2017年2月16日
通过评估对重复或不同类型的标准化刺激的疼痛反应,动态定量感觉测试 (QST) 可以揭示疼痛中枢处理的变化。我们提出了优化和个性化两种动态 QST 测量的方法:时间总和 (TS) 和条件性疼痛调节 (CPM)。
该实验方案的总体目标是提出和改进测量热时间求和条件性疼痛调制的个性化方法。这种方法可能会推动疼痛医学领域的发展,因为可靠测量的时间总和和条件性疼痛调节将有助于许多临床疼痛综合征的诊断和预后。该技术通过使用这些测试个性化热刺激来提高捕获时间总和和条件性疼痛调节的成功率,从而最大限度地减少地板和天花板效应。
虽然这种方法仅测量时间求和条件性疼痛调节,但它可以与其他 QST 模式相结合,以充分表征患者的感觉特征。这种方法的视觉演示很重要,因为时间求和条件性疼痛调节都需要广泛的训练和复杂的感觉刺激,这在视频中得到了最好的演示。首先打开计算机中的热感应器。
使用以下参数对训练试验 1 的单个热脉冲序列进行编程。热脉冲持续时间等于 0.5 秒。刺激间隔等于 10 秒。
斜坡速率等于每秒 40 摄氏度。然后,根据温度设置表依次增加每个脉冲的基线和峰值温度。向受试者展示计算机化视觉模拟量表 CoVAS。
并定义锚点,使 0 表示没有疼痛,10 表示可以想象到的最严重的疼痛。让受试者练习左右移动控制杆,直到舒适为止。对于第一次训练试验,指示受试者仅对每个单个热脉冲的第二次疼痛进行评分,这被定义为在热脉冲后约一秒发生的缓慢燃烧的疼痛。
通过将直径为 2.9 厘米的圆形 thermode 更换在受试者的鱼际隆起处,并用松紧带固定它来开始训练试验 1。通过点击计算机上的开始按钮来传递热脉冲。一旦受试者将单个脉冲的第二次疼痛评为 10 分之 2 以上,按下软件中的停止按钮,并记录导致此评级的单个脉冲的基线和峰值温度。
接下来,为训练试验 2 对快速脉冲序列进行编程。使用从上述步骤确定的最终基线和峰值温度。并将脉冲宽度保持在 0.5 秒。
将刺激间隔减少到 2 秒,并重复相同的脉冲 10 次。告诉受试者他们将接受一系列 10 次快速脉冲,他们必须忽略第一次疼痛,只连续评价第二次疼痛。向受试者解释第二次疼痛在每次脉搏之间可能会增加、减少或保持不变。
通过将 thermode 固定在另一只手的鱼际隆起上并点击计算机屏幕上的开始,开始训练轨迹 2。重复训练试验 2,直到受试者对响应快速热脉冲的持续第二次疼痛感到满意。接下来,通过提供快速脉冲序列进行优化试验,直到受试者在 P1 的第二次油漆评分在 VAS 上小于 50,并且他们在 VAS 上的估计时间总和 或 TSE 在 VAS 上介于 30 到 70 之间。
通过根据协议系统地调整脉冲序列的基线和峰值温度来实现优化。将上次试验的参数作为最终参数。最后,在优化试验后休息 5 分钟。
然后,使用最终参数提供另一个热脉冲序列。让拍摄对象休息 3 分钟,然后再次重复。首先将直径为 2.9 厘米的保温仪固定到受试者非惯用手的鱼际隆起处,然后以每秒 0.3 摄氏度的速度从 32 摄氏度缓慢升高保温仪温度。
指示受试者在加热斜坡期间不断评估疼痛。当拍摄对象达到耐热性或最高 51 摄氏度时停止。然后,计算疼痛等级为 6 分(满分 10 分)的平均温度,以估计 Heat-6。
接下来,指示参与者休息约 5 分钟。在此期间,使用带有多孔分隔墙的透明塑料盒构建冷水浴调节刺激。一边装满冰和水,一边装满水。
轻轻搅动盒子。然后将温度计插入仅含水的一侧,以确保温度稳定在 10 摄氏度。接下来,将 thermode 固定在之前加热斜坡试验的另一只手上,并对最初确定的 Heat-6 施加 30 秒的刺激。
指示受试者在 30 秒结束时以 0 到 10 的等级对刺激引起的整体疼痛进行口头评分。如果评分小于 5 或大于 7,则对受试者应用一系列 30 秒的热刺激。范围从 44 摄氏度到 49 摄氏度。
并以 0.5 到 1 摄氏度的增量变化,直到评级在 5 到 7 之间,每次刺激之间允许 30 秒的休息。一旦评分在 5 到 7 之间,从最终的 Heat-6 温度记录此疼痛等级,以计算条件性疼痛调节。将保温仪固定在与之前测试的同一只手上,然后指示受试者在浸泡后第 0、30、60 和 90 秒对冷水浴的疼痛进行评分。
然后,通过指示受试者将对侧脚浸入 10 摄氏度的冷水浴中两分钟来施加条件反射刺激。在冷水浴的最后 30 秒内,再次将最终的 Heat-6 温度应用于同一只手。在这个 30 秒的热刺激结束时,也是 120 秒冷水浴的结束,指示受试者只评价热刺激带来的疼痛,并立即将他或她的脚从浴缸中移出。
最后,通过从冷水浴之前的疼痛等级中减去冷水浴期间最终 Heat-6 刺激的疼痛等级来计算 CPM。TS 和 CPM 并排显示,以揭示腰痛患者中枢疼痛处理变化的模式。主要 TS 为 2.7(满分 10 分),而 CPM 为 3.1。
几项先驱研究表明,中枢疼痛处理的这种不同特征可以预测手术后慢性疼痛的不同发展速度,以及对治疗疼痛的特定药物的不同反应率。高 TS 可能表明异常增强的上行易化性,而低 CPM 表明对非敏感传播的下行抑制受损。例如,受试者 10 的 TS 高达 7.7,而受试者 18 的 CPM 为零,为负 0.5。
看完这个视频后,你应该对如何通过个体化方法测量时间总和和条件性疼痛调节有一个很好的了解。一旦掌握,如果执行得当,该协议可以在一小时内完成。在尝试此过程时,重要的是要记住对参与者进行充分的培训,以便他们能够在整个过程中一致且准确地评估他们的第二次疼痛。
还要记住在每次试用之间换手,这样您就可以将任何风险降至最低。该协议的关键组成部分是 TS 和 CPM 的热刺激的单独优化。要真正掌握此协议,请完全按照所述执行优化步骤。
在此过程中可能会修改的一个步骤是 CPM 测试期间的最终 Heat-6 刺激。Heat-6 刺激可以在冷水浴后立即使用,而不是在冷水浴期间使用。该技术的传播将通过提供一种有效、可靠的方法来捕获广泛个体的 TS 和 CPM,尤其是在纵向研究中,从而有助于推进研究和定量感官测试。
本文介绍了一种优化和个体化动态定量感觉测试(QST)测量指标的方法,特别是时间总和(TS)和条件性疼痛调节(CPM)。通过使用标准化刺激,该方法旨在增强对疼痛的评估,并改善疼痛医学中的临床结局。
对中枢疼痛处理机制的准确评估对于降低镇痛靶点验证的风险以及预测临床反应的个体差异至关重要。个体化的动态定量感觉测试(QST)方法可减少因地板效应和天花板效应带来的测量噪声,从而提高诱发痛敏(TS)和条件性疼痛调节(CPM)在从临床前到临床疼痛研究项目中作为转化生物标志物的可靠性。这有助于通过基于疼痛上行易化和下行抑制表型对患者进行分层,实现机制层面的风险降低。
该方法通过提供中枢神经系统疼痛调节的客观、可量化的测量指标,适用于从靶点验证到先导化合物优化直至临床前验证的整个发现流程。