Cette recherche est inspirée par les profonds changements démographiques qui sont devenus de plus en plus aigus au cours des dernières décennies. Avec des gains substantiels en espérance de vie, la population mondiale vieillit rapidement, et dans les nations industrialisées, les adultes plus âgés deviennent progressivement la partie dominante de la population. Parallèlement, les nations occidentales connaissent une réduction concomitante de l'incidence de la démence. Ainsi, la nécessité de comprendre le vieillissement normal devient cruciale.
Contrairement aux efforts massifs dirigés vers la guérison de la maladie d'Alzheimer et d'autres démences, relativement peu d'attention est accordée à la situation des adultes plus âgés normatifs. Si à l'avenir la plupart des êtres humains deviennent des adultes plus âgés, non atteints de démence mais légèrement atteints sur le plan cognitif, la compréhension du vieillissement cognitif normal et de ses fondements biologiques est essentielle pour l'élaboration future de politiques publiques et de planification.
Le problème de l'étude du vieillissement normal est qu'elle nécessite des études longitudinales à long terme minutieuses qui doivent prendre en compte de nombreuses variables pertinentes. De telles études sont coûteuses et donc encore relativement rares. Heureusement, plusieurs importantes études longitudinales sur le vieillissement normal ont déjà généré une quantité substantielle de données qui, sous un examen analytique approprié, peuvent fournir des informations précieuses sur les changements liés à l'âge dans le cerveau et leurs corrélats cognitifs. Par conséquent, l'application de modèles dynamiques multivariés sophistiqués à l'analyse des données longitudinales existantes est au cœur de ce projet.
En résumé, nous proposons d'appliquer des techniques de modélisation statistique de pointe à des données longitudinales qui incluent de multiples indicateurs de performance cognitive (raisonnement fluide, aptitude verbale, mémoire de travail et épisodique, vitesse perceptuelle), des mesures structurelles du cerveau dérivées de l'IRM (volume régional et épaisseur corticale, propriétés de diffusion de la substance blanche, teneur régionale en fer et en myéline, connectivité fonctionnelle et variabilité de l'activation à l'état de repos) ainsi que des indicateurs de risque vasculaire et métabolique (données sanguines de panels lipidique et métabolique, pression sanguine et variants génétiques de risque) qui émergent en tant que modificateurs significatifs des trajectoires de vieillissement individuelles. Nous appliquerons des modèles statistiques dynamiques longitudinaux multivariés pour examiner les changements liés à l'âge au fil du temps et la variance associée, les relations de causalité entre les variables cognitives et cérébrales, et l'influence modifiante du risque métabolique/vasculaire sur ces associations bidirectionnelles.
Notre objectif est de produire des insights importants sur le processus normal de vieillissement, ses mécanismes cérébraux, ses conséquences cognitives, ainsi que des modificateurs physiologiques et génétiques importants des trajectoires de vieillissement individuelles. Les résultats de ce projet façonneront la compréhension générale du vieillissement normal, contribuant ainsi finalement à l'amélioration du bien-être de la population progressivement vieillissante.
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