Traitement individualisé de la SMTr pour la dépression à l’aide d’une méthode de ciblage basée sur l’IRMf
Summary
Le présent protocole décrit l’application de la stimulation magnétique transcrânienne répétitive (SMTr), où une sous-région du cortex préfrontal dorsolatéral (DLPFC) avec l’anticorrélation fonctionnelle la plus forte avec le cortex cingulaire antérieur sous-génital (SGACC) était située comme cible de stimulation à l’aide d’un système de neuronavigation basé sur l’IRMf.
Abstract
Pour obtenir une plus grande efficacité clinique, une révolution dans le traitement du trouble dépressif majeur (TDM) est très attendue. La stimulation magnétique transcrânienne répétitive (SMTr) est une technique de neuromodulation non invasive et sûre qui modifie immédiatement l’activité cérébrale. Malgré sa large application dans le traitement du TDM, la réponse au traitement reste différente d’une personne à l’autre, ce qui peut être attribuable au positionnement inexact de la cible de stimulation. Notre étude vise à examiner si le positionnement assisté par imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) améliore l’efficacité de la SMTr dans le traitement de la dépression. Nous avons l’intention d’identifier et de stimuler la sous-région du cortex préfrontal dorsolatéral (DLPFC) dans le TDM avec la plus forte anti-corrélation avec le cortex cingulaire antérieur sous-genuel (SGACC), et de mener une étude comparative de cette nouvelle méthode et de la règle traditionnelle des 5 cm. Pour obtenir une stimulation plus précise, les deux méthodes ont été appliquées sous la direction du système de neuronavigation. Nous nous attendions à ce que le traitement TMS avec un positionnement individualisé basé sur la connectivité fonctionnelle de l’état de repos puisse montrer une meilleure efficacité clinique que la méthode des 5 cm.
Introduction
Le trouble dépressif majeur (TDM) se caractérise par une dépression importante et persistante et, dans les cas plus graves, les patients peuvent présenter des hallucinations et/ou des délires 1,2. Par rapport à la population générale, le risque de suicide chez les patients atteints de TDM est environ 20 fois plus élevé3. Alors que les médicaments sont actuellement le traitement le plus utilisé pour le TDM, 30% à 50% des patients n’ont pas de réponse adéquate aux antidépresseurs4. Pour les répondeurs, l’amélioration des symptômes a tendance à apparaître après une période de latence relativement longue et s’accompagne d’effets secondaires. La psychothérapie, bien qu’efficace pour certains patients, est coûteuse et prend beaucoup de temps. Un traitement plus sûr et plus efficace pour le TDM est donc nécessaire de toute urgence.
La stimulation magnétique transcrânienne répétitive (SMTr) est une technique non invasive et sûre qui a été approuvée pour le traitement de divers troubles mentaux 5,6,7. Bien que son mécanisme thérapeutique reste incertain, on a supposé que la SMTr fonctionnait en régulant l’activité des régions cérébrales stimulées et la plasticité neuronale 8,9,10, normalisant ainsi des réseaux fonctionnels spécifiques 10,11,12. La SMTr provoque également un effet de réseau, qui évoque des changements dans les zones cérébrales éloignées par des voies de connexion, conduisant à un effet thérapeutique amplifié13. Bien que la SMTr modifie l’activité cérébrale immédiatement et de manière robuste, son taux de réponse dans le traitement du TDM n’est que d’environ 18 %14. La raison principale peut être l’emplacement inexact des cibles de stimulation15.
Le cortex cingulaire antérieur sous-géniel (sgACC) est principalement responsable du traitement émotionnel et joue un rôle dans la régulation de la réponse aux événements stressants, de la réponse émotionnelle aux stimuli internes et externes et de l’expression émotionnelle 16,17,18. Cette sous-région de l’ACC partage une connectivité structurelle et fonctionnelle substantielle avec le cortex cérébral et le système limbique19,20. Fait intéressant, des études ont montré que l’activité post-stimulation de cette zone est étroitement liée à l’efficacité clinique de la SMT. Par exemple, le flux sanguin de sgACC a diminué après une cure de SMT ciblée sur le cortex préfrontal dorsolatéral droit (DLPFC), ce qui a été associé au soulagement des symptômes dépressifs21. Vink et al.8 ont constaté que la stimulation ciblée sur DLPFC était propagée à sgACC, et ont suggéré que l’activité sgACC peut être un biomarqueur de la réponse thérapeutique de TMS. Selon des recherches antérieures, Fox et ses collègues22 ont proposé que le ciblage sur une sous-région de DLPFC qui montre l’anti-connectivité fonctionnelle la plus forte avec sgACC (coordonnée MNI: 6, 16, -10) améliore l’effet antidépresseur. Ici, nous démontrons un protocole d’étude visant à examiner cette hypothèse.
Protocol
Representative Results
Discussion
Le sgACC est responsable du traitement émotionnel et joue un rôle important dans la régulation du stress 16,17,18. Une étude suggère que le ciblage sur une sous-région de DLPFC qui montre l’anti-connectivité fonctionnelle la plus forte avec sgACC (6, 16, -10) peut améliorer l’effet antidépresseur25. Par conséquent, la localisation précise de cette cible est l’étape critique de ce protoco…
Divulgazioni
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
L’étude a été financée par le projet financé par la China Postdoctoral Science Foundation (2019M652854) et la Natural Science Foundation of Guangdong, Chine (subvention n ° 2020A1515010077).
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 |
Riferimenti
- 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).
- Knight, M. J., Baune, B. T. Cognitive dysfunction in major depressive disorder. Current Opinion in Psychiatry. 31 (1), 26-31 (2018).
- Otte, C., et al. Major depressive disorder. Nature Reviews Disease Primers. 2 (1), 1-20 (2016).
- 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).
- 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).
- 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).
- Diana, M., et al. Rehabilitating the addicted brain with transcranial magnetic stimulation. Nature Reviews Neuroscience. 18 (11), 685 (2017).
- 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).
- 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).
- 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).
- Castrén, E. Neuronal network plasticity and recovery from depression. JAMA Psychiatry. 70 (9), 983-989 (2013).
- Cantone, M., et al. Cortical plasticity in depression. ASN Neuro. 9 (3), 1759091417711512 (2017).
- 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).
- 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).
- Wassermann, E. M., Zimmermann, T. J. P. Transcranial magnetic brain stimulation: Therapeutic promises and scientific gaps. Pharmacology & Therapeutics. 133 (1), 98-107 (2012).
- 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).
- Kim, J. Y., et al. The correlation between the frontostriatal network and impulsivity in internet gaming disorder. Scientific Reports. 9 (1), 1191 (2019).
- 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).
- Mayberg, H. S. Limbic-cortical dysregulation: A proposed model of depression. Journal of Neuropsychiatry and Clinical Neurosciences. 9 (3), 471-481 (1997).
- Rolls, E. T. The cingulate cortex and limbic systems for emotion, action, and memory. Brain Structure and Function. 224 (9), 3001-3018 (2019).
- 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).
- 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).
- 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).
- Montgomery, S. A., Asberg, M. A new depression scale designed to be sensitive to change. British Journal of Psychiatry. 134, 382-389 (1979).
- 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).
- Cash, R. F. H., et al. Personalized connectivity-guided DLPFC-TMS for depression: Advancing computational feasibility, precision and reproducibility. Human Brain Mapping. , (2021).
- Hamilton, M. A rating scale for depression. Journal of Neurology, Neurosurgery, and Psychiatry. 23 (1), 56-62 (1960).
- Beck, A. T., Steer, R. A., Brown, G. K. . Manual for the Beck depression inventory-II. , 1-82 (1996).
- Hamilton, M. The assessment of anxiety states by rating. British Journal of Medical Psychology. 32 (1), 50-55 (1959).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Cole, E. J., et al. Stanford accelerated intelligent neuromodulation therapy for treatment-resistant depression. American Journal of Psychiatry. 177 (8), 716-726 (2020).
- 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).
- 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).
- Ojemann, J. G., et al. Anatomic localization and quantitative analysis of gradient refocused echo-planar fMRI susceptibility artifacts. Neuroimage. 6 (3), 156-167 (1997).
- Schonfeldt-Lecuona, C., et al. The value of neuronavigated rTMS for the treatment of depression. Clinical Neurophysiology. 40 (1), 37-43 (2010).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
