February 10th, 2011
Mit Hilfe eines mathematischen Modells der Rückenmarkstimulation, fanden wir, dass ein Multi-Source-System mit unabhängigen Stromquellen für jeden Kontakt kann mehreren zentralen Punkten der Stimulation auf der dorsalen Säule (100 vs 3) Ziel und hat 50-fach stärker Bereich Lenkung Auflösung ( 0,02 mm vs 1mm) als ein Single-Source-System.
Das übergeordnete Ziel des folgenden Experiments ist es, die mediale laterale Feldsteuerbarkeit eines Multi-Source-Rückenmarkstimulationssystems bei der Rückenmarksstimulation zu bewerten. Die Konkordanz der durch Stimulation induzierten Parästhesien über schmerzende Körperregionen ist eine notwendige Bedingung für die therapeutische Wirksamkeit. Da die Schmerzmuster des Patienten einzigartig sein können, ist eine gängige Stimulationskonfiguration die parallele Platzierung von zwei Elektroden im dorsalen Epiduralraum.
Dieses Konstrukt bietet Flexibilität bei der Steuerung der Stimulation, die Medien seitlich über die Rückensäule fließen lässt, um bessere Schmerzen zu erzielen. Parästhesien überlappen sich. Die Beurteilung der Stimulationssteuerbarkeit wird erreicht, indem zunächst ein Finite-Elemente-Modell des menschlichen Rückenmarks erstellt wird, um die Potentialfelder zu bestimmen, die von epiduralen Rückenmarkstimulationselektroden erzeugt werden. In einem zweiten Schritt werden die Potentiale innerhalb der dorsalen Säule für eine Vielzahl von kathodischen Strömen berechnet, die von zwei Arten von Rückenmarksstimulationssystemen abgegeben werden.
Multisource, bei der jeder implantierte Kontakt über eine dedizierte Stromquelle verfügt, und eine einzige Quelle, bei der nur eine Stromquelle mit mehreren Kontakten verbunden ist. Als nächstes werden die Potentiale verwendet, um das vorhergesagte Aktivierungsvolumen in der dorsalen Säule für jeden Systemtyp zu berechnen. Um die mediale laterale Auflösung der Faserrekrutierung in jedem System zu vergleichen, zeigen die Ergebnisse, dass das Multi-Source-System mehr zentrale Stimulationspunkte in der dorsalen Säule anvisieren kann als ein Single-Source-System, und der mittlere Lenkschritt für die mediale laterale Lenkung beträgt 20 Mikrometer für Multisource-Systeme gegenüber einem Millimeter für Single-Source-Systeme.
Eine 50-fache Verbesserung. Die Möglichkeit, Stimulationsregionen in der dorsalen Säule mit hoher Auflösung zu zentrieren, kann eine bessere Optimierung der Parästhesienschmerzüberlappung bei Patienten ermöglichen. Der Hauptvorteil der Verwendung einer Mehrquellen-Stimulationstechnik gegenüber einer Einzelquellentechnik besteht darin, dass das Stimulationsfeld schließlich so eingestellt werden kann, dass das Zielneuron in dieser Dosisspalte bei jedem einzelnen Patienten selektiv stimuliert wird, was im Grunde genommen die therapeutische Möglichkeit maximiert und gleichzeitig Nebenwirkungen minimiert.
Das hier definierte mathematische Modell ist ein Finite-Elemente-Modell (FEM) des unteren thorakalen Rückenmarks und seiner Umgebung. Das FEM-Modell umfasst die weiße und graue Substanz des Rückenmarks, die zerebrale Rückenmarksflüssigkeit, die Dura, das Epiduralraumgewebe, den Wirbelknochen und zwei zylindrische Mehrfachkontaktleitungen. Jede Multikontaktleitung besteht aus acht zylindrischen Platin-Iridium-Kontakten, die durch einen Millimeter isolierendes Polymer getrennt sind.
Acht Kontaktleitungen gelten heute als klinischer Standard in der Rückenmarksstimulation. Die Verwendung von acht Kontakten entwickelte sich aus früheren Geräten, die nur zwei oder vier Kontakte hatten. Studien haben gezeigt, dass eine größere Anzahl von Kontakten und damit eine größere Spanne der Rückenmarksabdeckung robuster ist, wenn es darum geht, die Therapie über einen längeren Zeitraum aufrechtzuerhalten.
Angesichts der Elektrodenmigration, einem sehr häufigen Problem, werden die Elektroden dorsal auf der Dura positioniert, im Abstand von 2,6 Millimetern. Der Einfachheit halber. In der Simulation werden Elektrodenpaare symmetrisch relativ zur Mittellinie des Rückenmarks positioniert.
Im Modell wird die Dicke der zerebralen Rückenmarksflüssigkeitsschicht zwischen den Kontakten und der dorsalen Oberfläche des Rückenmarks mit 3,2 Millimetern angegeben. Hier ist der im Modell verwendete elektrische Widerstand angegeben. Die weiße Substanz und Dura des Liquors haben den geringsten spezifischen Widerstand.
Das Epiduralfett und der Wirbelknochen haben einen hohen spezifischen Widerstand, hier ist das Netz des FEM-Modells für das Rückenmark und die Multikontaktleitung dargestellt. Das Volumen ist mit über 100 Millionen Knoten vernetzt, wobei sich ein Netz mit hoher Dichte in dem Bereich befindet, in dem sich die Elektroden befinden. Hier werden nur die Teile des Netzes mit hoher Dichte angezeigt.
Das Netz wird in Abschnitte mit variabler Knotendichte segmentiert. Der Abstand der Knoten in der Nähe der Kontakte beträgt kleiner oder gleich 300 Mikrometer. Der Knotenabstand des Isolators, der Dura und des Rückenmarks beträgt höchstens 750 Mikrometer.
Die Knotendichte des Epiduralraums beträgt kleiner oder gleich 3000 Mikrometer, und der Knotenabstand des Wirbelknochens beträgt kleiner oder gleich 5.000 Mikrometer. Das 3D-Modell der Rückenmarksgeometrie wird unter Verwendung einer Kombination von Merkmalen aus relevanten Literaturquellen erstellt. Die Fasern der dorsalen Säule werden auf einem regelmäßigen Gitter von 200 Mikrometern in lateraler Richtung des Mediums, 100 Mikrometern in dorsaler ventraler Richtung platziert und in Richtung des StRO projiziert.
Sobald die Elektroden innerhalb des Modells positioniert sind, werden zwei Arten von Stimulatoren implementiert, indem die Ströme für zwei parallele Kontakte definiert werden. Für ein einzelnes Quellsystem gibt es eine einzige Kathode und Anode, die bei der Implementierung mit einem beliebigen Satz von Kontakten verbunden werden können. Im Modell ist nur die Polarität eines Kontakts definiert, und der Strom durch einen beliebigen Kontakt hängt von der Anzahl der Kontakte ab, die an einen beliebigen Pol angeschlossen sind.
Wenn z. B. ein einzelner Kontakt mit der Kathode verbunden ist, sinkt der gesamte Kathodenstrom. Werden jedoch zwei Kontakte an den Kathodenpol der Quelle angeschlossen, dann teilen sie den Strom in zwei Hälften von jeweils 50%. Natürlich ist im mathematischen Modell die Impedanz jedes Kontakts identisch, was in der klinischen Anwendung normalerweise nicht der Fall ist.
Dies bedeutet, dass die aktuelle Zustellung an jeden Kontakt in einem einzigen Quellsystem nicht kontrolliert wird. Für unsere Modelluntersuchungen haben wir drei mögliche Methoden verwendet, um Strom zu liefern. Die Kathode ganz links hat den gesamten Strom in der zweiten, die beiden Kathoden liefern jeweils 50 % des Stroms, und in der dritten Kathode liefert die Kathode ganz rechts den gesamten Strom. Für das Multi-Source-System ist jeder Kontakt so definiert, dass er über eine eigene Stromquelle verfügt, die in 1 %-inkrementellen Stromänderungen zwischen den Kontakten gesteuert werden kann.
Mit anderen Worten, wenn der Gesamtstrom, der an die beiden Kontakte abgegeben wird, 10 Milliampere beträgt, wird der Strom für jeden Kontakt als ein beliebiger Bruchteil des Gesamtstroms angegeben, solange die Summe der Ströme durch jeden Kontakt 10 Milliampere beträgt. Wenn der linke Kontakt beispielsweise 6,8 Milliampere liefert, würde der rechte Kontakt 3,2 Milliampere liefern. Die 100 Bruchteile des Stroms werden auf diese Weise programmiert.
Die Kathode ist der primäre Kontakt bei der neuronalen Stimulation. Die Aktivierung des kathartischen Kontakts bewirkt einen Stromfluss in Richtung des Kontakts, der elektrische Strom fließt entlang des Axons, aber auch durch das Innere des Axons und durch die Axonmembran. An den Knoten von rvi führen diese Ströme zu einer Depolarisation in der Mitte des Axons und zu einer Hyperpolarisation an den lateralen Teilen des Axons.
Die mathematische Funktion, die die Depolarisation und Hyperpolarisation modelliert, wird als aktivierende Funktion bezeichnet. Die aktivierende Funktion ist eine Annäherung an die Änderung der Transmembranpotentiale. Wenn extrazellulärer Stimulationsstrom an neuronales Gewebe in einer bestimmten Elektroden- und Fasergeometrie angelegt wird, wird die aktivierende Funktion dann auf das Rückenmark und die Fasern der dorsalen Säule angewendet.
Der Bereich der Aktivierung ist definiert als der Ort der Fasern. In dem Modell, in dem die aktivierende Funktion einen vorgegebenen Schwellenwert überschreitet, wird die aktivierende Funktion verwendet, um Aktivierungsbereiche in den dorsalen Spalten vorherzusagen. Der zentrale Punkt der Stimulation wird definiert und berechnet als das geometrische Oid des dreidimensionalen Aktivierungsbereichs. Um die Stimulationsamplitude zu bestimmen, wird ein Kontakt von der linken Säulenleitung als Kathode angegeben.
In einer monopolaren Konfiguration wird die Stimulationsamplitude dann iterativ erhöht, bis die erste Faser aktiviert wird. Dabei handelt es sich immer um eine dorsale Säule. Faser. Es wird angenommen, dass diese erste Aktivierung mit der ersten Wahrnehmung von Parästhesien durch einen Patienten im klinischen Umfeld korreliert.
Im Modell wird dann der Strom auf das 1,4-fache des Stroms erhöht, der zur Aktivierung der ersten Faser benötigt wird, und die OID des resultierenden Aktivierungsbereichs wird berechnet. Die OIDs aller 100 Lenkschritte beginnend bei 100 bis Null und über null bis 100 werden mit der Amplitude berechnet, die wie im vorherigen Schritt bestimmt wird. Die durchschnittliche Auflösung der OID-Änderung ist der OID-Standortbereich dividiert durch die aktuellen Schritte.
Das Finite-Elemente-Modell geht von zwei parallelen Leitungen aus, die im Abstand von 2,6 Millimetern von jeweils acht Kontakten angeordnet sind. Ein Gerät mit einer einzigen Quelle, das eine einzige gemeinsame Stromquelle für alle Kontakte bereitstellt, kann auf drei zentrale Stimulationspunkte abzielen. Bei seitlicher Verschiebung des Stimulationsmediums entspricht dies einer Schrittweite von durchschnittlich einem Millimeter bei einem Elektrodenabstand von zwei Millimetern, ein Gerät mit einer dedizierten Stromquelle für jeden Kontakt kann 100 zentrale Punkte medial lateral in der dorsalen Säule anpeilen.
Bei der Fraktionierung des Stroms in 1%-Schritten entspricht dies einer Schrittweite von 0,02 Millimetern für 1%-Schritte bei der medialen seitlichen Steuerung der Stimulation zwischen Doppelleitungen. Das hier vorgestellte Rechenmodell sagt voraus, dass ein Gerät mit unabhängigen Stromquellen für jeden Kontakt mehr zentrale Stimulationspunkte in der dorsalen Säule anvisieren kann als ein System mit einer einzigen Quelle. Infolgedessen beträgt die Auflösung der Einstellung des zentralen Stimulationspunkts beim Multi-Source-System 20 Mikrometer und eine etwa 50-fache Erhöhung der Auflösung im Vergleich zu Single-Source-Systemen. Die Fähigkeit, den Stimulationsgrund in der Doer-Säule mit einer hohen Auflösung zu steuern, kann eine bessere Optimierung der Schmerzüberlappung des Verfahrens ermöglichen.
Bei Patienten, die sich bei einem bestimmten Patienten befinden, kann der Grund der Aktivierung bei farbigen Patienten fokussiert werden, um die Abdeckung des schmerzhaften Bereichs zu maximieren und gleichzeitig die Nebenwirkungen zu minimieren. Daher ermöglicht die Verwendung eines fraktionierten Stroms aus einer unabhängigen Quelle eine präzise Steuerung der Stimulation auf die Zielnerven in der Doser-Säule während der Rückenmarksstimulationstherapie.
Diese Studie untersucht die mediale laterale Lenkbarkeit eines multi-source-Rückenmarksstimulationssystems. Die Ergebnisse zeigen, dass dieses System eine deutlich verbesserte Zielgenauigkeit und Auflösung im Vergleich zu herkömmlichen Einzelquellensystemen erreichen kann.
This computational model demonstrates how multi-source spinal cord stimulation systems enable high-resolution steering of stimulation fields, addressing a key challenge in neuromodulation: achieving precise paresthesia-pain overlap in heterogeneous patient pain patterns. The 50-fold improvement in steering resolution supports more individualized targeting, which is critical for optimizing therapeutic outcomes while minimizing off-target effects. This capability enhances the predictive confidence of SCS systems in preclinical and early clinical evaluation, informing lead placement and programming strategies.
The model fits within the discovery continuum by informing early target validation through hypothesis testing of stimulation steering capacity, guiding assay development for quantitative neuromodulation readouts, and supporting translational continuity via predictive modeling of clinical outcomes.