威廉斯敦——皮特·斯宾塞和黛安·帕森斯可能很快就能通过手机提示了解自己是否有可能患上阿尔茨海默病或相关疾病。如果是这样，他们可能还有时间采取措施来延长生活质量。
这两位退休人员是4月10日在该镇哈珀老年中心聚集的23人中的一员（19名女性和3名男性），他们一起享用了意大利面、鸡蛋或金枪鱼三明治的午餐，同时听取了两名达特茅斯医学院研究人员的介绍。
介绍内容是：加入全国200名患者的测试，尝试一款数字手机应用程序。研究人员表示，在约两小时和四项测试中，该应用程序可能会揭示出即将发生的痴呆症的微弱但独特的信号。
研究人员已确定四种预测潜在发展痴呆症的行为信号，涉及步行、说话、眼球追踪和微笑强度的特征——这些都是手机可以通过摄像头、触摸屏、运动和平衡检测器测量的。
研究人员希望这些信号能在记忆、运动、说话和思维明显受损前长达10年就提示进行医疗干预——而不是目前常见的仅提前两年预警。他们希望手机能在配偶或家人发现问题之前就凸显问题，促使进行临床测试。他们的第一份研究报告将于6月30日发布。
痴呆症的早期预警可以让患者有动力开始生活方式的改变，包括饮食、身体活动和大脑锻炼，这些被认为对某些人可以显著延缓痴呆症的发展。
"你经常听到要去锻炼，去散步，"达特茅斯学院盖泽尔医学院的社区和家庭教授、前社会工作者凯伦·L·福图纳博士说。"也许这种痴呆症筛查可能会推动你去做那些事情来阻止疾病进展。这有点像是在和时间赛跑。"福图纳是这项研究的负责人。
福图纳解释说，目前的科学状况是，人们必须亲自前往初级保健或其他临床场所，医生可以在那里提前最多两年发现这些早期迹象。这是一个障碍。福图纳的目标是让公众更容易在家中使用手机测试相同的行为信号。
达特茅斯校友杂志上的一篇文章描述了这款名为RealVision的应用程序，它"跟踪用户如何与手机互动，记录诸如眼球运动混乱、打字困难或需要更多时间回应提示等变化。"
"长期目标是与配偶、女儿、儿子和看护者合作——这些人最有可能观察到亲人行为的变化，"福图纳告诉该杂志。"并利用这些关系的力量鼓励某人下载应用程序，从而可能早期识别临床前期的阿尔茨海默病。"
在哈珀中心，福图纳的研究同事、达特茅斯大学高年级本科生韦丹·塔普利瓦纳正忙着向23位老年人解释，测试从研究同意和隐私协议开始，然后是30分钟的病史调查，可以通过纸质或达特茅斯在线网站完成。然后参与者将下载RealVision应用程序，并在家中再花30分钟进行步行、说话、眼球追踪和微笑的测试。
手机处理数据——但只将结果发送给达特茅斯，以保护用户隐私。"你拍摄的任何视频都在你自己的手机上处理，"塔普利瓦纳说。塔普利瓦纳表示，如果结果表明有早期痴呆症状，有一种方法可以联系参与者并建议他们进行临床筛查，以确认手机测试的结果。
塔普利瓦纳花30分钟解释这一切并回答问题。然后他在志愿者中走动，收集他们签署的研究同意书。通过从达特茅斯驱车两小时到达威廉斯敦，研究人员知道他们面对的是真实的人，而不是电脑"机器人"。否则，参与者必须通过在线视频确认和文档流程来证明他们的真实身份。
23名参与者中的大多数离开时计划稍后填写调查问卷并进行手机应用程序行为测试。但斯宾塞和帕森斯决定立即行动。30分钟的介绍后，他们坐在午餐桌旁填写最初的病史文件，并亲自交给福图纳，从而确认是真实的人填写了它。
他们为什么想参加测试？斯宾塞和帕森斯表示，是为了活得更充实和出于好奇心。
"我认为这很有价值，"82岁的斯宾塞说，他是一名退休电工，曾在海军海豹突击队中负责从太空舱中营救宇航员。他被邀请参加。书面调查很繁琐，他说："我不想再做一次。"斯宾塞借用了塔普利瓦纳的手机完成应用程序部分。他用眼睛跟随一个红球，对着相机微笑，并在其他简短测试中步行两分钟。"测量微笑似乎很重要，"他说，并补充道："我总是很难做出大微笑，所以我试图想一些有趣的事情，这样我才能笑出来。"他说，参与达特茅斯的测试提醒他，"不应该等到这种测试才每天都过得充实。"
"我86岁了，可能对这项研究来说太老了，"帕森斯说。"但我很好奇，不想失去我的好奇心和兴趣。"帕森斯曾是北亚当斯市议会议员，退休前从事教育和教学工作。她现在住在亚当斯。"我忘记名字，也找不到词，我想看看我是否有任何标志和其他信号。"她已经完成了30分钟的书面问卷，正在等待接收手机软件。她说，调查问卷询问了关于睡眠模式的多个问题。
就帕森斯而言，她有一个特别的参与原因。她的女儿莎拉·J·P·克莱因是哈珀中心的外联协调员。当达特茅斯团队向全国发送200多份参与研究的请求时，莎拉是第一个回应的，从达特茅斯到这里的相对较短的两小时车程使事情变得容易。福图纳表示，哈珀中心可能是应用程序测试中唯一一个现场参与的群体。
"莎拉很棒，"福图纳笑着说，此时克莱因正忙于为老年人提供午餐。"加油，莎拉！"
后续电子邮件详细说明
在访问后回复问题的电子邮件中，福图纳详细说明了RealVision的某些方面。
"这些信号中的许多，如步态或面部表情的细微变化，已经在研究环境中研究了多年，但直到最近我们才拥有足够敏感的工具来早期且一致地检测小变化，"福图纳写道。"即便如此，它们本身并不能作为诊断依据；相反，它们是早期信号，表明某些情况可能需要更密切的关注。"
她说，步态特征可以与早期脑部变化相关联——步幅、变化性、平衡和步行节奏的细微变化。同样，面部变化，如肌肉运动、对称性、反应性或情感表达，可以暗示细微的脑部变化。
"其中一些模式非常细微，可能不容易被人类眼睛实时注意到，特别是当它们非常细微时，"她补充道。"这就是计算方法可以发挥作用的地方，通过随时间检测许多小信号中的模式。"
达特茅斯的计算机在研究参与者的结果中寻找模式，目的是支持早期意识和对话，而不是取代面对面的临床评估。
"这仍然是一个不断发展的科学领域，"福图纳说。"这些工具旨在补充——而不是取代——临床判断，我们非常注意不过度解读信号或引起不必要的担忧。"
凯伦·福图纳、韦丹·塔普利瓦纳和莎拉·克莱因在哈珀中心希望，基于手机的应用程序可能使在家中更早检测痴呆症症状成为可能。
凯伦·福图纳、韦丹·塔普利瓦纳和莎拉·克莱因在哈珀中心希望，基于手机的应用程序可能使在家中更早检测痴呆症症状成为可能。提供者：比尔·丹斯莫尔
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