מאמר שיטה

מיפוי תדרים של גרייה של עצב הוואגוס באוזן בדיכאון, בהנחיית ספקטרוסקופיה פונקציונלית בשימוש באור אינפרא-אדום קרוב

145 צפיות

⸱

DOI:

10.3791/70136

⸱

25 בספטמבר 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

במאמר זה

סיכום

פרוטוקול זה מספק מסגרת הניתנת לשחזור למיפוי תגובות קליפת המוח התלויות בתדר לגירוי עצב הוואגוס האוזני דרך העור, באמצעות ספקטרוסקופיה פונקציונלית בשימוש באינפרא-אדום קרוב (fNIRS) בקרב אנשים עם הפרעה דיפרסיבית מג'ורי.

תקציר

הפרעה דפרסיבית מזורית (MDD) קשורה לשינויים ברשתות מוחיות רחבות, והשונות בפרמטרים של גירוי עצב הוואגוס האוזני דרך העור (taVNS), ובמיוחד בתדר הגירוי, מגבילה את היכולת לשחזר את התוצאות ולהשוות ביניהן במחקרים שונים. לפיכך, קיים צורך באסטרטגיות סטנדרטיות לבחירה שיטתית של פרמטרים. פרוטוקול זה מציג זרימת עבודה הניתנת לשחזור, המונחית על ידי דימיון עצבי, למיפוי תגובות קורטיקליות אינדיבידואליות לתדרי taVNS מרובים באמצעות ספקטרוסקופיה תפקודית בשיטה של אינפרא-אדום קרוב (fNIRS). הגישה משלבת רכישת נתוני fNIRS רציפה יחד עם מתן תדרי גירוי מרובים במהלך המפגש, וניתוח של פעילות רשת ברירת המחדג (default mode network) ברמת הרשת. תגובות ספציפיות לתדר נמדדות באמצעות מדדים מבוססי מרחק, ולאחריהן דירוג אלגוריתמי לזיהוי פרמטרי גירוי מועמדים עבור כל משתתף.
זרימת העבודה מאפשרת השוואה ישירה של תנאי הגירוי בתוך אותו נסיין, ומספקת מסגרת מובנית למיפוי גשש של פרמטרים המבוסס על תגובות ברמת הרשת ולא על עיצובי תדר קבועים. תוצאות מייצגות מדגימות את ההיתכנות של רכישת אותות fNIRS יציבים בתנאים שונים ויצירת דירוגי תדרים הניתנים לפירוש עבור כל משתתף. למרות שהפרוטוקול הודגם ב-MDD, הוא ניתן להתאמה לפרדיגמות נוירומודולציה אחרות ולהפרעות הכרוכות בתפקוד לקוי ברמת הרשת, ועשוי לתמוך במחקרים עתידיים המכוונים לבחירת פרמטרים מותאמת אישית.

מבוא

גירוי עצב הוגוס דרך העור באזור האוזן (taVNS) הוא טכניקה לא פולשנית של נוירומודולציה המכוונת לענף האוזני של עצב הוגוס ויכולה להשפיע על גרעיני נוירומודולציה בגזע המוח וכן על רשתות קורטיקליות מבוזרות1. עבודות קודמות הראו כי ההשפעות הפיזיולוגיות והעצביות של taVNS תלויות במידה רבה בפרמטרי הגירוי2,3,4,5, ובמיוחד בתדירות הגירוי. במודלים של בעלי חיים ובני אדם, תדירויות שונות נקשרו למסלולי נוירומודולציה ותגובות מוחיות שונות, ופרוטוקולי taVNS קליניים משתרעים כיום על פני טווח תדירויות רחב6. שונות זו מדגישה את הצורך בגישות שיטתיות למיפוי תדרים ובבחירת פרמטרים עקרונית, במקום הסתמכות על מוסכמות של תדר קבוע. מטרתו של פרוטוקול זה היא לספק שיטה הניתנת לשחזור למיפוי תוך-סובייקטי של תגובות עצביות לתדירויות taVNS מרובות באמצעות מדדים פיזיולוגיים ברמת הרשת.

המטרה הכללית של פרוטוקול זה היא לספק שיטה הניתנת לשחזור למיפוי תגובות עצביות בודדות לתדרים מרובים של taVNS.

ספקטרוסקופיה תפקודית בשימוש באינפרא-אדום קרוב (fNIRS) היא טכניקה ניידת של דימות עצבי אופטי המודדת המודינמיקה קורטיקלית ברזולוציה זמנית גבוהה, והיא תואמת לביצוע סימולטני של taVNS7,8. בהשוואה לגישות המבוססות על דימות תהודה מגנטית (MRI), fNIRS מציעה ניידות רבה יותר, נטל לוגיסטי נמוך יותר ושילוב קל יותר עם הליכי גרייה, ללא מגבלות כגון חוסר ניידות של הסורק, רעש אקוסטי או הגבלות במערכי החומרה. בהשוואה לאסטרטגיות אופטימיזציה המבוססות על תסמינים, fNIRS מספקת מדד פיזיולוגי ישיר של תגובות רשתות קורטיקליות לגירוי, במקום להסתמך אך ורק על תוצאות קליניות סובייקטיביות או מושהות9. בהשוואה לפרדיגמות גרייה בתדר קבוע10, הפרוטוקול הנוכחי מאפשר אפיון מפורש של שונות בין-אישית ברגישות לתדר, במקום לבצע ממוצע של התגובות בין המשתתפים. בנוסף, fNIRS תומכת במדידות חוזרות וניתנות להרחבה בתוך אותו סשן, מה שהופך גישה זו למתאימה במיוחד למחקרי מיפוי תדרים גששיים ולבדיקות פיילוט הדורשות הערכות חוזרות ויעילות.

יש להשתמש בגישה משולבת זו כאשר חוקרים שואפים להשוות פרמטרים של נוירומודולציה בתוך אותו משתתף, לזהות הגדרות גירוי אינדיבידואליות פוטנציאליות, או לפתח פרוטוקולים לפני ביצוע ניסויים ארוכי טווח או ניסויים מונחי תוצאה. גישה זו ישימה באופן רחב למצבים המאופיינים בארגון משתנה של רשתות מוחיות רחבות היקף11. פרוטוקול זה מתאים במיוחד למיפוי פרמטרים גשש, למחקרי פיילוט של התאמה אישית ולבדיקות היתכנות בשלבים מוקדמים. במקרה זה, דיכאון מספק הקשר מייצג אחד, שכן הוא נקשר לפעילות וקישוריות משתנות בתוך רשת ברירת המחדל (DMN)12,13 ורשתות בקרה קשורות, ודווח כי taVNS מווסת מערכות אלו14. עם זאת, מחקרים קודמים השתמשו בתדרי גירוי הטרוגניים, והתדרים המתאימים ביותר לטרגט רשתות רגשיות וקוגניטיביות נותרו אינם ודאיים. שונות זו מהווה מניע לשימוש בהשוואת תדרים בתוך נבדק, במקום הסתמכות על תדר בודד שנקבע מראש.

כאן אנו מתארים פרוטוקול ליישום זרימת עבודה למיפוי תדרים של taVNS מונחה fNIRS, המתאימה לשימוש לצד מיטת החולה ולמעקב אורך. ההליך כולל קו בסיס ראשוני במצב מנוחה ללא גירוי, ולאחריו הרצות taVNS במצב מנוחה בתדרים של 2, 10, 25 ו-40 Hz, וכן תנאי דמה (sham) כדי לשלוט בהשפעות לא ספציפיות. עבור כל תנאי, נרכשים נתוני fNIRS המנותחים באמצעות מדדי מרחק רשת רב-משתנים ביחס למסגרת התייחסות נורמטיבית ובריאה. מדדים אלה לוכדים היבטים משלימים של ארגון הרשת, כולל חוזק קישוריות ודפוסי אינטראקציה אזוריים15,16. המדדים המתקבלים ברמת הרשת משמשים להשוואת השפעות ספציפיות לתדר בתוך כל משתתף ולהגדרת פרמטרי גירוי מועמדים באופן המבוסס על מידע רשתי. תנאי מועמד ספציפי נוסף במצב מנוחה נכלל כדי להעריך את השחזוריות לטווח קצר של התדר המועמד.

פרוטוקול זה מתאים ביותר למיפוי פרמטרים גשש, הוכחת היתכנות להתאמה אישית ופיתוח פרוטוקולים לפני ניסויים קליניים או אורכיים רחבים יותר. הוא מספק מסגרת מובנית להשוואה שיטתית של תדרי גרייה בתוך פרטים בודדים באמצעות מדדים פיזיולוגיים ברמת הרשת. השיטה תוכננה לתמוך ביצירת השערות ובזיהוי תדרים מועמדים במחקרי פיילוט או בשלבים מוקדמים של חקירה. היא אינה נועדה לבסס יעילות קלינית סופית, עליונות טיפולית או אופטימיזציה של הטיפול, אלא לשמש בסיס למחקרים ארוכים ומונחי תוצאות בעתיד, באמצעות בחירת פרמטרים גששה המבוססת על נתוני הרשת.

פרוטוקול

כל ההליכים שכללו משתתפים אנושיים בוצעו בהתאם להנחיות המוסדיות ולהצהרת הלסינקי ואושרו על ידי ועדת אתיקה למחקר בבני אדם האחראית של Philipps University Marburg (מספר פרוטוקול: 23-232 BO). הסכמה מדעת בכתב התקבלה מכל המשתתפים לפני השתתפותם.

הפרוטוקול עוקב אחר הביצוע הכרונולוגי של זרימת העבודה הניסויית (ראו איור 1 לפרטים). כל השלבים מיושמים באמצעות פרמטרים שנקבעו מראש כדי להבטיח הדירות והשוואתיות בין המשתתפים. פרמטרים אלו כללו הגדרות גירוי taVNS קבועות (תדרים של 2, 10, 25 ו-40 Hz, רוחב פולס ועצימות גירוי שהותאמה באופן אישי), משכי זמן סטנדרטיים להרצות במצב מנוחה, תנאי דמה (sham) עקבי, וצינור רכישה ועיבוד מקדימה אחיד של fNIRS, הכולל הגדרת ערוצים, תיקון תנועה, סינון והליכי ניתוח מבוססי רשת.

1. אישור אתי וסקירת המחקר

  1. קבלת אישור אתי
    1. יש לקבל אישור מוועדת האתיקה של הפקולטה לרפואה באוניברסיטת פילפס מרבורג (פרוטוקול מס' 23-232 BO) לפני תחילת המחקר.
    2. יש לבצע את כל ההליכים בהתאם להצהרת הלסינקי ולהנחיות המוסדיות למחקר בבני אדם.
    3. יש לקבל הסכמה מדעת בכתב מכל משתתף לפני הסינון, ההערכות או איסוף הנתונים.
  2. הגדרת מטרות המחקר
    1. השתמש בפרוטוקול זה כדי להשוות בין גירוי דמה (sham) לבין תדרים פעילים מרובים של taVNS באותו משתתף.
    2. השתמש בספקטרוסקופיה פונקציונלית בחוץ-אינפרא-אדום (fNIRS) בו-זמנית כדי לכמת תגובות של רשת קורטיקלית במהלך הגירוי.
    3. השתמש בסקריפטים של ניתוח שהוגדרו מראש כדי לזהות את תדר הגירוי האינדיבידואלי המועמד, בהתבסס על דמיון ברמת הרשת לתבנית של קבוצת ביקורת בריאה.
  3. הגדרת ההיקף האנליטי
    1. פרש את כל התוצאות כתיאוריות וexploratory.
    2. אין להשתמש בפרוטוקול זה כדי לבסס יעילות קלינית, עליונות טיפולית או אופטימיזציה של טיפול.
    3. השתמש בתוצאות כדי להנחות מחקרי אורך או מחקרים מונחי-תוצאה עתידיים.

2. גיוס וסינון משתתפים

  1. גיוס קבוצות מחקר
    1. גייסו משתתפים בוגרים לשתי קבוצות: הפרעה דיפרסיבית מג'וריקית (MDD) ובקרות בריאות (HC).
    2. גייסו את הבקרות הבריאות במהלך אותה תקופת מחקר ובשימוש בפרוצדורות זהות לאלו של קבוצת ה-MDD.
    3. ספקו פיצוי בהתאם להנחיות המוסדיות.
  2. יישום קריטריוני הכללה
    1. כללו רק משתתפים בני 18 ומעלה.
    2. אשרו ראייה תקינה או ראייה תקינה לאחר תיקון.
    3. לקבוצת ה-MDD בלבד: אשרו אבחנה של MDD באמצעות ראיון קליני מובנה המבוסס על DSM-5.
    4. לקבוצת ה-MDD בלבד: כללו רק משתתפים עם חומרה דיפרסיבית קלה עד מתונה (HAMD-24 ≥8 ו-<24; BDI-II ≥8 ו-<29).
    5. לקבוצת הבקרות הבריאות בלבד: אשרו היעדר מחלה פסיכיאטרית נוכחית או מחלה סומטית חמורה.
  3. יישום קריטריוני החרגה
    1. הוציאו מהמחקר משתתפים עם הפרעות נוירולוגיות או היסטוריה של טראומה משמעותית לראש.
    2. הוציאו מהמחקר משתתפים עם תחלואה פסיכיאטרית נלווית.
    3. הוציאו מהמחקר משתתפים הנוטלים כעת תרופות פסיכוטרופיות או נוגדות דיכאון, או כאלו שהפסיקו נטילה של תרופות אלו במהלך השבועיים האחרונים.
    4. הוציאו מהמחקר משתתפים עם מחשבות אובדניות או תסמינים דיפרסיביים חמורים.
    5. הוציאו מהמחקר משתתפים עם מצבים רפואיים העשויים להשפיע על התפקוד העצבי או הווסקולרי.
  4. ביצוע הערכה קלינית
    1. העבירו את סולם דירוג הדיכאון של המילטון (HAMD-24).
    2. העבירו את שאלון הדיכאון של בק (BDI-II).
    3. רשמו את סכומי הנקודות הכוללים במאגר הנתונים של המחקר.

3. הכנת הסביבה הניסויית

  1. הכנת חדר המעבדה
    1. השב את המשתתף בחדר שקט עם תאורה עמומה.
    2. שמור על טמפרטורת סביבה יציבה וצמצם רעשים חיצוניים.
    3. מקם מסך במרחק של כ-1 m לפני המשתתף.
  2. הנחיית המשתתף
    1. הצג סימן קיבוע (fixation cross) מרכזי על המסך.
    2. הנחה את המשתתף להישאר ער, רגוע וללא תנועה.
    3. הנחה את המשתתף לשמור על מבט בסימן הקיבוע לאורך כל ההקלטות.

4. הכנת taVNS וכיול הגירוי

  1. הכנת הציוד
    1. השתמש במכשיר לגירוי עצב הוגוס דרך העור באזור האוזן (transcutaneous auricular vagus nerve stimulation), המצויד באלקטרודת גירוי מטיטניום-אירידיום.
    2. בדוק את הכבלים, המחברים ומצב הסוללה לפני כל סשן.
  2. מיקום האלקטרודה
    1. נקה את ה-cymba conchae השמאלית באמצעות מגבונים עם אלכוהול.
    2. ייבש את העור לחלוטין.
    3. מקם את אלקטרודת הגירוי על ה-cymba conchae השמאלית.
    4. וודא מגע יציב ומיקום מאובטח.
  3. כיול עוצמת הזרם
    1. הגדר את רוחב הפולס ל-300 µs.
    2. הפעל גירוי רציף ללא מחזור עבודה (duty cycling).
    3. התחל ב-0 mA והעלה את הזרם בהדרגה במדרגות של 0.1-0.2 mA.
    4. בקש מהמשתתף לדרג את התחושה בסולם של 10 נקודות לאחר כל העלאה.
    5. הפסק את העלאת הזרם בעוצמה הגבוהה ביותר שניתנת לסבילות ללא כאב.
    6. שאף להגיע לעוצמה נתפסת של 7-8/10.
    7. חזור על הכיול בנפרד עבור 2, 10, 25 ו-40 Hz.
    8. רשום את עוצמת הזרם הסופית עבור כל תדר.
  4. הגדרת גירוי דמה (sham)
    1. הגדר את המכשיר כך שלא יספק זרם חשמלי.
    2. שמור על מיקום אלקטרודה זהה לתנאי הגירוי הפעיל.
    3. התאם את כל הרמזים החזותיים, המיששיים והשמיעתיים לאלו של הגירוי הפעיל.
  5. יישום בלוקים של גירוי פעיל
    1. ספק ארבעה תדרים פעילים (2, 10, 25 ו-40 Hz) פעם אחת כל אחד במהלך הסשן.
    2. בצע רנדומיזציה לסדר הבלוקים בין המשתתפים באמצעות רצף שנוצר במחשב.
    3. הכנס מרווחי זמן קבועים בין התנאים ללא גירוי.

5. הגדרת מערכת ה-fNIRS

  1. הכנת החומרה
    1. השתמשו בשתי מערכות fNIRS מסונכרנות.
    2. ציידו כל מערכת ב-16 מקורות אור וב-16 גלאים.
  2. הגדרת המונטאז' (Montage)
    1. השתמשו בכלי לתכנון פריסה אופטית כדי להתמקד באזורי רשת ברירת המחדל (default mode network).
    2. מקמו את האופטודים כך שיכסו את קליפת המוח הפרה-פרונטלית המדיאלית, קליפת המוח הסינגולרית האחורית/פרקוניאוס, הפיתולים הזוויתיים הדו-צדדיים ואזורים טמפורליים מדיאליים.
    3. השתמשו במרווח של 3 cm בין המקור לגלא עבור ערוצים בעלי הפרדה ארוכה.
    4. הוסיפו ערוצים בעלי הפרדה קצרה במרווח של כ-8 mm.
  3. הגדרת פרמטרי הרכישה
    1. השתמשו באורכי גל של 760 nm ו-850 nm.
    2. הגדירו תדר דגימה של 5.1 Hz.
    3. סנכרנו את שתי המערכות לפני תחילת ההקלטה.

6. ביצוע המפגש הניסויי

  1. הגדרת רצף הבלוקים
    1. הקלטת מצב מנוחה בבסיס (RS0) למשך 6 דקות ללא גרייה.
    2. הכנסת מרווח של 2 דקות.
    3. ביצוע גריית דמה (sham stimulation) למשך 6 דקות.
    4. הכנסת מרווח של 2 דקות.
    5. ביצוע ארבעה בלוקים של גרייה פעילה באופן אקראי (2, 10, 25 ו-40 Hz), כל אחד למשך 6 דקות.
    6. הכנסת מרווח של 2 דקות בין בלוקים פעילים עוקבים.
    7. הקלטת מצב מנוחה לאחר הגרייה (RS1) למשך 6 דקות.
  2. שמירה על תזמון הסשן
    1. וידוא שמשך הסשן הכולל הוא כ-54 דקות.
    2. רכישת נתוני fNIRS באופן רציף לאורך כל הבלוקים.
  3. שמירה על תנאים סטנדרטיים
    1. וידוא שתאורת החדר, ההוראות ותצוגת הקיבוע יישארו זהים בכל הבלוקים.
    2. ניטור רציף של מגע האלקטרודות.
    3. עצירת הניסוי רק לאחר השלמת בלוק, במידה ויש בכך צורך.

7. עיבוד מקדים של נתוני fNIRS

  1. פילוח הקלטות
    1. פלח את ההקלטות הרציפות ל-RS0, Sham, 2 Hz, 10 Hz, 25 Hz, 40 Hz ו-RS1.
    2. חלץ אותות עוצמה גולמיים עבור כל ערוץ ותנאי.
  2. ביצוע בקרת איכות
    1. החל סינון פס-מעביר Butterworth בין 0.5 ל-2.33 Hz.
    2. חלק את האותות לחלונות של 3 s שאינם חופפים.
    3. חשב את מדד הצימוד לקרקפת (SCI) ואת שיא הספק הספקטרום (PSP).
    4. סווג חלונות כקבילים כאשר SCI ≥ 0.8 ו-PSP ≥ 0.1.
    5. שמור ערוצים עם ≥ 70% חלונות קבילים.
    6. שמור משתתפים עם ≥ 70% ערוצים קבילים.
  3. תיקון ארטיפקטים
    1. תקן ארטיפקטים של תנועה באמצעות Temporal Derivative Distribution Repair (TDDR).
    2. החל סינון wavelet באמצעות בסיס של 8-wavelet.
    3. הגדר ערכים חריגים כמקדמים העולים על 4 סטיות תקן.
  4. המרה של אותות
    1. המיר צפיפות אופטית לאוקסיהמוגלובין באמצעות חוק ביר-למברט המשופר.

8. חישוב מאפייני הרשת ובחירת תדר מועמד

  1. חישוב קישוריות
    1. חישוב מתאמי פירסון (Pearson correlations) רהוטים בין כל זוגות ה-ROI.
    2. אחסון שישה מתאמים זוגיים ייחודיים כווקטור קישוריות.
    3. הרכבת מטריצת קישוריות סימטרית של 4 × 4.
  2. חישוב מאפיינים נגזרים
    1. חישוב ערכים עצמיים (eigenvalues) ווקטורים עצמיים (eigenvectors) של כל מטריצה.
    2. חישוב יכולת שליטה ממוצעת (average controllability) עבור כל צומת לאחר נורמליזציה של המטריצה.
  3. בניית תבנית בריאות
    1. חישוב מטריצת קישוריות RS0 ממוצעת עבור כל המשתתפים בקבוצת הביקורת הבריאה שנשמרו.
    2. שימוש במטריצה שהתקבלה כתבנית ייחוס בריאה.
  4. חישוב מרחקים
    1. חישוב מרחק קוסינוס בין מאפייני המשתתף לתבנית עבור קישוריות, ערכים עצמיים ויכולת שליטה.
    2. חישוב דמיון בין וקטורים עצמיים באמצעות התאמת רכיבים.
  5. דירוג תנאים
    1. דירוג Sham, 2 Hz, 10 Hz, 25 Hz ו-40 Hz בסדר עולה של מרחק עבור כל מדד.
    2. הקצאת דירוג 1 למרחק הקטן ביותר.
    3. סיכום הדירוגים על פני המדדים עבור כל תנאי.
  6. בחירת תדר אינדיבידואלי מועמד
    1. זיהוי התנאי עם ציון הדירוג המצטבר הנמוך ביותר.
    2. הגדרת תנאי זה כתדר הגירוי האינדיבידואלי המועמד.
  7. חישוב הגבר גירוי
    1. חישוב הגבר הגירוי (G_f) עבור כל תדר באמצעות הנורמליזציה הבאה:
      נוסחה לדירוג גודל גרגרים, משוואה Gf=(d0-df)/(max(df)-min(df)), תרשים.​
      כאשר df  הוא מרחק ה-RS0 ו- df  הוא המרחק במהלך תדר גירוי f., שחושב על פני תנאי RS0, Sham, 2 Hz, 10 hz, 25 Hz ו-40 Hz.

תוצאות

איכות הנתונים והיתכנות הרכישה

יישום קריטריוני איכות הנתונים שהוגדרו מראש הוביל להסרת ערוצים ומשתתפים עם איכות אות בלתי מספקת. תוצאות מוצלחות מאופיינות בשימור גבוה של ערוצים לאורך התנאים השונים, הקלטות המודינמיות יציבות ותבניות קישוריות הניתנות לפירוש, המאפשרות הערכה מהימנה של מאפייני הרשת. תוצאות דלות או סוב-אופטימליות כוללות איכות אות נמוכה, ארטיפקטים של תנועה מוגברים, צימוד לקוי בין האופטודה לקרקפת, שימור ערוצים בלתי מספק או הערכות רשת שאינן עקביות המגבילות את יכולת הפירוש. כפי שמוצג ב-איור 3 וב-איור 4, מערך הנתונים הסופי לאחר בקרת האיכות כלל 19 משתתפים עם הפרעה דיכאונית מז'וריקית (MDD; גיל ממוצע: 31.21 years, SD: 8.99; 10 נשים) ו-19 ביקורות בריאות (HC; גיל ממוצע: 33.5 years, SD: 13.51; 7 נשים). שבעה משתתפים (3 MDD ו-4 HC) הוצאו מהמחקר עקב איכות נתונים בלתי מספקת, בעיקר בשל ארטיפקטים של תנועה או צימוד לקוי בין האופטודה לקרקפת.

מפות איכות לפי ערוצים הדגימו עוד יותר התפלגויות מרחביות הטרוגניות של איכות האות בין המשתתפים, עם אזורים מקומיים של איכות מופחתת אצל חלק מהפרטים. ממצאים אלו מדגישים את החשיבות של החלת ספים שהוגדרו מראש, המבוססים על מדד הצימוד לקרקפת (scalp coupling index) ועל שיא הספק ספקטרלי (power spectral peak), לפני המשך הניתוח. נהלי בקרת איכות אלו מבטיחים שמדדי רשת עוקבים יחושבו מנתונים מהימנים ומהווים מרכיב קריטי בפרוטוקול. התוצאים המייצגים המוצגים כאן תלויים ישירות בהשלמה מוצלחת של סינון איכות הנתונים, עיבוד מקדמי סטנדרטי, חילוץ סדרות זמן מבוסס ROI והחלה של הליך הבחירה המוגדר מראש המבוסס על סכום דרגות (rank-sum selection procedure).

עיבוד מקדים ובניית רשת

מערך הניסוי ותהליך העיבוד המקדים מוצגים ב-איור 1 וב-איור 2. בעקבות שלב בקרת האיכות (איור 2), האותות הומרו בהצלחה לריכוז המוגלובין ותוקנו עבור ארטיפקטים של תנועה ורעש פיזיולוגי מערכתי. השלמה מוצלחת של שלבי עיבוד מקדימים אלה מתבטאת בשימור ערוצים באיכות גבוהה, סדרות זמן אזוריות יציבות והערכות קישוריות הניתנות לפירוש, בעוד שתוצאות דלות כוללות אובדן אות מופרז, ארטיפקטים שלא נפתרו או מדדי רשת לא אמינים. מיצוי של סדרות זמן אזוריות מצמתים של רשת מצב המנוחה (default mode network) אפשר בנייה של מטריצות קישוריות תפקודית עבור כל תנאי. תוצאות מייצגות אלה תלויות ישירות בביצוע מוצלח של בקרת איכות הנתונים17, עיבוד מקדים סטנדרטי18, הגדרת ROI ויישום של הליך הדירוג שהוגדר מראש. מטריצות הקישוריות התפקודית של רשת מצב המנוחה שהתקבלו מהוות את הבסיס להשוואות מבוססות מרחק בהמשך.

תוצאות מייצגות ברמת הרשת

איור 5A מציג דוגמה לפרופיל קישוריות תפקודית של ה-DMN הספציפי למצב עבור משתתף נבחר עם MDD, לצד תבנית רשת DMN הייחוס שנגזרה מקבוצת ביקורת בריאה. מטריצות אלו מאפשרות ויזואליזציה ישירה של דפוסי קישוריות בין אזורים שונים במצבים שונים, ומסייעות להבחין בין פלט מוצלח של הפרוטוקול לבין הערכות רשת פחות ניתנות לפירוש או באיכות נמוכה. בדיקה ויזואלית חושפת וריאציות בארגון הרשת התלויות במצב ביחס לתבנית, וממחישה כיצד תדר הגירוי יכול להשפיע על מבנה רשת ה-DMN בתוך פגישה אחת.

מדדי מרחק (איור 5B>) מכמתים הבדלים אלו על פני מספר מדדים (קישוריות, ערכים עצמיים, וקטורים עצמיים ובקרות ממוצעת). עבור כל מדד, ניתן לדרג את התנאים בהתבסס על קרבתם לתבנית הייחוס, כאשר ערכי מרחק נמוכים יותר מעידים על דמיון רב יותר. ראוי לציין כי הדירוג של מדדי מרחק שונים משתנה בין התנאים, מה שמשקף את המידע המשליים שכל מדד לוכד לגבי ייצוגי הרשת.

בחירת תדר מבוססת קונסנס

כדי לשלב מידע מארבעה מדדים, הדירוגים אוגדו עבור כל משתתף (איור 5C). הפרדה ברורה של ציוני דירוג מצטברים בין התנאים מעידה על בידול מוצלח של תגובות רשת ספציפיות לתדר, בעוד שציוני דירוג דומים מאוד בין התנאים מרמזים על רגישות מוגבלת של הפרוטוקול או הפרדה חלשה בין השפעות הגירוי. התנאי עם ציון הדירוג המצטבר הנמוך ביותר פורש כשל התדר המגרה המייצג הפוטנציאלי עבור אותו משתתף. טבלה 1 מסכמת בחירות אלו בקרב המשתתפים, יחד עם ערכי הגבר הגירוי המתאימים וההסכמה בין המדדים כפי שכומתה באמצעות Kendall’s W.

בקרב קבוצת ה-MDD, 12 מתוך 19 המשתתפים הראו את הדירוג המצטבר הנמוך ביותר עבור תדר גירוי פעיל לעומת תנאי השם (sham). תדר הגירוי שנבחר השתנה בין המשתתפים, כפי שמסוכם ב-טבלה 1. ההסכמה בין המדדים, שכוונתה באמצעות Kendall’s W, השתנתה אף היא בין הפרטים, וביטאה שונות בעקביות הדירוג. ערכי Kendall’s W גבוהים יותר מעידים על הלימה חזקה יותר בין המדדים ועל ביטחון רב יותר בכך שמספר מדדי רשת תומכים באותו דירוג תנאים, בעוד שערכים נמוכים יותר מעידים על הסכמה חלשה יותר והומוגניות נמוכה יותר בין המדדים. לפיכך, יש לפרש את הבחירה הסופית כאינטגרציה מונחית-נתונים של מאפייני רשת משלימים, ולא כהחלטה המבוססת על מדד בודד בלבד.

תוצאות מייצגות אלו, המבוססות על היתכנות, ממחישות את סוגי הפלטים ברמת הרשת הנוצרים על ידי הפרוטוקול, ומדגימות כי ניתן ליישם את תהליך העבודה להשוואה בתוך-נבדק בין תנאי גרייה שונים. הממצאים נועדו להמחיש את רכישת האות, העיבוד המקדים, חילוץ המאפיינים ומיפוי פרמטרים מבוסס-דירוג, ולא להוות ראיה לתועלת טיפולית, יעילות קלינית או תיקוף ביצועים, כפי שמוצג ב- איורים 1–5 ו- טבלה 1.

תרשים הקלטת fNIRS רציפה; פריסת גירוי קליפה; סידור המקורות והגלאים.
איור 1. מערך ניסויי ותצורת גשושית fNIRS. (A) מערך ניסויי תוך-נבדקי. כל משתתף השלים את כל התנאים במפגש בודד, כולל מצב מנוחה בסיסי (RS0), גירוי דמה (sham), ארבעה תדרי גירוי פעילים (2, 10, 25 ו-40 Hz), ומצב מנוחה לאחר גירוי (RS1). סדר הגירוי הפעיל היה אקראי בין המשתתפים. כל בלוק נמשך 6 min והופרד במרווחי זמן של כ-2 min ללא גירוי. נתוני ספקטרוסקופיה בתת-אדום קרוב פונקציונלית (fNIRS) הוקלטו באופן רציף (סך הכל כ-54 min) וחולקו לפי תנאי הניסוי לצורך ניתוח. (B) פריסת גשושית fNIRS המציגה 32 מקורות (באדום) ו-30 גלאים (בכחול), היוצרים 89 ערוצי הפרדה ארוכה ו-8 ערוצי הפרדה קצרה (מסומנים במעגל). ערוצי ההפרדה הקצרה שימשו להסרת רעש פיזיולוגי שטחי. (C) פרופיל רגישות קליפתית של פריסת הגשושית ביחס לרשת ברירת המחדל (DMN), בהתבסס על אטלס ה-Automated Anatomical Labeling (AAL), המדגים רגישות מדידה תלוית-עומק. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של איור זה.

דיאגרמת ניתוח קישוריות מוחית, זרימת נתוני עיבוד מקדימ, מיצוי ROI, חישוב מאפיינים.
איור 2תהליך עיבוד מקדים והפקת מאפיינים לניתוח רשתות מבוסס fNIRS.
נתוני עצימות האור הגולמיים חולקו לבלוקים ספציפיים לתנאי הניסוי (RS0, דמה, תדרי גרייה ו-RS1). איכות הנתונים הוערכה באמצעות מדד הצימוד לקרקפת (SCI) > 0.8) ושיא צפיפות הספק (PSP > (0.1), ורק ערוצים באיכות גבוהה נשמרו. האותות הומרו לצפיפות אופטית, ולאחר מכן בוצע תיקון תנועה באמצעות תיקון התפלגות נגזרת זמנית (TDDR) וסינון וייבלט (wavelet filtering). חושבו שינויים בריכוז ההמוגלובין, ובוצע רגרסיה של הפרדות קצרה (short-separation regression) כדי להפחית רעש פיזיולוגי סיסטמי. לצורך ניתוח רשתות, חולצו סדרות עיתים מאזורי עניין (ROIs) בתוך רשת ברירת המחדל (DMN), כולל קליפת המוח הפרה-פרונטלית המדיאלית (mPFC), הפרקוניאוס (Prec), האונה הפריאטלית התחתונה (IPL) והאונה הטמפורלית המדיאלית (MTL). קישוריות תפקודית חושבה בין אזורי העניין. המאפיינים שהופקו כללו ערכי קישוריות, ערכים עצמיים, וקטורים עצמיים ויכולת שליטה ממוצעת. אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של איור זה.

ניתוח איכות הערוצים; גרף עמודות ומפת חום של נתוני המשתתפים המראים ערוצים תקינים (RS0).
איור 3הערכת איכות נתונים במשתתפים עם הפרעה דיכאונית מז'ורית (MDD).
(A) מספר הערוצים שעמדו בקריטריוני האיכות במהלך תנאי הבסיס (RS0) עבור כל משתתף עם MDD. הסרגים מציינים את כל הערוצים (אפור), ערוצים במרחק גדול (כחול), וערוצים במרחק קצר (כתום) שעמדו בקריטריוני האיכות (≥70% מזמן ההקלטה עם SCI > 0.8 ו-PSP > 0.1). קווים מקווקווים מציינים את המספר המקסימלי של ערוצי הפרדה ארוכה הזמינים (89), ערוצי הפרדה קצרה (8), ואת הסף לאיכות נתונים מקובלת ברמת המשתתף (שימור של ≥70% מסך כל הערוצים). משתתפים שנמצאו מתחת לסף מסומנים (D13, D18, D19).B) איכות נתונים לפי ערוצים בין המשתתפים. מפת החום מציגה את אחוז זמן ההקלטה שעמד בקריטריוני האיכות עבור כל ערוץ וכל משתתף במהלך RS0. גוון כהה יותר מעיד על איכות נתונים נמוכה יותר. נא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של איור זה.

השוואה טובה של מספר הערוצים, תרשים עמודות; איכות ערוצים, מפת חום; ניתוח נתונים לדימות עצבי.
איור 4הערכת איכות נתונים במשתתפי ביקורת בריאים. (A) מספר הערוצים שעמדו בקריטריוני האיכות במהלך תנאי הבסיס (RS0) עבור כל משתתף מקבוצת הביקורת הבריאה. הסרגלים מציינים את כל הערוצים (אפור), ערוצים במרחק גדול (כחול), וערוצים במרחק קצר (כתום) שעמדו בקריטריוני האיכות (≥70% מזמן ההקלטה עם SCI > 0.8 ו-PSP > 0.1). קוים מקווקווים מציינים את המספר המקסימלי של הערוצים הזמינים ואת הסף לאיכות נתונים מקובלת ברמת המשתתף (שמירה של ≥ 70% מסך הערוצים). משתתפים שנמצאו מתחת לסף מסומנים (HC13, HC14, HC15, HC18). (Bאיכות נתונים ברמת הערוץ בין המשתתפים. מפת החום מציגה את אחוז זמן ההקלטה שעמד בקריטריוני האיכות עבור כל ערוץ ומשתתף במהלך RS0. גוון כהה יותר מעיד על איכות נתונים נמוכה יותר. אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של איור זה.

ניתוח קישוריות ושליטות של המוח; מפות חום ותרשימי עמודות; השוואת נתוני EEG.
איור 5. דוגמה לבחירה של תדר גרייה המבוססת על מרחק אצל משתתף בודד.
(A) מטריצות קישוריות תפקודית המראות אינטראקציות זוגיות בין ארבעה אזורים של רשת ברירת המחדל (default mode network) עבור משתתף מייצג עם MDD ‏(D11) במצבים שונים (RS0, דמה, ותדרי גרייה). האזורים כוללים את קליפת המוח הפרה-פרונטלית המדיאלית (mPFC), האונה הפריאטלית התחתונה (IPL), הפרקוניאוס (Prec), והאונה הטמפורלית המדיאלית (MTL). המטריצה המרכזית מייצגת את תבנית הביקורת הבריאה שנגזרה מנתוני RS0 ברמת הקבוצה. (B) מדדי מרחק בין כל מצב לבין תבנית הביקורת הבריאה על פני ארבעה מדדים: מרחק קישוריות (D_conn), מרחק ערכים עצמיים (D_eig), מרחק וקטורים עצמיים (D_evec), ומרחק שליטות ממוצעת (D_AC). העמודות מייצגות את ערכי המרחק; ערכים נמוכים יותר מעידים על דמיון רב יותר לתבנית. הדירוגים מוצגים עבור כל מצב (דירוג 1 = המרחק הקטן ביותר). (C) דירוג קונסנזוס בין המדדים שהתקבל על ידי סכימת הדירוגים עבור כל מצב. המצב עם סכום הדירוגים הנמוך ביותר נבחר כתדר הגרייה המועמד עבור משתתף זה. אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של איור זה.

מזהה משתתףקישוריותערך עצמיוקטור עצמיבקרות ממוצעתהסכמה רחבהקנדל-W
D0140HZ (G=1.00)40HZ (G=1.00)40HZ (G=1.00)40HZ (G=0.29)40Hz0.85
D02דמה (G=0.18)ביקורת דמה (G=0.00)דמה (G=0.11)ביקורת (Sham) (G=-0.09)דמה0.89
D0310Hz (G=0.20)ביקורת (G=0.05)2HZ (G=0.56)שם (G=0.63)40Hz0.34
D07שם (G=0.29)25HZ (G=0.06)2HZ (G=0.33)25HZ (G=0.45)25HZ0.36
D10ביקורת (G=1.00)שם (G=1.00)ביקורת (G=1.00)ביקורת (G=1.00)דמה0.59
D1110HZ (G=0.71)10HZ (G=0.66)2HZ (G=0.73)40HZ (G=1.00)10Hz0.34
D1540HZ (G=0.58)40HZ (G=0.53)40HZ (G=0.21)40HZ (G=-0.27)40Hz0.96
D1625HZ (G=1.00)10HZ (G=1.00)25HZ (G=0.90)25HZ (G=0.40)25Hz0.64
D172HZ (G=0.51)2HZ (G=0.75)25HZ (G=0.73)10HZ (G=0.82)10HZ0.21
D2025HZ (G=-0.08)25HZ (G=0.04)25HZ (G=-0.27)ביקורת (G=0.31)25HZ0.84
D21בקרה (G=0.37)2HZ (G=0.08)ביקורת (G=0.27)40HZ (G=-0.28)דמי-ניתוח0.41
D222HZ (G=-0.06)10HZ (G=0.19)2HZ (G=0.75)2HZ (G=1.00)2HZ0.47
D23ביקורת (G=0.53)25HZ (G=-0.14)שם (G=0.71)40HZ (G=0.23)מדמה0.31
D2425HZ (G=0.59)25HZ (G=0.18)25HZ (G=0.18)ביקורת (G=0.34)25HZ0.5
D2525HZ (G=1.00)דמה (G=-0.01)10HZ (G=1.00)דמה (G=0.19)25Hz0.16
D2610HZ (G=0.52)דמה (G=0.01)10HZ (G=1.00)10HZ (G=0.71)10HZ0.93
D2710HZ (G=-0.11)10HZ (G=0.20)2HZ (G=-0.20)40HZ (G=1.00)2HZ0.05
D2810HZ (G=0.51)10HZ (G=0.04)10HZ (G=1.00)10HZ (G=-0.02)10Hz0.81
D2910HZ (G=0.81) 10HZ (G=0.54) Sham (G=1.00)10HZ (G=1.00) 10HZ0.85
הגבר0.50, 0.520.32, 0.180.58, 0.730.46, 0.400.55, 0.50
 (ממוצע, חציון)

טבלה 1: בחירת תדרים ספציפית למשתתף על פני מדדי מרחק שונים.

עבור כל משתתף, מדווח תנאי הגירוי הקשור למרחק המינימלי מתבנית הביקורת הבריאה עבור ארבעה מדדים מבוססי רשת: מרחק קישוריות (D_conn), מרחק ערך עצמי (D_eig), מרחק וקטור עצמי (D_evec), ומרחק בקרות ממוצע (D_AC). ערכים בסוגריים (G) מציינים את הגבר הגירוי. עמודת ה-Consensus מציגה את תדר הגירוי המועמד בהתבסס על אגרגציית דירוגים בין ארבעת המדדים. Kendall’s W מכמת את מידת ההסכמה בין המדדים עבור כל משתתף. השורה האחרונה מסכמת את ערכי הגבר הגירוי הממוצעים והחציוניים בין המשתתפים עבור כל מדד, יחד עם ערכי Kendall’s W התואמים.

דיון

רציונל מתודולוגי ושלבים קריטיים

פרוטוקול זה מספק תהליך עבודה סטנדרטי למיפוי בתוך-מפגש של השפעות תלויות-תדירות של גרייה חשמלית של עצב הוגוס דרך האוזן (taVNS) באמצעות ספקטרוסקופיה פונקציונלית בשימוש באינפרא-אדום קרוב (fNIRS) במצב מנוחה. המטרה היא השוואה מובנית של פרמטרי גרייה מועמדים תחת תנאים מבוקרים, ולא אופטימיזציה אינדיבידואלית מותקפת.

מספר שלבים הם קריטיים לביצוע מהימן. כישלון בביצוע נכון של שלבים אלו עלול להוביל לירידה באיכות האות, להערכות קישוריות שאינן מהימנות, לדירוגים לא יציבים או לאובדן של מערכי נתונים הניתנים לניתוח. יש לכיול את עוצמת הגירוי בנפרד עבור כל תדר לרמה נתפסת קבועה (7–8/10), מכיוון שספי השמיעה משתנים בין תדרים השונים ועלולים אחרת להוות גורם מבלבל בהשוואות19. כיול שגוי עלול להוביל להבדלים בעוצמת הגירוי הנתפסת במקום להשפעות עצביות ספציפיות לתדר, ובכך להפחית את יכולת ההשוואה בין התנאים. יש להבטיח את איכות נתוני ה-fNIRS באמצעות צימוד יציב של האופטודים לקרקפת, תיקון תנועה, רגרסיה של מרחק קצר (short-separation regression) וקריטריונים מוגדרים מראש לשמירה על ערוצים. נדרשת הגדרה עקבית של אזור העניין (ROI) בין המשתתפים והתנאים כדי להבטיח את יכולת ההשוואה של מאפייני הרשת. לבסוף, בחירת התדר צריכה להתבסס על גישה מוגדרת מראש מבוססת דירוג המשלבת מספר מדדים משלימים, במקום להסתמך על מדד בודד. שלבים מתודולוגיים אלו קובעים ישירות את האיכות, היציבות והיכולת לפרש את מדדי הרשת שיתקבלו, ולכן משפיעים על התוצאים המייצגים המוצגים בפרק התוצאות.

מערך רצפי בתוך-מפגש ואפקט נשיאה (carryover effects)

הפרוטוקול מיישם מספר תדרי גירוי באופן עוקב בתוך סשן בודד ללא שטיפה פיזיולוגית (washout) ממושכת. על אף השימוש במרווחים קבועים בין התנאים, לא ניתן לשלול השפעות נשא (carryover) או אפקטים של אינטראקציה. דבר זה עשוי להשפיע על העצמאות של תגובות ספציפיות לתנאי נתון ויש להביאו בחשבון בעת פירוש ההבדלים בין תדרי הגירוי. בהתאם לכך, יש לפרש הבדלי תדרים כהשפעות יחסיות בתוך הסשן. ה"תדר האופטימלי" שזוהה משקף את התנאי בעל הביצועים הטובים ביותר באותו סשן, ויש לפרשו כתוצאה של דירוג יחסי המבוסס על נתונים בתוך הסשון, ולא כפרמטר גירוי מוחלט או כזה שניתן להכלילו ללא שכפול20.

השוואה לגישות חלופיות

פרוטוקולים בתדר קבוע מאפשרים סטנדרטיזציה אך אינם מביאים בחשבון שונות בין-אישית, בעוד שכיוון מבוסס תסמינים חסר תובנה פיזיולוגית ישירה21. גישות המונחות על ידי דימות תהודה מגנטית תפקודית (fMRI) מספקות כיסוי מרחבי רחב יותר, אך הן פחות ישימות לשימוש חוזר או לשימוש לצד מיטת החולה. בהשוואה לגישות אלה, הפרוטוקול הנוכחי מציע יתרונות בניידות, בישימות למדידות חוזרות ובהערכה ישירה ברמת הרשת, בעוד שהוא מוגבל על ידי עומק מרחבי מופחת ורגישות לארטיפקטים של תנועה22. לפיכך, יש להתייחס אליו כמסגרת פרגמטית למיפוי פרמטרים חקירתי ולא כאסטרטגיית אופטימיזציה מאושרת קלינית.

מגבלות

הפרוטוקול מבוסס על תכנון של מפגש בודד ואינו מעריך את התמדירות של אפקטים רשתיים או תוצאות קליניות. גרייה רצפית עשויה להוביל לאפקטים שיוריים בין תנאים23. גורמים אלו עשויים להשפיע על היציבות והכללה של תגובות ספציפיות לתדרים שזוהו. בנוסף, שונות אנטומית, מיקום האלקטרודות ועכבה של העור עלולים להשפיע על יעילות הגרייה, בעוד שקריטריונים קפדניים לבקרת איכות של fNIRS עלולים להפחית את מספר מערכי הנתונים הניתנים לניתוח. יתרה מכך, מדידות fNIRS מוגבלות לאזורים קורטיקליים ואינן לוכדות פעילות תת-קורטיקלית, שעשויה לתרום לאפקטים ברמת הרשת.

היקף ויישומיות

פרוטוקול זה מתאים במיוחד לחוקרים המבצעים מחקרי פיילוט, בדיקות היתכנות או פיתוח פרוטוקול בשלבים מוקדמים במחקרי נוירומודולציה. הוא תומך בבחירה של פרמטרי סטימולציה מועמדים המבוססת על מידע רשתי, אך אינו מבסס יעילות טיפולית או פסיכיאטריה מדויקת. ניתן להתאים את המסגרת לרשתות, הפרעות או פרמטרי סטימולציה אחרים על ידי שינוי מיקום האופטודות והגדרות ה-ROI, בתנאי שנשמרים עיבוד מקדים עקבי, בקרת איכות קפדנית והליכי השוואה שקופים24.

גילויים

כל המשתתפים סיפקו הסכמה מדעת בכתב לפני מעורבותם בניסויים. פרוטוקולי המחקר נבחנו ואושרו על ידי ועדת האתיקה הרלוונטית של אוניברסיטת Marburg.

סקריפטים של תוכנה בהתאמה אישית, נתונים אנונימיים וחומרים אחרים ששימשו במחקר זה יוצגו לצדדים מעוניינים על פי בקשה.

הצהרת תרומת מחברים

Svenja J. Francke תרמה לגיוס משתתפים, איסוף נתונים, ניהול הפרויקט, מתודולוגיה, וכתיבת הטיוטה המקורית והכתב הערוך. Sarah Alizadeh תרמה להמשגה, מתודולוגיה, ניתוח נתונים, ויזואליזציה, וכתיבת הטיוטה המקורית והכתב הערוך. José C. García Alanis תרם להמשגה, מתודולוגיה, ניהול הפרויקט, ניתוח נתונים, ובדיקה ועריכה של הכתב. Dorian Kock תרם לגיוס משתתפים, איסוף נתונים, מתודולוגיה, וכתיבת הטיוטה המקורית והכתב הערוך. Jannick Herrmann תרם לגיוס משתתפים, איסוף נתונים, מתודולוגיה, וכתיבת הטיוטה המקורית והכתב הערוך. Maximilian Kastl תרם לגיוס משתתפים, איסוף נתונים, מתודולוגיה, וכתיבת הטיוטה המקורית והכתב הערוך. Hamidreza Jamalabadi תרם להמשגה, מתודולוגיה, ניתוח נתונים, פיקוח, ובדיקה ועריכה של הכתב. Felix P. Bernhard תרם להמשגה, מתודולוגיה, פיקוח, וכתיבת הטיוטה המקורית והכתב הערוך.

תודות

עבודה זו מומנה בחלקה על ידי מענקי קונסורציום מהקרן הגרמנית למחקר (DFG) SFB/TRR 393 (מענק פרויקט מס' 521379614), על ידי מענק מחקר מקרן von Behring Röntgen (מס' 70\_00038), על ידי מענק מחקר מבית החולים האוניברסיטאי של גיסן ומארבורג (UKGM, מס' 1/2024 MR) ועל ידי קרן Edda und Helmut Laich. עבודה זו נתמכה בנוסף על ידי מרכז DYNAMIC, שמומן על ידי תוכנית LOEWE של משרד המדע והאמנויות של הסן (מספר מענק: LOEWE 1/16/519/03/09.001(0009)/98) ועל ידי ה-Deutsche Forschungsgemeinschaft (הקרן הגרמנית למחקר, DFG) במסגרת ה...

אסטרטגיית מצוינות (EXC 3066/1 "The Adaptive Mind", פרויקט מס' 533717223).

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שםחברהמספר קטלוגהערות
מערכת fNIRS (רב-ערוצית, גל רציף, לבישה)NIRxNIRSport2מערכת fNIRS רב-ערוצית ניידת בעלת שני אורכי גל להקלטות המודינמיות קורטיקליות
תוכנת רכישת fNIRSNIRxAuroraתוכנה מקורית המשמשת לרכישת אותות, ניטור וסימון אירועים
כיפת fNIRS עם אופטודיםNIRxCompatible with NIRSport2משמשת למיקום המקורים והגלאים
אופטודים (מקורים וגלאיםNIRxCompatible with NIRSport2ערוצים במרחק גדול (~30 mm) וערוצים במרחק קצר (~8 mm)
MATLABMathWorksהגרסה העדכנית ביותר ששימשה במחקרמשמש לעיבוד מקדמי, ניתוח קישוריות וסקריפטים מותאמים אישית
Signal Processing ToolboxMathWorksתוסף ל-MATLABמשמש לסינון ועיבוד סדרות זמן
Statistics and Machine Learning ToolboxMathWorksתוסף ל-MATLABמשמש לדירוג, סטטיסטיקה תיאורית ומדדי התאמה
סקריפטים לניתוח מותאמים אישיתIn-houseN/Aמשמשים לעיבוד מקדמי, חילוץ מאפיינים ובחירת תדרים מבוססת דירוג
מכשיר גרייה של taVNStVNS GmbHדגם המכשיר ששימש במחקרמשמש לגרייה טרנסקוטנאית של עצב הוגוס באוזן
אלקטרודות גרייה לאוזןtVNS GmbHCompatible with stimulatorמשמשות למיקום ב-cymba conchae השמאלית
כבלי אלקטרודות ומחבריםtVNS GmbHCompatible with stimulatorמשמשים לחיבור האלקטרודות למכשיר הגרייה
קרם מגע / ג'ל מוליךtVNS GmbHN/Aמשמש לשיפור המגע בין האלקטרודה לעור במהלך הגרייה
מגבונים אלכוהולייםtVNS GmbHN/Aמשמשים להכנת העור לפני הצבת האלקטרודות
PsychoPyOpen Science Tools Ltd.Version 2024.4.2משמשת לבקרת ניסוי, תזמון, רנדומיזציה של בלוקים, הצגת גירויים וסנכרון
תחנת עבודה ממוחשבתLenovoThinkPad T14, G31666משמשת לבקרת רכישה וניתוח לא מקוון; Intel Core Ultra 5, 16 GB RAM, 500 GB SSD, Windows 11 Pro
מסך / תצוגהLenovoThinkVision T32UD-40תצוגת IPS בגודל 31.5 in המשמשת להצגת צלב קיבוע; רזולוציה 3840 × 2160 ב-60 Hz
חדר בדיקות שקטInstitutional facilityN/Aמשמש למזעור הסחות דעת סביבתיות במהלך ההקלטות

מקורות

  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).

הדפסות חוזרות והרשאות

גלה מאמרים נוספים

מיפוי fNIRSהדמיה מוחית של דיכאוןרשת מצב המנוחה (Default Mode Network)מיפוי תדרי גירויניתוח ברמת הרשתגירוי עצב הוגוס דרך העורבחירה מותאמת אישית של פרמטרים

מאמר זה פורסם

הסרטון יגיע בקרוב

צרו קשר
המליצו לספרייה

פרטיות

תנאי שימוש

מדיניות

זכויות יוצרים © 2026 MyJoVE Corporation. כל הזכויות שמורות.