TRACING – The tRAjeCtories of cognitive healthy agING

Progetto nell’ambito dell’Infrastruttura di ricerca HST- Human Science and Technologies dell’Università degli Studi di Torino, cofinanziato da CCIAA e MYNA-PROJECT.ORG srl.
Responsabile Scientifico: Prof.ssa Martina Amanzio, Dipartimento di Psicologia, UNITO.

TRACING, come studio-pilota longitudinale innovativo, e in linea con le indicazioni OMS, rileverà possibili cambiamenti precoci a livello neuropsicofisiologico nell’aging normativo, seguendo un approccio multidimensionale alla salute. Questi cambiamenti, seppure ancora poco indagati, sono di importanza cruciale al fine di far luce, da un lato, sul mantenimento delle capacità fisico-cognitive e funzionali, e dall’altro sull’individuazione di una traiettoria di invecchiamento più sfavorevole.
In particolare, attraverso un assesment neuropsicofisiologico verranno valutati, al basale e al follow up, specifici parametri, utilizzando le strumentazioni presenti nell’infrastruttura di ricerca HST (laboratori di physical capacity e di psicofisiologia), al fine di intercettare precocemente possibili traiettorie sfavorevoli dell’aging normativo.
In particolare, i risultati di TRACING saranno utili ad identificare possibili disfunzioni neuropsicofisiologiche precoci, come, ad esempio, la presenza di un eventuale declino cognitivo soggettivo, Subjective Cognitive Decline [SCD, doi:10.1016/S1474-4422(19)30368-0], di una pre-fragilità fisica, e di una disregolazione a livello emotivo.


PROGETTO

DUrata

18 mesi a partire da febbraio 2023.

Due sessioni di testing al basale e al follow up.

Obiettivo

Identificazione precoce di disfunzioni neuropsicofisiologiche nell’healthy aging per oggettivare possibili traiettorie di invecchiamento sfavorevole (prevenzione primaria):

  1. declino cognitivo soggettivo
  2. disregolazione emotiva
  3. pre-fragilità fisica

    GRUPPO DI RICERCA

    Prof.ssa Martina Amanzio

    Principal Investigator, coordinamento scientifico e supervisione di tutte le fasi progettuali

    Dip. Scienze Mediche di UNITO

    Supervisione assessment psicofisiologico

    BIOMed Lab di POLITO

    Supervisione alla modellizzazione

    MYNA-PROJECT.ORG srl

    Sviluppo delle basi dati in ambienti standard e pre-progettazione delle applicazioni software necessarie – in un successivo progetto – al campionamento con frequenza giornaliera delle variabili critiche psico-neuro-fisiologiche, indispensabili per implementare la capacità predittiva dell’AI sulle funzioni considerate a rischio.


    BASE DATI

    Soggetti coinvolti

    50 soggetti volontari iscritti all’Università Terza Età > 60 anni

    • 25 donne
    • 25 uomini

        Criteri di inclusione: presenza di stili di vita predisponenti ad una traiettoria dell’aging più̀ sfavorevole, in funzione del punteggio alla scala Lookup 7+ (Landi et al., 2018)

        FASI VALUTATIVE

        Tre fasi valutative disgiunte di 30’ ciascuna, al basale e al follow-up:

        1. Assessment neuropsicologico (Laboratori del Dipartimento di Psicologia, UNITO)
        2. Assessment psicofisiologico (Laboratorio di Psychophysiology – HST)
        3. Assessment dello stato di salute fisica (Laboratorio di Physical Capacity – HST)

            METODOLOGIA DI RACCOLTA DATI

            Assessment NEUROPSICOLOGICO
            1. Declino cognitivo soggettivo, SCD (Cognitive Function Instrument, CFI: Chipi et al., 2018)
            2. Assessment neuropsicologico (Batteria del deterioramento Mentale, BDM: Perri et al., 2001)
            3. Rilevazioni di deflessioni del tono dell’umore, attraverso tasks specifici, quali, ad esempio, Beck Depression Inventory, BDI: Beck et al., 1988) e Hamilton Rating Scale for Anxiety, HAM-A: Hamilton, 1959).
            Assessment PSICOFISIOLOGICO
            1. Presentazione di immagini emotigene, tratte dall’International Affective Picture System, IAPS (Lang et al., 2008)
            2. Valutazione di disregolazione emotiva attraverso l’acquisizione, ad esempio, di parametri cardiaci quali Heart Rate Variability (HRV), in funzione alla presentazione di immagini IAPS.
            Assessment dello STATO DI SALUTE FISICA

            attraverso la rilevazione di 5 determinanti di fragilità fenotipica (Fried et al., 2001):

            1. Perdita di peso non intenzionale
            2. Riduzione attività fisica
            3. Astenia
            4. Riduzione della forza di prensione
            5. Rallentamento della velocità del cammino.

            ANALISI DATI

            Confronto statistico tra basale e follow-up

            al fine di oggettivare possibili associazioni tra SCD, Pre-fragilità fisica, Deflessioni del tono dell’umore orientate in senso ansioso-depressivo e disregolazione emotiva, e in linea con una traiettoria sfavorevole dell’aging

            Costruzione di un modello di dati di gruppo e di ciascuna persona

            Modellazione delle relazioni tra i diversi insiemi di dati (numerici, categorici, affetti da incertezza, continui, discreti) attraverso approcci diversi:

            1. Statistici
            2. Analitici

            TIMELINE

            Febbraio – Marzo 2023

            Analisi fattibilità e test phase

            Marzo – Maggio 2023

            Training del personale e reclutamento dei soggetti sperimentali

            Maggio – Ottobre 2023

            Raccolta dati –
            Valutazione al basale

            Assessment neuropsicofisiologico multidimensionale e ‘benchmark variables’

            Ottobre 2023 – Gennaio 2024

            Raccolta dati –
            Verifica dei dati al basale

            Analisi di correlazione tra le variabili rilevate basale ed individuazione delle eventuali criticità specifiche

            Gennaio – Agosto 2024

            Analisi dati al basale e al follow-up

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