Summary

fMRI tabanlı bir Hedefleme Yöntemi Kullanarak Depresyon için Bireyselleştirilmiş rTMS Tedavisi

Published: August 02, 2021
doi:

Summary

Bu protokol, dorsolateral prefrontal korteksin (DLPFC) subgenual anterior singulat korteks (sgACC) ile en güçlü fonksiyonel antikorelasyona sahip bir alt bölgesinin, fMRI tabanlı bir nöronavigasyon sisteminin yardımı altında stimülasyon hedefi olarak yerleştirildiği tekrarlayan transkraniyal manyetik stimülasyonun (rTMS) uygulanmasını tanımlamaktadır.

Abstract

Daha fazla klinik etkinlik elde etmek için, majör depresif bozukluk (MDB) tedavisinde bir devrim merakla beklenmektedir. Tekrarlayan transkraniyal manyetik stimülasyon (rTMS), beyin aktivitesini hemen değiştiren non-invaziv ve güvenli bir nöromodülasyon tekniğidir. MDB tedavisinde geniş uygulamasına rağmen, tedavi yanıtı bireyler arasında farklı kalmaktadır ve bu da stimülasyon hedefinin yanlış konumlandırılmasına atfedilebilir. Çalışmamız, fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) destekli konumlandırmanın depresyon tedavisinde rTMS’nin etkinliğini artırıp artırmadığını incelemeyi amaçlamaktadır. MDB’de dorsolateral prefrontal korteksin (DLPFC) subgenual anterior singulat korteks (sgACC) ile en güçlü anti-korelasyona sahip alt bölgesini tanımlamayı ve uyarmayı ve bu yeni yöntemin ve geleneksel 5 cm kuralının karşılaştırmalı bir araştırmasını yapmayı amaçlıyoruz. Daha kesin stimülasyon elde etmek için, her iki yöntem de nöronavigasyon sistemi rehberliğinde uygulandı. İstirahat durumuna dayalı bireyselleştirilmiş pozisyon ile TMS tedavisinin fonksiyonel bağlantısallaştırmanın 5 cm’lik yöntemden daha iyi klinik etkinlik gösterebileceğini bekledik.

Introduction

Majör depresif bozukluk (MDB) belirgin ve kalıcı depresyon ile karakterizedir ve daha ciddi vakalarda hastalar halüsinasyonlar ve / veya sanrılarla karşılaşabilir 1,2. Genel popülasyonla karşılaştırıldığında, MDB hastaları arasında intihar riski yaklaşık 20 kat daha yüksektir3. Günümüzde MDB için en çok kullanılan tedavi ilaç tedavisi olmakla birlikte, hastaların% 30 – % 50’si antidepresanlara yeterli yanıt vermemektedir4. Yanıt verenler için, semptom iyileşmesi nispeten uzun bir gizli dönemden sonra ortaya çıkma eğilimindedir ve yan etkiler eşlik eder. Psikoterapi, bazı hastalar için etkili olsa da, maliyetli ve zaman alıcıdır. Bu nedenle MDB için daha güvenli ve daha etkili bir tedavi acilen gereklidir.

Tekrarlayan transkraniyal manyetik stimülasyon (rTMS) non-invaziv ve güvenli bir tekniktir ve çeşitli ruhsal bozuklukların tedavisi için onaylanmıştır 5,6,7. Terapötik mekanizması belirsizliğini korusa da, rTMS’nin uyarılmış beyin bölgelerinin aktivitesini ve nöral plastisiteyi 8,9,10 düzenleyerek çalıştığı ve böylece spesifik fonksiyonel ağları normalleştirdiği tahmin edilmektedir10,11,12. rTMS ayrıca, bağlantı yolları aracılığıyla uzak beyin bölgelerindeki değişiklikleri uyandıran ve güçlendirilmiş bir terapötik etkiye yol açan ağ etkisine de neden olur13. rTMS beyin aktivitesini hemen ve sağlam bir şekilde değiştirse de, MDB tedavisinde yanıt oranı sadece %18 civarındadır14. Ana neden, stimülasyon hedeflerinin yanlış yeri olabilir15.

Subgenual anterior singulat korteks (sgACC) esas olarak duygusal işlemden sorumludur ve stresli olaylara tepkiyi, iç ve dış uyaranlara duygusal tepkiyi ve duygusal ifadeyi düzenlemede rol oynar16,17,18. ACC’nin bu alt bölgesi, serebral korteks ve limbik sistem19,20 ile önemli yapısal ve fonksiyonel bağlantıyı paylaşır. İlginç bir şekilde, çalışmalar bu alanın stimülasyon sonrası aktivitesinin TMS’nin klinik etkinliği ile yakından ilişkili olduğunu göstermiştir. Örneğin, sgACC’nin kan akışı, depresif semptomların hafifletilmesi ile ilişkili olan sağ dorsolateral prefrontal kortekste (DLPFC) hedeflenen bir TMS küründen sonra azalmıştır21. Vink ve ark.8, DLPFC’yi hedef alan stimülasyonun sgACC’ye yayıldığını bulmuş ve sgACC aktivitesinin TMS’nin tedavi yanıtının bir biyobelirteci olabileceğini öne sürmüşlerdir. Önceki araştırmalara göre, Fox ve meslektaşları22, sgACC (MNI koordinatı: 6, 16, -10) ile en güçlü fonksiyonel anti-bağlantıyı gösteren DLPFC’nin bir alt bölgesine hedeflemenin antidepresan etkisini arttırdığını öne sürdü. Burada, bu hipotezi incelemeyi amaçlayan bir çalışma protokolü gösteriyoruz.

Protocol

Tüm katılımcıları çalışma hakkında bilgilendirin ve çalışma başlamadan önce bilgilendirilmiş onam formunu imzalamalarını isteyin. Mevcut protokol, Guangzhou Tıp Üniversitesi Bağlı Beyin Hastanesi Araştırma Etik Komitesi tarafından onaylanmıştır. NOT: Bu çift kör çalışmada, depresyonu olan hastalar rastgele iki gruba ayrıldı. Deney grubunda, stimülasyon hedefleri DLPFC-sgACC tabanlı bireyselleştirilmiş konum yöntemi ile belirlenir (ayrıntılı açıklama …

Representative Results

ROI açısından FC analizi, sgACC’nin, en güçlü negatif korelasyonun seçilecek uyaran hedefi olduğu DLPFC ile anlamlı derecede anti-korelasyon olduğunu göstermelidir. Korelasyon analizinde sgACC-DLPFC fonksiyonel bağlantısı ile tedaviye yanıt arasında anlamlı anti-korelasyon bulunmalıdır33. Mevcut protokol, daha önce hiçbir çalışmanın uygulamadığı yenilikçi bir TMS hedefleme yöntemine dayanmaktadır. Burada, geleneksel 5 cm’lik yöntemi uygul…

Discussion

sgACC duygusal işlemeden sorumludur ve stres düzenlemesinde önemli bir rol oynar16,17,18. Bir çalışma, sgACC (6, 16, -10) ile en güçlü fonksiyonel anti-bağlantıyı gösteren DLPFC’nin bir alt bölgesini hedeflemenin antidepresan etkisini artırabileceğini düşündürmektedir25. Bu nedenle, bu hedefi tam olarak bulmak, bu protokolün kritik adımıdır. Stimülasyondan önce, beynin sınırlar…

Divulgations

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Çalışma, Çin Doktora Sonrası Bilim Vakfı tarafından finanse edilen proje (2019M652854) ve Guangdong, Çin Doğa Bilimleri Vakfı (Hibe No. 2020A1515010077) tarafından finanse edilmiştir.

Materials

3T Philips Achieva MRI scanner Philips
Harvard/Oxford cortical template http://www.cma.mgh.harva rd.edu/
MATLAB MathWorks
SPM12 http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm
The Visor2 system ANT Neuro The Visor2 software, the optical tracking system, tracking tools and calibration board are part of the visor2 system.
TMS device Magstim, Carmarthenshire, UK

References

  1. Schramm, E., Klein, D. N., Elsaesser, M., Furukawa, T. A., Domschke, K. Review of dysthymia and persistent depressive disorder: History, correlates, and clinical implications. Lancet Psychiatry. 7 (9), 801-812 (2020).
  2. Knight, M. J., Baune, B. T. Cognitive dysfunction in major depressive disorder. Current Opinion in Psychiatry. 31 (1), 26-31 (2018).
  3. Otte, C., et al. Major depressive disorder. Nature Reviews Disease Primers. 2 (1), 1-20 (2016).
  4. Rafeyan, R., Papakostas, G. I., Jackson, W. C., Trivedi, M. H. Inadequate response to treatment in major depressive disorder: Augmentation and adjunctive strategies. Journal of Clinical Psychiatry. 81 (3), (2020).
  5. Zhang, J. J., Fong, K. N., Ouyang, R. g., Siu, A. M., Kranz, G. S. J. A. Effects of repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) on craving and substance consumption in patients with substance dependence: A systematic review and meta-analysis. Addiction. 114 (12), 2137-2149 (2019).
  6. Enokibara, M., Trevizol, A., Shiozawa, P., Cordeiro, Q. Establishing an effective TMS protocol for craving in substance addiction: Is it possible. American Journal on Addictions. 25 (1), 28-30 (2016).
  7. Diana, M., et al. Rehabilitating the addicted brain with transcranial magnetic stimulation. Nature Reviews Neuroscience. 18 (11), 685 (2017).
  8. Vink, J. J. T., et al. A novel concurrent TMS-fMRI method to reveal propagation patterns of prefrontal magnetic brain stimulation. Human Brain Mapping. 39 (11), 4580-4592 (2018).
  9. Baeken, C., De Raedt, R. Neurobiological mechanisms of repetitive transcranial magnetic stimulation on the underlying neurocircuitry in unipolar depression. Dialogues in Clinical Neuroscience. 13 (1), 139-145 (2011).
  10. Tik, M., et al. Towards understanding rTMS mechanism of action: Stimulation of the DLPFC causes network-specific increase in functional connectivity. Neuroimage. 162, 289-296 (2017).
  11. Castrén, E. Neuronal network plasticity and recovery from depression. JAMA Psychiatry. 70 (9), 983-989 (2013).
  12. Cantone, M., et al. Cortical plasticity in depression. ASN Neuro. 9 (3), 1759091417711512 (2017).
  13. Valero-Cabré, A., Amengual, J. L., Stengel, C., Pascual-Leone, A., Coubard, O. A. Transcranial magnetic stimulation: A comprehensive review of fundamental principles and novel insights. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 83, 381-404 (2017).
  14. Luber, B. M., et al. Using neuroimaging to individualize TMS treatment for depression: Toward a new paradigm for imaging-guided intervention. Neuroimage. 151, 65-71 (2017).
  15. Wassermann, E. M., Zimmermann, T. J. P. Transcranial magnetic brain stimulation: Therapeutic promises and scientific gaps. Pharmacology & Therapeutics. 133 (1), 98-107 (2012).
  16. Kim, H., et al. Hypometabolism and altered metabolic connectivity in patients with internet gaming disorder and alcohol use disorder. Progress in Neuro-Psychopharmacology & Biological Psychiatry. 95, 109680 (2019).
  17. Kim, J. Y., et al. The correlation between the frontostriatal network and impulsivity in internet gaming disorder. Scientific Reports. 9 (1), 1191 (2019).
  18. Wang, Y., et al. Impaired decision-making and impulse control in Internet gaming addicts: evidence from the comparison with recreational Internet game users. Addiction Biology. 22 (6), 1610-1621 (2017).
  19. Mayberg, H. S. Limbic-cortical dysregulation: A proposed model of depression. Journal of Neuropsychiatry and Clinical Neurosciences. 9 (3), 471-481 (1997).
  20. Rolls, E. T. The cingulate cortex and limbic systems for emotion, action, and memory. Brain Structure and Function. 224 (9), 3001-3018 (2019).
  21. Philip, N. S., et al. Network mechanisms of clinical response to transcranial magnetic stimulation in posttraumatic stress disorder and major depressive disorder. Biological Psychiatry. 83 (3), 263-272 (2018).
  22. Fox, M. D., Buckner, R. L., White, M. P., Greicius, M. D., Pascual-Leone, A. Efficacy of transcranial magnetic stimulation targets for depression is related to intrinsic functional connectivity with the subgenual cingulate. Biological Psychiatry. 72 (7), 595-603 (2012).
  23. Sheehan, D. V., et al. The Mini-International Neuropsychiatric Interview (M.I.N.I.): The development and validation of a structured diagnostic psychiatric interview for DSM-IV and ICD-10. Journal of Clinical Psychiatry. 59, 22-33 (1998).
  24. Montgomery, S. A., Asberg, M. A new depression scale designed to be sensitive to change. British Journal of Psychiatry. 134, 382-389 (1979).
  25. Fox, M. D., Buckner, R. L., White, M. P., Greicius, M. D., Pascual-Leone, A. J. B. p. Efficacy of transcranial magnetic stimulation targets for depression is related to intrinsic functional connectivity with the subgenual cingulate. Biological Psychiatry. 72 (7), 595-603 (2012).
  26. Cash, R. F. H., et al. Personalized connectivity-guided DLPFC-TMS for depression: Advancing computational feasibility, precision and reproducibility. Human Brain Mapping. , (2021).
  27. Hamilton, M. A rating scale for depression. Journal of Neurology, Neurosurgery, and Psychiatry. 23 (1), 56-62 (1960).
  28. Beck, A. T., Steer, R. A., Brown, G. K. . Manual for the Beck depression inventory-II. , 1-82 (1996).
  29. Hamilton, M. The assessment of anxiety states by rating. British Journal of Medical Psychology. 32 (1), 50-55 (1959).
  30. Guy, W. ECDEU assessment manual for psychopharmacology, revised. U.S. Dept. of Health, Education, and Welfare, Public Health Service, Alcohol, Drug Abuse, and Mental Health Administration, National Institute of Mental Health, Psychopharmacology Research Branch, Division of Extramural Research Programs. , (1976).
  31. Kern, R. S., et al. The MATRICS consensus cognitive battery, part 2: Co-norming and standardization. American Journal of Psychiatry. 165 (2), 214-220 (2008).
  32. Nuechterlein, K. H., et al. The MATRICS consensus cognitive battery, part 1: Test selection, reliability, and validity. American Journal of Psychiatry. 165 (2), 203-213 (2008).
  33. Jing, Y., et al. Pregenual or subgenual anterior cingulate cortex as potential effective region for brain stimulation of depression. Brain and Behavior. 10 (4), 01591 (2020).
  34. Cole, E. J., et al. Stanford accelerated intelligent neuromodulation therapy for treatment-resistant depression. American Journal of Psychiatry. 177 (8), 716-726 (2020).
  35. Cash, R. F. H., et al. Subgenual functional connectivity predicts antidepressant treatment response to transcranial magnetic stimulation: Independent validation and evaluation of personalization. Biological Psychiatry. 86 (2), 5-7 (2019).
  36. Ge, R., Downar, J., Blumberger, D. M., Daskalakis, Z. J., Vila-Rodriguez, F. Functional connectivity of the anterior cingulate cortex predicts treatment outcome for rTMS in treatment-resistant depression at 3-month follow-up. Brain Stimulation. 13 (1), 206-214 (2020).
  37. Ojemann, J. G., et al. Anatomic localization and quantitative analysis of gradient refocused echo-planar fMRI susceptibility artifacts. Neuroimage. 6 (3), 156-167 (1997).
  38. Schonfeldt-Lecuona, C., et al. The value of neuronavigated rTMS for the treatment of depression. Clinical Neurophysiology. 40 (1), 37-43 (2010).
  39. Krieg, S. M., et al. Protocol for motor and language mapping by navigated TMS in patients and healthy volunteers; workshop report. Acta Neurochir (Wien). 159 (7), 1187-1195 (2017).
  40. Haddad, A. F., Young, J. S., Berger, M. S., Tarapore, P. E. Preoperative applications of navigated transcranial magnetic stimulation. Frontiers in Neurology. 11, 628903 (2020).
  41. Baeken, C., Duprat, R., Wu, G. R., De Raedt, R., van Heeringen, K. Subgenual anterior cingulate-medial orbitofrontal functional connectivity in medication-resistant major depression: A neurobiological marker for accelerated intermittent theta burst stimulation treatment. Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging. 2 (7), 556-565 (2017).
  42. Wu, G. R., De Raedt, R., Van Schuerbeek, P., Baeken, C. Opposite subgenual cingulate cortical functional connectivity and metabolic activity patterns in refractory melancholic major depression. Brain Imaging and Behavior. 14 (2), 426-435 (2020).
  43. Salomons, T. V., et al. Resting-state cortico-thalamic-striatal connectivity predicts response to dorsomedial prefrontal rTMS in major depressive disorder. Neuropsychopharmacology. 39 (2), 488-498 (2014).
  44. Iseger, T. A., van Bueren, N. E. R., Kenemans, J. L., Gevirtz, R., Arns, M. A frontal-vagal network theory for major depressive disorder: Implications for optimizing neuromodulation techniques. Brain Stimulation. 13 (1), 1-9 (2020).

Play Video

Citer Cet Article
Luo, X., Hu, Y., Wang, R., Zhang, M., Zhong, X., Zhang, B. Individualized rTMS Treatment for Depression using an fMRI-Based Targeting Method. J. Vis. Exp. (174), e62687, doi:10.3791/62687 (2021).

View Video