DOI: https://doi.org/10.3389/fdgth.2025.1727707
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41602207
تاريخ النشر: 2026-01-12
المؤلف: Ioannis Tarnanas وآخرون
الموضوع الرئيسي: التدخلات الرقمية في الصحة النفسية
نظرة عامة
يتناول القسم الإمكانات التحويلية للعلامات الحيوية الرقمية في سياق مرض الزهايمر والخرف المرتبط به (ADRD)، مع التأكيد على دورها في تعزيز الطب الدقيق. يبرز الحاجة إلى رؤى قابلة للتنفيذ مستمدة من هذه العلامات الحيوية لتسهيل التدخلات المبكرة والمستهدفة، مما يحول التركيز من الرعاية الصحية التفاعلية إلى الرعاية الصحية الوقائية. يقترح المؤلفون مفهوم “البصمة العصبية الرقمية” (DNF)، التي تدمج العلامات الحيوية الرقمية متعددة الأنماط—مثل الكلام، والمشي، وحركات العين—المجمعة من خلال الواقع المعزز أو الافتراضي المعتمد على الهواتف الذكية. تستخدم هذه الطريقة التعلم الآلي، والتعلم العميق، والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) لتحليل البيانات، بهدف تقديم درجة حساسة ودقيقة تعكس حالة الصحة في فترات تكرار عالية.
تؤكد الاستنتاجات على إمكانية أن تحدث DNFs ثورة في أبحاث ADRD والممارسة السريرية من خلال تقديم درجة رقمية مبسطة لكنها قوية لدعم القرار السريري. تعزز عملية التصنيف ذات الخطوتين المقترحة، التي تجمع بين p-tau217 البلازمي مع DNFs المعتمدة، دقة التشخيص مع تقليل الاختبارات الغازية. يوضح المؤلفون كيف يمكن أن تشير DNFs المختلفة إلى مراحل متنوعة من التغيرات الفسيولوجية المرضية المرتبطة بمرض الزهايمر، مع تخصيص احتمالات للانتقالات بين المراحل. يدعون إلى دمج العلامات الحيوية الدموية مع الدرجات الفرعية لـ DNF لتحسين مراقبة وتوقع مخاطر ADRD، خاصة في البيئات ذات الموارد المحدودة. بشكل عام، يؤكد المؤلفون أن DNFs يمكن أن تعزز بشكل كبير استراتيجيات العلاج الشخصية وتحسن النتائج للمرضى المصابين بـ ADRD، رهناً بالتحقق الدقيق والتعاون بين التخصصات.
نقاش
يؤكد قسم النقاش في الورقة على قيود نماذج أبحاث مرض الزهايمر (AD) الحالية، وخاصة تلك المعتمدة على الحيوانات، ويبرز التقدم في العلامات الحيوية المعتمدة على الدم التي انتقلت بأبحاث AD من إطار مفاهيمي إلى إطار بيولوجي أكثر. لقد حسّن إدخال نظام تصنيف الأميلويد-تاو-التنكس العصبي (AT(N)) القدرات التشخيصية ولكنه يفتقر إلى الفعالية في تحديد مراحل المرض والضعف الإدراكي الدقيق. يدعو المؤلفون إلى دمج العلامات الحيوية الرقمية غير الغازية وطرق الذكاء الاصطناعي (AI)، مثل التعلم الآلي (ML)، لتعزيز تقييمات الاضطرابات المرتبطة بمرض الزهايمر (ADRD) في البيئات السريرية. من الجدير بالذكر أن نهج “استدلال النوع والمراحل (SuStaIn)” في التعلم الآلي قد أظهر وعدًا في تحديد الأنماط الظاهرة الخاصة بالمرض وأنماط التقدم، مستفيدًا من علامات السوائل الدماغية (CSF) لتطوير نموذج تصنيف بيولوجي قوي.
يقترح المؤلفون مفهوم “البصمات العصبية الرقمية” (DNF) الجديد الذي يجمع بين العلامات الحيوية الرقمية متعددة الأنماط مع تقنيات متقدمة مثل الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) وتقدير عدم اليقين (UQ) لتحسين دقة التشخيص ومراقبة المرضى. يقترحون عملية من خطوتين لدمج p-tau217 البلازمي مع DNFs، مما قد يسهل تحديد مرض الزهايمر ويعزز خصوصية الوكلاء السريريين. تهدف مجموعة أدوات DNF إلى تقديم تقييم شامل للمؤشرات الإدراكية والوظيفية، مستفيدة من البيانات الواقعية من مصادر متنوعة، بما في ذلك قياسات الصوت وتتبع العين. في النهاية، يجادل المؤلفون بأن دمج DNFs والأساليب التحليلية المتقدمة يمكن أن يحدث ثورة في أبحاث ADRD والممارسة السريرية، مقدماً حلولاً شخصية وفعالة ومتاحة عالمياً لرعاية المرضى.
DOI: https://doi.org/10.3389/fdgth.2025.1727707
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41602207
Publication Date: 2026-01-12
Author(s): Ioannis Tarnanas et al.
Primary Topic: Digital Mental Health Interventions
Overview
The section discusses the transformative potential of digital biomarkers in the context of Alzheimer’s disease and related dementias (ADRD), emphasizing their role in advancing precision medicine. It highlights the need for actionable insights derived from these biomarkers to facilitate early, targeted interventions, thereby shifting the focus from reactive to preventive healthcare. The authors propose the concept of a “Digital Neuro Fingerprint” (DNF), which integrates multimodal digital biomarkers—such as speech, gait, and eye movements—collected through smartphone-based augmented or virtual reality. This approach utilizes machine learning, deep learning, and explainable artificial intelligence (XAI) to analyze data, aiming to provide a sensitive and specific score that reflects health status in high-frequency intervals.
The conclusions underscore the potential of DNFs to revolutionize ADRD research and clinical practice by offering a simplified yet powerful digital score for clinical decision support. The proposed two-step staging workflow, which combines plasma p-tau217 with validated DNFs, enhances diagnostic accuracy while minimizing invasive testing. The authors illustrate how different DNFs can indicate varying stages of AD-related pathophysiological changes, with probabilities assigned to transitions between stages. They advocate for integrating blood biomarkers with DNF sub-scores to improve monitoring and prediction of ADRD risk, particularly in resource-limited settings. Overall, the authors assert that DNFs could significantly enhance personalized treatment strategies and improve outcomes for ADRD patients, contingent upon rigorous validation and interdisciplinary collaboration.
Discussion
The discussion section of the paper emphasizes the limitations of current Alzheimer’s disease (AD) research models, particularly animal-based ones, and highlights the advancements in blood-based biomarkers that have transitioned AD research from a conceptual framework to a more biological one. The introduction of the amyloid-tau-neurodegeneration (AT(N)) classification system has improved diagnostic capabilities but lacks effectiveness in determining disease stages and subtle cognitive impairments. The authors advocate for the integration of non-invasive digital biomarkers and artificial intelligence (AI) approaches, such as machine learning (ML), to enhance evaluations of Alzheimer’s disease-related disorders (ADRD) in clinical settings. Notably, the “Subtype and Stage Inference (SuStaIn)” ML approach has shown promise in identifying disease-specific phenotypes and progression patterns, utilizing cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers to develop a robust biological staging model.
The authors propose a novel “Digital Neuro Fingerprints” (DNF) concept that combines multimodal digital biomarkers with advanced technologies like explainable artificial intelligence (XAI) and uncertainty quantification (UQ) to improve diagnostic accuracy and patient monitoring. They suggest a two-step process for integrating plasma p-tau217 with DNFs, which could streamline the identification of AD and enhance the specificity of clinical proxies. The DNF toolbox aims to provide a comprehensive assessment of cognitive and functional indicators, leveraging real-world data from various sources, including voice and eye-tracking metrics. Ultimately, the authors argue that the integration of DNFs and advanced analytical methods could revolutionize ADRD research and clinical practice, offering personalized, efficient, and globally accessible solutions for patient care.