Depression in amyotrophic lateral sclerosis: screening using attention bias assessment

封面

如何引用文章

全文:

详细

Introduction. Depression is highly prevalent in amyotrophic lateral sclerosis (ALS) [9]. Its detection can be challenging, particularly in advanced disease when many patients develop bulbar dysfunction and upper limb muscle weakness. This necessitates objective methods for diagnosing affective disorders in ALS.

The study aimed to evaluate the potential utility of eye-tracking technology for detecting depression in ALS patients using an attention bias assessment.

Materials and methods. The study enrolled ALS patients meeting Gold Coast criteria. Depressive symptoms were assessed using the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS). During eye-tracking sessions, patients viewed a screen displaying pairs of faces — one emotional (sad or happy) and one neutral.

Results. Data from 33 participants were analyzed. Comparative analysis of mean gaze fixation duration showed that ALS patients with depressive symptoms had significantly longer fixation times on sad faces compared to non-depressed patients. HADS depression scores correlated with mean fixation duration on sad (r = 0.421; p = 0.018) and neutral (r = 0.36; p = 0.047) faces. To analyze the interaction of sensitivity and specificity of mean fixation time on sad faces for detecting depressive disorders, ROC analysis was performed. An area under the curve was 0.722 (acceptable value).

Conclusion. Eye tracking-based attention bias screening assessment shows potential utility for depression detection in ALS. This method may be particularly valuable in advanced disease when patients become immobilized and lose capacity for verbal communication or questionnaire completion [9].

作者简介

Ekaterina Pervushina

Bashkir State Medical University

Email: ekaterina-pervushina@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-9352-5783

Cand. Sci. (Med.), Assoc. Prof., Department of neurology

俄罗斯联邦, 3 Lenin str., Ufa, 450008

Mansur Kutlubaev

Bashkir State Medical University

编辑信件的主要联系方式.
Email: mansur.kutlubaev@yahoo.com
ORCID iD: 0000-0003-1001-2024

Dr. Sci. (Med.), Assoc. Prof., Head, Department of neurology

俄罗斯联邦, 3 Lenin str., Ufa, 450008

Adelina Bikmetova

Bashkir State Medical University

Email: adelina.bikmetova@bk.ru
ORCID iD: 0009-0001-3147-0852

student

俄罗斯联邦, 3 Lenin str., Ufa, 450008

Yulia Murzakova

Bashkir State Medical University

Email: murzakova02@mail.ru
ORCID iD: 0009-0005-4341-8321

student

俄罗斯联邦, 3 Lenin str., Ufa, 450008

Vladimir Mendelevich

Kazan State Medical Universitу

Email: mendelevich_vl@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8476-6083

Dr. Sci. (Med.), Prof., Head, Department of psychiatry and medical psychology

俄罗斯联邦, Kazan

参考

  1. Pagonabarraga J, Álamo C, Castellanos M, et al. Depression in major neurodegenerative diseases and strokes: a critical review of similarities and differences among neurological disorders. Brain Sci. 2023;13(2):318. doi: 10.3390/brainsci13020318
  2. Baquero M, Martín N. Depressive symptoms in neurodegenerative diseases. World J Clin Cases. 2015;3(8):682–693. doi: 10.12998/wjcc.v3.i8.682
  3. Marx W, Penninx BWJH, Solmi M, et al. Major depressive disorder. Nat Rev Dis Primers. 2023;9(1):44. doi: 10.1038/s41572-023-00454-1
  4. Lu L, Deng Y, Xu R. Current potential therapeutics of amyotrophic lateral sclerosis. Front Neurol. 2024;15:1402962. doi: 10.3389/fneur.2024.1402962
  5. Masrori P, Van Damme P. Amyotrophic lateral sclerosis: a clinical review. Eur J Neurol. 2020;27(10):1918–1929. doi: 10.1111/ene.14393
  6. Jellinger KA. Understanding depression with amyotrophic lateral sclerosis: a short assessment of facts and perceptions. J Neural Transm (Vienna). 2024;131(2):107–115. doi: 10.1007/s00702-023-02714-6
  7. Larsson BJ, Nordin K, Nygren I. Symptoms of anxiety and depression in patients with amyotrophic lateral sclerosis and their relatives during the disease trajectory. J Neurol Sci. 2023;455:122780. doi: 10.1016/j.jns.2023.122780
  8. Suslow T, Hublack A, Kersting A, Bodenschatz CM. Attentional biases to emotional information in clinical depression: a systematic and metaanalytic review of eye tracking findings. J Affect Disord. 2020;274: 632– 642. doi: 10.1016/j.jad.2020.05.140
  9. Turner MR.; UK MND Clinical Studies Group. Diagnosing ALS: the Gold Coast criteria and the role of EMG. Pract Neurol. 2022;22(3):176–178. doi: 10.1136/practneurol-2021-003256
  10. Tottenham N, Tanaka JW, Leon AC, et al. The NimStim set of facial expressions: judgments from untrained research participants. Psychiatry Res. 2009;168(3):242–249. doi: 10.1016/j.psychres.2008.05.006
  11. Ashaie SA, Cherney LR. Eye tracking as a tool to identify mood in aphasia: a feasibility study. Neurorehabil Neural Repair. 2020;34(5):463–471. doi: 10.1177/1545968320916160
  12. Морозова М.А., Потанин С.С., Бениашвили А.Г. и др. Валидация русскоязычной версии Госпитальной шкалы тревоги и депрессии в общей популяции. Профилактическая медицина. 2023;26(4):7–14. Morozova MA, Potanin SS, Beniashvili AG, et al. Validation of the Hospital Anxiety and Depression Scale Russian-language version in the general population. Russian Journal of Preventive Medicine. 2023;26(4):7–14. doi: 10.17116/profmed2023260417
  13. Cedarbaum JM, Stambler N, Malta E, et al. The ALSFRS-R: a revised ALS functional rating scale that incorporates assessments of respiratory function. BDNF ALS Study Group (Phase III). J Neurol Sci. 1999;169(1-2):13–21. doi: 10.1016/s0022-510x(99)00210-5
  14. Balendra R, Al Khleifat A, Fang T, Al-Chalabi A. A standard operating procedure for King’s ALS clinical staging. Amyotroph Lateral Scler Frontotemporal Degener. 2019;20(3-4):159–164. doi: 10.1080/21678421.2018.1556696
  15. Kutlubaev MA, Areprintseva DK, Radakovic R, Pervushina EV. Psychometric properties of the Russian version of the Edinburgh cognitive and behavioral amyotrophic lateral sclerosis screen. Amyotroph Lateral Scler Frontotemporal Degener. 2024;25(7-8):785–787. doi: 10.1080/21678421.2024.2328579
  16. Smets EM, Garssen B, Bonke B, De Haes JC. The Multidimensional Fatigue Inventory (MFI) psychometric qualities of an instrument to assess fatigue. J Psychosom Res. 1995;39(3):315–325. doi: 10.1016/0022-3999(94)00125-o
  17. Кузнецова Д.Р., Кутлубаев М.А., Первушина Е.В. Глазодвигательные нарушения при боковом амиотрофическом склерозе. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2025;125(4):7–12. Kuznetsova DR, Kutlubaev MA, Pervushina EV. Oculomotor disorders in patients with amyotrophic lateral sclerosis. S.S. Korsakov Journal of Neurology and Psychiatry. 2025;125(4):7–12. doi: 10.17116/jnevro20251250417
  18. Beswick E, Fawcett T, Hassan Z, et al. A systematic review of digital technology to evaluate motor function and disease progression in motor neuron disease. J Neurol. 2022;269(12):6254–6268. doi: 10.1007/s00415-022-11312-7
  19. Fernandes F, Barbalho I, Bispo Júnior A, et al. Digital alternative communication for individuals with amyotrophic lateral sclerosis: what we have. J Clin Med. 2023;12(16):5235. doi: 10.3390/jcm12165235

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Heatmaps. A — patient V. with ALS and clinically significant depression exhibited longer visual fixation on sad faces compared to neutral ones; B — patient N. with ALS without depression showed longer fixation on neutral faces than sad ones.

下载 (129KB)
索引源数据
3. Fig. 2. ROC curve demonstrating the sensitivity and specificity of mean fixation duration on sad faces for detecting depressive symptoms in ALS patients.

下载 (88KB)
索引源数据

版权所有 © Pervushina E., Kutlubaev M., Bikmetova A., Murzakova Y., Mendelevich V., 2025

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».