مقالة منهجية

تخطيط الترددات الموجه بمطيافية الأشعة تحت الحمراء القريبة الوظيفية لتحفيز العصب المبهم الأذني في حالات الاكتئاب

142 مشاهدة

⸱

DOI:

10.3791/70136

⸱

سبتمبر 25, 2026

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Psychiatry and Psychotherapy, University of Marburg, 2Center for Mind, Brain, and Behavior (CMBB), University of Marburg, 3Department of Psychology, University of Marburg, 4Faculty of Medicine, University of British Columbia

في هذه المقالة

ملخص

يوفر هذا البروتوكول إطاراً قابلاً للتكرار لرسم خرائط الاستجابات القشرية المعتمدة على التردد لتحفيز العصب المبهم الأذني عبر الجلد باستخدام مطيافية الأشعة تحت الحمراء القريبة الوظيفية لدى الأفراد المصابين بالاضطراب الاكتئابي الجسيم.

الملخص

يرتبط اضطراب الاكتئاب الجسيم (MDD) بتغيرات في شبكات الدماغ واسعة النطاق، وتؤدي التباينات في معاملات تحفيز العصب المبهم عبر الجلد عن طريق الأذن (taVNS)، لا سيما تردد التحفيز، إلى الحد من إمكانية إعادة إنتاج النتائج والمقارنة بين الدراسات. ولذلك، تبرز الحاجة إلى استراتيجيات موحدة للاختيار الممنهج لهذه المعاملات. يقدم هذا البروتوكول سير عمل قابلاً لإعادة الإنتاج وموجهاً بالتصوير العصبي لرسم خرائط الاستجابات القشرية الفردية لترددات متعددة من taVNS باستخدام مطيافية الأشعة تحت الحمراء القريبة الوظيفية (fNIRS). يجمع هذا النهج بين الاستحواذ المستمر لبيانات fNIRS مع تقديم ترددات تحفيز متعددة خلال الجلسة الواحدة، وإجراء تحليل على مستوى الشبكة لنشاط شبكة الوضع الافتراضي. ويتم قياس الاستجابات الخاصة بالتردد باستخدام مقاييس قائمة على المسافة، يتبعها ترتيب خوارزمي لتحديد معاملات التحفيز المرشحة لكل مشارك.
يتيح سير العمل هذا مقارنة مباشرة بين ظروف التحفيز لدى الشخص نفسه، ويوفر إطاراً هيكلياً لرسم خرائط استكشافية للمعاملات بناءً على الاستجابات على مستوى الشبكة بدلاً من التصميمات ذات التردد الثابت. وتظهر النتائج التمثيلية جدوى الحصول على إشارات fNIRS مستقرة عبر مختلف الظروف، وتوليد ترتيبات ترددات قابلة للتفسير وخاصة بكل مشارك. ورغم تطبيق هذا البروتوكول في حالات MDD، إلا أنه قابل للتكيف مع نماذج التعديل العصبي الأخرى والاضطرابات التي تنطوي على خلل وظيفي على مستوى الشبكة، وقد يدعم الدراسات المستقبلية التي تهدف إلى الاختيار الفردي للمعاملات.

المقدمة

يعد تحفيز العصب المبهم عبر الجلد في منطقة الأذن (taVNS) تقنية غير جراحية للتعديل العصبي تستهدف الفرع الأذني للعصب المبهم، ويمكنها التأثير على أنوية التعديل العصبي في جذع الدماغ وكذلك الشبكات القشرية الموزعة1. وقد أظهرت الدراسات السابقة أن التأثيرات الفسيولوجية والعصبية لتقنية taVNS تعتمد بشكل قوي على معايير التحفيز2,3,4,5، وبشكل خاص تردد التحفيز. وفي مختلف النماذج الحيوانية والبشرية، ارتبطت الترددات المختلفة بمسارات تعديل عصبي واستجابات دماغية متميزة، وتغطي بروتوكولات taVNS السريرية الحالية نطاقاً واسعاً من الترددات6. ويسلط هذا التباين الضوء على الحاجة إلى اتباع مناهج منهجية لرسم خرائط التردد واختيار المعايير بناءً على أسس علمية بدلاً من الاعتماد على اتفاقيات التردد الثابتة. يهدف هذا البروتوكول إلى توفير طريقة قابلة للتكرار لرسم خرائط الاستجابات العصبية لترددات taVNS متعددة لدى الشخص الواحد باستخدام قراءات فسيولوجية على مستوى الشبكة.

الهدف العام من هذا البروتوكول هو توفير طريقة قابلة للتكرار لرسم خرائط الاستجابات العصبية الفردية لترددات متعددة من تحفيز العصب المبهم عبر الجلد (taVNS).

يُعد التصوير الطيفي للأشعة تحت الحمراء القريبة الوظيفي (fNIRS) تقنية محمولة للتصوير العصبي البصري تقوم بقياس الديناميكا الدموية القشرية بدقة زمنية عالية، وهي متوافقة مع التحفيز العصبي للعصب المبهم عبر الجلد (taVNS) المتزامن7,8. وبالمقارنة مع المنهجيات القائمة على التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI)، يوفر fNIRS قدرة أكبر على التنقل، وعبئاً لوجستياً أقل، وتكاملاً أسهل مع إجراءات التحفيز، دون قيود مثل عدم قدرة الماسح الضوئي على الحركة، أو الضوضاء الصوتية، أو إعدادات الأجهزة المقيدة. ومقارنة باستراتيجيات التحسين القائمة على الأعراض، يوفر fNIRS مؤشراً فسيولوجياً مباشراً لاستجابات الشبكة القشرية للتحفيز بدلاً من الاعتماد فقط على النتائج السريرية الذاتية أو المتأخرة9. وبالمقارنة مع نماذج التحفيز ذات التردد الثابت10، يتيح البروتوكول الحالي توصيفاً صريحاً للتباين بين الأفراد في الحساسية للتردد بدلاً من حساب متوسط الاستجابات عبر المشاركين. بالإضافة إلى ذلك، يدعم fNIRS القياسات المتكررة القابلة للتوسع ضمن الجلسة الواحدة، مما يجعل هذا النهج مناسباً بشكل خاص لدراسات رسم خرائط التردد الاستكشافية والبحوث الأولية التي تتطلب تقييمات متكررة وفعالة.

يجب استخدام هذا النهج المدمج عندما يهدف الباحثون إلى مقارنة معلمات التعديل العصبي لدى المشارك نفسه، أو تحديد إعدادات التحفيز الفردية المرشحة، أو تطوير البروتوكولات قبل إجراء تجارب طولية أو تجارب قائمة على النتائج. وهو قابل للتطبيق على نطاق واسع في الحالات التي تتميز بتغير في تنظيم شبكة الدماغ واسعة النطاق11. ويُعد هذا البروتوكول مناسبًا بشكل خاص لرسم خرائط المعلمات الاستكشافية، ودراسات التخصيص التجريبية، وتحقيقات الجدوى في مراحلها المبكرة. وفي هذا الصدد، يوفر الاكتئاب سياقًا توضيحيًا، حيث ارتبط بتغير في النشاط والاتصال ضمن شبكة الوضع الافتراضي (DMN)12,13 وشبكات التحكم ذات الصلة، وقد أُفيد بأن taVNS يعمل على تعديل هذه الأنظمة14. ومع ذلك، استخدمت الدراسات السابقة ترددات تحفيز غير متجانسة، ولا تزال الترددات الأكثر ملاءمة لاستهداف الشبكات العاطفية والمعرفية غير مؤكدة. وهذا التباين يحفز على استخدام مقارنة التردد داخل الشخص الواحد بدلاً من الاعتماد على تردد واحد محدد مسبقًا.

نصف هنا بروتوكولاً لتنفيذ سير عمل لرسم خرائط تردد تحفيز العصب المبهم عبر الجلد (taVNS) الموجه بالتصوير الطيفي القريب من الأشعة تحت الحمراء الوظيفي (fNIRS)، وهو سير عمل مناسب للاستخدام السريري بجانب السرير والاستخدام الطولي. تتضمن العملية قياساً قاعدياً أولياً في حالة الراحة بدون تحفيز، تليها جلسات taVNS في حالة الراحة عند ترددات 2 و10 و25 و40 Hz، بالإضافة إلى حالة وهمية (sham) للتحكم في التأثيرات غير النوعية. يتم الحصول على بيانات fNIRS لكل حالة وتحليلها باستخدام مقاييس مسافة الشبكة متعددة المتغيرات بالنسبة لمرجع صحي معياري. وتلتقط هذه المقاييس جوانب تكميلية لتنظيم الشبكة، بما في ذلك قوة الاتصال وأنماط التفاعل الإقليمية15,16. تُستخدم مقاييس مستوى الشبكة الناتجة لمقارنة التأثيرات المحددة للتردد داخل كل مشارك، ولتحديد معلمات التحفيز المرشحة بطريقة مستنيرة من خلال الشبكة. كما يتم إدراج حالة لاحقة في حالة الراحة خاصة بالتردد المرشح لتقييم مدى قابلية تكرار التردد المرشح على المدى القصير.

يُعد هذا البروتوكول الأكثر ملاءمة لرسم خرائط المعلمات الاستكشافية، وإثبات مفهوم التخصيص، وتطوير البروتوكولات قبل إجراء تجارب سريرية أو طولية أكبر. فهو يوفر إطاراً منظماً للمقارنة المنهجية بين ترددات التحفيز لدى الأفراد باستخدام مقاييس فسيولوجية على مستوى الشبكة. كما صُممت هذه الطريقة لدعم صياغة الفرضيات وتحديد الترددات المرشحة في التحقيقات الأولية أو الدراسات الاستطلاعية. ولا يهدف هذا البروتوكول إلى إثبات الفعالية السريرية النهائية، أو التفوق العلاجي، أو تحسين العلاج، بل يهدف بدلاً من ذلك إلى توجيه الدراسات الطولية والنتائجية اللاحقة من خلال اختيار معلمات استكشافية مستنيرة ببيانات الشبكة.

البروتوكول

أُجريت جميع الإجراءات التي شملت مشاركين بشريين وفقاً للإرشادات المؤسسية وإعلان هلسنكي، وبموافقة لجنة أخلاقيات البحوث البشرية المسؤولة في جامعة فيليبس ماربورغ (رقم البروتوكول: 23-232 BO). كما تم الحصول على موافقة كتابية مستنيرة من جميع المشاركين قبل مشاركتهم.

يتبع البروتوكول التسلسل الزمني لتنفيذ سير العمل التجريبي (راجع الشكل 1 للتفاصيل). وقد نُفذت جميع الخطوات باستخدام معاملات محددة مسبقاً لضمان القابلية للتكرار والمقارنة بين المشاركين. وشملت هذه المعاملات إعدادات ثابتة لتحفيز taVNS (ترددات 2، و10، و25، و40 Hz، وعرض النبضة، وشدة التحفيز المعدلة بشكل فردي)، ومدد زمنية موحدة لجلسات حالة الراحة، وحالة وهمية (sham) ثابتة، ومسار موحد لتحصيل ومعالجة بيانات fNIRS مسبقاً، بما في ذلك تكوين القنوات، وتصحيح الحركة، والترشيح، وإجراءات التحليل القائمة على الشبكات.

1. الموافقة الأخلاقية ونظرة عامة على الدراسة

  1. الحصول على الموافقة الأخلاقية
    1. الحصول على موافقة لجنة الأخلاقيات في كلية الطب بجامعة فيليبس ماربورغ (بروتوكول رقم 23-232 BO) قبل بدء الدراسة.
    2. إجراء جميع الإجراءات وفقاً لإعلان هلسنكي والمبادئ التوجيهية المؤسسية الخاصة بالأبحاث التي تشمل مشاركين بشريين.
    3. الحصول على موافقة مستنيرة مكتوبة من كل مشارك قبل الفرز أو التقييمات أو الحصول على البيانات.
  2. تحديد أهداف الدراسة
    1. استخدام هذا البروتوكول لمقارنة التحفيز الوهمي وعدة ترددات نشطة من تحفيز العصب المبهم عبر الجلد (taVNS) لدى المشارك نفسه.
    2. استخدام مطيافية الأشعة تحت الحمراء القريبة الوظيفية (fNIRS) المتزامنة لقياس استجابات الشبكة القشرية أثناء التحفيز.
    3. استخدام نصوص تحليلية محددة مسبقاً لتحديد تردد التحفيز الفردي المرشح بناءً على التشابه على مستوى الشبكة مع نموذج ضابط سليم.
  3. تحديد النطاق التحليلي
    1. تفسير جميع النتائج على أنها وصفية واستكشافية.
    2. عدم استخدام هذا البروتوكول لإثبات الفعالية السريرية، أو التفوق العلاجي، أو تحسين العلاج.
    3. استخدام النتائج لتوجيه الدراسات الطولية المستقبلية أو الدراسات القائمة على النتائج.

2. استقطاب المشاركين وفحصهم

  1. تجنيد مجموعات الدراسة
    1. تجنيد مشاركين بالغين في مجموعتين: اضطراب الاكتئاب الجسيم (MDD) والمجموعات الضابطة السليمة (HC).
    2. تجنيد الضوابط السليمة خلال نفس فترة الدراسة وباستخدام إجراءات مطابقة لتلك المستخدمة مع مجموعة MDD.
    3. تقديم التعويضات وفقاً للإرشادات المؤسسية.
  2. تطبيق معايير الاشتمال
    1. اشتمال المشاركين الذين تبلغ أعمارهم 18 عاماً أو أكثر فقط.
    2. التأكد من أن الرؤية طبيعية أو مصححة لتصبح طبيعية.
    3. لمجموعة MDD فقط: التأكد من تشخيص MDD باستخدام مقابلة سريرية منظمة قائمة على DSM-5.
    4. لمجموعة MDD فقط: اشتمال المشاركين الذين يعانون من شدة اكتئاب خفيفة إلى متوسطة فقط (HAMD-24 ≥8 و <24؛ BDI-II ≥8 و <29).
    5. لمجموعة الضوابط السليمة فقط: التأكد من عدم وجود مرض نفسي حالي أو مرض جسدي شديد.
  3. تطبيق معايير الاستبعاد
    1. استبعاد المشاركين الذين يعانون من اضطرابات عصبية أو لديهم تاريخ من إصابات الرأس الخطيرة.
    2. استبعاد المشاركين الذين يعانون من مراضة نفسية مشتركة.
    3. استبعاد المشاركين الذين يتناولون حالياً أدوية نفسية أو مضادات اكتئاب، أو الذين توقفوا عن تناول هذه الأدوية خلال الأسبوعين الماضيين.
    4. استبعاد المشاركين الذين لديهم أفكار انتحارية أو أعراض اكتئاب شديدة.
    5. استبعاد المشاركين الذين يعانون من حالات طبية من المحتمل أن تؤثر على الوظيفة العصبية أو الوعائية.
  4. إجراء التقييم السريري
    1. تطبيق مقياس هاميلتون لتقييم الاكتئاب (HAMD-24).
    2. تطبيق قائمة بيك للاكتئاب-II (BDI-II).
    3. تسجيل الدرجات الكلية في قاعدة بيانات الدراسة.

3. تحضير البيئة التجريبية

  1. تجهيز غرفة المختبر
    1. إجلاس المشارك في غرفة هادئة ذات إضاءة خافتة.
    2. الحفاظ على درجة حرارة محيطة مستقرة وتقليل الضوضاء الخارجية.
    3. وضع شاشة عرض على مسافة 1 m تقريبًا أمام المشارك.
  2. توجيه المشارك
    1. عرض علامة تثبيت مركزية (صليب تثبيت) على الشاشة.
    2. توجيه المشارك للبقاء مستيقظًا ومسترخيًا وساكنًا.
    3. توجيه المشارك للحفاظ على نظره مثبتًا على علامة التثبيت طوال فترة جميع التسجيلات.

4. تحضير تحفيز العصب المبهم عبر الجلد (taVNS) ومعايرة التحفيز

  1. تجهيز العتاد
    1. استخدم جهاز تحفيز العصب المبهم عبر الجلد في منطقة الأذن مجهزاً بقطب تحفيز من التيتانيوم والإيريديوم.
    2. افحص الكابلات والموصلات وحالة البطارية قبل كل جلسة.
  2. تحديد موضع القطب
    1. نظف الصدفة الوتدية (cymba conchae) اليسرى باستخدام مسحات كحولية.
    2. جفف الجلد تماماً.
    3. ضع قطب التحفيز على الصدفة الوتدية اليسرى.
    4. تحقق من استقرار التلامس وإحكام التثبيت.
  3. معايرة سعة التيار
    1. اضبط عرض النبضة على 300 µs.
    2. فعل التحفيز المستمر بدون دورة تشغيل (duty cycling).
    3. ابدأ من 0 mA وزد التيار تدريجياً بخطوات تتراوح بين 0.1-0.2 mA.
    4. اطلب من المشارك تقييم الشعور على مقياس من 10 نقاط بعد كل زيادة.
    5. توقف عن زيادة التيار عند أعلى شدة يمكن تحملها دون الشعور بالألم.
    6. استهدف شدة مدركة تتراوح بين 7-8/10.
    7. كرر المعايرة بشكل منفصل لكل من الترددات 2 و 10 و 25 و 40 Hz.
    8. سجل سعة التيار النهائية لكل تردد.
  4. تكوين التحفيز الوهمي (sham stimulation)
    1. قم بتكوين الجهاز بحيث لا يرسل أي تيار كهربائي.
    2. حافظ على موضع القطب مطابقاً تماماً لشروط التحفيز النشط.
    3. طابق جميع المؤشرات البصرية واللمسية والسمعية مع التحفيز النشط.
  5. تطبيق مجموعات التحفيز النشط
    1. قدم أربعة ترددات نشطة (2 و 10 و 25 و 40 Hz) مرة واحدة لكل منها خلال الجلسة.
    2. قم بتوزيع ترتيب المجموعات عشوائياً بين المشاركين باستخدام تسلسل مولد حاسوبياً.
    3. أدخل فواصل زمنية ثابتة بين الحالات دون تحفيز.

5. إعداد نظام fNIRS

  1. تجهيز الأجهزة
    1. استخدام نظامين متزامنين من تقنية fNIRS.
    2. تزويد كل نظام بـ 16 مصدر ضوء و16 كاشفاً.
  2. تحديد مخطط التوزيع (montage)
    1. استخدام أداة تخطيط للتوزيع البصري لاستهداف مناطق شبكة الوضع الافتراضي (default mode network).
    2. توزيع الأوبتودات لتغطية القشرة أمام الجبهية الإنسية، والقشرة الحزامية الخلفية/الوتدية، والتلافيف الزاوية الثنائية، والمناطق الصدغية الإنسية.
    3. استخدام مسافة 3 cm بين المصدر والكاشف للقنوات ذات الفصل الطويل.
    4. إضافة قنوات ذات فصل قصير بمسافة 8 mm تقريباً.
  3. ضبط معاملات الاستحواذ
    1. استخدام أطوال موجية تبلغ 760 nm و850 nm.
    2. ضبط تردد أخذ العينات عند 5.1 Hz.
    3. مزامنة كلا النظامين قبل البدء في التسجيل.

6. إجراء الجلسة التجريبية

  1. تحديد تسلسل الكتل
    1. تسجيل حالة الراحة الأساسية (RS0) لمدة 6 min دون تحفيز.
    2. إدراج فاصل زمني لمدة 2 min.
    3. تطبيق تحفيز وهمي لمدة 6 min.
    4. إدراج فاصل زمني لمدة 2 min.
    5. تطبيق أربع كتل من التحفيز النشط العشوائي (2 و10 و25 و40 Hz)، مدة كل منها 6 min.
    6. إدراج فاصل زمني لمدة 2 min بين الكتل النشطة المتتالية.
    7. تسجيل حالة الراحة بعد التحفيز (RS1) لمدة 6 min.
  2. الحفاظ على توقيت الجلسة
    1. التأكد من أن المدة الإجمالية للجلسة تبلغ 54 min تقريبًا.
    2. الحصول على بيانات fNIRS بشكل مستمر طوال جميع الكتل.
  3. الحفاظ على ظروف موحدة
    1. التأكد من بقاء إضاءة الغرفة والتعليمات وشاشة التثبيت متطابقة في جميع الكتل.
    2. مراقبة تلامس الأقطاب الكهربائية باستمرار.
    3. إيقاف التجربة مؤقتًا فقط بعد إكمال الكتلة، إذا لزم الأمر.

7. المعالجة المسبقة لبيانات fNIRS

  1. تقسيم التسجيلات
    1. تقسيم التسجيلات المستمرة إلى RS0 وSham و2 Hz و10 Hz و25 Hz و40 Hz وRS1.
    2. استخراج إشارات الكثافة الخام لكل قناة وكل حالة.
  2. إجراء مراقبة الجودة
    1. تطبيق ترشيح تمرير النطاق (band-pass filtering) من نوع Butterworth بين 0.5 و2.33 Hz.
    2. تقسيم الإشارات إلى نوافذ زمنية غير متداخلة مدتها 3 s.
    3. حساب مؤشر اقتران فروة الرأس (SCI) وذروة الطيف القدراتي (PSP).
    4. تصنيف النوافذ على أنها مقبولة عندما تكون SCI ≥ 0.8 وPSP ≥ 0.1.
    5. الاحتفاظ بالقنوات التي تحتوي على ≥ 70% من النوافذ المقبولة.
    6. الاحتفاظ بالمشاركين الذين لديهم ≥ 70% من القنوات المقبولة.
  3. تصحيح التداخلات
    1. تصحيح تداخلات الحركة باستخدام تقنية إصلاح توزيع المشتق الزمني (TDDR).
    2. تطبيق ترشيح المويجات (wavelet filtering) باستخدام أساس مكون من 8-wavelet.
    3. تعريف القيم الشاذة بأنها المعاملات التي تتجاوز 4 انحرافات معيارية.
  4. تحويل الإشارات
    1. تحويل الكثافة الضوئية إلى هيموجلوبين مؤكسج باستخدام قانون بير-لامبرت المعدل.

8. حساب ميزات الشبكة واختيار التردد المرشح

  1. حساب الاتصالية
    1. حساب ارتباطات بيرسون (Pearson correlations) القوية بين جميع أزواج المناطق ذات الاهتمام (ROI).
    2. تخزين ستة ارتباطات زوجية فريدة كمتجه اتصالية.
    3. تجميع مصفوفة اتصالية متماثلة بحجم 4 × 4.
  2. حساب الميزات المشتقة
    1. حساب القيم الذاتية (eigenvalues) والمتجهات الذاتية (eigenvectors) لكل مصفوفة.
    2. حساب متوسط القابلية للتحكم (average controllability) لكل عقدة بعد تسوية المصفوفة.
  3. بناء النموذج الصحي المرجعي
    1. حساب متوسط مصفوفة اتصالية RS0 عبر جميع المشاركين الأصحاء في المجموعة الضابطة الذين تم الاحتفاظ بهم.
    2. استخدام المصفوفة الناتجة كنموذج مرجعي صحي.
  4. حساب المسافات
    1. حساب مسافة جيب التمام (cosine distance) بين ميزات المشارك والنموذج المرجعي للاتصالية، والقيم الذاتية، والقابلية للتحكم.
    2. حساب تشابه المتجهات الذاتية باستخدام مطابقة المكونات.
  5. ترتيب الحالات
    1. ترتيب حالات Sham و2 Hz و10 Hz و25 Hz و40 Hz بترتيب تصاعدي للمسافة لكل مقياس.
    2. تعيين الرتبة 1 لأصغر مسافة.
    3. جمع الرتب عبر جميع المقاييس لكل حالة.
  6. اختيار التردد الفردي المرشح
    1. تحديد الحالة التي سجلت أدنى مجموع رتب تراكمي.
    2. تعريف هذه الحالة على أنها تردد التحفيز الفردي المرشح.
  7. حساب كسب التحفيز
    1. حساب كسب التحفيز (G_f) لكل تردد باستخدام التسوية التالية:
      صيغة تدرج حجم الحبيبات، المعادلة Gf=(d0-df)/(max(df)-min(df))، مخطط.​
      حيث يمثل df  مسافة RS0 وdf  المسافة أثناء تردد التحفيز f.، والتي يتم حسابها عبر حالات RS0 وSham و2 Hz و10 hz و25 Hz و40 Hz.

النتائج

جودة البيانات وجدوى الحصول عليها

أدى تطبيق معايير جودة البيانات المحددة مسبقاً إلى استبعاد القنوات والمشاركين الذين يعانون من جودة إشارة غير كافية. وتتميز النتائج الناجحة بارتفاع نسبة الاحتفاظ بالقنوات عبر مختلف الحالات، وتسجيلات ديناميكية دمية مستقرة، وأنماط اتصال قابلة للتفسير تسمح بتقدير موثوق لخصائص الشبكة. وتشمل النتائج الضعيفة أو غير المثالية انخفاض جودة الإشارة، أو وجود تداخلات حركية مفرطة، أو اقتران غير كافٍ بين القنيدة وفروة الرأس، أو عدم كفاية الاحتفاظ بالقنوات، أو تقديرات غير متسقة للشبكة تحد من إمكانية التفسير. وكما هو موضح في الشكل 3 والشكل 4، تضمنت مجموعة البيانات النهائية بعد تقييم الجودة 19 مشاركاً يعانون من اضطراب الاكتئاب الجسيم (MDD؛ متوسط العمر: 31.21 سنة، الانحراف المعياري: 8.99؛ 10 إناث) و19 من الضوابط الصحية (HC؛ متوسط العمر: 33.5 سنة، الانحراف المعياري: 13.51؛ 7 إناث). تم استبعاد سبعة مشاركين (3 من مجموعة MDD و4 من مجموعة HC) بسبب عدم كفاية جودة البيانات، وهو ما يعود بشكل أساسي إلى التداخلات الحركية أو عدم كفاية الاقتران بين القنيدة وفروة الرأس.

أظهرت خرائط الجودة لكل قناة توزيعات مكانية غير متجانسة لجودة الإشارة عبر المشاركين، مع وجود مناطق موضعية ذات جودة منخفضة لدى بعض الأفراد. وتسلط هذه النتائج الضوء على أهمية تطبيق عتبات محددة مسبقاً بناءً على مؤشر اقتران فروة الرأس وذروة الطيف القدرية قبل إجراء المزيد من التحليلات. وتضمن إجراءات مراقبة الجودة هذه حساب مقاييس الشبكة اللاحقة من بيانات موثوقة، وهي تمثل مكوناً حاسماً في البروتوكول. تعتمد المخرجات التمثيلية المعروضة هنا بشكل مباشر على الإكمال الناجح لفحص جودة البيانات، والمعالجة المسبقة الموحدة، واستخراج السلاسل الزمنية بناءً على مناطق الاهتمام (ROI)، وتطبيق إجراء اختيار مجموع الرتب المحدد مسبقاً.

المعالجة المسبقة وبناء الشبكة

يظهر التصميم التجريبي ومسار عمل المعالجة المسبقة في الشكل 1 والشكل 2. وعقب خطوة مراقبة الجودة (الشكل 2)، تم تحويل الإشارات بنجاح إلى تركيز الهيموغلوبين وتصحيحها من الآثار الاصطناعية للحركة والضجيج الفسيولوجي الجهازي. ويُستدل على الإكمال الناجح لخطوات المعالجة المسبقة هذه من خلال الاحتفاظ بالقنوات عالية الجودة، واستقرار السلاسل الزمنية الإقليمية، وتقديرات الاتصال القابلة للتفسير، بينما تشمل النتائج الضعيفة فقدان الإشارة المفرط، أو الآثار الاصطناعية غير المعالجة، أو مقاييس الشبكة غير الموثوقة. وقد أتاح استخراج السلاسل الزمنية الإقليمية من عقد شبكة الوضع الافتراضي بناء مصفوفات الاتصال الوظيفي لكل حالة. وتعتمد هذه النتائج التمثيلية بشكل مباشر على التنفيذ الناجح لمراقبة جودة البيانات17، والمعالجة المسبقة الموحدة18، وتحديد المناطق ذات الاهتمام (ROI)، وتطبيق إجراء التصنيف المحدد مسبقاً. وتشكل مصفوفات الاتصال الوظيفي لشبكة الوضع الافتراضي الناتجة الأساس للمقارنات اللاحقة القائمة على المسافة.

النتائج الممثلة على مستوى الشبكة

يوضح الشكل 5A مثالاً لملف الاتصالية الوظيفية لشبكة الوضع الافتراضي (DMN) الخاص بحالة معينة لمشارك ممثل يعاني من اضطراب الاكتئاب الجسيم (MDD)، إلى جانب قالب شبكة DMN المرجعي المستمد من ضوابط أصحاء. تتيح هذه المصفوفات التصوير المباشر لأنماط الاتصالية من منطقة إلى أخرى عبر الحالات المختلفة، وتساعد في تمييز مخرجات البروتوكول الناجحة عن تقديرات الشبكة الأقل قابلية للتفسير أو ذات الجودة الضعيفة. ويكشف الفحص البصري عن تغيرات تعتمد على الحالة في تنظيم الشبكة بالنسبة للقالب، مما يوضح كيف يمكن لتردد التحفيز أن يعدل بنية شبكة DMN ضمن جلسة واحدة.

تقوم مقاييس المسافة (الشكل 5B) بقياس هذه الاختلافات عبر مقاييس متعددة (الاتصالية، والقيم الذاتية، والمتجهات الذاتية، وقابلية التحكم المتوسطة). وبالنسبة لكل مقياس، يمكن ترتيب الحالات بناءً على مدى قربها من القالب المرجعي، حيث تشير قيم المسافة المنخفضة إلى تشابه أوثق. ومن الملاحظ أن ترتيب مقاييس المسافة المختلفة يتباين عبر الحالات، مما يعكس المعلومات المتكاملة التي يلتقطها كل مقياس حول تمثيلات الشبكة.

اختيار التردد بناءً على الإجماع

لدمج المعلومات عبر أربعة مقاييس، تم تجميع الرتب لكل مشارك (الشكل 5C). يشير الفصل الواضح في درجات الرتب التراكمية عبر الظروف المختلفة إلى تمايز ناجح في استجابات الشبكة المحددة للتردد، بينما تشير درجات الرتب المتشابهة للغاية عبر الظروف إلى حساسية محدودة للبروتوكول أو فصل ضعيف بين تأثيرات التحفيز. وقد تم تفسير الحالة التي سجلت أدنى درجة رتب تراكمية على أنها التردد التحفيزي التمثيلي المرشح لذلك المشارك. يلخص الجدول 1 هذه الاختيارات عبر المشاركين، جنبًا إلى جنب مع قيم كسب التحفيز المقابلة ومدى الاتفاق بين المقاييس الذي تم قياسه بواسطة Kendall’s W.

عبر مجموعة اضطراب الاكتئاب الرئيسي (MDD)، أظهر 12 مشاركاً من أصل 19 أدنى رتبة تراكمية لتردد تحفيز نشط بدلاً من حالة التحفيز الوهمي. وقد تباين تردد التحفيز المختار بين المشاركين، كما هو ملخص في الجدول 1. كما اختلف الاتفاق بين المقاييس، والذي تم قياسه كمياً باستخدام Kendall’s W، بين الأفراد، مما يعكس التباين في اتساق التصنيف. تشير قيم Kendall’s W الأعلى إلى توافق أقوى بين المقاييس وثقة أكبر في أن العديد من مقاييس الشبكة تدعم تصنيف الحالة نفسه، بينما تشير القيم الأدنى إلى اتفاق أضعف وتباین أكبر عبر المقاييس. وبذلك، يجب تفسير الاختيار النهائي على أنه تكامل مدفوع بالبيانات لميزات شبكية تكميلية بدلاً من كونه قراراً مبنياً على مقياس واحد بمفرده.

توضح هذه النتائج التمثيلية والقائمة على دراسة الجدوى أنواع المخرجات على مستوى الشبكة التي يولدها البروتوكول، وتُثبت إمكانية تنفيذ سير العمل لإجراء مقارنات داخل الشخص الواحد عبر ظروف التحفيز المختلفة. والهدف من هذه النتائج هو توضيح عمليات اكتساب الإشارات، والمعالجة المسبقة، واستخراج السمات، ورسم خرائط المعلمات القائمة على الرتب، وليس تقديم دليل على الفائدة العلاجية أو الفعالية السريرية أو التحقق من الأداء، كما هو موضح في الأشكال 1–5 و جدول 1.

مخطط تسجيل fNIRS المستمر؛ إعداد تحفيز القشرة الدماغية؛ توزيع المصادر والكواشف.
الشكل 1. التصميم التجريبي وتكوين مسبار fNIRS. (A) التصميم التجريبي داخل المفحوص الواحد. أكمل كل مشارك جميع الحالات ضمن جلسة واحدة، بما في ذلك حالة الراحة الأساسية (RS0)، والتحفيز الوهمي، وأربعة ترددات تحفيز نشطة (2 و10 و25 و40 Hz)، وحالة الراحة بعد التحفيز (RS1). تم توزيع ترتيب التحفيز النشط عشوائياً بين المشاركين. استمرت كل كتلة لمدة 6 min وفصلت بينها فترات زمنية تبلغ ~2 min بدون تحفيز. سُجلت بيانات مطيافية الأشعة تحت الحمراء القريبة الوظيفية (fNIRS) بشكل مستمر (~54 min إجمالاً) وقُسمت حسب الحالة للتحليل. (B) توزيع مسبار fNIRS يوضح 32 مصدراً (باللون الأحمر) و30 كاشفاً (باللون الأزرق)، مما يشكل 89 قناة ذات فصل طويل و8 قنوات ذات فصل قصير (محاطة بدائرة). استُخدمت القنوات ذات الفصل القصير لإزالة الضوضاء الفسيولوجية السطحية. (C) ملف الحساسية القشرية لتوزيع المسبار بالنسبة لشبكة الوضع الافتراضي (DMN)، بناءً على أطلس التسمية التشريحية الآلية (AAL)، مما يوضح حساسية القياس المعتمدة على العمق. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

مخطط تحليل الاتصال الدماغي، تدفق البيانات في المعالجة المسبقة، استخراج المناطق ذات الاهتمام، وحساب الخصائص.
الشكل 2. مسار المعالجة المسبقة واستخراج الخصائص لتحليل الشبكة القائم على fNIRS.
قُسمت بيانات كثافة الضوء الخام إلى كتل خاصة بكل حالة (RS0، والوهمية، وترددات التحفيز، وRS1). تم تقييم جودة البيانات باستخدام مؤشر اقتران فروة الرأس (SCI > 0.8) وذروة الطيف القدراتي (PSP > 0.1)، وتم الاحتفاظ بالقنوات ذات الجودة العالية فقط. حُوِّلت الإشارات إلى كثافة بصرية، متبوعة بتصحيح الحركة باستخدام إصلاح توزيع المشتق الزمني (TDDR) والترشيح المويجي. تم حساب التغيرات في تركيز الهيموغلوبين، وطُبِّق انحدار الفصل القصير لتقليل الضوضاء الفسيولوجية الجهازية. ولتحليل الشبكة، استُخرجت السلاسل الزمنية من المناطق ذات الاهتمام (ROIs) ضمن شبكة الوضع الافتراضي (DMN)، بما في ذلك القشرة الجبهية المتوسطة (mPFC)، والوتد (Prec)، والفص الجداري السفلي (IPL)، والفص الصدغي المتوسط (MTL). حُسب الاتصال الوظيفي بين المناطق ذات الاهتمام. شملت الخصائص المستمدة قيم الاتصال، والقيم الذاتية، والمتجهات الذاتية، ومتوسط القابلية للتحكم. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

تحليل جودة القنوات؛ رسم بياني شريطي وخريطة حرارية لبيانات المشاركين توضح القنوات الجيدة (RS0).
الشكل 3. تقييم جودة البيانات لدى المشاركين المصابين باضطراب الاكتئاب الجسيم (MDD).
(A) عدد القنوات التي استوفت معايير الجودة خلال حالة الأساس (RS0) لكل مشارك مصاب بـ MDD. تشير الأشرطة إلى جميع القنوات (باللون الرمادي)، والقنوات ذات المسافات الطويلة (باللون الأزرق)، والقنوات ذات المسافات القصيرة (باللون البرتقالي) التي استوفت معايير الجودة (≥70% من وقت التسجيل مع SCI > 0.8 و PSP > 0.1). تشير الخطوط المتقطعة إلى الحد الأقصى لعدد القنوات المتاحة ذات المسافات الطويلة (89)، والقنوات ذات المسافات القصيرة (8)، وعتبة جودة البيانات المقبولة على مستوى المشارك (≥70% من إجمالي القنوات التي تم الاحتفاظ بها). تم تمييز المشاركين الذين تقل بياناتهم عن العتبة (D13, D18, D19). (B) جودة البيانات لكل قناة عبر المشاركين. توضح الخريطة الحرارية النسبة المئوية لوقت التسجيل الذي استوفى معايير الجودة لكل قناة ومشارك خلال RS0. يشير التظليل الداكن إلى جودة بيانات أقل. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

مقارنة جيدة لعدد القنوات، مخطط شريطي؛ جودة القناة، خريطة حرارية؛ تحليل البيانات للتصوير العصبي.
الشكل 4. تقييم جودة البيانات لدى المشاركين من المجموعة الضابطة السليمة. (A) عدد القنوات التي استوفت معايير الجودة خلال حالة خط الأساس (RS0) لكل مشارك من المجموعة الضابطة السليمة. تشير الأشرطة إلى جميع القنوات (باللون الرمادي)، وقنوات الفصل الطويل (باللون الأزرق)، وقنوات الفصل القصير (باللون البرتقالي) التي استوفت معايير الجودة (≥70% من وقت التسجيل مع SCI > 0.8 و PSP > 0.1). تشير الخطوط المتقطعة إلى الحد الأقصى لعدد القنوات المتاحة وعتبة جودة البيانات المقبولة على مستوى المشارك (الاحتفاظ بـ ≥ 70% من إجمالي القنوات). تم تظليل المشاركين الذين هم دون العتبة (HC13، HC14، HC15، HC18). (B) جودة البيانات لكل قناة عبر المشاركين. توضح الخريطة الحرارية النسبة المئوية لوقت التسجيل الذي استوفى معايير الجودة لكل قناة ومشارك خلال RS0. يشير التظليل الداكن إلى جودة بيانات أقل. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

تحليل الاتصالية والقدرة على التحكم في الدماغ؛ الخرائط الحرارية والمخططات الشريطية؛ مقارنة بيانات تخطيط كهربائية الدماغ (EEG).
الشكل 5اختيار ممثل لتردد التحفيز بناءً على المسافة لدى مشارك واحد.
(أ) مصفوفات الاتصال الوظيفي التي توضح التفاعلات الزوجية بين أربع مناطق في شبكة الوضع الافتراضي لمشارك نموذجي يعاني من اضطراب الاكتئاب الجسيم (D11) عبر ظروف مختلفة (RS0، والتحفيز الوهمي، وترددات التحفيز). تشمل المناطق القشرة الجبهية أمام الجبهية الإنسية (mPFC)، والفصيص الجداري السفلي (IPL)، والوتد (Prec)، والفص الصدغي الإنسي (MTL). وتمثل المصفوفة المركزية نموذج التحكم الصحي المشتق من بيانات RS0 على مستوى المجموعة.Bمقاييس المسافة بين كل حالة ونموذج التحكم الصحي عبر أربعة معايير: مسافة الاتصال (D_conn)، ومسافة القيمة الذاتية (D_eig)، ومسافة المتجه الذاتي (D_evec)، ومسافة متوسط القابلية للتحكم (D_AC). تمثل الأعمدة قيم المسافة؛ حيث تشير القيم الأقل إلى تشابه أكبر مع النموذج. تظهر التصنيفات لكل حالة (التصنيف 1 = أصغر مسافة).كربون) التصنيف التوافقي عبر المقاييس الذي تم الحصول عليه عن طريق جمع الرتب لكل حالة. وقد تم اختيار الحالة ذات المجموع الأدنى للرتب كتردد تحفيز مرشح لهذا المشارك. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

معرف المشاركالاتصاليةالقيمة الذاتيةالمتجه الذاتيمتوسط القابلية للتحكمإجماعكاندال-دبليو (Kandall-W)
D01٤٠ هرتز (G=1.00)٤٠ هرتز (ج=١.٠٠)٤٠ هرتز (ج = ١.٠٠)40 هرتز (G=0.29)40 هرتز0.85
D02وهمي (G=0.18)شام (G=0.00)وهمي (G=0.11)وهمي (G=-0.09)وهمي0.89
D0310 هرتز (G=0.20)وهمي (G=0.05)2HZ (G=0.56)وهمي (G=0.63)٤٠ هيرتز0.34
D07وهمي (G=0.29)٢٥ هرتز (G=0.06)2 هرتز (G=0.33)25 هرتز (G=0.45)٢٥ هرتز0.36
D10وهمي (G=1.00)وهمي (G=1.00)وهمي (G=1.00)وهمي (G=1.00)وهمي0.59
D1110 هرتز (G=0.71)10 هيرتز (G=0.66)2 هرتز (G=0.73)٤٠ هرتز (G=1.00)10 هرتز0.34
D15٤٠ هرتز (G=0.58)٤٠ هرتز (G=٠.٥٣)40 هرتز (G=0.21)40 هرتز (G=-0.27)٤٠ هرتز0.96
D16٢٥ هرتز (G=1.00)١٠ هرتز (G=1.00)٢٥ هرتز (G=٠.٩٠)٢٥ هرتز (G=٠.٤٠)٢٥ هرتز0.64
D172 هرتز (G=0.51)2 هرتز (G=0.75)25 هرتز (G=0.73)١٠ هرتز (G=٠.٨٢)١٠ هرتز0.21
D2025 هرتز (G=-0.08)25 هرتز (G=0.04)25 هرتز (G=-0.27)شام (G=0.31)٢٥ هرتز0.84
D21وهمي (G=0.37)2 هرتز (G=0.08)وهمي (G=0.27)٤٠ هرتز (G=-0.28)وهمي0.41
D222HZ (G=-0.06)10 هرتز (G=0.19)2 هرتز (G=0.75)2 هرتز (G=1.00)2 هرتز0.47
D23وهمي (G=0.53)٢٥ هرتز (G=−٠.١٤)وهمي (G=0.71)٤٠ هرتز (G=0.23)وهمي0.31
D24٢٥ هرتز (G=٠.٥٩)25 هرتز (G=0.18)25 هرتز (G=0.18)وهمي (G=0.34)٢٥ هيرتز0.5
D25٢٥ هرتز (جاذبية = ١.٠٠)وهمي (G=-0.01)10 هرتز (G=1.00)وهمي (G=0.19)٢٥ هرتز0.16
D26١٠ هيرتز (G=0.52)وهمي (G=0.01)١٠ هرتز (G=1.00)10 هرتز (G=0.71)١٠ هرتز0.93
D2710 هرتز (G=-0.11)١٠ هرتز (G=٠.٢٠)2HZ (G=-0.20)40 هرتز (G=1.00)2 هرتز0.05
D28١٠ هرتز (G=٠.٥١)10 هرتز (G=0.04)10 هرتز (G=1.00)١٠ هرتز (G=-0.02)10 هرتز0.81
D2910 هرتز (G=0.81) 10 هرتز (G=0.54) وهمي (G=1.00)١٠ هرتز (G=1.00) ١٠ هرتز0.85
كسب0.50, 0.520.32, 0.180.58, 0.730.46, 0.400.55, 0.50
 (المتوسط الحسابي، الوسيط)

الجدول 1: اختيار التردد الخاص بالمشاركين عبر مقاييس المسافة.

لكل مشارك، يتم تقرير حالة التحفيز المرتبطة بأقل مسافة عن قالب المجموعة الضابطة السليمة لأربعة مقاييس قائمة على الشبكة: مسافة الاتصال (D_conn)، ومسافة القيمة الذاتية (D_eig)، ومسافة ناقل القيمة الذاتية (D_evec)، ومسافة القابلية للتحكم المتوسطة (D_AC). تشير القيم الموجودة بين قوسين (G) إلى كسب التحفيز. يوضح عمود الإجماع (Consensus) تردد التحفيز المرشح بناءً على تجميع الرتب عبر المقاييس الأربعة. ويقوم معامل كيندال (Kendall’s W) بقياس مدى الاتفاق بين المقاييس لكل مشارك. ويلخص الصف الأخير قيم متوسط ووسيط كسب التحفيز عبر المشاركين لكل مقياس، إلى جانب قيم Kendall’s W المقابلة.

المناقشة

الأساس المنهجي والخطوات الحرجة

يوفر هذا البروتوكول سير عمل معياري لرسم خرائط التأثيرات المعتمدة على التردد لتحفيز العصب المبهم الأذني عبر الجلد (taVNS) خلال الجلسة الواحدة، وذلك باستخدام مطيافية الأشعة تحت الحمراء القريبة الوظيفية (fNIRS) في حالة الراحة. والهدف من ذلك هو إجراء مقارنة منظمة لمعلمات التحفيز المرشحة تحت ظروف مضبوطة، بدلاً من التحسين الفردي الذي تم التحقق من صحته.

تعد عدة خطوات حاسمة للتنفيذ الموثوق؛ حيث قد يؤدي الفشل في تنفيذ هذه الخطوات بشكل صحيح إلى انخفاض جودة الإشارة، أو تقديرات غير موثوقة للاتصال، أو تصنيفات غير مستقرة، أو فقدان مجموعات البيانات القابلة للتحليل. يجب معايرة كثافة التحفيز بشكل منفصل لكل تردد وصولاً إلى مستوى إدراك ثابت (7-8/10)، نظراً لأن عتبات الإدراك تختلف باختلاف الترددات وقد تتسبب خلاف ذلك في تضليل المقارنات19. وقد تؤدي المعايرة غير الصحيحة إلى ظهور اختلافات في كثافة التحفيز المدركة بدلاً من التأثيرات العصبية الحقيقية الخاصة بالتردد، مما يقلل من إمكانية المقارنة بين الظروف المختلفة. كما يجب ضمان جودة بيانات fNIRS من خلال اقتران مستقر بين المسبار البصري وفروة الرأس، وتصحيح الحركة، والانحدار قصير المسافة، ومعايير محددة مسبقاً للاحتفاظ بالقنوات. ويتطلب الأمر تعريفاً متسقاً للمنطقة ذات الاهتمام (ROI) عبر جميع المشاركين والظروف لضمان إمكانية مقارنة سمات الشبكة. وأخيراً، يجب أن يعتمد اختيار التردد على نهج قائم على الرتب محدد مسبقاً يدمج مقاييس تكميلية متعددة، بدلاً من الاعتماد على مقياس واحد. تحدد هذه الخطوات المنهجية بشكل مباشر جودة واستقرار وقابلية تفسير مقاييس الشبكة الناتجة، وبالتالي تؤثر على المخرجات التمثيلية الموضحة في قسم النتائج.

التصميم المتسلسل ضمن الجلسة الواحدة وتأثيرات الترحيل

يُطبق البروتوكول ترددات تحفيز متعددة بشكل متسلسل ضمن جلسة واحدة دون فترة غسيل فسيولوجي ممتدة. وعلى الرغم من استخدام فترات زمنية ثابتة بين الظروف المختلفة، إلا أنه لا يمكن استبعاد تأثيرات التراكم أو التفاعل. قد يؤثر ذلك على استقلالية الاستجابات الخاصة بكل حالة، وهو أمر يجب مراعاته عند تفسير الاختلافات بين ترددات التحفيز. وبناءً على ذلك، يجب تفسير الاختلافات في التردد كآثار نسبية ضمن الجلسة الواحدة. ويعكس "التردد الأمثل" الذي تم تحديده الحالة الأفضل أداءً في تلك الجلسة، ويجب تفسيره كـنتيجة ترتيب نسبية قائمة على البيانات ضمن الجلسة، وليس كمعلمة تحفيز نهائية أو قابلة للتعميم دون تكرار التجربة20.

المقارنة مع النهج البديلة

تتيح البروتوكولات ذات التردد الثابت التقييس، لكنها لا تأخذ في الاعتبار التباين بين الأفراد، بينما يفتقر الضبط القائم على الأعراض إلى الرؤية الفسيولوجية المباشرة21. وتوفر النهج الموجهة بالتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI) تغطية مكانية أوسع، ولكنها أقل جدوى للاستخدام المتكرر أو بجانب السرير. ومقارنة بهذه النهج، يوفر البروتوكول الحالي مزايا من حيث سهولة النقل، وجدوى القياسات المتكررة، والتقييم المباشر على مستوى الشبكة، بينما يظل محدوداً بانخفاض العمق المكاني والحساسية للتشوهات الناتجة عن الحركة22. لذا، يجب اعتباره إطاراً عملياً لرسم خرائط المعاملات الاستكشافية وليس استراتيجية تحسين مثبتة سريرياً.

القيود

يعتمد البروتوكول على تصميم الجلسة الواحدة ولا يقيم استمرارية تأثيرات الشبكة أو النتائج السريرية. وقد يؤدي التحفيز المتسلسل إلى إحداث تأثيرات متبقية بين الحالات المختلفة23. وقد تؤثر هذه العوامل على استقرار وقابلية تعميم الاستجابات المحددة لكل تردد. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يؤثر التباين التشريحي، وموضع الأقطاب الكهربائية، ومقاومة الجلد على كفاءة التحفيز، بينما قد تؤدي معايير مراقبة الجودة الصارمة لتقنية fNIRS إلى تقليل عدد مجموعات البيانات القابلة للتحليل. علاوة على ذلك، تقتصر قياسات fNIRS على المناطق القشرية ولا ترصد النشاط تحت القشري، والذي قد يساهم في التأثيرات على مستوى الشبكة.

النطاق والقابلية للتطبيق

يُعد هذا البروتوكول مناسباً بشكل خاص للباحثين الذين يجرون دراسات استطلاعية، أو اختبارات الجدوى، أو تطوير البروتوكولات في مراحلها المبكرة في أبحاث التعديل العصبي. وهو يدعم اختيار بارامترات التحفيز المرشحة بناءً على معلومات الشبكة، ولكنه لا يثبت الفعالية العلاجية أو الطب النفسي الدقيق. ويمكن تكييف هذا الإطار مع شبكات أو اضطرابات أو بارامترات تحفيز أخرى من خلال تعديل وضع الأوبتودات وتعريفات المناطق ذات الاهتمام (ROI)، شريطة الحفاظ على معالجة أولية متسقة، ورقابة صارمة على الجودة، وإجراءات مقارنة شفافة24.

الإفصاحات

قدم جميع المشاركين موافقة كتابية مستنيرة قبل مشاركتهم في التجارب. وقد تمت مراجعة بروتوكولات الدراسة والموافقة عليها من قبل لجنة الأخلاقيات المختصة في جامعة ماربورغ.

يمكن توفير البرامج النصية المخصصة، والبيانات المجهولة، والمواد الأخرى المستخدمة في هذه الدراسة للأطراف المهتمة بناءً على الطلب.

بيان مساهمة المؤلف

ساهمت Svenja J. Francke في استقطاب المشاركين، وجمع البيانات، وإدارة المشروع، والمنهجية، وكتابة المسودة الأصلية والمخطوطة المنقحة. وساهمت Sarah Alizadeh في وضع التصور، والمنهجية، وتحليل البيانات، والتصور البصري، وكتابة المسودة الأصلية والمخطوطة المنقحة. وساهم José C. García Alanis في وضع التصور، والمنهجية، وإدارة المشروع، وتحليل البيانات، ومراجعة المخطوطة وتحريرها. وساهم Dorian Kock في استقطاب المشاركين، وجمع البيانات، والمنهجية، وكتابة المسودة الأصلية والمخطوطة المنقحة. وساهم Jannick Herrmann في استقطاب المشاركين، وجمع البيانات، والمنهجية، وكتابة المسودة الأصلية والمخطوطة المنقحة. وساهم Maximilian Kastl في استقطاب المشاركين، وجمع البيانات، والمنهجية، وكتابة المسودة الأصلية والمخطوطة المنقحة. وساهم Hamidreza Jamalabadi في وضع التصور، والمنهجية، وتحليل البيانات، والإشراف، ومراجعة المخطوطة وتحريرها. وساهم Felix P. Bernhard في وضع التصور، والمنهجية، والإشراف، وكتابة المسودة الأصلية والمخطوطة المنقحة.

شكر وتقدير

تم تمويل هذا العمل جزئياً من خلال منح الكونسورتيوم المقدمة من مؤسسة البحوث الألمانية (DFG) SFB/TRR 393 (منحة المشروع رقم 521379614)، وبمنحة بحثية من مؤسسة von Behring Röntgen (رقم 70\_00038)، وبمنحة بحثية من المستشفى الجامعي في غيسن وماربورغ (UKGM، رقم 1/2024 MR)، ومن مؤسسة Edda und Helmut Laich Stiftung. كما حظي هذا العمل بدعم إضافي من مركز DYNAMIC، الذي تم تمويله بواسطة برنامج LOEWE التابع لوزارة العلوم والفنون في هيسين (رقم المنحة: LOEWE 1/16/519/03/09.001(0009)/98) والمجتمع الألماني للبحوث (Deutsche Forschungsgemeinschaft, DFG) بموجب برنامج ألمانيا لـ

استراتيجية التميز (EXC 3066/1 "العقل التكيفي"، مشروع رقم 533717223).

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
نظام fNIRS (متعدد القنوات بموجة مستمرة وقابل للارتداء)NIRxNIRSport2نظام fNIRS محمول متعدد القنوات ثنائي الطول الموجي لتسجيلات الديناميكا الدموية القشرية
برنامج الحصول على بيانات fNIRSNIRxAuroraالبرنامج الأصلي المستخدم في الحصول على الإشارات ومراقبتها وتحديد الأحداث
غطاء fNIRS مع أجهزة الالتقاط الضوئي (optodes)NIRxCompatible with NIRSport2يستخدم لتحديد موضع المصادر والكواشف
أجهزة الالتقاط الضوئي (المصادر والكواشف)NIRxCompatible with NIRSport2قنوات ذات فصل طويل (~30 mm) وقنوات ذات فصل قصير (~8 mm)
MATLABMathWorksأحدث إصدار مستخدم في الدراسةيستخدم في المعالجة الأولية وتحليل الاتصال والبرمجيات المخصصة
Signal Processing ToolboxMathWorksMATLAB add-onيستخدم في الترشيح ومعالجة السلاسل الزمنية
Statistics and Machine Learning ToolboxMathWorksMATLAB add-onيستخدم في التصنيف والإحصاء الوصفي ومقاييس التوافق
برمجيات تحليل مخصصةIn-houseN/Aتستخدم في المعالجة الأولية واستخراج الميزات واختيار التردد القائم على التصنيف
جهاز تحفيز taVNStVNS GmbHطراز الجهاز المستخدم في الدراسةيستخدم للتحفيز عبر الجلد للعصب المبهم الأذني
أقطاب التحفيز الأذنيtVNS GmbHCompatible with stimulatorتستخدم للتثبيت عند الصدفة الأذنية (cymba conchae) اليسرى
كابلات وموصلات الأقطابtVNS GmbHCompatible with stimulatorتستخدم لتوصيل الأقطاب بجهاز التحفيز
كريم تلامس / جل موصلtVNS GmbHN/Aيستخدم لتحسين التلامس بين القطب والجلد أثناء التحفيز
مسحات كحوليةtVNS GmbHN/Aتستخدم لتحضير الجلد قبل وضع الأقطاب
PsychoPyOpen Science Tools Ltd.Version 2024.4.2يستخدم للتحكم التجريبي والتوقيت وعشوائية الكتل وعرض المثيرات والمزامنة
محطة عمل حاسوبيةLenovoThinkPad T14, G31666تستخدم للتحكم في عملية الحصول على البيانات والتحليل دون اتصال؛ Intel Core Ultra 5, 16 GB RAM, 500 GB SSD, Windows 11 Pro
شاشة عرضLenovoThinkVision T32UD-40شاشة IPS بمقاس 31.5 in تستخدم لعرض علامة التثبيت؛ دقة 3840 × 2160 بتردد 60 Hz
غرفة اختبار هادئةInstitutional facilityN/Aتستخدم لتقليل المشتتات البيئية أثناء التسجيلات

المراجع

  1. Rings, T., von Wrede, R., Bröhl, T., Schach, S., Helmstaedter, C., et al. Impact of transcutaneous auricular vagus nerve stimulation on large-scale functional brain networks: from local to global. Front Physiol. 12, 700261(2021).
  2. Kong, J., Fang, J., Park, J., Li, S., Rong, P. Treating depression with transcutaneous auricular vagus nerve stimulation: state of the art and future perspectives. Front Psychiatry. 9, 20(2018).
  3. Badran, B. W., et al. Short trains of transcutaneous auricular vagus nerve stimulation (taVNS) have parameter-specific effects on heart rate. Brain Stimul. 11 (4), 699-708 (2018).
  4. Farmer, A. D., et al. International consensus based review and recommendations for minimum reporting standards in research on transcutaneous vagus nerve stimulation (version 2020). Front Hum Neurosci. 14, 568051(2020).
  5. Yakunina, N., Kim, S. S., Nam, E. -C. Optimization of transcutaneous vagus nerve stimulation using functional MRI. Neuromodulation. 20 (3), 290-300 (2017).
  6. Parente, J., et al. Neural, anti-inflammatory, and clinical effects of transauricular vagus nerve stimulation in major depressive disorder: a systematic review. Int J Neuropsychopharmacol. 27 (3), pyad058(2024).
  7. Chao, J., et al. fNIRS evidence for distinguishing patients with major depression and healthy controls. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 29, 2211-2221 (2021).
  8. Ho, C. S. H., et al. Diagnostic and predictive applications of functional near-infrared spectroscopy for major depressive disorder: a systematic review. Front Psychiatry. 11, 378(2020).
  9. Ludwig, M., Pereira, C., Keute, M., Düzel, E., Betts, M. J., et al. Evaluating phasic transcutaneous vagus nerve stimulation (taVNS) with pupil dilation: the importance of stimulation intensity and sensory perception. bioRxiv. , (2024).
  10. 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. Biol Psychiatry. 72 (7), 595-603 (2012).
  11. Drysdale, A. T., et al. Resting-state connectivity biomarkers define neurophysiological subtypes of depression. Nat Med. 23 (1), 28-38 (2017).
  12. Kaiser, R. H., Andrews-Hanna, J. R., Wager, T. D., Pizzagalli, D. A. Large-scale network dysfunction in major depressive disorder: a meta-analysis of resting-state functional connectivity. JAMA Psychiatry. 72 (6), 603-611 (2015).
  13. Whitfield-Gabrieli, S., Ford, J. M. Default mode network activity and connectivity in psychopathology. Annu Rev Clin Psychol. 8, 49-76 (2012).
  14. Fang, J., et al. Transcutaneous vagus nerve stimulation modulates default mode network in major depressive disorder. Biol Psychiatry. 79 (4), 266-273 (2016).
  15. Bassett, D. S., Sporns, O. Network neuroscience. Nat Neurosci. 20 (3), 353-364 (2017).
  16. Gu, S., et al. Controllability of structural brain networks. Nat Commun. 6, 8414(2015).
  17. Brigadoi, S., et al. Motion artifacts in functional near-infrared spectroscopy: a comparison of motion correction techniques applied to real cognitive data. Neuroimage. 85 (Pt 1), 181-191 (2014).
  18. Yücel, M. A., et al. Best practices for fNIRS publications. Neurophotonics. 8 (1), 012101(2021).
  19. Berman, G. J., Bialek, W., Shaevitz, J. W. Predictability and hierarchy in Drosophila behavior. Proc Natl Acad Sci U S A. 113 (42), 11943-11948 (2016).
  20. Atanackov, P., Peterlin, J., Derlink, M., Kovačič, U., Kejžar, N., et al. The acute effects of varying frequency and pulse width of transcutaneous auricular vagus nerve stimulation on heart rate variability in healthy adults: a randomized crossover controlled trial. Biomedicines. 13 (3), 700(2025).
  21. Anderson, Z., Turner, J. A., Ashar, Y. K., Calhoun, V. D., Mittal, V. A. Application of hyperalignment to resting state data in individuals with psychosis reveals systematic changes in functional networks and identifies distinct clinical subgroups. Aperture Neuro. 4, (2024).
  22. Austelle, C. W., et al. A comprehensive review of vagus nerve stimulation for depression. Neuromodulation. 25 (3), 309-315 (2022).
  23. Badran, B. W., et al. Neurophysiologic effects of transcutaneous auricular vagus nerve stimulation (taVNS) via electrical stimulation of the tragus: a concurrent taVNS/fMRI study and review. Focus. 20 (1), 80-89 (2022).
  24. Baig, S. S., et al. Optimizing non-invasive vagus nerve stimulation for treatment in stroke. Neural Regen Res. 20 (12), 3388-3399 (2025).

إعادة الطباعة والأذونات

استكشف المزيد من المقالات

تخطيط fNIRSالتصوير العصبي للاكتئابشبكة الوضع الافتراضيتخطيط تردد التحفيزالتحليل على مستوى الشبكةالتحفيز عبر الجلدي للعصب المبهمالاختيار الفردي للمعلمات

تم نشر هذه المقالة

الفيديو قريباً

تواصل معنا
أوصِ به للمكتبة

الخصوصية

شروط الاستخدام

السياسات

حقوق الطبع والنشر © 2026 MyJoVE Corporation. جميع الحقوق محفوظة.