@phdthesis{Tröger_Diss_2021,
title = {Executive function & semantic memory impairments in Alzheimer’s disease — investigating the decline of executive function and semantic memory in Alzheimer’s disease through computer-supported qualitative analysis of semantic verbal fluency and its applications in clinical decision support},
author = {Johannes Tr{\"o}ger},
url = {https://publikationen.sulb.uni-saarland.de/handle/20.500.11880/31994},
doi = {https://doi.org/10.22028/D291-35033},
year = {2021},
date = {2021-12-07},
school  = {Saarland University},
address = {Saarbruecken, Germany},
abstract = {Alzheimer’s Disease (AD) has a huge impact on an ever-aging society in highly developed industrialized countries such as the EU member states: according to the World Alzheimer’s Association the number one risk factor for AD is age. AD patients suffer from neurodegenerative processes driving cognitive decline which eventually results in the loss of patients’ ability of independent living. Episodic memory impairment is the most prominent cognitive symptom of AD in its clinical stage. In addition, also executive function and semantic memory impairments significantly affect activities of daily living and are discussed as important cognitive symptoms during prodromal as well as acute clinical stages of AD. Most of the research on semantic memory impairments in AD draws evidence from the Semantic Verbal Fluency (SVF) task which evidentially also places high demands on the executive function level. At the same time, the SVF is one of the most-applied routine assessments in clinical neuropsychology especially in the diagnosis of AD. Therefore, the SVF is a prime task to study semantic memory and executive function impairment side-by-side and draw conclusions about their parallel or successive impairments across the clinical trajectory of AD. To effectively investigate semantic memory and executive function processes in the SVF, novel computational measures have been proposed that tap into data-driven semantic as well as temporal metrics scoring an SVF performance on the item-level. With a better and more differentiated understanding of AD-related executive function and semantic memory impairments in the SVF, the SVF can grow from a well-established screening into a more precise diagnostic tool for early AD. As the SVF is one of the most-applied easy-to-use and low-burden neurocognitive assessments in AD, such advancements have a direct impact on clinical practice as well. For the last decades huge efforts have been put on the discovery of disease-modifying compounds responding to specific AD biomarker-related cognitive decline characteristics. However, as most pharmaceutical trials failed, the focus has shifted towards population-wide early screening with cost-effective and scalable cognitive tests representing an effective mid-term strategy. Computer-supported SVF analysis responds to this demand. This thesis pursues a two-fold objective: (1) improve our understanding of the progressive executive function and semantic memory impairments and their interplay in clinical AD as measured by the SVF and (2) harness those insights for applied early and specific AD screening. To achieve both objectives, this thesis comprises work on subjects from different clinical stages of AD (Healthy Aging, amnestic Mild Cognitive Impairment—aMCI, and AD dementia) and in different languages (German & French). All results are based on SVF speech data generated either as a one-time assessment or a repeated within-participant testing. From these SVF speech samples, qualitative markers are extracted with different amount of computational support (ranging from manual processing of speech to fully automated evaluation). The results indicate, that semantic memory is structurally affected from an early clinical—amnestic Mild Cognitive Impairment (aMCI)—stage on and is even more affected in the later acute dementia stage. The semantic memory impairment in AD is particularly worsened through the patients’ inability to compensate by engaging executive functions. Hence, over the course of the disease, hampered executive functioning and therefore the inability to compensate for corrupt semantic memory structures might be the main driver of later-stage AD patients’ notably poor cognitive performance. These insights generated on the SVF alone are only made possible through computer-supported qualitative analysis on an item-per-item level which leads the way towards potential applications in clinical decision support. The more fine-grained qualitative analysis of the SVF is clinically valuable for AD diagnosis and screening but very time-consuming if performed manually. This thesis shows though that automatic analysis pipelines can reliably and validly generate this diagnostic information from the SVF. Automatic transcription of speech plus automatic extraction of the novel qualitative SVF features result in clinical interpretation comparable to manual transcripts and improved diagnostic decision support simulated through machine learning classification experiments. This indicates that the computer-supported SVF could ultimately be used for cost-effective fully automated early clinical AD screening. This thesis advances current AD research in a two-fold manner. First it improves the understanding of the decline of executive function and semantic memory in AD as measured through computational qualitative analysis of the SVF. Secondly, this thesis embeds these theoretical advances into practical clinical decision support concepts that help screen population-wide and cost-effective for early-stage AD.

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Die Alzheimer-Krankheit (AD) stellt eine enorme Herausforderung f{\"u}r die immer {\"a}lter werdende Gesellschaft in hochentwickelten Industriel{\"a}ndern wie den EU-Mitgliedsstaaten dar. Nach Angaben der World Alzheimer's Association ist der gr{\"o}{\ss}te Risikofaktor f{\"u}r AD das Alter. Alzheimer-Patienten leiden unter neurodegenerativen Prozessen, die kognitiven Abbau verursachen und schlie{\ss}lich dazu f{\"u}hren, dass Patienten nicht l{\"a}nger selbstbestimmt leben k{\"o}nnen. Die Beeintr{\"a}chtigung des episodischen Ged{\"a}chtnisses ist das prominenteste kognitive Symptom von AD im klinischen Stadium. Dar{\"u}ber hinaus f{\"u}hren auch St{\"o}rungen der Exekutivfunktionen sowie der semantischen Ged{\"a}chtnisleistung zu erheblichen Einschr{\"a}nkungen bei Aktivit{\"a}ten des t{\"a}glichen Lebens und werden als wichtige kognitive Symptome sowohl im Prodromal- als auch im akuten klinischen Stadium von AD diskutiert. Der Gro{\ss}teil der Forschung zu semantischen Ged{\"a}chtnisbeeintr{\"a}chtigungen bei AD st{\"u}tzt sich auf Ergebnisse aus dem Semantic Verbal Fluency Tests (SVF), der auch die Exekutivfunktionen stark fordert. In der Praxis ist die SVF eines der am h{\"a}ufigsten eingesetzten Routine- Assessments in der klinischen Neuropsychologie, insbesondere bei der Diagnose von AD. Daher ist die SVF eine erstklassige Aufgabe, um die Beeintr{\"a}chtigung des semantischen Ged{\"a}chtnisses und der exekutiven Funktionen Seite an Seite zu untersuchen und R{\"u}ckschl{\"u}sse auf ihre parallelen oder sukzessiven Beeintr{\"a}chtigungen im klinischen Verlauf von AD zu ziehen. Um semantische Ged{\"a}chtnis- und Exekutivfunktionsprozesse in der SVF effektiv zu untersuchen, wurden j{\"u}ngst neuartige computergest{\"u}tzte Verfahren vorgeschlagen, die sowohl datengetriebene semantische als auch tempor{\"a}re Ma{\ss}e nutzen, die eine SVF-Leistung auf Item-Ebene bewerten. Mit einem besseren und differenzierteren Verst{\"a}ndnis von ADbedingten Beeintr{\"a}chtigungen der Exekutivfunktionen und des semantischen Ged{\"a}chtnisses in der SVF kann sich die SVF von einem gut etablierten Screening zu einem pr{\"a}ziseren Diagnoseinstrument f{\"u}r fr{\"u}he AD entwickeln. Da die SVF eines der am h{\"a}ufigsten angewandten, einfach zu handhabenden und wenig belastenden neurokognitiven Assessments bei AD ist, haben solche Fortschritte auch einen direkten Einfluss auf die klinische Praxis. In den letzten Jahrzehnten wurden enorme Anstrengungen unternommen, um krankheitsmodifizierende Substanzen zu finden, die auf spezifische, mit AD-Biomarkern verbundene Merkmale des kognitiven Abbaus reagieren. Da jedoch die meisten pharmazeutischen Studien in j{\"u}ngster Vergangenheit fehlgeschlagen sind, wird heute als mittelfristige Strategie bev{\"o}lkerungsweite Fr{\"u}herkennung mit kosteng{\"u}nstigen und skalierbaren kognitiven Tests gefordert. Die computergest{\"u}tzte SVF-Analyse ist eine Antwort auf diese Forderung. Diese Arbeit verfolgt deshalb zwei Ziele: (1) Verbesserung des Verst{\"a}ndnisses der fortschreitenden Beeintr{\"a}chtigungen der Exekutivfunktionen und des semantischen Ged{\"a}chtnisses und ihres Zusammenspiels bei klinischer AD, gemessen durch die SVF, und (2) Nutzung dieser Erkenntnisse f{\"u}r angewandte AD-Fr{\"u}herkennung. Um beide Ziele zu erreichen, umfasst diese Thesis Forschung mit Probanden aus verschiedenen klinischen AD Stadien (gesundes Altern, amnestisches Mild Cognitive Impairment-aMCI, und AD-Demenz) und in verschiedenen Sprachen (Deutsch &amp; Franz{\"o}sisch). Alle Ergebnisse basieren auf SVF Sprachdaten, erhoben im Querschnittdesign oder als wiederholte Testung in einem L{\"a}ngsschnittdesign. Aus diesen SVF-Sprachproben werden mit unterschiedlicher rechnerischer Unterst{\"u}tzung qualitative Marker extrahiert (von manueller Verarbeitung der Sprache bis hin zu vollautomatischer Auswertung). Die Ergebnisse zeigen, dass das semantische Ged{\"a}chtnis bereits im fr{\"u}hen aMCI Stadium strukturell beeintr{\"a}chtigt ist und im sp{\"a}teren akuten Demenzstadium noch st{\"a}rker betroffen ist. Die strukturelle Beeintr{\"a}chtigung des semantischen Ged{\"a}chtnisses bei Alzheimer wird insbesondere dadurch verschlimmert, dass die Patienten nicht in der Lage sind, dies durch den Einsatz exekutiver Funktionen zu kompensieren. Daher k{\"o}nnten im Verlauf der Erkrankung eingeschr{\"a}nkte Exekutivfunktionen und damit die Unf{\"a}higkeit, degenerierte semantische Ged{\"a}chtnisstrukturen zu kompensieren, die Hauptursache f{\"u}r die auffallend schlechten kognitiven Leistungen von AD-Patienten im Akutstadium sein. Diese Erkenntnisse basierend auf der SVF alleine werden erst durch die computergest{\"u}tzte qualitative Analyse auf Item-per-Item-Ebene m{\"o}glich und weisen den Weg zu m{\"o}glichen Anwendungen in der klinischen Entscheidungsunterst{\"u}tzung. Die feink{\"o}rnigere qualitative Analyse der SVF ist klinisch wertvoll f{\"u}r die AD-Diagnose und das Screening, aber sehr zeitaufw{\"a}ndig, wenn sie manuell durchgef{\"u}hrt wird. Diese Arbeit zeigt jedoch, dass automatische Analysepipelines diese diagnostischen Informationen zuverl{\"a}ssig und valide aus der SVF generieren k{\"o}nnen. Die automatische Transkription von Sprache plus die automatische Extraktion der neuartigen qualitativen SVF-Merkmale f{\"u}hren zu einer klinischen Interpretation, die mit manuellen Analysen vergleichbar ist. Diese Verarbeitung f{\"u}hrt auch zu einer verbesserten diagnostischen Entscheidungsunterst{\"u}tzung, die durch Klassifikationsexperimente mit maschinellem Lernen simuliert wurde. Dies deutet darauf hin, dass die computergest{\"u}tzte SVF letztendlich f{\"u}r ein kosteng{\"u}nstiges vollautomatisches klinisches AD-Fr{\"u}hscreening eingesetzt werden k{\"o}nnte. Diese Arbeit bringt die aktuelle AD-Forschung auf zweifache Weise voran. Erstens verbessert sie unser Verst{\"a}ndnis der kognitiven Einschr{\"a}nkungen im Bereich der Exekutivfunktionen und des semantischen Ged{\"a}chtnisses bei AD, gemessen durch die computergest{\"u}tzte qualitative Analyse der SVF. Zweitens bettet diese Arbeit diese theoretischen Fortschritte in ein praktisches Konzept zur klinischen Entscheidungsunterst{\"u}tzung ein, das zuk{\"u}nftig ein bev{\"o}lkerungsweites und kosteneffektives Screening f{\"u}r AD im Fr{\"u}hstadium erm{\"o}glichen k{\"o}nnte.},
pubstate = {published},
type = {phdthesis}
}