Waiting
Elaborazione accesso...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Behavior
Click here for the English version

Behavior

fMRI tabanlı bir Hedefleme Yöntemi Kullanarak Depresyon için Bireyselleştirilmiş rTMS Tedavisi

Published: August 2, 2021 doi: 10.3791/62687
Automatic Translation
1, 1, 1, 1, 1, 1
1Affiliated Brain Hospital of Guangzhou Medical University

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.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

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 için lütfen 3.3'e bakınız). Kontrol grubunun hedefleri ortalama 5 cm'lik yöntemle elde edilir (yani (-41, 16, 54))22.

1. Katılımcıların seçimi

  1. Uzman bir psikiyatrist tarafından onaylandığı gibi MDD tanısı alan hastaları işe alın.
    NOT: Tanıyı standartlaştırılmış MINI-Uluslararası Nöropsikiyatrik Görüşme (M.I.N.I.) ile doğrulayın. 23 . Montgomery-Asberg Depresyon Değerlendirme Ölçeği (MADRS)24'ün toplam puanı 22'den az olmamalıdır.
  2. Dışlama kriterlerini karşılayan hastaları hariç tutun: (1) malign tümör, akut kalp yetmezliği, çoklu organ yetmezliği gibi ciddi fiziksel hastalıklar veya epilepsi, inme, ensefalit, beyin travması dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere ciddi nörolojik durumlar; (2) Diğer akıl hastalıklarının komorbiditesi veya madde kullanım bozukluğu öyküsü; (3) özellikle beyin veya kalpte metalik implantlara sahip olmak; (4) hamilelik veya emzirme döneminde kadınlar; (5) son altı ay içinde intihar davranışı veya intihar girişiminde bulunmak; ve (6) bipolar depresyon veya psikotik depresyon tanısı.
    NOT: İstatistiksel gücü sağlamak için her grup için en az 36 denek alın. İki grup arasında dengeli bir demografik profil önerilir.

2. Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRG) ve TMS'nin Hazırlanması

  1. TMS gerçekleştirmeden önce 3T MRI tarayıcısı ile fMRI görüntüleri elde edin.
    1. MRG taramasından önce hastanın kontrendikasyonları olmadığını tekrar onaylayın. Hastaya hareketsiz yatmaya çalışmasını ve tarama sırasında hiçbir şey düşünmemesini söyleyin.
    2. FFE-EPI dizisini kullanarak aşağıdaki parametrelerle bir dinlenme durumu fMRI (rs-fMRI) taraması yapın: TR/TE = 2000/30 ms, FA = 90°, görüş alanı = 220 x 220 x 256 mm 3, matris = 64 x 64, voksel boyutu = 3,44 x 3,44 x 4 mm3, boşluk = 0,6 mm, sinyal ortalamalarının sayısı = 1, hacimler = 240, dilim sayısı = 33.
    3. Aşağıdaki parametrelerle sagital T1 ağırlıklı 3D turbo alan ekosu (T1W 3D TFE) dizisini kullanarak yapısal bir MRI taraması yapın: görüş alanı = 256 x 256 mm2, TR / TE = 8.2 / 3.8 ms, görünüm matrisi = 256 x 256, dilim kalınlığı = 1 mm.
  2. TMS parametrelerini ayarlayın.
    NOT: Çalışmamızda TMS protokolü aralıklı teta-burst stimülasyonudur (iTBS). Günlük bir tedavi seansı, 2 saniyelik trenlerde% 100 RMT'de verilen 50 Hz'de 3 darbelik 10 patlamanın 60 döngüsünü içerir ve 8 s'lik bir aralık ile. Tüm tedavi, art arda iki haftanın hafta içi günlerinde gerçekleştirilen 10 seanstan oluşur.

3. Tedavi (Şekil 1)

  1. Tedaviden bir gün önce MRI taramaları ve semptomların ve bilişsel performansın klinik değerlendirmelerini yapın.
  2. Taradıktan sonra hastayı rastgele iki gruptan birine atayın.
  3. Deney grubu için, sgACC ile en güçlü işlevsel anti-bağlantıyı gösteren DLPFC alt bölgesini tanımlayın. Kontrol grubu için, ortalama 5 cm'lik yöntemi kullanarak hedefi standart alanda bulun ve ardından tek tek alan koordinatlarına dönüştürün.
    1. rs-fMRI veri ön işleme
      1. Bir MRI analiz yazılımı kullanarak rs-fMRI verilerini önceden işleme: (a) ilk 10 cildi kaldırın; (b) dilim zamanlaması düzeltmesini yapmak; (c) baş hareketini düzeltmek; (d) EPI görüntülerini T1 görüntülerine birlikte kaydetmek; (e) segmentasyon yapmak; (f) T1 görüntüleri kullanarak normalleştirme gerçekleştirmek; (g) normalleştirilmiş görüntüleri, tam genişlikte yarı maksimum (FWHM) 6 mm'lik Gauss çekirdeği ile pürüzsüzleştirmek; (h) bant geçirgen filtre (0,01 - 0,08 Hz); ve (i) rahatsız edici regresyon gerçekleştirmek (kafa hareket efektleri, doğrusal eğilimler, beyaz cevher, beyin omurilik sıvısı ve küresel ortalama zaman seyri).
    2. sgACC'nin işlevsel bağlantısı (FC)
      1. sgACC'yi seçin (MNI koordinatı: 6, 16, −10; Fox ve ark.) 10 mm yarıçaplı ilgi bölgesi (ROI)25 olarak.
      2. Harvard-Oxford kortikal atlasına (http://www.cma.mgh.harvard.edu/) dayanarak, 0.25'lik bir gri madde olasılık eşiği kullanarak yatırım getirisindeki beyaz cevheri ve beyin omurilik sıvısını çıkarın.
      3. Yatırım getirisinin ortalama zaman dilimini ayıklayın.
      4. FC haritası oluşturmak için, Pearson'ın ROI (sgACC) ve DLPFC arasındaki korelasyon katsayılarını voksel açısından hesaplayın. Fisher'ın r-to-z Dönüşümünü kullanarak her korelasyon katsayısını normalleştirin.
        NOT: DLPFC maskesi, BA9 (x=-36, y=39, z=43), BA46 (x=-44, y=40, z=29), 5 cm'lik yaklaşım bölgesi (x=-41, y=16, z=54) ve F3 Işın grubu ortalama stimülasyon bölgesi (x=-39, y=26, z=49)26'da sol yarımküre boyunca ortalanmış 20 mm yarıçaplı kürelerin bir kombinasyonudur.
      5. FC haritasına göre, DLPFC'de Pearson'ın sgACC ile en büyük anti-korelasyon katsayısına sahip olan tepe koordinatını tanımlayın. Bu, DLPFC'nin sgACC ile en güçlü negatif FC'ye sahip alt bölgesidir ve daha sonra deney grubu için TMS tedavisinde hedeflenecektir.
  4. Her konu için dinlenme motoru eşiğini (RMT) belirleyin ve etkin noktayı kaydedin.
    1. Hastaya arkanıza yaslanıp rahatlamasını söyleyin, ardından sağ elin thenarına iki kayıt elektrodu ve bileğin kemikli kısmına bir referans elektrot koyun.
    2. Motor sıcak noktasını farklı yoğunluklarda 10 ardışık stimülasyonla uyarın; Bu arada, thenar kas kasılma zamanlarını kaydedin.
    3. Bir motorun 50 μV'≥ uyardığı potansiyelin (MEP) en az 5 kez kaydedildiği minimum TMS yoğunluğunu tanımlayın. Bunu hastanın RMT'si olarak tanımlayın.
  5. Klinik Veri Toplama'da açıklandığı gibi klinik ölçekleri kullanarak depresyonun şiddetini değerlendirin.
  6. TMS tedavisini 10 gün boyunca günde iki kez uygulayın.
    NOT: Planlandığı gibi tedavi almayan bir denek için, tedavi kursunun bitiminden sonra gerektiğinde ek stimülasyonlar yapın. Bununla birlikte, tedaviyi art arda dört günden fazla kaçıran herhangi bir kişi hariç tutulmalıdır.
    1. Yeni bir hasta girişi oluşturun.
      1. Yeni Hasta Oluştur seçeneğini belirleyin. Metin kutusuna hastanın kimlik numarasını veya adını girin.
    2. Yapısal MRI görüntülerini navigasyon sistemine yerleştirin.
      1. Hasta MRG'sini içe aktar'ı seçin ve ardından hastanın yapısal görüntüsünü içe aktarıp görüntü türünü seçin.
    3. Bireysel kafa modeli oluşturun ve stimülasyon hedefini tanımlayın.
      1. MRG Referanslarını Belirtin düğmesine basın.
      2. Artı işaretini MRI görüntüsünde bu noktalara yerleştirin: (1) Referans İşaretçileri: nasion, hem sol hem de sağ traji; (2) Talairach için AC-PC İşaretleyicileri: anterior komissür, posterior komissür, inter-hemisferik nokta; (3) Talairach İşaretleyicileri: ön nokta, arka nokta, üst nokta, alt nokta, sol nokta ve sağ nokta.
        NOT: "Talairach İşaretçileri" beynin sınırlarını işaretler.
      3. Kafa Modeli Oluştur'a basın. Manuel Beyin Segmentasyonu'nu seçin ve kafa derisinin, alt beynin ve üst beynin eşiğini ayarlayın.
      4. Devam etmek için Hedef Tanımla'yı tıklatın.
      5. Hedef İşaretçi sayfası'nı seçin. Tıklayın ... tıklayarak adım 3.3'te tanımlanan tedavi hedefinin koordinatını girin ve ardından Git tuşuna basın. Noktayı adlandırmak için İşaretçi Ekle'ye basın.
        NOT: Kontrol grubunun koordinatları (-41, 16, 54) olacaktır.
    4. Bobin kalibrasyonu
      1. Neuronavigation'a Devam Et'i tıklayın. Metin kutusunda, tedavide kullanılacak doğru araç türünü seçin. Tüm referans araçlarının kızılötesi kameranın görünümünde olduğundan emin olun.
      2. Bobini Doğrula'ya basın. İşaretçinin ucunu işaretli bobin noktasına koyun. Her aletin göstergesi yeşile döndüğünde Doğrula'ya (veya uzaktan kumandadaki yeşil düğmeye) basın.
    5. Hastayı ve hedefi seçin.
      1. Hasta Seç sayfasında hastanın adını veya kimliğini seçin. Sonraki sayfada Hedefleri Seç'i tıklayın.
      2. Hedeflerin dosyasına göz atmak için Hedef işaretçilerini oku'yu seçin. Dosyayı içe aktarın ve adım 3.6.3.5'teki gibi hedefi seçin.
    6. Koordinat sistemini tanımlayın.
      1. Koordinat Sistemi Tanımla'yı tıklatın. Hastaya referans aracı olan bir kafa bandı yerleştirin. Bobin izleyicinin ve referans aracının navigasyon sisteminin vizyonunda olduğundan emin olun.
      2. İşaretçinin ucunu nasion üzerine yerleştirin ve sırayla her iki tragi de. Bir işaretçinin göstergesi her yeşile döndüğünde uzaktan kumandadaki yeşil düğmeye basın.
    7. Kafa şekli oluşturma
      1. İşaretçinin ucunu başın üstünde sürekli hareket ettirin. Devam etmek için uzaktan kumandadaki (veya Sığdır) düğmeye basın.
        NOT: İşlemi durdurmak için Duraklat düğmesine basılabilir ve işaretçi doğru yerleştirildikten sonra Başlat düğmesine tekrar basarak devam edebilirsiniz.
    8. Nöronavigasyon ve stimülasyon
      1. Neuronavigation tuşuna basın. Aktif Bobin sayfasında, stimülasyon yoğunluğunu% 100 RMT'ye ayarlayın. Hedefi kafa modelinde çevrimiçi olarak görmek için Hedeflerde uyar'ı seçin.
      2. Bobin hedef artı işaretiyle eşleştiğinde, yani gösterge metni yeşile döndüğünde, uyarın.
    9. Hastanın girişi daha önce oluşturulmuşsa, tedaviyi doğrudan adım 3.6.4'ten hazırlayın ve başlatın.
  7. Tüm tedavi kursundan sonra 1. Gün, 28. Gün ve 56. Gün'de takip değerlendirmeleri yapın.

4. Klinik veri toplama (Şekil 1b)

  1. MADRS 24, Hamilton Depresyon Değerlendirme Ölçeği (HAMD)27, Beck Depresyon Envanteri-II (BDI-II)28, Hamilton Anksiyete Ölçeği (HAMA)29, Klinik Küresel İzlenim (CGI)30 ve MATRICS Konsensüs Bilişsel Pili (MCCB)31,32 kullanarak klinik değerlendirmeler yapın.
    NOT: Gösterim için MINI ve MADRS kullanılır. Yukarıdaki tüm ölçekler tedavi öncesi ve sonrası klinik değerlendirme için uygulanır.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

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 uygulayan fMRI rehberliğinde TMS çalışmasının sonuçlarını sunuyoruz. Bu çalışma34 , fMRI rehberliğinde hedefleme ile yüksek dozda bir iTBS rejimi olan Stanford Hızlandırılmış Akıllı Nöromodülasyon Terapisi (SAINT) adlı yeni bir tedavi protokolü önerdi. 23 MDB hastası arasında yanıt oranı (MADRS skoru başlangıçtan% 50 daha düşüktü) % 90.48 idi. 22 katılımcıdan 19'u (%86,4) tedavi amaçlı analizde remisyon kriterlerini karşıladı34. İki katılımcı, terapötik intoleranslar ve yüksek motor eşiği nedeniyle ayrıldı. Tablo 1 , TMS tedavisi sonrası klinik değerlendirme puanlarını sunmaktadır. Bu nedenle, FC'deki TMS tedavi tabanının dikkate değer bir etkinlik üretebileceğini varsayıyoruz.

Figure 1
Şekil 1. Tedavi diyagramı. (a) Stimülasyon hedeflerinin edinilmesi süreci ve tedavisi. Deney grubu için hedef koordinatların elde edilmesine ilişkin ayrıntılı açıklama için 3.3'e bakınız. Kontrol grubu için hedef koordinat (-41, 16, 54) olarak tanımlanır. (b) MRG taramasının zaman noktaları ve klinik değerlendirme. Klinik veriler taramada, taban çizgisinde (yani tedaviden önce) ve tedaviden sonra Gün 1, Gün 28 ve Gün 56 ile toplandı. MRG taraması sadece başlangıç çizgisinde yapıldı.
*M.I.N.I.23 ve MADRS 24 hastalarını değerlendirin.
**Hastaları Adım 4'te belirtilen tüm ölçeklerle değerlendirin. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Post-SAINT SAINT'den Bir Ay Sonra
Ölçmek Demek Sd N Yanıt(%) N Remisyon (%) N Demek Sd N Yanıt(%) N Remisyon (%) N
MEDR 5 6.37 21 90.48 21 90.48 21 10.95 11.76 20 70 20 60 20
HAM-D, 17 maddelik 4.29 4.43 21 90.48 21 80.95 21 8.05 8.31 20 75 20 65 20
HAM-D, 6 maddelik 2.24 3.1 21 85.71 21 85.71 21 4.4 4.72 20 75 20 70 20
BDI-II (N=18) 4.47 5.76 15 100 12 93.33 15 12.25 13.06 16 57.14 14 62.5 16
İntihar düşüncesi
C-SSRS[b] 0 0 18 100 14 100 18 0 0 19 100 14 100 19
HAM-D, madde 3 0.05 0.22 21 100 19 95.24 21 0.1 0.31 20 100 18 90 20
MADRS, madde 10 0.1 0.44 21 95.24 21 95.24 21 0.35 0.75 20 90 20 80 20

Tablo 1. Klinik değerlendirme skorları, tedaviye dirençli depresyon için Stanford Hızlandırılmış Akıllı Nöromodülasyon Terapisi'nden (SAINT) hemen sonra ve 1 ay sonra [a] 34

[a] Tedavi yanıtı, toplam MADRS skorunda %50 ≥ azalma olarak tanımlandı; remisyon 17 maddelik HAM-D için < 8, 6 maddelik HAM-D için 5, MADRS için < 11, BDI-II için < 13 ve C-SSRS için sıfır < olarak tanımlandı.
[b] İntihar Düşüncesi alt ölçeği.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

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 sınırları nöronavigasyon yardımı ile doğru bir şekilde işaretlenmeli ve bir kafa modelinin doğruluğunu sağlamak için kafa dikkatlice kaydedilmelidir. Ayrıca, 5 cm kuralının genellikle frontal beynin çok arka bölgelerini uyardığını, sgACC-DLPFC hedefleme protokolümüzün ise genellikle çok ön bölge 35,36'ya yol açtığını unutmayın. Bu nedenle, hedefleme yöntemleri arasındaki diferansiyel klinik etkinlik, oryantasyon ile ilişkili olabilir. Yöntemimiz, diğer fonksiyonel bağlara dayalı stimülasyon hedefini tanımlayan diğer yaklaşımlarla karşılaştırılarak dikkatlice değerlendirilmelidir.

Protokolümüzün bazı sınırlamaları vardır. Her şeyden önce, sgACC, manyetik alanların homojen olmaması nedeniyle ciddi sinyal kaybına neden olan sfenoidal sinüsün yakınında bulunur37. Ayrıca, nöronavigasyonun doğruluğu büyük ölçüde MRG görüntülerinin kalitesine bağlıdır ve bu da yanlış stimülasyon hedeflerine yol açabilir. MRG'nin sinyal-gürültü oranının iyileştirilmesi veya sgACC'nin daha iyi değiştirilmesi bu sorunun çözülmesine yardımcı olabilir. Diğer bir sınırlama, hastaların tedaviye uyumunu potansiyel olarak etkileyen zaman alıcı prosedürlerdir, çünkü bir kafa modeli oluşturmak gibi hazırlıklar, yaklaşık iki hafta süren tüm tedavi kursundan bahsetmek yerine, uzun zaman alır.

Bu sınırlamalara rağmen, bu yöntemin gücü vardır. 5 cm kuralı klinik ortamlarda yaygın olarak uygulanmasına rağmen, TMS38'in heterojen etkinliğinin önemli bir nedeni olarak kabul edilen anatomik özellikler üzerindeki bireysel farklılıkları göz ardı etmektedir. Nöronavigasyon sistemi, yapısal MRI görüntülerine atıfta bulunarak kafayı ayrı ayrı modeller, böylece bobin konumlandırmasının doğruluğunu artırır. Araştırmalar, nöronavigasyonlu bir TMS tedavisinin, 5 cm'lik hedefleme yöntemi38'i kullanan geleneksel bir tedaviden daha etkili olduğunu kanıtlamıştır, Ayrıca, bir operatörbobini 39,40 sisteminin rehberliğinde gerçek zamanlı olarak ayarlayabilir.

Geleneksel TMS terapisi bir bütün olarak DLPFC'yi hedefler. Bu protokolde, DLPFC'nin sgACC ile en güçlü negatif bağlantıya sahip alt bölgesi hedef olarak seçilmiştir. Baeken ve ark.41, sgACC'nin intihar düşüncesi ve umutsuzluk ile ilişkili olduğunu bulmuşlardır. Tedaviye direnç depresyonu olan hastalar, sgACC ile sağ lateral frontotemporal korteks arasında daha güçlü bir FC gösterir ve bu da hastanın refrakter durumu ile ilişkili olabilir42. Ek olarak, MDD hastalarında43 yaşında sgACC ve DLPFC arasında güçlü bağlantı bulundu ve sgACC ile varsayılan mod ağı (DMN) arasındaki negatif FC klinik iyileşme ile korelasyon gösterdi. Bu nedenle, sgACC'nin bağlantısının TMS'nin terapötik etkisi ile yakından ilişkili olduğunu ve DLPFC'nin belirli bir bölgesini uyarmanın FC'sini sgACC ile değiştirebileceğini ve bunun da tedavinin etkinliğini artırabileceğini düşünüyoruz25,44.

Özetle, mevcut TMS protokolü MRG destekli nöronavigasyon sistemi altında işletilmektedir ve sgACC ile en güçlü negatif fonksiyonel bağlantıyı gösteren DLPFC alt bölgesini hedeflemektedir. Daha önce hiçbir çalışma bu hedefleme yöntemini uygulamamış olsa da, konumlandırmanın doğruluğunu arttırmaya ve muhtemelen tedavi yanıtını iyileştirmeye yardımcı olabilir.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Yazarların bildirecekleri herhangi bir açıklama yoktur.

Acknowledgments

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

Materials

Name Company Catalog Number Comments
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

DOWNLOAD MATERIALS LIST

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, Suppl 20 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. , TX Psychol. Corp. San Antonio. 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).

Tags

Davranış Sayı 174
fMRI tabanlı bir Hedefleme Yöntemi Kullanarak Depresyon için Bireyselleştirilmiş rTMS Tedavisi
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Luo, X., Hu, Y., Wang, R., Zhang,… More

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).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter