала поиски новых тестов для скрининга, которые были бы более точны и не зависели от расчётных показателей. В качестве скрининговых тестов в последнее время хорошо себя зарекомендовали НИПТ (неинвазивные пренатальные тесты) как надёжные, удобные и не мешающие нормальному протеканию беременности. Точность метода достигает 99,9%, так как исследуется генетический материал плода (его ДНК) в венозной крови будущей матери.

Как это возможно? Учёные выяснили, что начиная примерно с 10 недели беременности в крови женщины свободно циркулирует ДНК плода. Благодаря современным технологиям врачи научились выделять её и исследовать, выявляя самые распространенные изменения хромосом.

Таким образом, почти каждая женщина может сдать венозную кровь, дождавшись срока 10 недель беременности, и определить генетическое здоровье будущего малыша.

В каких случаях исследование с применением НИПТ будет наиболее полезно?

• Если по результатам биохимического скрининга (тесты PRISCA или ASTRAIA) выявлен высокий риск хромосомной патологии
• У беременных в возрасте старше 35 лет. В этом возрасте все методы, основанные на расчётных статистических данных, дают высокий риск генетической патологии, так как программа учитывает статистический возрастной риск.
• Если были выявлены генетические нарушения у плода при предыдущих беременностях
• Если женщина хочет сделать исследование именно этим методом. Надо помнить, что стандартный биохимический скрининг можно пройти бесплатно, за счет ОМС в женской консультации. НИПТ — достаточно дорогое исследование, которое можно сделать только за плату в коммерческих лабораториях.

В спектре лаборатории KDL представлено несколько комплексов НИПТ. Они отличаются объёмом исследования, показаниями и ограничениями. Важно чтобы понять, какой тест подходит именно Вам.

В каких случаях выполнение НИПТ невозможно?

• Если срок беременности менее 10 недель
• Количество плодов более 2
• Имеются признаки замершей одноплодной беременности
• Производилась трансплантация органов, тканей, в том числе костного мозга, до беременности
• При наличии онкологических заболеваний

Итак, выполнение неинвазивных пренатальных тестов возможно при одноплодной и двуплодной беременности. Если беременность одноплодная естественная или наступила после ЭКО с использованием собственной яйцеклетки, то доступны все исследования НИПТ. В остальных случаях существуют ограничения.

В чем отличия разных тестов линейки НИПТ?

НИПС Т21 (Геномед)- диагностика только синдрома Дауна. В исследовании выявляется дополнительная 21 хромосома, если она есть у плода. Синдром Дауна считается одной из самых частых хромосомных аномалий и его частота растёт с увеличением возраста женщины. Выполняется при беременности вследствие естественного зачатия, при ЭКО с собственной яйцеклеткой или при использовании донорской яйцеклетки; при беременности одним плодом и двойней, а также при суррогатном материнстве и если произошла редукция одного эмбриона в двойне.

НИПС 5 – ДНК тест на 5 синдромов (Геномед) – неинвазивный тест на 5 синдромов, можно определить аномалии 13, 18, 21 и в большинстве исследований выявить аномалии половых хромосом X и Y.

• Синдром Дауна (21 хромосома)
• синдромы Эдвардса и Патау (дополнительная 18 и 13 хромосомы соответственно)
• синдром Клайнфельтера (дополнительная Х хромосома)- возможен у мальчиков
• синдром Тернера (недостающая Х хромосома) — наблюдается только у девочек

НИПС 5 универсальный, его выполнение возможно как при одноплодной естественной беременности, так и при беременности двойней, при носительстве донорской яйцеклетки, суррогатным матерям и в том случае, когда один плод в двойне редуцирован.

3 тестовые базовые панели:

• НИПТ Panorama, базовая панель (Natera) — кроме одноплодной естественной беременности, выполнение возможно при беременности двойней, если развиваются оба эмбриона; носительницам донорской яйцеклетки и при суррогатном материнстве. Тест различает зиготность двойни (монозиготная или дизиготная). Тест считается выполненным, если проведено исследование 13,18,21 хромосом.
• НИПТ Harmony, базовая панель (Roche) – также доступен при одноплодной и двуплодной беременности, есть определение зиготности двойни, при ЭКО с использованием донорской яйцеклетки и в случае суррогатного материнства.
• НИПТ Panorama, базовая панель (Геномед) — отличается от других базовых панелей тем, что используется только при одноплодной естественной беременности или ЭКО с собственной яйцеклеткой.

Базовые панели позволяют выявить хромосомные аномалии 13,18, 21, Х и Y хромосом плода, а также триплоидии.

• Триплоидия (дополнительный набор хромосом) – приводит к выраженным множественным дефектам, несовместимым с жизнью
• Синдром Якобса (выявляется дополнительная Y хромосома) – только у мужчин, развивается бесплодие
• Синдром ХХХ (дополнительная Х хромосома)

НИПС (Геномед) – включает определение вышеперечисленных синдромов (скрининг 13, 18, 21, Х, Y хромосом плода) и определение носительства у матери частых мутаций, которые могут привести к наследственным болезням, если ребенок унаследует два дефектных рецессивных гена от обоих родителей или один доминантный ген. Данные мутации выявляются в крови без выделения ДНК плода, т.е. оценивается не хромосомная мутация плода, а наличие аномальных вариантов генов у матери.

Генетические заболевания, связанные в тестируемыми в этом исследовании вариантами генов:

• Муковисцидоз – тяжелое поражение органов дыхания и поджелудочной железы
• Гемохроматоз – нарушение обмена железа, когда избыток железа откладывается в органах и тканях
• Фенилкетонурия – нарушение обмена аминокислот, проявляется нарушением работы гипофиза, щитовидной железы и надпочечников и психическими расстройствами
• Галактоземия – нарушение углеводного обмена, когда не усваивается молоко и развивается цирроз печени и поражения нервной системы
• Нейросенсорная тугоухость – развивается с вероятностью 50%, если у одного из родителей есть доминантный ген

НИПС уникален не только клинической значимостью, но и доступностью. Одноплодная беременность, беременность двойней (с определением зиготности), в том числе при редукции одного из эмбрионов в двойне. При ЭКО с донорской яйцеклеткой и суррогатном материнстве этот тест нецелесообразен, так как  определять мутации, связанные с  генетическими   заболеваниями нужно по крови той женщины, чья яйцеклетка дала начало эмбриону.

Следующие 2 панели включают микроделеционные синдромы:

Микроделеции – это поломки сегмента хромосом, которые являются менее распространенными, но не менее опасными, и их невозможно заподозрить на УЗИ.

• Синдром Ди-Джорджи – врожденный иммунодефицит, пороки сердца и деформации лица.
• Синдром делеции 1p36 – выраженная умственная отсталость вследствие дефектов развития головного мозга.
• Синдром кошачьего крика – выраженные нарушения интеллекта, зрительные расстройства и патология гортани.
• Синдром Ангельмана – известен как «синдром Петрушки», проявляется приступами, хаотичными движениями, частым смехом без причины
• Синдром Прадера-Вилли – по признакам напоминает синдром Дауна

НИПТ Panorama, расширенная панель (Natera) – исследуются и стандартные аномалии хромосом (13,18,21, Х, Y, триплоидии) и микроделеционные синдромы. Если у Вас беременность одноплодная естественная или в результате ЭКО с собственной яйцеклеткой, то выполнение данных панелей возможно.

При наличии двух плодов, ЭКО с донорской яйцеклеткой и суррогатном материнстве определить сегментарные нарушения технически невозможно.

НИПТ Panorama – ДНК тест на 18 синдромов (Геномед) —  самое объемное из всех исследований. В состав входит определение патологии 13,18, 21 и половых хромосом (Х и Y), микроделеционные синдромы и носительство генов наследственных заболеваний у матери (такая же панель генетических заболеваний, как в исследовании НИПС (Геномед) 26.2.А7). Выполняется этот тест только при естественной одноплодной беременности и ЭКО с использованием собственной яйцеклетки.

Можно ли определить пол плода и в каких случаях?

Да, по желанию женщины любой НИПТ определяет пол плода и это доступно как при одноплодной, так и при двуплодной беременности.

Обращаем Ваше внимание, что получение результатов, указывающих на риски развития патологических синдромов, требует консультации генетика и дополнительной инвазивной диагностики.

Анализ ДНК

Благодаря использованию новейших методов тестирования ДНК, в клинике «ВДЦ» можно пройти самый точный (на сегодняшний день) анализ ДНК на установление отцовства, а также ДНК-тесты на определение других степеней родства. Проводимый нами анализ на ДНК с целью установления отцовства имеет точность 99,9999%, что на несколько порядков превышает показатели аналогичных анализов, предлагаемых на российском рынке.  ДНК анализы с целью установления родства проводятся по 16, 20 и 24 STR маркерам. Количество используемых маркеров зависит как от типа анализа, так и от желаемой точности. Следует помнить, что чем больше количество анализируемых ДНК маркеров, тем выше будет точность анализа.

1. ТЕСТЫ НА РОДСТВО, ИДЕНТИФИКАЦИЯ ЧЕЛОВЕКА ПО ДНК

ТЕСТЫ НА РОДСТВО (исследуются образцы буккального эпителия на стерильных палочках с синтетическим или ватным наконечником.

ТЕСТ ОТЦОВСТВО / МАТЕРИНСТВО

1.1 ТЕСТ ОТЦОВСТВО / МАТЕРИНСТВО ДУЭТ  20 маркеров (2 участника: 1 предполагаемый родитель, 1 ребенок)

1.2 ТЕСТ ОТЦОВСТВО / МАТЕРИНСТВО ТРИО, 20 маркеров (3 участника: 1 предполагаемый родитель, 1 безусловный родитель, 1 ребенок)

1.3 ТЕСТ ОТЦОВСТВО / МАТЕРИНСТВО ТРИО, 24 маркера (3 участника: 1 предполагаемый родитель, 1 безусловный родитель, 1 ребенок)

1.4 ТЕСТ ОТЦОВСТВО / МАТЕРИНСТВО ДУЭТ, 33 маркера (2 участника: 1 предполагаемый родитель, 1 ребенок

1.5 ТЕСТ ОТЦОВСТВО / МАТЕРИНСТВО ТРИО, 33 маркера (3 участника: 1 предполагаемый родитель, 1 безусловный родитель, 1 ребенок)

1.6 ЭКСПРЕСС — ТЕСТ НА ОТЦОВСТВО / МАТЕРИНСТВО ДУЭТ/ ТРИО 24 маркера (2 или 3 участника 1 предполагаемый родитель, по возможности 1 безусловный родитель, 1 ребенок) 

 2. ТЕСТЫ НА ДРУГИЕ ВИДЫ РОДСТВА

2.1 ТЕСТ НА РОДСТВО «УНИВЕРСАЛЬНЫЙ»

(Определяется родство между бабушкой/дедушкой-внуком/ внучкой, дядей/тетей, племянником/племянницей (авункулярный тест), родными/сводными братьями/сестрами (полно — и полусиблинговый, близнецовый тест). В зависимости от исследуемого вида родства и возможности предоставления образцов ДНК дополнительных родственников, при необходимости исследуется до 33 маркеров ДНК, маркеры X или Y хромосомы, при исследовании 20 маркеров в стоимость входит неограниченное количество дополнительных участников, участие которых может увеличить точность анализа)

 2.3 ТЕСТ НА РОДСТВО, 33 маркера (исследуются аутосомные маркеры, 2 участника: дедушка/бабушка — внук/внучка, дядя/тетя — племянник/племянница (авункулярный тест), родные/сводные братья/сестры (полно- и полусиблинговый, близнецовый тест)) 

 2.5 ТЕСТ НА РОДСТВО, тестирование X хромосомы (2 участника, бабушка по линии отца-внучка, сводные сестру по отцу) 

3. ИДЕНТИФИКАЦИЯ ЛИЧНОСТИ ПО ДНК

ПОЛУЧЕНИЕ ПРОФИЛЯ ДНК (ГЕНЕТИЧЕСКИЙ ПАСПОРТ, исследуется образцы буккального эпителия на стерильных палочках с синтетическим  или ватным наконечником 

3.2 ДНК-ПРОФИЛИРОВАНИЕ, 24 маркера (1 человек)

3.3 ДНК-ПРОФИЛИРОВАНИЕ, 33 маркера (1 человек)

3.4 ДНК-ПРОФИЛИРОВАНИЕ, тестирование X-хромосомы (1 человек)

3.5 ДНК-ПРОФИЛИРОВАНИЕ, тестирование Y-хромосомы (1 человек) 

3.6 ДНК-ПРОФИЛИРОВАНИЕ, мтДНК  (1 человек)

3.7 ЭКСПРЕСС ДНК-ПРОФИЛИРОВАНИЕ, 24 маркера  (1 человек)

Неинвазивное пренатальное тестирование на хромосомные нарушения.

Анализ выявляет риск развития у плода:

• Трисомии 21 (синдром Дауна)
• Трисомии 18 (синдром Эдвардса)
• Трисомии 13 (синдром Патау)
• Числовых нарушений половых хромосом

Показания к тесту:

• Возраст женщины 35 лет и старше.
• Предыдущая беременность с хромосомными нарушениями у плода.
• Повышенный риск анеуплоидий по результатам биохимического скрининга / УЗИ
• Хромосомные аномалии в семье.

Преимущества теста:

1. Безопасен для матери и плода, в отличие от амниоцентеза
2. Проводится с 9-й недели беременности
3. Точность — 99,999%
4. Проводится при ЭКО, многоплодной, суррогатной и дотационной беременности.

Тест на определение пола плода

Биоматериал

Тест проводится по образцу венозной крови будущей матери и безопасен как для здоровья плода, так и здоровья будущей матери.

Технология

Технология определения пола основана на выделении ДНК плода из крови матери и поиске участка ДНК, характерного для Y-хромосомы. Его наличие свидетельствует о мужском поле плода, отсутствие о женском.

Правила подготовки к генетическим исследованиям

Исследование не проводится, если кому-либо из обследуемых в течение последних трех месяцев проводилось переливание крови, трансплантация костного мозга или стволовых клеток.

Взятие материала должно проводиться утром до еды и чистки зубов, либо не ранее чем через 2 часа после еды и чистки зубов. Воду пить можно в любое время. Пациенту нельзя курить как минимум 2 часа перед сдачей анализа.

сложных историй в App Store

Игра Brain Test: Tricky Puzzles, которую скачали более миллиона раз, изменила определение мобильных игр. Теперь получите больше увлекательных загадок и забавных тестов с Brain Test 2!

Будьте готовы к тому, что вас одурачивают совершенно новые головоломки, которые ломают голову. В этой новой версии головоломки содержат истории с красочными персонажами. Победите Короля-льва с помощью кота Тома, развивайте свою ферму с Эмили, охотьтесь на монстров с Джо и в конечном итоге победите микробы.

Brain Test — это увлекательная бесплатная игра-головоломка с рядом сложных головоломок. Тестирование загадок заставит вас задуматься. Эта новая игра-головоломка может нарушить здравый смысл и проверить ваш мозг нестандартными решениями. Вы можете весело провести время с друзьями в этой захватывающей и забавной бесплатной игре на IQ. Будьте готовы принять участие в викторине!

Если вы поклонник игры в слова, игры с поиском слов, головоломки, судоку или любых других викторин, Brain Test — ваш лучший выбор!

Особенности:
• Хитрые и умопомрачительные головоломки: вас обманут!
• Неожиданные игровые ответы на огромное количество викторин.
• Развлечения для всех возрастов: лучшая викторина для встреч с семьей и друзьями!
• Скачайте эту забавную игру бесплатно.
• Бесконечные забавные и стимулирующие игры игры.
• Отличное упражнение для мозга.
• Простой и очень захватывающий игровой процесс.
• Наполнитель отличного времени.
• Играйте без интернета.
• Играть в автономном режиме.

Удачи!

Условия подписки:

VIP-ПАКЕТ: Access предлагает еженедельную подписку, у вас будет 3-дневный БЕСПЛАТНЫЙ пробный период, по истечении которого с вас будет взиматься плата.

После покупки этой подписки вы получите доступ к следующим функциям: 100 ламп мгновенно, без рекламы, разблокировка всех уровней, пропуски на 50% дешевле и подсказки на 50% дешевле.

Это автоматически возобновляемая подписка. Оплата взимается с вашего счета после подтверждения. Подписка продлевается, если вы не отключите ее за 24 часа до окончания периода. С вашей учетной записи также будет взиматься плата за продление.

Окончание пробной версии и продление подписки:

• Оплата взимается с вашего счета после подтверждения покупки.
• Подписка продлевается, если вы не отключите ее за 24 часа до окончания текущего периода.
• С учетной записи будет взиматься плата за продление в течение 24 часов до окончания текущего периода по стоимости еженедельной подписки.
• Пользователь может управлять подпиской, и автоматическое продление необходимо отключить, перейдя в настройки учетной записи пользователя после покупки в Магазине.
• Отмена текущей подписки не допускается в течение активного периода подписки.

Отмена пробной версии или подписки:

• Если вы хотите отменить подписку во время ее бесплатного пробного периода, вы должны отменить ее через свою учетную запись в Магазине. Это необходимо сделать не менее чем за 24 часа до окончания бесплатного пробного периода, чтобы избежать списания средств.

Для получения дополнительной информации посетите https://support.apple.com/HT207865 для получения дополнительной информации

Если есть вопросы, свяжитесь с нами [email protected]

Политика конфиденциальности и условия использования
Политика конфиденциальности: https: / / unicostudio.co / privacy.html
Условия использования: https://unicostudio.co/terms.html

Brain Age 2: Больше тренировок за считанные минуты в день Обзор

Brain Age 2 расскажет вам почти все, что вам нужно знать о новом умопомрачительном продолжении Nintendo. Это « больше тренировок в минутах в день». Структура и представление Brain Age 2 функционально идентичны предыдущей игре, но на этот раз вы увидите другие обучающие мини-игры.Это означает, что он идеально подходит для людей, которые играли в первую игру и хотят большего.

Игры в Brain Age 2 более продвинуты, чем в предыдущей игре, в которой вы в половине случаев решали простые математические задачи. Теперь у этих математических задач есть изюминки, например, одна игра, в которой вы постоянно складываете числа, но одно число удаляется с экрана примерно через секунду, что вынуждает вас использовать свою память для запоминания чисел и решения задачи. Другой помещает клавиши пианино на сенсорный экран, и вы следите за нотами, чтобы сыграть мелодию.У другого есть голоса, которые произносят два или три слова одновременно, и вам нужно выделить искаженную речь, а затем записать слова, которые вы слышите. В целом, различные игры удовлетворительно отличаются от того, что было в первой игре, и представляют собой надежный компаньон.

Мини-игры в Brain Age 2 немного сложнее, чем большинство вещей в первой игре.

Структура Brain Age остается прежней. Вы можете тренироваться в разных играх, но основной тест дает вам три теста и использует вашу успеваемость, чтобы вычислить, насколько «стар» вашему мозгу, то есть проверка возраста мозга.Чем ниже балл, тем более проворным, по утверждениям игры, ваш мозг, вплоть до 20 летнего возраста. Несмотря на то, что на коробке есть имя доктора, до сих пор не решено, насколько это научно доказано. , но это не имеет значения. Это заставит вас задуматься так же, как любая газетная головоломка, если не больше, и в ней все еще есть отличная коллекция головоломок судоку. К сожалению, у игры также есть некоторые из тех же проблем, что и в предыдущей игре, потому что распознавание речи и почерка иногда может быть отрывочным.Очень неприятно знать все ответы только для того, чтобы игра засчитывала вам ошибку, потому что вы не говорили достаточно ясно, чтобы она могла выбрать ваши слова.

Помимо тренировки мозга и судоку, вы можете играть в игру с участием до 16 игроков, используя только одну копию игры. Соревноваться в некоторых играх может быть весело, хотя вы можете получить много этого, если несколько игроков также будут играть в однопользовательские обучающие игры на одной DS. В игре также есть очень простая версия Dr.В нем спрятан Марио, что отчасти изящно.

Brain Age 2 — это отличное развлечение по выгодной цене. Но его можно рекомендовать только игрокам, которые уже исчерпали весь азарт оригинальной Brain Age и хотят пройти немного более продвинутый курс. Если вы не играли в оригинал, вам следует начать с него и работать над продолжением.

Этот 100% точный тест на умственный возраст раскрывает ваш интеллект

Этот бесплатный тест на умственный возраст поможет вам определить свой настоящий возраст.Все вопросы основаны на исследованиях в 2020 и 2021 годах. Начните викторину, чтобы узнать, сколько вам лет.

Возможно, вы слышали несколько раз, что кто-то умный и знает больше, чем его / ее возраст. Итак, что это значит? Это означает, что их умственный возраст выше, чем их хронологический возраст. Вы спросите, что это значит? Умственный возраст связан с интеллектом людей и показывает, как люди ведут себя интеллектуально в определенном возрасте.

Но как это рассчитать? Психологи используют тест на умственный возраст, чтобы вычислить это.Тест на умственный возраст — это надежный и практичный способ определить умственный возраст человека. Интересно, что сегодня вы можете сесть за монитор и узнать свой умственный возраст, играя в онлайн-тесты. Вы можете видеть, что ваш умственный возраст больше или меньше вашего фактического возраста, в зависимости от ваших мыслей и приоритетов при ответе на ваши вопросы.

Кроме этого, есть еще физический возраст. Но что это? Это также состояние, при котором человек выглядит моложе или старше своего хронологического возраста.Физический возраст зависит не от интеллекта, а от внешнего вида и физиологического состояния человека. Многие люди выглядят моложе или старше своего возраста.

В зависимости от «субъективного возраста» меняются их личности и предпочтения; они также существенно влияют на их физическое и психическое здоровье. Сегодня есть много способов угадать физический возраст людей. Тест на физический возраст — один из самых популярных. В этом типе теста вам будут заданы различные вопросы о ваших общих интересах и привычках.Если вы ответите на вопросы точно, вы узнаете свой настоящий физический возраст. Не будем забывать, что на этот возраст влияют разные факторы.

Как вы думаете, вы зрелые или нет?

Зрелость имеет разные аспекты, и зрелые люди ведут себя адекватно и рационально. Как вы все знаете, есть и эмоциональная зрелость, и умственная зрелость, но в чем разница между ними?

По мнению психологов, умственная зрелость — это знание, что делать, когда и где.Эмоциональная зрелость также означает, что человек берет на себя ответственность за свои действия. Например, когда они совершают ошибку, они принимают свою ошибку вместо того, чтобы обвинять других, и пытаются ее исправить.

Вам также может быть интересно, зрелы ли вы. Что ж, чтобы избавиться от этого любопытства, пройдите тест на зрелость. Доступны различные типы онлайн-тестов, которые вы можете попробовать и увидеть потрясающие результаты. В этом тесте обычно задают вопросы об интересах, поведении и распорядке дня человека.Вот несколько примеров этих тестовых вопросов:

— Какая ваша любимая еда?

— Как вы относитесь к жизни?

— Как часто вы выходите на улицу по ночам?

— Часто ли вы советуете другим?

— Вы более эгоистичны или бескорыстны?

Если вы ответите на вопросы, исходя из своих интересов и поведения, вы со временем узнаете, зрелый вы или нет.

Это один из вопросов, на который большинство людей хотят знать ответ.Иногда вы можете получить неудобную обратную связь, такую ​​как обвинение, поощрение или поддразнивание, в ответ на свое поведение. Что могло быть причиной этого? Например, вам 30 лет, и вы ведете себя так, как будто вам 60. Или наоборот, вы можете вести себя так, как будто вам 18 лет. Это то, что называется интеллектуальным веком. Это то, что определяется вашим интеллектом, поведением и отношением.

Тест на умственный возраст является распространенным в психологии, и профессионалы часто используют этот метод у взрослых.Вы можете хорошо узнать настроение и личность человека, выполнив этот тест. Но сегодня родители, как правило, проводят этот тест со своими детьми, чтобы лучше узнать их личность, чтобы они могли правильно воспитывать своего ребенка.

Помимо психологического аспекта, многие люди делают эти тесты для развлечения и из любопытства. Когда кто-то говорит им, что вы умны или насколько они ребячливы, они играют в эти викторины, чтобы узнать, сколько им лет. Этих тестов сейчас много в Интернете, и вы можете найти их большое количество одним щелчком мыши.У них есть множество интересных вопросов, и некоторые из них могут бросить вам вызов. Чтобы вы были более знакомы, мы написали для вас некоторые из этих вопросов здесь:

— Чем бы вы хотели заниматься в свободное время?

— Какая ваша любимая телепрограмма?

— Насколько вы заботитесь о своей внешности, прическе и одежде?

— Как вы думаете, что является залогом успеха в жизни?

— Ваш друг предал вас.Какова твоя реакция?

Вопросы викторины

• Вопрос 1

  Насколько вы заботитесь о своей внешности, прическе и одежде?

  • очень сильно

  • Очень много, потому что я должен выглядеть красиво

  • Обычно я обращаю внимание на то, чтобы выглядеть аккуратно

  • Немного

  • Не очень

  • все

• Вопрос 2

  Когда вы обычно просыпаетесь утром?

• Вопрос 3

  Что вы думаете о социальных сетях?

• Вопрос 4

  Что, по вашему мнению, является ключом к успеху в жизни?

  • Деньги

  • Быть энергичным

  • Оптимизм

  • Учеба

  • Прилежание

  • Трудолюбие

  Жанр вашего любимого фильма

  • Фантазия

  • Романтика

  • Комикс

  • Социальный реализм

  • Исторический

  • Документальный

  • 901 901 901

    • Гулять с друзьями

    • Покупки

    • Просмотр фильма

    • Прогулка

    • Чтение книги

    • Садоводство

    .Какова твоя реакция?

    • Я очень злюсь

    • Я ничего не могу сделать, кроме плачу

    • Я расстаюсь с ним / ней, ничего не сказав

    • Это так грустно

    • Я разговариваю с ним / ее и спросите, почему

    • Мои друзья меня не предают

    • Вопрос 8

      Когда вы в последний раз ходили на вечеринку?

      • Прошлая неделя

      • Две недели назад

      • Последний месяц

      • Три или четыре месяца назад

      • Последний год

      • Я не помню

        03

      Какой ваш любимый напиток?

      • Лагер

      • Виски

      • Мартини

      • Вино

      • Пиво

      • Соки

      • Всегда действовать без размышлений

      • Да обычно

      • Иногда

      • Не всегда

      • Нет, я обычно думаю, тогда я действую

      • Нет, полностью не согласен Вопрос

    3 думаешь о путешествии?

    • Отлично

    • Прекрасно, если я пойду с друзьями

    • Отлично для новых впечатлений

    • Хорошо для отдыха

    • Я не могу отправиться в дальние поездки

    Я не люблю

    • очень понравилось

    • Вопрос 12

      Выберите место для проживания…

    • Вопрос 13

      Тратите ли вы больше денег на одежду или еду?

      • Оба

      • Еще для одежды

      • Слишком мало для обоих

      • Еще для продуктов питания

      • Только продукты

      • Ни одного из них

      жизнь?

      • Развлекайтесь

      • Любовь

      • Цели

      • рабочие

      • Семья

      • Счастье

      • Логические решения

      901 Совсем нет

      • Редко

      • Иногда

      • В основном

      • Да, большую часть времени

      • Да, всегда

    • Есть ли у вас цель жизни ?

      • Я не знаю

      • Да, у меня есть

      • Да, и я много работаю, чтобы достичь этого

      • Да, и я приблизился к своей цели

      • Нет, я достиг своей цели

      • У меня нет долгосрочной цели

    • Вопрос 17

      Какая ваша любимая телепрограмма?

      • Аниме

      • Музыкальное шоу

      • Психологические программы

      • Серия

      • Новости

      • Документальные фильмы

      • Вопрос 19

        Чем вы в настоящее время занимаетесь в жизни?

        • Потеря друзей

        • Экономические условия

        • Социальные проблемы

        • Политические проблемы

        • Здоровье

        • Чтобы побыть одному

        …. человек.

        • Energetic

        • Fun

        • Hardworker

        • Careful

        • Целеустремленный

        • Determined

        Mental
        Color Test 9016 бывают 3 типа возраста. Хронологический возраст — это количество прожитых вами лет, биологический возраст — это состояние вашего тела, а ментальный возраст — это то, насколько «старым» ощущается ваш мозг. Статистически все эти возрасты обычно отличаются друг от друга у одного человека.

        AdMe.ru предлагает вам тест, который поможет вам определить свой умственный возраст. Все, что вам нужно сделать, это выбрать ответ, нажать на картинку, чтобы перевернуть ее, и посмотреть, сколько очков вы получите. Сложите все свои баллы, чтобы узнать свой умственный возраст.

        1.

        Нажмите, чтобы увидеть ответ

        Нажмите, чтобы увидеть ответ

        2.

        Нажмите, чтобы увидеть ответ

        Нажмите, чтобы увидеть ответ

        3.

        Нажмите, чтобы посмотреть ответ

        Нажмите, чтобы увидеть ответ

        4.

        Нажмите, чтобы увидеть ответ

        Нажмите, чтобы увидеть ответ

        5.

        Нажмите, чтобы увидеть ответ

        Нажмите, чтобы увидеть ответ

        6.

        Нажмите, чтобы увидеть ответ

        Нажмите, чтобы увидеть ответ

        7.

        Нажмите, чтобы увидеть ответ

        Нажмите, чтобы увидеть ответ

        8.

        Нажмите, чтобы увидеть ответ

        Нажмите, чтобы увидеть ответ

        Теперь добавьте наберите все баллы и найдите свой результат ниже.

        7–12 баллов:

        Вам меньше 20 лет. В душе вы беззаботный подросток, независимо от вашего хронологического возраста.

        13–20 баллов:

        Вам 20–29 лет. Вы активны, креативны и полны жизни, но уже можете называть себя взрослым.

        21–28 баллов:

        Вам 30–39 лет. Вы все еще активны и любопытны к новому, но уже ответственны и вдумчивы.

        29–35 баллов:

        Вам 40–49 лет. Зрелые и опытные, эти люди умеют жить своей жизнью.

        36–40 баллов:

        Вам больше 50 лет. Мудрый и спокойный человек, знающий жизнь и ценящий комфорт.

        Итак, каков ваш умственный возраст? Насколько это близко к твоему настоящему возрасту? Сообщите нам в комментариях.

        Границы | Платформа нелинейного моделирования поддерживает поправку на возраст при анализе BrainAGE

        Введение

        Старение — это биологический процесс, который может влиять на поведенческие и когнитивные аспекты.Биологический возраст, измеряемый длиной теломер, отклоняется от хронологического возраста человека в результате окружающей среды, образа жизни и генетики (Shammas, 2011). Однако другие показатели биологического возраста, которые могут иметь особое значение для психопатологии, могут включать структурные и функциональные изменения в головном мозге.

        Несколько методов визуализации, включая T1-взвешенную структурную визуализацию (Franke et al., 2010), визуализацию диффузионного тензора (Han et al., 2014; Lin et al., 2016) и функциональную МРТ (Tian et al., 2016) использовались в сочетании с алгоритмами машинного обучения для прогнозирования возраста человека. Недавно было показано, что интеграция данных нейровизуализации различных типов признаков и различных модальностей улучшает прогнозирование возраста (Erus et al., 2015; Liem et al., 2017; Gutierrez Becker et al., 2018). Хотя детали различаются в зависимости от модальности, общая стратегия заключалась в (1) извлечении характеристик, связанных с изображениями, (2) построении модели на обучающей выборке, состоящей из здоровых участников, с использованием этих характеристик для прогнозирования возраста участников, (3) применении этого модель к набору тестирования, производя прогнозируемый возраст для каждого человека, (4) вычислить разницу между прогнозируемым возрастом участника и хронологическим возрастом (часто называемой оценкой разрыва в возрасте мозга, BrainAGE или прогнозируемой разницей в возрасте мозга, brain-PAD) , (5) проверить взаимосвязь между другими интересующими переменными и BrainAGE, и (6) сделать выводы об ускоренном или замедленном старении мозга (Cole and Franke, 2017).Интересующие нас переменные включали физическую форму (Ritchie et al., 2017), физическую активность (Steffener et al., 2016), когнитивные нарушения после черепно-мозговой травмы (Cole et al., 2015), риск смерти среди пожилых участников (Cole et al., al., 2018), острое введение ибупрофена здоровым участникам (Le et al., 2018) или статус различных заболеваний и расстройств, таких как диабет (Franke et al., 2013), болезнь Альцгеймера (Gaser et al., 2013; Löwe et al., 2016), психические расстройства (Koutsouleris et al., 2014; Nenadić et al., 2017) и вируса иммунодефицита человека (Wilkins, 2017).

        Support Vector Regression (SVR) с радиальным ядром — это широко используемый алгоритм машинного обучения для прогнозирования возраста и вычисления BrainAGE (Franke et al., 2010), наряду с другими методами, такими как гауссовский процесс и соответствующая векторная регрессия (Drucker et al. , 1997). Остаточная ошибка этих моделей прогнозирования возраста, BrainAGE, обязательно коррелирует с возрастом, что приводит к переоценке возраста более молодых людей и недооценке возраста людей старшего возраста.Это связано с тем, что эти алгоритмы, как и все методы регрессии, подвержены фундаментальному феномену «регрессии к среднему» (Galton, 1886). Теоретическая основа этого явления представлена ​​в разделе «Теоретические основы корреляции возраст-мозг». На практике корреляция между хронологическим возрастом и BrainAGE визуально очевидна во многих цифрах хронологического и прогнозируемого возраста (Franke et al., 2010; Cole et al., 2018). Хотя в большинстве исследований с участием BrainAGE не обсуждалась корреляция возраст-BrainAGE, некоторые учли эту корреляцию, используя прогнозируемый возраст в качестве основного результата, что аналогично предлагаемой нами коррекции (Erus et al., 2015; Habes et al., 2016).

        Корреляция возраст-BrainAGE может повлиять на очевидную связь между BrainAGE и интересующими переменными, когда эти другие переменные также связаны с возрастом. В области клинической нейробиологии, например, нас могут интересовать ковариаты, включающие физиологические переменные, такие как состав тела, психологические показатели настроения или результаты тестирования, некоторые из которых имеют четкую связь с возрастом. В этом исследовании мы исследуем возможность обнаружения множественных ковариатных эффектов как в реальных, так и в смоделированных данных.Используя реальные данные, мы охарактеризовали отношения между BrainAGE, возрастом и другими интересующими переменными. Затем мы создали известную «основную истину» с характеристиками, аналогичными тем, которые мы наблюдали в реальных данных. В нашей имитационной модели возраст оказывает прямое влияние на интересующие нас переменные, которые, в свою очередь, могут влиять на моделируемые характеристики изображения. Мы включаем как линейные, так и нелинейные эффекты на каждом уровне.

        Цели настоящего исследования: (1) выделить универсальную корреляцию между хронологическим возрастом и BrainAGE в теории и на практике и (2) разработать общую основу для моделирования данных, зависящих от возраста, которые могут быть использованы для исследования влияния корреляция возраст-BrainAGE в последующих анализах.Одна из проблем определения лучших практик использования BrainAGE в статистическом моделировании связана с тем фактом, что представляющие интерес переменные могут быть связаны с возрастом, но не связаны напрямую с ускоренным или замедленным старением мозга. В этом случае могут наблюдаться ложные отношения с BrainAGE. Наши результаты решительно подтверждают предложение о том, что модели, включающие BrainAGE в качестве независимой переменной, также должны быть скорректированы с учетом хронологического возраста.

        Методы

        Мы начинаем с теоретического объяснения регрессии к среднему и одновременной корреляции между остатками и наблюдаемыми значениями для любой регрессии.Затем мы показываем в наших собственных данных отношения между хронологическим возрастом, BrainAGE и другими интересующими ковариатами в качестве основы для параметров в нашем моделировании. Наконец, мы описываем подход к моделированию для создания данных со сравнимым влиянием возраста на характеристики изображения мозга и показываем, как корреляция возраст-BrainAGE может способствовать наблюдаемым отношениям, даже если смоделированные независимые переменные не связаны с функциями изображения. Скрипты R для моделирования и анализа общедоступны в репозитории GitHub https: // github.x дает

        В этой настройке регрессия к среднему значению относится к явлению, когда стандартизированное прогнозируемое значение y ближе к своему среднему, чем значение x к его среднему значению для любой несовершенной корреляции, −1 < r _xy <1. Чем слабее корреляция, тем больше степень регрессии к среднему значению. Для идеальных корреляций (| r _xy | = 1) стандартизованное расстояние между прогнозируемым значением в y и его средним значением равно x к его среднему значению, и нет никакой регрессии к среднему.Вывод для BrainAGE состоит в том, что возраст более молодых людей имеет тенденцию переоцениваться, а возраст людей более старшего возраста — недооценивать.

        Разделение дисперсии или дисперсионный анализ (ANOVA)

        В общих настройках y = f ( X ) + ε, где X может быть любым размером, а f (·) может быть любой регрессионной моделью, дисперсия y разделена на часть, которая может быть объяснена X , а часть — случайной ошибкой: σy2 = σX2 + σε2.(X) никогда не предсказывает точно хронологический возраст, BrainAGE остается коррелированным с возрастом. Когда BrainAGE используется в качестве переменной отклика в последующих анализах для вывода ковариаты Z , важно проверить, связано ли Z с хронологическим возрастом. Если Z не связано с хронологическим возрастом, то можно просто оценить двумерную связь между BrainAGE и Z . С другой стороны, если Z связано как с хронологическим возрастом, так и с BrainAGE, хронологический возраст может нарушить взаимосвязь между BrainAGE и Z (Elwood, 1992) и должен быть принят во внимание.Смежающие эффекты могут быть рассмотрены при дизайне исследования (например, рандомизация и сопоставление) или в статистическом анализе [например, стратификация вмешивающегося фактора или включение вмешивающегося фактора в качестве ковариаты (Pourhoseingholi et al., 2012)]. Например, Franke et al. (2010) рассмотрели переменную Z , которая представляет две группы (больные и здоровые), и выбрали две группы людей с одинаковым хронологическим возрастом (таким образом, Z не связано с хронологическим возрастом) для сравнения их BrainAGE.В текущей работе мы включаем хронологический возраст как ковариант и оцениваем этот подход в контексте BrainAGE.

        Эмпирические данные

        Мы использовали два отдельных набора данных, чтобы проиллюстрировать корреляцию между BrainAGE и хронологическим возрастом и влияние, которое это может иметь на ассоциации с интересующими ковариатами. Все данные были собраны в Институте лауреатов исследований мозга в период с 2009 по 2017 год. Все протоколы были одобрены Western Institutional Review Board (www.wirb.com). Участники подписали письменное информированное согласие и получили финансовую компенсацию за свое участие.

        Учебный набор данных

        Структурные данные МРТ были собраны у 475 здоровых добровольцев (средний возраст ± стандартное отклонение = 30,5 ± 10,3 года; возрастной диапазон = 18–60 лет; 259 женщин) в период с 2009 по 2017 год. Каждого участника сканировали на сканере всего тела 3T GE MR750. Сканы были получены с использованием осевых T1-взвешенных последовательностей MP-RAGE с полем обзора 24 см, матрицей сбора 256 × 256, углом поворота 8 градусов и 0.Планшетное разрешение 9375 × 0,9375 мм без зазора. Другие параметры варьировались в следующих диапазонах: 5,736–6,292 мс TR, 1,896–2,104 мс TE, толщина среза 0,9–1,2 мм, с 8- (General Electric, Милуоки, Висконсин) или 32- (Nova Medical Inc., Уилмингтон) МА) канальная фазированная антенная решетка. Здоровый психоневрологический статус оценивался с помощью международного нейропсихиатрического интервью MINI (Sheehan et al., 1998) или структурированного клинического интервью для DSM-IV (First et al., 2002).

        Набор данных тестирования

        Данные структурной МРТ были собраны у 489 пациентов (средний возраст ± стандартное отклонение = 34.6 ± 10,6 года; возрастной диапазон = 18–56 лет; 312 женщин) в рамках длительного наблюдательного исследования Tulsa 1000, в котором участвовали люди с настроением / тревогой, употребляющими психоактивные вещества, расстройствами пищевого поведения и здоровыми людьми. Критериями включения для популяции участников были вопросник о состоянии здоровья пациента ≥10, шкала общей тяжести и ухудшения состояния ≥8, скрининговый тест на злоупотребление наркотиками> 3 или SCOFF ≥2. Критерии исключения включали наличие в анамнезе значительных травм головного мозга, неврологических расстройств, смены лекарств в течение 6 недель до сканирования, биполярного расстройства и шизофрении.Параметры сканирования для этого набора данных: поле обзора 24 см, матрица сбора данных 256 × 256, 186 аксиальных срезов, толщина среза 0,9 мм без зазора, TR / TE = 5 / 2,012 мс, с использованием 8-канальной катушки с фазированной решеткой (General Electric, Милуоки, Висконсин). Тестовые и тренировочные наборы различались по среднему возрасту ( t = 6,2, p <0,0001, средняя разница 4,2 года) и половому составу (χ ² = 8,2, p = 0,004).

        Все участники набора данных тестирования также прошли интенсивную батарею оценок, включая самоотчет, клинические интервью, нейропсихологическое тестирование и анализ состава тела.Подробнее см. (Victor et al., 2018). Из них мы выбрали 154 измерения, которые использовались для иллюстрации нормального диапазона корреляций с возрастом и того, как они могут повлиять на взаимосвязь между BrainAGE и интересующими ковариатами.

        Обработка изображений

        Все изображения как в тестовой, так и в обучающей выборке были обработаны с использованием Freesurfer версии 6.0.0 (Dale et al., 1999) для создания масок серого / не серого вещества. Затем, используя процедуру, аналогичную Franke (Franke et al., 2010), но реализовано в AFNI, все маски серого вещества были преобразованы в пространство MNI с помощью аффинного преобразования, сглажены с помощью гауссова ядра 8 мм и субдискретизированы до вокселей 8 × 8 × 8 мм. Это произвело набор из 3707 вокселей на участника, со значением в каждом вокселе, представляющим долю этого вокселя, состоящего из серого вещества.

        R (версия 3.2.2) и каретка пакета R (версия 6.0.76) были использованы для соответствия модели регрессии опорных векторов (SVR) с радиальными базисными функциями. Параметр ε (запас допуска) был зафиксирован, а параметры стоимости были настроены с использованием 5 повторов 10-кратной перекрестной проверки в обучающей выборке.Пространство гиперпараметров было отобрано с помощью поиска по сетке, в котором фиксировалось значение ε на 0,000145, а стоимость варьировалась от 0,25 до 4096. Окончательная лучшая модель (стоимость = 2) была затем применена к набору тестирования, чтобы получить один прогнозируемый возраст для каждого участника. Считалось, что BrainAGE представляет собой прогнозируемый возраст за вычетом хронологического возраста.

        Кроме того, мы определяем остаточную оценку разрыва между возрастом мозга (BrainAGER) как остаток регрессии BrainAGE по возрасту, чтобы удалить оставшееся линейное смещение возраста. Таким образом, у нас есть показатель отклонения от ожидаемого возраста, который линейно не коррелирует с хронологическим возрастом.

        Моделирование

        Чтобы исследовать влияние корреляции возраст-BrainAGE на последующие результаты моделирования, мы смоделировали иерархические корреляционные структуры между характеристиками мозга, хронологическим возрастом и ковариациями, используя генеративную биологическую модель (рис. 1). Затем мы создали две группы независимых переменных. В каждой группе переменных одни зависят от возраста, а другие — нет. Одна группа использовалась при моделировании нейровизуализационных функций, а другая — нет.Мы случайным образом разделили набор данных на два подмножества, обучили SVR на обучающем наборе и вычислили BrainAGE на тестовом наборе. На тестовой выборке мы провели линейную регрессию BrainAGE по всем независимым переменным, как с хронологическим возрастом, так и без него. С помощью 1000 повторений мы оценили значимость вклада независимых переменных, исследуя распределение полученных значений p .

        Рисунок 1 . Структура моделирования и анализа BrainAGE (уравнения 2–4). (A) Линейные и нелинейные базисные функции возраста (ABF) f _i (оранжевые, черные и синие линии). Для конкретного индивидуума и ABF объединяются для создания объема k пропорции серого вещества v _ik (оранжевые, черные и синие стрелки) и представляющих интерес ковариат, зависящих от возраста, Z _ij ( A ) с другим набором коэффициентов α _j . (B) Некоторые из Z _ij затем передаются обратно в w _ik при создании тома v _ik , что приводит к двум уровням возрастной ассоциации между ковариатом и BrainAGE. (C) Пропорциональный объем серого вещества (объемные данные), полученный из нелинейных комбинаций ABF. (D) Прогнозируемый возраст и BrainAGE вычислены на основе смоделированных объемных данных и смоделированного хронологического возраста с регрессией на основе вспомогательного вектора; (E) Тест на связь между BrainAGE и интересующими ковариатами.

        Определение модели

        Реалистичная имитационная модель должна отражать свойства нормальных связанных с возрастом объемных данных мозга, таких как регионозависимые изменения мозга и нелинейная хронологическая зависимость от возраста (Fjell et al., 2013). Реалистичное моделирование также должно включать возможность генерировать зависящие от возраста отклонения от нормального населения и ковариаты, зависящие от возраста, которые могут нелинейно влиять на BrainAGE. Мы рассматриваем модель биологических причинно-следственных связей и разрабатываем новый подход, основанный на возрастных функциях, для моделирования данных BrainAGE с ковариатами (рисунок 1 и дополнительный рисунок 2).

        Обозначив возраст как A , мы предположили лежащий в основе (ненаблюдаемый) биологический процесс, представленный функциями возраста m , обозначенными как f _m ( A ), которые мы назвали базисными функциями возраста. (ABFs). Здесь, без определения функционального пространства, термин «базис» используется в общих чертах для обозначения элементарных функций, которые можно комбинировать линейно, чтобы сформировать любую интересующую переменную y:

        у = ∑m = 1wmfm (A) + ϵ. (1)

        В этом исследовании мы реализовали три монотонно убывающих ABF, которые могут генерировать широкий спектр нелинейных функций (дополнительный рисунок 3), и использовали эти ABF для моделирования представляющих интерес ковариат и функций, извлеченных из модальности изображения.

        Моделирование ковариат

        Интересующая ковариата Z _j для участника i с хронологическим возрастом A _i было создано

        Zij = ∑m = 13αmjfm (Ai) + ϵij (2)

        , где α _mj — весовой коэффициент, зависящий от ковариаты, а ошибка, зависящая от ковариаты, ϵij ~ N (0, σj2) обозначает гауссов шум со средним значением 0 и стандартным отклонением σ _j .

        Моделирование модальности изображения

        Пропорциональный объем серого вещества для вокселя k участника i с хронологическим возрастом A _i был сгенерирован

        vik = ∑m = 13wmikfm (Ai) + ϵi (3)

        или, короче, v _ik = f ( A _i ) + ϵ _i , где ϵ _i представляет гауссовский шум со средним 0 и стандартное отклонение σ _ν .Этот параметр позволяет фиксировать корреляции внутри участников (4b) и пространственную зависимость внутри участников (4c):

        Вар (vik) = Вар (f (Ai)) + σv2 (4a) Cov (vik, vi′k) = Cov (f (Ai), f (Ai ′)) + σv2 (4b) Cov (vik, vik ′) = Var (f (Ai)) (4c)

        Обратите внимание, что функция веса w _mik ( A _i ) позволяет весам ABF варьироваться для разных людей и объемов, а также в зависимости от хронологического возраста человека.

        Чтобы сделать модальность визуализации еще более зависимой от некоторых ковариат, мы позволили

        , где w _mk — средний вес населения для ABF f _m в вокселе k , а отклонения на уровне участников D _i зависят от первых q переменных (ковариат):

        Di = γ∑j = 1qZij (Ai) (6)

        Другие измеримые переменные, Z _{j > q} , не влияют на отклонение весов.В дополнение к функциям визуализации, связанным с возрастом, которые генерируются из ABF, мы также добавили 25% «фоновых» функций, которые не коррелируют с возрастом. Другие параметры, такие как стандартное отклонение шума ϵ, были выбраны с целью получения значений R ² и MAE, которые близко соответствуют нашим эмпирическим результатам, когда объемные характеристики использовались в качестве входных данных для модели регрессии опорных векторов (SVR). оценить хронологический возраст. Тем не менее, выбор параметров и даже матрица моделирования не влияют на общее улучшение регрессии, которая включает возраст в качестве объясняющей переменной из регрессии без возраста.

        Наконец, мы выполнили линейную регрессию интересующих ковариат в BrainAGE, с включением возраста в качестве объясняющей переменной в модель и без него. В более чем 100 повторениях мы оценили обнаруживаемость ковариат как важных факторов, влияющих на BrainAGE, изучив их распределения значений p . В идеальном случае мы должны обнаружить взаимосвязь между BrainAGE и ковариатами Zj.

        Шаги моделирования

        1. Возьмите 1000 значений возраста из равномерного распределения U (20, 80).

        2. Для каждого м = 1, 2, 3 нарисуйте 100 w _mik значений из N (0, σ _w ) для каждой области k .

        3. Установите α _mj = 0 для некоторых м и j (дополнительная таблица 1). Случайным образом нарисуйте оставшиеся α _mj из равномерного распределения U (−2, −1), чтобы построить ковариату j для каждого участника i (уравнение 4).

        4. Постройте набор объемных данных. Для каждой характеристики изображения k участника i (уравнение 2) добавьте зашумленные объемные функции, которые не коррелируют с возрастом.

        5. Случайным образом примените 50% (возраст, объем) данных для обучения и 50% для проверки. Обучите модель SVR с помощью пакета R e1071 с гиперпараметрами, установленными по умолчанию в обучающем наборе, и примените модель на проверочном наборе для вычисления оценок BrainAGE.

        6. На тестовой выборке запустите линейную регрессию BrainAGE по всем ковариатам, с возрастом и без него.

        7. Оцените значимость ковариант, посмотрев на доверительные интервалы их коэффициентов, а также на распределение полученных значений p .

        На шагах 3 и 4 мы смоделировали 16 типов ковариат в каждом из 1000 повторяющихся наборов данных (дополнительная таблица 1). 16 переменных были смоделированы с использованием всех 8 возможных комбинаций трех возрастных базисных функций. Половина из них внесла свой вклад в веса w _mik ( A ), что, соответственно, повлияло на плотность серого вещества.Например, Z ₂ и Z ₁₀ были получены только из линейной базисной функции f ₁ , но Z ₁₀ не влияет на старение.

        Кроме того, была проведена полная процедура моделирования для двух сценариев: один с относительно большим, а другой с относительно небольшим влиянием ковариат на BrainAGE. Это было достигнуто путем изменения константы γ в уравнении (3) так, чтобы в одном случае окончательные веса w _mik имели большее кратное изменение по сравнению с исходными весами.В частности, кратность изменения вычисляется как

        FC = w¯mikwmk = wmk + D¯mikwmk, (7)

        , где D¯mik — это среднее значение D _mik (A) для всех возрастов.

        Результаты

        Эмпирический

        Ковариатная корреляция с возрастом

        Наблюдаемые корреляции Пирсона между возрастом и 154 клиническими переменными варьировались от -0,33 (физическая функция PROMIS) до 0,29 (окружность талии) (дополнительный рисунок 4). Поскольку любой смешивающий эффект корреляции между возрастом и интересующими ковариатами, вероятно, будет хуже при больших корреляциях, мы сосредоточились на моделированных ковариатах, которые коррелировали с возрастом с r до 0.3.

        Точность и смещение прогноза возраста

        После подбора обучающего набора данных SVR достиг средней абсолютной ошибки 4,84 года и объяснил 64% вариации возраста в наборе данных тестирования (рис. 2a). Это сопоставимо с результатами перекрестной проверки на обучающей выборке, где MAE составляло 5,1 года, а R ² было 0,59. Корреляция между возрастом и прогнозируемым возрастом составила 0,82. С другой стороны, регрессия к среднему значению приводит к отрицательной взаимосвязи между возрастом и BrainAGE ( r = -0.63, рис. 2в). После удаления линейного тренда, как показано на рисунке 2c, мы не наблюдали никакой связи между возрастом и BrainAGER ( r = 0,001, рисунок 2e). Более конкретно, BrainAGE имеет положительное ожидаемое значение при низком хронологическом возрасте и отрицательное ожидаемое значение при высоком хронологическом возрасте, в то время как BrainAGER имеет ожидаемое значение 0 независимо от фактического возраста.

        Рисунок 2 . Аналогичное вне выборки R ² при применении SVR для прогнозирования возраста, а также отрицательная корреляция между BrainAGE и хронологическим возрастом между данными T1000 и смоделированными данными. (a, b) Хронологический возраст по сравнению с прогнозируемым возрастом в наборе данных тестирования, со средней абсолютной ошибкой (MAE) 4,78 года и R ² = 0,65 в (a) и MAE = 5,15, R ² = 0,841 дюйм (б) . Наложение черной линии под углом 45 градусов и синей линии регрессии показало регрессию к среднему значению. (c, d) Хронологический возраст по сравнению с BrainAGE ( r = -0,63). Отрицательная корреляция между BrainAGE и хронологическим возрастом указывает на то, что более молодые участники, как правило, имеют положительный результат BrainAGE, а старые участники имеют отрицательный результат. (e, f) После удаления линейного тренда в (b, c) , нет никакой связи между возрастом и BrainAGER ( r = 0,001). BrainAGER имеет ожидаемое значение 0 независимо от хронологического возраста.

        Взаимосвязи между возрастными ковариантными, ковариантными-BrainAGE и ковариантными-BrainAGER корреляциями

        Чтобы изучить влияние, которое корреляция между BrainAGE и хронологическим возрастом может иметь на выводы исследования изображений, мы вычислили корреляции между каждой из ковариат и возрастом, BrainAGE и BrainAGER.Более высокие возрастные ковариативные корреляции приводят к большим различиям в измеренных корреляциях между этой ковариантой и BrainAGER или BrainAGE (рис. 3A, цветные точки далеко от линии 45 °). Когда возраст не коррелировал с ковариатой, BrainAGE и BrainAGER имели тенденцию давать аналогичные результаты (серые точки, около линии 45 °). Когда возраст положительно коррелирует с ковариатами (например, ИМТ), BrainAGER дает больше положительных значений, а когда возраст отрицательно коррелирует с ковариатами (например, физической функцией PROMIS), BrainAGER дает больше отрицательных значений.Точно так же, чем больше разница, объясняемая возрастом, тем больше разница в квадрате между и при использовании BrainAGE или BrainAGER (рис. 3B).

        Рисунок 3 . Связь между возрастной ковариативной корреляцией и разницей в измеренной корреляции. Разница между использованием BrainAGE и BrainAGER зависит от ковариантного отношения возраста. (A) Корреляции Covariate-BrainAGER как функция корреляции covariate-BrainAGE, с точками, окрашенными в соответствии с корреляцией Age-Covariate.Показана линия под углом 45 градусов, и ковариаты, более тесно связанные с возрастом, находятся дальше от линии. (B) Квадрат разницы в r между использованием BrainAGE и BrainAGER как функция дисперсии, объясняемой возрастом.

        В таблице 1 показаны 22 основных переменных, которые значимо коррелируют с BrainAGE или BrainAGER после коррекции FDR для 154 тестов. Примечательно, что 17 переменных были связаны с BrainAGE, и наиболее сильные взаимосвязи были между переменными, сильно коррелированными с возрастом, включая состав тела (процент жира в организме r = -0.2, процент воды в организме r = 0,2, процент сухой мышечной массы r = 0,2) и стремление к ощущениям ( r = 0,18). BrainAGER достоверно коррелировал только с шестью переменными, включая соотношение талии к бедрам ( r = 0,15), шкалу цветового обозначения ( r = -0,15) и безжировую массу тела ( r = 0,17).

        Таблица 1 . Корреляция и значимость после корректировки FDR каждой ковариаты с помощью BrainAGE ( r _BrainAGE , p _BrainAGE ) или BrainAGER ( r _BrainAGER , p _{BrainAG ).}

        Моделирование

        Отрицательная корреляция между BrainAGE и хронологическим возрастом в смоделированных данных МРТ

        Мы установили параметры нашего алгоритма моделирования для достижения реалистичных характеристик экспериментальных данных, таких как распределение корреляции между объемами и хронологическим возрастом и отрицательная корреляция между вычисленным BrainAGE и хронологическим возрастом. Эта отрицательная корреляция также присутствовала в предыдущих моделях, таких как регрессия гауссовского процесса (Cole et al., 2018) и соответствующей векторной регрессии (Franke et al., 2010). Результаты моделирования полностью совпадают с эмпирическими результатами. Данные смоделированных испытаний имели MAE 4,58 года и R ² 0,71 (рис. 2b). В наших смоделированных данных мы наблюдали переоценку возраста младшего участника и недооценку возраста более старшего участника (рис. 2d). После удаления влияния возраста на BrainAGE, симулированный BrainAGER имел ожидаемое значение 0 независимо от фактического возраста (рисунок 2f).

        Сокращение числа ложных открытий в регрессии, включающих возраст как поясняющую переменную

        В линейных моделях регрессии BrainAGE по 16 интересующим ковариатам с моделированием больших размеров эффекта (FC = 1.255), мы наблюдали следующее: когда возраст не был включен в качестве объясняющей переменной, было показано, что многие связанные с возрастом ковариаты имеют статистически значимую связь с BrainAGE (рисунки 4A, C), даже если они не влияют на веса, которые делали вверх по функциям нейровизуализации (рис. 4, оранжевые прямоугольные диаграммы над горизонтом). Эти ложные срабатывания (FP) были просто результатом взаимосвязи между этими ковариатами и хронологическим возрастом, которые являются частью определяющей формулы BrainAGE.Более того, несколько ковариат, которые были смоделированы для внесения вклада в объемы структуры мозга, имели значения p в среднем выше 0,05 (рис. 4, синие прямоугольные диаграммы ниже горизонтали).

        Рисунок 4 . Значимость линейной регрессии ковариант с BrainAGE для 100 повторных симуляций. Каждый набор данных содержит 16 ковариат, зависящих от возраста, с разными возрастными зависимостями (линейными и нелинейными) и эффектами на изменение объема. Синие прямоугольники — это переменные, которые имеют прямое (ИСТИННО) влияние на BrainAGE, оранжевые поля — переменные, которые не имеют прямого влияния на BrainAGE (ЛОЖЬ), и это влияние относительно велико для первых (A, B ) и мелкие снизу (В, Г) участков.Коробчатые диаграммы слева (A, C) не используют возраст в качестве объясняющей переменной, а модели справа (B, D) включают возраст в качестве объясняющей переменной. «Значимость» измерялась с помощью –log (p). Горизонтальная линия находится на уровне –log (0,05).

        Когда возраст был включен в регрессию в качестве дополнительной объясняющей переменной, значимость увеличилась ( p -значения уменьшились) для всех переменных, которые были сгенерированы для связи с характеристиками изображения, даже переменных, которые уже были обнаружены в предыдущей регрессии. без возраста (Рисунки 4B, D).Кроме того, снижение значимости (увеличение значений p ) для несвязанных ковариат указывало на значительное уменьшение количества ложноположительных результатов. Различия в значениях p между ковариатами происходили из-за их различных (линейных и нелинейных) возрастных зависимостей и влияния на объемные вариации. Другими словами, реальная «значимость» ковариаты зависела от того, на основании каких возрастных базисных функций она была сформирована и как она влияла на функции мозга ( w _{1 k} , w _{2 k} , или w _{3 k} ).Моделирование с меньшим размером эффекта (FC = 1,170, рисунки 4C, D) показало аналогичный эффект, хотя и ослабленный, для ковариат, которые вносили вклад в w _mk . Частота положительных результатов (истина и ложь) для 100 повторений количественно определена в дополнительной таблице 2. Значения в этой таблице представляют собой часть каждой прямоугольной диаграммы над горизонтальной линией, которая представляет собой коэффициент TP для ковариат, которые повлияли на характеристики изображения и частоту FP. для ковариат, которые этого не сделали.

        Обсуждение

        Это исследование направлено на выявление взаимосвязи между хронологическим возрастом и BrainAGE и его транзитивного влияния на взаимосвязь между BrainAGE и интересующими ковариатами, которые также связаны с возрастом. Мы предлагаем решение этой проблемы: либо использовать BrainAGER, либо, в простом случае линейной регрессии post-hoc , использовать хронологический возраст в качестве ковариаты в последующих анализах. Мы разработали структуру моделирования для создания данных со сложными, но известными взаимосвязями между исходными характеристиками изображения, возрастом и набором ковариат, которые также могут быть связаны с возрастом.Затем мы смогли количественно оценить влияние учета возраста на способность обнаруживать фактические и ложные корреляции с ковариатами в последующих анализах.

        Наши основные результаты можно разделить на три части: аналитические, эмпирические и результаты моделирования. Аналитические результаты обеспечивают теоретическую основу для корреляции возраст-BrainAGE, а анализ с использованием реальных и смоделированных данных демонстрирует этот эффект на практике. Что касается эмпирических данных, было сделано три основных вывода: (1) многие переменные, которые могут представлять интерес, коррелируют с возрастом с коэффициентами Пирсона до r = 0.3, (2) BrainAGE имеет сильную отрицательную корреляцию с хронологическим возрастом ( r = -0,63 в нашем наборе данных), (3) BrainAGER обеспечивает меру отклонения между прогнозируемым и фактическим возрастом, которая не зависит от возраста и существенно отличается корреляции с ковариатами, которые коррелируют с возрастом по сравнению с BrainAGE.

        Поскольку неизвестно, какие ковариаты на самом деле связаны с преждевременным старением, мы разработали структуру моделирования для генерации синтетических данных.Смоделированные данные показали: (1) характеристики, аналогичные фактическим данным при использовании для обучения и тестирования модели на отдельных наборах данных, и (2) повышенная обнаруживаемость истинных положительных результатов и уменьшение количества ложных срабатываний при учете ковариантной зависимости возраста, при этом модулируется размером смоделированного воздействия на физиологию.

        Основываясь на наших наблюдениях как на реальных, так и на смоделированных данных, мы рекомендуем учитывать взаимосвязь между хронологическим возрастом и BrainAGE.В этом исследовании предлагаются два метода: (1) регрессировать возраст на BrainAGE, создавая BrainAGER, который центрируется на 0 независимо от фактического возраста участника, или (2) включать возраст в качестве регрессора при выполнении последующих анализов. Фактически, эти два метода будут давать одинаковые коэффициенты в случае линейной регрессии с немного большей t-статистикой во втором случае. Преимущество использования BrainAGER — простота и универсальность; его можно использовать в качестве зависимой переменной в любой произвольной модели, а не ограничиваться простой линейной регрессией.Хотя целью данного исследования не является выявление конкретных коррелятов преждевременного старения, стоит отметить, что 17 переменных значимо коррелировали с BrainAGE, тогда как только 6 были связаны с BrainAGER, причем 1 переменная (PROMIS Alcohol Negative Consequences) перекрывалась между двумя наборами ( Таблица 1). Таким образом, учет взаимосвязи возраст-BrainAGE приводит к совершенно иному набору положительных результатов и может привести к совершенно иной интерпретации этих данных. Говоря более конкретно, отсутствие корректировки корреляции возраст-BrainAGE приведет к обширному набору ложных результатов в этом наборе данных.

        Ограничения

        Есть несколько случаев, когда корреляция возраст-BrainAGE не актуальна. При сравнении двух групп с одинаковым возрастом любые различия в BrainAGE вряд ли будут вызваны взаимосвязью с возрастом. Когда обследуемые находятся в ограниченном возрастном диапазоне, корреляция возраст-BrainAGE вряд ли будет иметь большой вклад. Кроме того, когда интересующая переменная не связана с возрастом, удаление эффекта возраста почти не имеет значения (рис. 3B).Однако, когда эти случаи не соответствуют действительности, наши результаты предполагают, что мы должны включить возраст в качестве объясняющей переменной в окончательную модель, которая направлена ​​на обнаружение ассоциации аномалий мозга с интересующими ковариатами.

        Величина корреляции возраст-BrainAGE напрямую связана с точностью модели прогнозирования. Тот факт, что остатки коррелируют с наблюдаемыми значениями, является характеристикой регрессии в целом, независимо от конкретной области данных, и имеет теоретическую основу, описанную в разделе Теоретические основы корреляции возраст-мозг.Несколько факторов могут снизить производительность модели в нашем тестовом наборе и, таким образом, увеличить корреляцию возраст-BrainAGE. В частности, распределение возрастных диапазонов в наших выборках неоднородно, что может привести к тому, что середине распределения будет уделяться больше внимания. Между используемыми нами наборами тестов и тренировок есть существенные различия, включая возраст, пол и диагноз. Таким образом, можно улучшить производительность модели на тестовом наборе, сделав подвыборку обучающей выборки, чтобы иметь более равномерное распределение возрастов и соответствовать тестовой набору по нескольким факторам.Тем не менее, характеристики модели уже сопоставимы для наборов тестирования и обучения ( R ² 0,59 и MAE 5,1 года по сравнению с 0,64 и 4,84) и сопоставимы с тем, что сообщалось ранее.

        Хотя моделирование было тщательно спроектировано и выполнено, из-за сложности модели мы не полностью исследовали все сценарии с различными параметрами моделирования. Однако мы определили размер эффекта как наиболее важный параметр и показали, как он влияет на результаты.При изменении других параметров мы по-прежнему наблюдали сокращение количества ложноположительных результатов, когда возраст включен в качестве объясняющей переменной в окончательную регрессию (результаты не показаны). Более того, при определении параметров мы стремились получить реалистичные закономерности, которые мы наблюдали на реальных данных, например, аналогичные распределения значений корреляции.

        Построив и изучив соответствующую генеративную модель, содержащую ковариаты, которые имеют линейную и нелинейную связь с возрастом, мы продемонстрировали, что корреляция между ковариатами и возрастом должна учитываться при выводе о взаимосвязи между BrainAGE и этими ковариатами.

        Заявление об этике

        Это исследование было проведено в соответствии с рекомендациями отчета Belmont и Министерства здравоохранения и социальных служб США ЧАСТЬ 46: ЗАЩИТА СУБЪЕКТОВ ЧЕЛОВЕКА. Протокол был одобрен Западным IRB. Все субъекты дали письменное информированное согласие в соответствии с Хельсинкской декларацией.

        Авторские взносы

        TL, RK, BM, H-WY, WT и MP внесли свой вклад в дизайн исследования. Рукопись написали Т.Л. и РК.TL выполнил анализ моделирования, а RK выполнил эмпирический анализ. Исследователи Т-1000 внесли свой вклад в концепцию исследования, выбор оценок и обсуждение интерпретации результатов. Все авторы критически отредактировали рукопись на предмет важного интеллектуального содержания и одобрили окончательную рукопись.

        Финансирование

        Эта работа частично поддержана Фондом Уильяма К. Уоррена, Наградными номерами Национального института психического здоровья K23Mh212949 (SSK), K23Mh208707 (RLA), K01MH096175-01 (WKS) и Центром Национального института общих медицинских наук. Грант № 1П20ГМ121312.Авторы несут полную ответственность за содержание, которое не обязательно отражает официальную точку зрения Национальных институтов здравоохранения.

        Заявление о конфликте интересов

        Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

        Дополнительные материалы

        Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https: // www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnagi.2018.00317/full#supplementary-material

        Список литературы

        Коул, Дж. Х., Пиявка, Р., Шарп, Д. Дж., И нейровизуализация болезни Альцгеймера, Инициатива (2015). Прогнозирование возраста мозга предполагает ускоренную атрофию после черепно-мозговой травмы. Ann. Neurol. 77, 571–581. DOI: 10.1002 / ana.24367

        PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

        Коул, Дж. Х., Ричи, С. Дж., Бастин, М. Э., Вальдес Эрнандес, М.К., Маньега, С. М., Ройл, Н. и др. (2018). Возраст мозга предсказывает смертность. Мол. Психиатрия 23, 1385–1392. DOI: 10.1038 / mp.2017.62

        PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

        Друкер, Х., Берджес, К. Дж. К., Кауфман, Л., Смола, А., и Вапник, В. (1997). «Машины поддержки векторной регрессии», в Advances in Neural Information Processing Systems 9 (Cambridge, MA: MIT Press), 155–161.

        Google Scholar

        Элвуд, Дж.М. (1992). Причинно-следственные связи в медицине: практическая система критической оценки. Оксфорд, Великобритания: Издательство Оксфордского университета.

        Google Scholar

        Эрус, Г., Баттапади, Х., Саттертуэйт, Т. Д., Хаконарсон, Х., Гур, Р. Э., Давацикос, К. и др. (2015). Визуализация паттернов развития мозга и их отношения к познанию. Cereb. Cortex 25, 1676–1684. DOI: 10.1093 / cercor / bht425

        PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

        Первый, М.Б., Спитцер, Р. Л., Мириам, Г., и Уильямс, Дж. Б. У. (2002). Структурированное клиническое интервью по DSM-IV-TR Axis I Disorders, Research Version, Non-Patient Edition . (Вашингтон, округ Колумбия: SCID-I / NP).

        Fjell, A.M., Westlye, L.T., Grydeland, H., Amlien, I., Espeseth, T., Reinvang, I., et al. (2013). Критические возрасты в жизненном цикле взрослого мозга: нелинейное подкорковое старение. Neurobiol. Старение 34, 2239–2247. DOI: 10.1016 / j.neurobiolaging.2013.04.006

        PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

        Франке, К., Зиглер, Г., Клеппель, С., и Газер, К. (2010). Оценка возраста здоровых людей на основе T1-взвешенных изображений МРТ с использованием ядерных методов: изучение влияния различных параметров. NeuroImage 50, 883–892. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2010.01.005

        PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

        Гальтон, Ф. (1886). Регресс к заурядности в наследственном росте. J. Anthropol. Inst. Г. Б. Ирель. 15: 246. DOI: 10.2307 / 2841583

        CrossRef Полный текст | Google Scholar

        Газер, К., Franke, K., Klöppel, S., Koutsouleris, N., Sauer, H., and Initiative, A. D. N. (2013). BrainAGE у пациентов с умеренными когнитивными нарушениями: прогнозирование перехода в болезнь Альцгеймера. PLoS ONE 8: e67346. DOI: 10.1371 / journal.pone.0067346

        PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

        Гутьеррес Беккер, Б., Кляйн, Т., и Вахингер, К. (2018). Неопределенность гауссовского процесса в оценке возраста как мера аномалии мозга. NeuroImage 175, 246–258.DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2018.03.075

        PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

        Habes, M., Janowitz, D., Erus, G., Toledo, J. B., Resnick, S.M, Doshi, J., et al. (2016). Расширенное старение мозга: взаимосвязь с эпидемиологическими и генетическими факторами риска и совпадение с паттернами атрофии при болезни Альцгеймера. Пер. Психиатрия 6: e775. DOI: 10.1038 / TP.2016.39

        PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

        Хан, К.Э., Пераза, Л. Р., Тейлор, Ж.-П., и Кайзер, М. (2014). Прогнозирование возраста в зависимости от продолжительности жизни человека на основе структурной связи по диффузионным тензорным изображениям. (Лозанна: IEEE), 137–140.

        Google Scholar

        Кутсулерис, Н., Давацикос, К., Боргвардт, С., Газер, К., Бутлендер, Р., Фродл, Т. и др. (2014). Ускоренное старение мозга при шизофрении и не только: нейроанатомический маркер психических расстройств. Schizophr. Бык. 40, 1140–1153. DOI: 10.1093 / schbul / sbt142

        PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

        Le, T. T., Kuplicki, R., Yeh, H.-W., Aupperle, R. L., Khalsa, S. S., Simmons, W. K., et al. (2018). Влияние ибупрофена на BrainAGE: рандомизированное плацебо-контролируемое исследовательское исследование зависимости реакции от дозы. Biol. Психиатрия Cogn. Neurosci. Нейровизуализация. 3, 836–843. DOI: 10.1016 / j.bpsc.2018.05.002

        PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

        Лием, Ф., Вароко, Г., Kynast, J., Beyer, F., Kharabian Masouleh, S., Huntenburg, J.M., et al. (2017). Прогнозирование возраста мозга на основе данных мультимодальной визуализации позволяет выявить когнитивные нарушения. NeuroImage 148, 179–188. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2016.11.005

        PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

        Линь, Л., Цзинь, К., Фу, З., Чжан, Б., Бин, Г., и Ву, С. (2016). Прогнозирование возраста мозга здорового пожилого человека на основе структурных сетей связи с использованием искусственных нейронных сетей. Comput. Методы Прогр. Биомед. 125, 8–17. DOI: 10.1016 / j.cmpb.2015.11.012

        PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

        Löwe, L.C., Gaser, C., Franke, K., and Initiative, для A. D. N. (2016). Влияние генотипа APOE на индивидуальный BrainAGE при нормальном старении, умеренных когнитивных нарушениях и болезни Альцгеймера. PLoS ONE 11: e0157514. DOI: 10.1371 / journal.pone.0157514

        PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

        Ненадич, И., Дицек, М., Лангбейн, К., Зауэр, Х., и Газер, К. (2017). Оценка BrainAGE указывает на ускоренное старение мозга при шизофрении, но не на биполярное расстройство. Psychiatry Res. Нейровизуализация 266, 86–89. DOI: 10.1016 / j.pscychresns.2017.05.006

        CrossRef Полный текст | Google Scholar

        Ричи, С. Дж., Такер-Дроб, Э. М., Кокс, С. Р., Дики, Д. А., Дель С. Вальдес, Эрнандес, М., Корли, Дж. И др. (2017). Факторы риска и защиты структурного старения мозга на восьмом десятилетии жизни. Brain Struct. Funct. 222, 3477–3490. DOI: 10.1007 / s00429-017-1414-2

        PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

        Sheehan, D. V., Lecrubier, Y., Sheehan, K. H., Amorim, P., Janavs, J., Weiller, E., et al. (1998). Мини-международное нейропсихиатрическое интервью (M.I.N.I.): разработка и проверка структурированного диагностического психиатрического интервью для DSM-IV и ICD-10. J. Clin. Психиатрия 59, 22–33.

        PubMed Аннотация | Google Scholar

        Штеффенер, Дж., Хабек, К., О’Ши, Д., Разлиги, К., Берер, Л., и Стерн, Ю. (2016). Различия между хронологическим возрастом и возрастом мозга связаны с образованием и самооценкой физической активности. Neurobiol. Старение 40, 138–144. DOI: 10.1016 / j.neurobiolaging.2016.01.014

        PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

        Тиан, Л., Ма, Л., и Ван, Л. (2016). Изменения функциональных связей от раннего до среднего взрослого возраста: ключи от многомерного анализа паттернов данных фМРТ в состоянии покоя. NeuroImage 129, 389–400. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2016.01.039

        PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

        Виктор, Т. А., Халса, С. С., Симмонс, В. К., Файнштейн, Дж. С., Савиц, Дж., Опперле, Р. Л. и др. (2018). Tulsa 1000: протокол натуралистического исследования для многоуровневой оценки и прогнозирования результатов в большой выборке психиатров. BMJ Open 8: e016620. DOI: 10.1136 / bmjopen-2017-016620

        PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

        Уилкинс, Л.W. (2017). Прогнозируемое мозгом ускоренное старение при лечении ВИЧ-инфекции. Неврология 89, 1652–1652. DOI: 10.1212 / WNL.0000000000004408

        CrossRef Полный текст | Google Scholar

        Старение мозга при большом депрессивном расстройстве: результаты рабочей группы ENIGMA по основным депрессивным расстройствам

        • Департамент психиатрии, Амстердамское общественное здравоохранение и нейробиология Амстердама, Амстердамский UMC, Vrije Universiteit & GGZinGeest, Амстердам, Нидерланды

          Лаура К.М. Хан, Ричард Динга, Моджи Агаджани, Дик Дж. Велтман и Бренда WJH Penninx

        • Институт мозга, познания и поведения Дондерса, Университет Радбауд, Неймеген, Нидерланды

          Ричард Динга, Хенрикус Г. Рухе, Аарт Х. . Schene & Andre F. Marquand

        • Кафедра психиатрии, Мюнстерский университет, Мюнстер, Германия

          Тим Хан, Бернхард Т. Бауне, Удо Данновски, Верена Эннекинг, Доминик Гротегерд, Клаас Кэллер, Рамона Леенингс и Джонатан Нильс Р.Винтер

        • Центр генетики изображений, Институт нейровизуализации и информатики Марка и Мэри Стивенс, Медицинская школа Кека, Университет Южной Калифорнии, Лос-Анджелес, Калифорния, США

          Кристофер Р.К. Чинг, София И. Томопулос, Неда Джаханшад и Пол М. Томпсон

        • Образовательный и клинический центр исследований психических заболеваний в пустыне Тихоокеанском регионе, VA Сан-Диего Healthcare, Сан-Диего, Калифорния, США

          Лиза Т. Эйлер

        • Департамент психиатрии Калифорнийского университета в Сан-Диего, Лос-Анджелес , CA, USA

          Лиза Т.Эйлер, Эшли Н. Сазерленд и Гарретт М. Тиммонс

        • ФГБУ «Научно-исследовательский институт физиологии и фундаментальной медицины», лаборатория аффективной, когнитивной и трансляционной нейробиологии, Новосибирск, Россия

          Любомир Афтанас, Иван Брак и Елена Филимонова

        • Кафедра неврологии, Новосибирский государственный университет, Новосибирск, Россия

          Любомир Афтанас

        • Кафедра неврологии, Университетский медицинский центр Гронингена, Университет Гронингена, Гронинген, Нидерланды

          Клиника Андре Алеман

          и нейропсихология развития, Университет Гронингена, Гронинген, Нидерланды

          Андре Алеман

        • Кафедра психиатрии, Медицинская школа Мельбурна, Университет Мельбурна, Мельбурн, Виктория, Австралия

          Бернхард Т.Бауне

        • Институт неврологии и психического здоровья Флори, Мельбурнский университет, Мельбурн, Виктория, Австралия

          Бернхард Т. Бауне

        • Институт эпидемиологии и социальной медицины, Мюнстерский университет, Мюнстер, Германия

          Клаус Бергер и Марко Хермесдорф

        • Лаборатория экспериментальной и трансляционной нейробиологии, Новосибирский государственный университет, Новосибирск, Россия

          Иван Брак и Евгений Осипов

        • Лаборатория психиатрической нейровизуализации (LIM-21), Институт клинической диагностики Clinicas HCFMUSP, Faculdade de Medicina, Universidade de Sao Paulo, Sao Paulo, SP, Brazil

          Geraldo Busatto Filho, Fabio L.С. Дюран, Педро Г. П. Роса, Тиффани М. Хаим-Аванчини, Маурисио Х. Серпа и Маркус В. Занетти

        • Департамент психиатрии, Тринити-колледж Дублин, Дублин, Ирландия

          Анджела Карбалледо и Томас Фродл

        • North Dublin Mental Health Services, Дублин, Ирландия

          Анджела Карбалледо

        • Департамент биомедицинских наук, Государственный университет Флориды, Таллахасси, Флорида, США

          Колм Г. Коннолли

        • Институт молекулярной биологии Квинслендского университета Брисбен, QLD, Австралия

          Баптист Куви-Дюшен

        • Кафедра психиатрии и поведенческих наук, Медицинская школа Университета Миннесоты, Миннеаполис, Миннесота, США

          Кэтрин Р.Каллен, Брайон А. Мюллер и Елена Поцци

        • Ориген, Национальный центр передового опыта в области психического здоровья молодежи, Парквилл, Виктория, Австралия

          Кристофер Г. Дэви и Лианн Шмаал

        • Центр психического здоровья молодежи, Университет Мельбурна, Мельбурн, Виктория, Австралия

          Кристофер Г. Дэйви и Лианн Шмаал

        • Департамент психологии, Школа искусств и социальных наук, Сити, Лондонский университет, Лондон, Великобритания

          Данаи Дима

        • Отделение нейровизуализации, Институт психиатрии, психологии и нейробиологии, Королевский колледж, Лондон, Великобритания

          Данаи Дима и Джеймс Х.Коул

        • Кафедра психиатрии и психотерапии, Медицинский университет Грайфсвальда, Грайфсвальд, Германия

          Штефан Френцель, Ганс Й. Грабе и Катарина Виттфельд

        • Кафедра психиатрии и психотерапии, Университет Гикдебург, Отто-Юте Германия

          Thomas Frodl

        • Немецкий центр нейродегенеративных заболеваний (DZNE), Геттинген, Германия

          Thomas Frodl

        • Центр аффективных расстройств, Институт психиатрии, Лондонский колледж психологии и нейробиологии, Лондонский Кинг,

          , Великобритания

          Синтия Х.Y. Fu

        • Школа психологии, Университет Восточного Лондона, Лондон, Великобритания

          Cynthia HY Fu

        • Кафедра психиатрии Оксфордского университета, Оксфорд, Великобритания

          Беата Р. Годлевска

        • психологии, Стэнфордский университет, Стэнфорд, Калифорния, США

          Ян Х. Готлиб и Тиффани К. Хо

        • Немецкий центр нейродегенеративных заболеваний (DZNE), сайт Росток / Грайфсвальд, Грайфсвальд, Германия

          Hans J.Грабе и Катарина Виттфельд

        • Междисциплинарный центр психопатологии и регуляции эмоций (ICPE), Университетский медицинский центр Гронингена, Университет Гронингена, Гронинген, Нидерланды

          Нинке А. Греневолд

        • Институт психологии и неврологии Университета Кейптаун, Кейптаун, Южная Африка

          Нинке А. Груневолд, Дэн Дж. Штайн, Флер М. Хауэллс и Энн Ульманн

        • Секция экспериментальной психопатологии и нейровизуализации, Департамент психиатрии, Гейдельбергский университет, Гейдельберг, Германия

          Оливер Грубер, Бернд Кремер и Хенк С.Temmingh

        • Департамент психологии, неврологии и поведения, Университет Макмастера, Гамильтон, Онтарио, Канада

          Джеффри Б. Холл и Эгл Симулионите

        • Мельбурнский центр нейропсихиатрии, Департамент психиатрии и Мельбурнского университета Мельбурн, Виктория, Австралия

          Бен Дж. Харрисон и Елена Поцци

        • Молодежная группа психического здоровья, Центр мозга и разума, Сиднейский университет, Сидней, Новый Южный Уэльс, Австралия

          Шон Н.Хаттон, Ян Б. Хики и Джим Лагопулос

        • Кафедра нейробиологии Калифорнийского университета в Сан-Диего, Сан-Диего, Калифорния, США

          Шон Н. Хаттон

        • Кафедра психиатрии и поведенческих наук, Стэндфордский университет, Стэнфорд , CA, USA

          Tiffany C. Ho

        • Отделение диагностической радиологии и нейрорадиологии, Университетская медицина Грайфсвальда, Грайфсвальд, Германия

          Норберт Хостен и Олаф Штайнстрэтер

        • Отделение психиатрии Марбурга, Филиппс Германия

          Андреас Янсен, Тило Кирчер и Аксель Круг

        • Департамент психологии Миннесотского университета, Миннеаполис, Миннесота, США

          Бонни Климс-Дуган и Дженс Соммер

        • Департамент психотерапии Университета Бонни , Бонн, Германия

          Axel Krug

        • Sunshine Coast Mind and Neuroscience Institut e, Университет Саншайн-Кост, QLD, Сиппи-Даунс, QLD, Австралия

          Джим Лагопулос

        • Кафедры психиатрии и педиатрии, Университет Калгари, Калгари, AB, Канада

          Фрэнк П.MacMaster & Quinn McLellan

        • Стратегическая клиническая сеть по зависимостям и психическому здоровью, Калгари, AB, Канада

          Фрэнк П. Макмастер

        • Департамент психиатрии, Университет Калгари, Калгари, AB, Канада

          Glenda MacQueen 901

        • Отделение психиатрии, Эдинбургский университет, Эдинбург, Великобритания

          Эндрю Макинтош, Хизер Уолли и Василиос Занниас

        • Факультет медицины и стоматологии, Университет Альберты, Эдмонтон, Альберта, Канада

          Квинн Школа клинических наук, Технологический университет Квинсленда, Брисбен, QLD, Австралия

          Кэти Л.МакМахон

        • Институт здоровья и биомедицинских инноваций, Технологический университет Квинсленда, Брисбен, Квинсленд, Австралия

          Кэти Л. МакМахон и Грейг И. де Зубикарай

        • QIMR Медицинский исследовательский институт Бергхофера, Австралия

          , Брисб, Австралия

          Сара Э. Медланд

        • Департамент психиатрии и поведенческих наук, Научный центр здоровья Техасского университета в Хьюстоне, Хьюстон, Техас, США

          Бенсон Мванги, Джейр К.Soares, Mon-Ju Wu & Giovana B. Zunta-Soares

        • Institut d’Investigació Biomèdica Sant Pau, Барселона, Каталония, Испания

          Мария Х. Портелла

        • Centro de Investigación Biomédica en Red Сиберсам, Испания

          Мария Х. Портелла

        • Отделение радиологии и ядерной медицины, Медицинские центры Амстердамского университета, AMC, Амстердам, Нидерланды

          Лисбет Ренеман и Анук Шранти

        • Центр депрессии, беспокойства и стресса Исследования, больница Маклина, Гарвардская медицинская школа, Белмонт, Массачусетс, США

          Мэтью Д.Sacchet

        • Институт психиатрии Макса Планка, Мюнхен, Германия

          Филипп Г. Земанн

        • Кафедра психиатрии и психотерапии, Университетский медицинский центр Геттинген, Геттинген, Германия

          Психиатрия Кнутри 40

        • Психотерапия, Asklepios Fachklinikum Göttingen, Геттинген, Германия

          Knut Schnell

        • SA Подразделение MRC по рискам и устойчивости, Кейптаунский университет, Кейптаун, Южная Африка

          Dan J.Stein

        • Квинслендский институт мозга, Университет Квинсленда, Брисбен, QLD, Австралия

          Лахлан Т. Страйк и Маргарет Дж. Райт

        • Центр когнитивной неврологии, Университетский медицинский центр Гронингена, Гронингенский университет, Нидерланды

          Мари-Хосе ван Тол

        • Отдел исследований разума и мозга, Департамент психиатрии и психотерапии CCM, Charité — Universitätsmedizin Berlin, корпоративный член Freie Universität Berlin, Humboldt-Universität zu Berlin и Берлинский институт здоровья , Германия

          Илья М.Veer & Henrik Walter

        • Отделение детской психиатрии, Университетский медицинский центр, Лейден, Нидерланды

          Роберт Р. Дж. М. Вермейрен

        • Лейденский институт мозга и познания, Лейденский университет, Лейден, Нидерланды

          Роберт Р. Дж. М. Вермейрен Ник Я.А. ван дер Ви и Стивен Я. ван дер Верфф

        • Кафедра психиатрии, Медицинский центр Лейденского университета, Лейден, Нидерланды

          Ник Дж.А. ван дер Ви и Стивен Дж. А. ван дер Верфф

        • Центр усовершенствованной визуализации, Университет Квинсленда, Брисбен, QLD, Австралия

          Маргарет Дж. Райт

        • Институт общественной медицины, Университет медицины Грайфсвальда, Грайфсвальд, Германия

          Генри Фельцке

        • Кафедра психиатрии, Отделение детской и подростковой психиатрии, Медицинская школа UCSF, UCSF, Сан-Франциско, Калифорния, США

          Тони Т. Ян

        • Факультет здравоохранения Квинслендского университета Technology, Брисбен, QLD, Австралия

          Greig I.de Zubicaray

        • Отделение клинической неврологии, Центр Ошера, Каролинский институт, Стокгольм, Швеция

          Кристоф Абе, Мартин Ингвар и Микаэль Ланден

        • Отделение психиатрии, Университет Далхаузи, Галифакс, Канада

          , Галифакс,
          & Tomas Hajek

        • Центр NORMENT, Институт клинической медицины, Университет Осло, Осло, Норвегия

          Оле А. Андреассен

        • Отдел психического здоровья и наркозависимости, Университетская больница Осло, Осло, Норвегия

          Оле А .Andreassen

        • Клиника психического здоровья и зависимостей, Отделение психиатрии и психосоматики CL, Университетская больница Осло, Осло, Норвегия

          Эрленд Боен

        • Клиника больницы, Университет Барселоны, IDIBAPS, CIBERSAM, Барселона, Каталония, Испания

          Катерина М. Боннин, Хосе М. Гойколеа, Хоаким Радуа и Эдуард Виета

        • Исследовательский фонд FIDMAG Germanes Hospitalàries, CIBERSAM, Барселона, Каталония, Испания

          Эрик Дж.Каналес-Родригес, Эдит Помарол-Клотет, Раймонд Сальвадор и Сальвадор Сарро

        • Центр нейровизуализации и когнитивной геномики (NICOG), Лаборатория клинической нейровизуализации, Центр нейробиологии NCBES в Голуэе, Колледж медицины сестринского дела и наук о здоровье, Национальный университет Ирландии , H91 TK33, Голуэй, Ирландия

          Дара Кэннон, Колм Макдональд и Лейла Набулси

        • Центр нейропсихиатрической генетики и геномики MRC, Кардиффский университет, Кардифф, Великобритания

          Xavier Caseras

        • Норвежский исследовательский центр Mental Институт клинической медицины, Университет Осло, Осло, Норвегия

          Торбьёрн Эльвсосхаген

        • Отделение неврологии, Университетская больница Осло, Осло, Норвегия

          Торбьёрн Эльвсосхаген

        • Психологическая энергия

          UNIACT, Комиссия по атомной энергии

          UNIACT Гиф-сюр-Иветт, Франция

          Полин Фавр и Жосслен Уэну

        • Группа переводческой психиатрии, Pôle de Psychiatrie, Faculté de Médecine, APHP, Hôpitaux Universitaires Mondor, INSERM, U955, Créteil, France

          Pauline Favre & Josselin Houenou,

          ,

          , Университет Кардиффа, Кардиффский исследовательский центр, Университет Кардиффа, Кардифф, Университет Кардиффа, 9000. , UK

          Соня Ф.Фоли

        • Neuroscience Research Australia, Randwick, Sydney, NSW, Australia

          Janice M. Fullerton, Bronwyn J. Overs и Peter R. Schofield

        • Школа медицинских наук, Университет Нового Южного Уэльса, Сидней, Новый Южный Уэльс , Австралия

          Дженис М. Фуллертон и Питер Р. Шофилд

        • Отделение психиатрии, Университетский медицинский центр Гронингена, Университет Гронингена, Гронинген, Нидерланды

          Бартоломеус К.M. Haarman

        • Université de Paris, Госпитальная университетская служба, GHU Paris Psychiatrie & Neuroscience, F-75014, Париж, Франция

          Chantal Henry

        • Институт неврологии, Университет Кейптауна, Кейптаун, Южная Африка

          Флер М. Хауэллс

        • Лауреат Института исследований мозга, Талса, штат Оклахома, США

          Райюс Куплики и Джонатан Савиц

        • Кафедра психиатрии, Школа медицины, Университет Сан-Паулу (FMUSP), Сан-Паулу , Бразилия

          Бени Лафер, Родриго Мачадо-Виейра и Марсио Герхардт Соейро-де-Соуза

        • Кафедра психиатрии и нейрохимии, Институт неврологии и физиологии Сахлгельской академии при Гётеборгском университете Ланден

        • Кафедра медицинской эпидемиологии и биостатистики, Каролинский институт, Стокгольм, Швеция

          Микаэ l Ланден

        • Кафедра клинической неврологии, Университет Осло, Осло, Норвегия

          Ульрик Ф.Солод

        • Клиника психиатрии и зависимости, Отделение психиатрии и психосоматики, Университетская больница Осло, Осло, Норвегия

          Ульрик Ф. Мальт

        • Школа психиатрии, Университет Нового Южного Уэльса, Кингсфорд, Сидней, Новый Южный Уэльс, Австралия

          Филип Б. Митчелл и Глория Робертс

        • Институт черной собаки, Больница Принца Уэльского, Рандвик, Сидней, Новый Южный Уэльс, Австралия

          Филип Б. Митчелл и Глория Робертс

        • Институт радиологии, больница HCFMUSP, Faculdade de Medicina, Universidade de Sao Paulo, Sao Paulo, SP, Brazil

          Maria Concepcion Garcia Otaduy

        • Департамент психиатрии и неврологии, CHU Grenoble Alpes, Université Grenoble Alpes, Université France-9000, Grenoble4 Alpes, 9000, Grenoble4 Alpes, Grenoble4 Alpes, 9000, Grenoble4 Alpes Мирча Полосан

        • Inserm 1216, Grenoble Institut des Neurosciences, GIN, F-38000, Гренобль, Франция

          Mircea Polosan 900 03

        • Департамент психиатрии, Медицинские центры Амстердамского университета, AMC, Амстердам, Нидерланды

          Мария М.Rive & Henricus G. Ruhe

        • Кафедра психиатрии, Медицинский центр Университета Радбоуд, Неймеген, Нидерланды

          Хенрикус Г. Рухе и Аарт Х. Шене

        • Кафедра психиатрии Медицинского центра Университета Пенсильвании Перельман, Филадельфия, Пенсильвания, США

          Теодор Д. Саттертуэйт и Дэниел Х. Вольф

        • Оксли Колледж медицинских наук, Университет Талсы, Талса, штат Оклахома, США

          Джонатан Савиц

        • Западный регион и отдел исследований, Институт психического здоровья, Сингапур, Сингапур

          Канг Сим

        • Школа медицины Йонг Лу Лин, Национальный университет Сингапура, Сингапур, Сингапур

          Канг Сим

        • Психиатрическая больница Валкенберга, Кейптаун, Южная Африка

          Хенк С.Temmingh

        • Instituto de Ensino e Pesquisa, Госпиталь Sírio-Libanês, Сан-Паулу, SP, Бразилия

          Маркус В. Занетти

        • Кафедра когнитивной неврологии, Медицинский центр Университета Радбуда, Неймеген 9000, Нидерланды Marquand

        • Центр обработки медицинских изображений, Департамент компьютерных наук, Университетский колледж Лондона, Лондон, Великобритания

          Джеймс Х. Коул

        • Центр исследований деменции, Институт неврологии, Университетский колледж Лондона, Лондон, Великобритания

          Джеймс Х.Коул

        Переписка на Лаура К. М. Хан.

        Тесты на определение возраста мозга предложат людям среднего возраста в борьбе с деменцией | UK news

        Врачи должны предложить пациентам среднего возраста возможность пройти компьютерный тест, призванный показать, насколько их «возраст мозга» соотносится с их биологическим возрастом, чтобы побудить их вести более здоровый образ жизни.

        Компьютерный тест, разработанный Общественным здравоохранением Англии, будет опробован врачами общей практики в ближайшие несколько месяцев.Программа производит расчеты на основе ответов на вопросы о таких привычках, как упражнения, алкоголь, курение и вес, в сочетании с клиническими данными об артериальном давлении и уровне холестерина.

        Это означает, что мужчине в возрасте 40 лет, который любит пить, мало упражняется и курит, можно сказать, что его мозг стареет в 1,5 раза быстрее, чем нормальный процесс старения, а это означает, что его мозг функционирует в нормальном режиме. уровень 60-летнего. Чиновники здравоохранения надеются сделать этот тест частью системы проверок, уже предлагаемой 40-74-летним.

        Чарльз Алесси, руководитель отдела общественного здравоохранения Англии (PHE) по деменции, сказал, что эта схема была добровольной и не сводилась к скринингу. «Мы уже проводим проверки состояния здоровья, и это расширяет то, что мы делаем. Мы не говорим о скрининге и не заставляем людей проходить тест », — сказал он.

        «Мы предлагаем людям возможность точно узнать, как факторы риска могут влиять на скорость снижения их когнитивных функций. Деменция — это целая группа состояний, и мы можем управлять некоторыми рисками.Мы знаем, например, что курение может ускорить снижение когнитивных функций ».

        Эксперты по деменции приветствовали разработку теста. Общество Альцгеймера, которое работает с PHE и академическими партнерами над инструментами, которые помогут людям понять возраст их мозга и риск деменции, заявило, что программа находится на ранних стадиях разработки и что необходимы дополнительные исследования, прежде чем найти надежный калькулятор риска.

        «Мы знаем, что то, что хорошо для сердца, полезно для головы, и все больше данных показывает, что такой образ жизни, как курение и чрезмерное употребление алкоголя, может увеличить риск развития слабоумия», — сказал Джереми Хьюз, исполнительный директор Общества Альцгеймера.

        «Врачи общей практики каждый день обсуждают с пациентами образ жизни, и это правильно, что мы продолжаем помогать им делать осознанный выбор. Калькулятор риска может быть полезным инструментом в арсенале клинициста, но его не следует навязывать пациентам ».

        Доктор Ричард Вотри, заместитель председателя комитета терапевтов Британской медицинской ассоциации, более скептически относился к инструменту скрининга. «Если сравнивать возраст мозга человека с его естественным возрастом, это не обязательно означает, что у него может развиться деменция раньше», — сказал он.«Нам нужно действительно взглянуть на данные исследования и понять, есть ли какие-либо основания для этого предположения».

        В прошлом месяце NHS подверглась критике за то, что платила терапевтам за диагностику деменции, давая им 55 фунтов стерлингов каждый раз, когда они выявляют болезнь у пациента.