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一般向け試験名/Public title

日本語
アルツハイマー病の早期スクリーニング指標研究

英語
A Retrospective Study to Explore Early Screening Indicators for AD pathology

一般向け試験名略称/Acronym

日本語
アルツハイマー病の早期スクリーニング指標研究

英語
A Retrospective Study to Explore Early Screening Indicators for AD pathology

科学的試験名/Scientific Title

日本語
アルツハイマー病の早期スクリーニング指標研究

英語
A Retrospective Study to Explore Early Screening Indicators for AD pathology

科学的試験名略称/Scientific Title:Acronym

日本語
アルツハイマー病の早期スクリーニング指標研究

英語
A Retrospective Study to Explore Early Screening Indicators for AD pathology

試験実施地域/Region

日本/Japan

対象疾患名/Condition

日本語
軽度認知障害
健常成人ボランティア

英語
Mild Cognitive impairment
Healthy adult volunteers

疾患区分1/Classification by specialty

神経内科学/Neurology	成人/Adult

疾患区分2/Classification by malignancy

悪性腫瘍以外/Others

ゲノム情報の取扱い/Genomic information

いいえ/NO

目的1/Narrative objectives1

日本語
ADによる軽度認知障害（MCI：Mild Cognitive Impairment）／preclinical AD患者の脳内Aβ蓄積のスクリーニングに有用な背景因子・臨床指標の組み合わせを，かかりつけ医がアクセス可能な被験者背景（年齢・性別・併存疾患・病歴・生活習慣・教育歴等）と臨床検査データ（一般血液検査値等）から特定し，診断補助に有用なコンポジットマーカーを探索することを目的とする。

英語
To identify combinations of background factors and clinical indicators useful for prescreening Amyloid-beta accumulation in the brain of patients with MCI due to AD/preclinical AD, based on subject background (age, gender, comorbidities, medical history, lifestyle, educational history, etc.) and clinical laboratory data (general blood test values, etc.) accessible to primary care doctors.

目的2/Basic objectives2

その他/Others

目的2 -その他詳細/Basic objectives -Others

日本語
バイオマーカー

英語
Biomarker

試験の性質1/Trial characteristics_1

探索的/Exploratory

試験の性質2/Trial characteristics_2

試験のフェーズ/Developmental phase

該当せず/Not applicable

主要アウトカム評価項目/Primary outcomes

日本語
後方視的に収集した臨床情報（変数）をもとに機械学習を用いて脳内Aβ蓄積有無の予測モデルを構築し，その予測精度を評価すること。

英語
To construct a prediction model for the presence or absence of Amyloid-beta accumulation in the brain using machine learning based on clinical information (variables) collected retrospectively, and to evaluate its prediction accuracy.

副次アウトカム評価項目/Key secondary outcomes

日本語

英語

試験の種類/Study type

観察/Observational

基本デザイン/Basic design

ランダム化/Randomization

ランダム化の単位/Randomization unit

ブラインド化/Blinding

コントロール/Control

層別化/Stratification

動的割付/Dynamic allocation

試験実施施設の考慮/Institution consideration

ブロック化/Blocking

割付コードを知る方法/Concealment

群数/No. of arms

介入の目的/Purpose of intervention

介入の種類/Type of intervention

介入1/Interventions/Control_1

日本語

英語

介入2/Interventions/Control_2

日本語

英語

介入3/Interventions/Control_3

日本語

英語

介入4/Interventions/Control_4

日本語

英語

介入5/Interventions/Control_5

日本語

英語

介入6/Interventions/Control_6

日本語

英語

介入7/Interventions/Control_7

日本語

英語

介入8/Interventions/Control_8

日本語

英語

介入9/Interventions/Control_9

日本語

英語

介入10/Interventions/Control_10

日本語

英語

年齢（下限）/Age-lower limit

適用なし/Not applicable

年齢（上限）/Age-upper limit

適用なし/Not applicable

性別/Gender

男女両方/Male and Female

選択基準/Key inclusion criteria

日本語
大分県臼杵市の地域高齢住民コホート（臼杵コホート）に参加した者及び大分大学医学部附属病院を受診した者のうち，以下の全ての選択基準を満たす者を本研究の対象とする。
1. Petersenによるamnestic mild cognitive impairmentの診断基準を満たし，CDR（clinical dementia rating）0.5である者，または，Petersenによるamnestic mild cognitive impairmentの診断基準を満たさず，CDR 0である者
2. アミロイドPET（［11C］PiB：Pittsburgh compound-B）検査を受けた者

英語
Subjects of this study are participants in Usuki Cohort (the cohort of local elderly residents in Usuki City, Oita Prefecture) and those who visited Oita University Hospital, and they meet all the following inclusion criteria.
1. MCI who fulfilled the diagnostic criteria of Petersen (CDR 0.5), or healthy adult volunteers who did not fulfill the diagnostic criteria of Petersen (CDR 0).
2. Subjects undergone amyloid PET ([11C]PiB: Pittsburgh compound-B) testing.

除外基準/Key exclusion criteria

日本語
大分県臼杵市の地域高齢住民コホート（臼杵コホート）に参加した者及び大分大学医学部附属病院を受診した者のうち，以下の基準のいずれかに該当する者は本研究の対象から除外する。
1. 解析に十分なデータを取得していない者
2. 研究参加拒否の意思を示した者
3. その他，研究責任医師もしくは研究分担医師が不適格と判断した者

英語
Subjects of this study are participants in Usuki Cohort (the cohort of local elderly residents in Usuki City, Oita Prefecture) and those who visited Oita University Hospital, and they meet all the following inclusion criteria.
1. Subjects with some missing data.
2. Subjects who have stated their willingness to participate in the research.
3. Any other subjects who are judged to be ineligible by the principal investigator or sub-investigator.

目標参加者数/Target sample size

200

責任研究者/Name of lead principal investigator

日本語

名	成志
ミドルネーム
姓	木村

英語

名	Noriyuki
ミドルネーム
姓	Kimura

所属組織/Organization

日本語
大分大学医学部

英語
Oita University Faculty of Medicine

所属部署/Division name

日本語
神経内科学講座

英語
Department of Neurology

郵便番号/Zip code

879-5593

住所/Address

日本語
大分県由布市挾間町医大ヶ丘１丁目１番地

英語
1-1 Idaigaoka, Hasama, Yufu, Oita 879-5593, Japan

電話/TEL

097-586-5814

Email/Email

noriyuki@oita-u.ac.jp

試験問い合わせ窓口担当者/Name of contact person

日本語

名	成志
ミドルネーム
姓	木村

英語

名	Noriyuki
ミドルネーム
姓	Kimura

組織名/Organization

日本語
大分大学医学部

英語
Oita University Faculty of Medicine

部署名/Division name

日本語
神経内科学講座

英語
Department of Neurology

郵便番号/Zip code

879-5593

住所/Address

日本語
大分県由布市挾間町医大ヶ丘１丁目１番地

英語
1-1 Idaigaoka, Hasama, Yufu, Oita 879-5593, Japan

電話/TEL

097-586-5814

試験のホームページURL/Homepage URL

Email/Email

noriyuki@oita-u.ac.jp

機関名/Institute

日本語
大分大学

英語
Oita University

機関名/Institute
（機関選択不可の場合）

日本語

部署名/Department

日本語

個人名/Personal name

日本語

英語

機関名/Organization

日本語
その他

英語
Eisai Co., Ltd.

機関名/Organization
（機関選択不可の場合）

日本語
エーザイ株式会社

組織名/Division

日本語

組織の区分/Category of Funding Organization

営利企業/Profit organization

研究費拠出国/Nationality of Funding Organization

日本語

英語

共同実施組織/Co-sponsor

日本語
エーザイ株式会社

英語
Eisai Co., Ltd.

その他の研究費提供組織/Name of secondary funder(s)

日本語

英語

組織名/Organization

日本語
大分大学医学部倫理委員会

英語
Oita University Faculty of Medicine Ethics Committee

住所/Address

日本語
大分県由布市挾間町医大ヶ丘１丁目１番地

英語
1-1 Idaigaoka, Hasama, Yufu, Oita 879-5593, Japan

電話/Tel

097-586-6380

Email/Email

rinrikenkyu@oita-u.ac.jp

他機関から発行された試験ID/Secondary IDs

いいえ/NO

試験ID1/Study ID_1

ID発行機関1/Org. issuing International ID_1

日本語

英語

試験ID2/Study ID_2

ID発行機関2/Org. issuing International ID_2

日本語

英語

治験届/IND to MHLW

試験実施施設名称/Institutions

大分大学医学部神経内科学講座（大分県）
エーザイ株式会社（東京都）

一般公開日（本登録希望日）/Date of disclosure of the study information

2023

年

08

月

31

日

プロトコル掲載URL/URL releasing protocol

試験結果の公開状況/Publication of results

最終結果が公表されている/Published

結果掲載URL/URL related to results and publications

https://alzres.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13195-024-01650-1

組み入れ参加者数/Number of participants that the trial has enrolled

260

主な結果/Results

日本語
L2正則化ロジスティック回帰を用いた予測性能は、モデル1(被験者背景・MMSEサブスコア)とモデル2 (被験者背景・一般血液検査)では同程度の性能が示され(ROC AUC [SD]，0.70 [0.01])、それらを組合せたモデル３(被験者背景・一般血液検査・MMSEサブスコア)では性能が向上した(ROC AUC [SD]，0.73 [0.01])。遅延再生と場所の見当識のMMSEサブスコア、年齢、TSH、MCVが予測に寄与する重要な変数だった。

英語
The classification performance using L2-regularized logistic regression showed that Model 1 (demographic characteristics, MMSE subscores) and Model 2 (demographic characteristics, blood test results) had similar performance (ROC AUC [SD], 0.70 [0.01]). However, Model 3 (demographic characteristics, blood test results, MMSE subscores) demonstrated improved performance (ROC AUC [SD], 0.73 [0.01]). The most important variables were MMSE subscores for delayed recall and orientation place, age, TSH, and MCV.

主な結果入力日/Results date posted

2025

年

03

月

31

日

結果掲載遅延/Results Delayed

結果遅延理由/Results Delay Reason

日本語

英語

最初の試験結果の出版日/Date of the first journal publication of results

2025

年

01

月

21

日

参加者背景/Baseline Characteristics

日本語
参加者全体の38.5%(101/262)がAβ陽性、79.8%(209/262)がMCI(CDR=0.5)、20.2% (53/262)が認知機能正常(CDR=0)であった。年齢（平均±SD)は73.8±7.8歳、51.9% (136/262)が男性、教育年数（平均±SD)は11.8±2.2年、BMI（平均±SD)は22.81±3.07、MMSE（平均±SD)スコアは26.3±2.4であった。

英語
In total, 38.5% (101/262) of participant records were amyloid-beta positive, 79.8% (209/262) had MCI (CDR = 0.5), and 20.2% (53/262) were cognitively normal (CDR = 0). The mean (SD) age was 73.8 (7.8) years, 51.9% (136/262) were male, and the mean (SD) MMSE score was 26.3 (2.4).

参加者の流れ/Participant flow

日本語
臼杵コホートの参加者855人と大分大学病院を受診した患者230人のうち、それぞれ703人と71人はアミロイドPiB-PETデータがなかったため除外し、それぞれ8人と13人はCDRが0.5を超えたため除外した。さらに、臼杵コホートの1人はMMSEスコアが20未満で認知症を示唆し、大分大学病院の4人はCDRデータがなかったため除外した。欠損値や異常値が多いために除外した参加者はいなかった。欠損値が最も多かった参加者は、34変数のうち11変数（11のMMSEサブスコア）が欠損していたが、解析前に、欠損値の存在を理由にこの参加者を除外する必要はないと判断した。285人のうち2人の参加者が2つのコホート間で重複していたが、重複した2人の参加者の記録は、PiB-PETスキャンの日付が2つのコホート間で約4年離れているため、別々の記録として扱った。MCIまたは正常な認知機能を持つ参加者の285人の記録が選択基準及び除外基準に基づきスクリーニングされ、262人（260人の固有の参加者）を分析対象とした。22人は、PiB-PETと他の変数に関連するデータ測定日の間に365日を超える期間があったため除外し、臼杵コホートの患者1人は血液検査記録が欠落していたため除外した。

英語
Of the 855 patients in the USUKI cohort and the 230 patients who visited Oita University Hospital, 703 and 71, respectively, were excluded because they did not have amyloid PiB-PET data, and 8 and 13, respectively, because they had a CDR > 0.5; additionally, 1 case in the USUKI cohort was excluded because of an MMSE score < 20, indicating dementia, and 4 in Oita University Hospital because they did not have CDR data. No participants were excluded because of a large number of missing or abnormal values. The participant with the most missing values had 11 of 34 variables missing (11 MMSE subscores). Prior to analysis, it was determined that exclusion of this participant because of the high number of missing values was not necessary. Note that out of 285, two participants overlapped across the two cohorts, and therefore the dataset screened for eligibility included 283 unique participants. The overlapping records for the two participants were treated as separate records because the PiB-PET scan dates were approximately 4 years apart between the two cohorts. Overall, 285 records of participants with MCI or normal cognitive function were screened for eligibility and 262 (260 unique participants) were included in the analysis set; 22 were excluded because there was a > 365-day period between their PiB-PET and the collection of data related to other variables, and one patient in the USUKI cohort was excluded because of missing blood test records.

有害事象/Adverse events

日本語

英語

評価項目/Outcome measures

日本語
主要評価項目：収集した臨床情報（変数）をもとに5つの異なる機械学習モデルを構築し、脳内Aβ蓄積の有無の分類性能を評価する。
・モデル0：年齢+性別+教育年数+BMI
・モデル1：モデル0＋神経心理検査（MMSEサブスコア）
・モデル2：モデル0+一般血液検査所見（ApoE4表現型を除く）+被験者背景（既往歴、飲酒状況、喫煙歴）
・モデル3：モデル2+神経心理検査（MMSEサブスコア）
・モデル4：モデル3＋ApoE4表現型
なお、脳内Aβ蓄積有無はPiB mean SUVR 1.2以上と定義された。

英語
The primary endpoint was the classification performance of the presence or absence of intracerebral amyloid-beta accumulation using five different machine learning models.
･ Model 0: demographic characteristics (age, sex, body mass index, years of education)
･ Model 1: Model 0 plus all MMSE subscores
･ Model 2: Model 0 plus blood test results (excluding ApoE4 phenotype) and the other demographic characteristics (medical history, current alcohol consumption, smoking status)
･ Model 3: Model 2 plus all MMSE subscores
･ Model 4: Model 3 plus ApoE4 phenotype
The true label for positive amyloid-beta accumulation, or the positive presence of intracerebral amyloid-beta accumulation, was defined as a mean PiB standardized uptake value ratio (SUVR) of 1.2 or higher.

個別症例データ共有計画/Plan to share IPD

日本語

英語

個別症例データ共有計画の詳細/IPD sharing Plan description

日本語

英語

試験進捗状況/Recruitment status

試験終了/Completed

プロトコル確定日/Date of protocol fixation

2023

年

05

月

12

日

倫理委員会による承認日/Date of IRB

2023

年

06

月

22

日

登録・組入れ開始（予定）日/Anticipated trial start date

2023

年

09

月

01

日

フォロー終了(予定)日/Last follow-up date

2024

年

04

月

30

日

入力終了(予定)日/Date of closure to data entry

データ固定（予定）日/Date trial data considered complete

解析終了(予定)日/Date analysis concluded

その他関連情報/Other related information

日本語
後ろ向き観察研究
対象：
①健常成人ボランティア、②ADによる軽度認知障害（MCI：Mild Cognitive Impairment）／preclinical AD
対象データ：
（A）臼杵コホートのデータ：2015年10月1日～2017年11月30日のデータのうち適格基準に合致した方。
（B）大分大学医学部附属病院のデータ：2012年9月1日～2017年11月30日の期間に受診しており，適格基準に合致した方。
方法：後方視的に収集した臨床情報（変数）をもとに機械学習を用いて脳内Aβ蓄積有無の予測モデルを構築し，その予測精度を評価する。

英語
Retrospective observational study
Condition:
(1) Healthy adult volunteers
(2) Patients with MCI due to AD/preclinical AD
Data:
(A) Usuki cohort data from October 1, 2015 to November 30, 2017 which met the eligibility criteria.
(B) Data from Oita University Hospital: Patients were seen between September 1, 2012 and November 30, 2017 and met the eligibility criteria.
Method: To construct a prediction model for the presence or absence of Amyloid-beta accumulation in the brain using machine learning based on clinical information (variables) collected retrospectively, and to evaluate its prediction accuracy.

登録日時/Registered date

2023

年

08

月

01

日

最終更新日/Last modified on

2025

年

03

月

31

日

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日本語
https://center6.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr/ctr_view.cgi?recptno=R000059089

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