מאמר שיטה

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

0 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 ובכתב התקבלה מכל המשתתפים לפני השתתפותם.

הפרוטוקול עוקב אחר הביצוע הכרונולוגי של זרימת העבודה הניסויית (ראה 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 ועוצמת גירוי שהותאמה באופן אישי), משכי זמן סטנדרטיים להרצות במצב מנוחה, תנאי דמה (sham) עקבי, וצינור עיבוד של רכישה ועיבוד מקדמי של fNIRS, כולל הגדרת ערוצים, תיקון תנועה, סינון ונהלי ניתוח מבוססי רשת.

1. אישור אתי וסקירה כללית של 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 להשיג 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 מספר תדרי taVNS פעילים באותו משתתף.
    2. השתמש בספקטרוסקופיה פונקציונלית בשימוש באינפרא-אדום קרוב (fNIRS) בו-זמנית כדי לכמת תגובות של רשתות קורטיקליות במהלך הגירוי.
    3. השתמש בסקריפטים של ניתוח שהוגדרו מראש כדי לזהות את תדר הגירוי האינדיבידואלי המועמד, בהתבסס על דמיון ברמת הרשת לתבנית של 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 להדריך מחקרים אורכיים או מחקרים מונחי תוצאה בעתיד.

2. גיוס וסינון משתתפים

  1. גיוס קבוצות המחקר
    1. גייסו משתתפים בוגרים לשתי קבוצות: הפרעה דיכאונית מז'ורית (MDD) וביקורת בריאה (HC).
    2. גייסו את קבוצת הביקורת הבריאה במהלך אותה תקופת מחקר ובאמצעות נהלים זהים לאלו של קבוצת ה-MDD.
    3. ספקו פיצוי בהתאם להנחיות המוסדיות.
  2. החלת קריטריוני הכללה
    1. כללו רק משתתפים בני 18 שנים ומעלה.
    2. אשרו ראייה נורמלית או ראייה מתוקנת לנורמלית.
    3. עבור קבוצת ה-MDD בלבד: אשרו אבחנת MDD באמצעות ראיון קליני מובנה המבוסס על DSM-5.
    4. עבור קבוצת ה-MDD בלבד: כללו רק משתתפים עם חומרת דיכאון קלה עד בינונית (HAMD-24 ≥8 ו-<24; BDI-II ≥8 ו-<29).
    5. עבור קבוצת הביקורת הבריאה בלבד: אשרו היעדר מחלה פסיכיאטרית או סומטית חמורה נוכחית.
  3. החלת קריטריוני החרגה
    1. החרגו משתתפים עם הפרעות נוירולוגיות או היסטוריה של טראומה משמעותית לראש.
    2. החרגו משתתפים עם תחלואה פסיכיאטרית נלווית.
    3. החרגו משתתפים הנוטלים כעת תרופות פסיכוטרופיות או נוגדות דיכאון, או כאלו שהפסיקו נטילת תרופות אלו בשבועיים האחרונים.
    4. החרגו משתתפים עם מחשבות אובדניות או תסמיני דיכאון חמורים.
    5. החרגו משתתפים עם מצבים רפואיים שעלולים להשפיע על התפקוד העצבי או הווסקולרי.
  4. ביצוע הערכה קלינית
    1. בצעו את סולם דירוג הדיכאון של המילטון (HAMD-24).
    2. בצעו את שאלון הדיכאון של בק (BDI-II).
    3. רשמו את סכומי הציונים הכוללים במאגר הנתונים של המחקר.

3. הכנת סביבת הניסוי

  1. הכנת חדר המעבדה
    1. הושיאו את המשתתף בחדר שקט עם תאורה עמומה.
    2. שמרו על טמפרטורת סביבה יציבה ומזערו רעשים חיצוניים.
    3. מקמו מסך במרחק של כ-1 m מול המשתתף.
  2. הדרכת המשתתף
    1. הציגו סימן קיבוע (fixation cross) מרכזי על המסך.
    2. הנחו את המשתתף להישאר ער, רגוע וללא תנועה.
    3. הנחו את המשתתף לשמור על מבט בסימן הקיבוע לאורך כל ההקלטות.

4. הכנת ה-taVNS וכיול העירור

  1. הכנת הציוד
    1. השתמש במכשיר לעיגור עצב הוואגוס דרך העור באזור האוזן (transcutaneous auricular vagus nerve stimulation), המצויד באלקטרודת גירוי מטיטניום-אירידיום.
    2. בדוק את הכבלים, המחברים ומצב הסוללה לפני כל פגישה.
  2. מיקום האלקטרודה
    1. נקה את ה-cymba conchae השמאלית באמצעות מגבונים 알כוהוליים.
    2. ייבש את העור לחלוטין.
    3. מקם את אלקטרודת הגירוי על ה-cymba conchae השמאלית.
    4. וודא מגע יציב ומיקום מאובטח.
  3. כיול אמפליטודת 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 בצעדים של 0.1-0.2 mA.
    4. בקש מהמשתתף לדרג את התחושה בסולם של 10 נקודות לאחר כל הגברה.
    5. הפסק את הגברת הזרם בעוצמה הגבוהה ביותר שניתן לסבול ללא כאב.
    6. שאף לעוצמה נתפסת של 7-8/10.
    7. חזור על הכיול בנפרד עבור 2, 10, 25 ו-40 Hz.
    8. רשום את אמפליטודת 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. ביצוע בלוקים של גירוי פעיל
    1. ספק ארבעה תדרים פעילים (2, 10, 25 ו-40 Hz) פעם אחת לכל תדר במהלך הפגישה.
    2. בצע רנדומיזציה של סדר הבלוקים בין המשתתפים באמצעות רצף מופק במחשב.
    3. שלב 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'
    1. השתמשו בכלי לתכנון פריסה אופטית כדי למקד את המדידה באזורי רשת מצב המנוחה (default mode network).
    2. מקמו את האופטודים כך שיכסו את הקורטקס הפרה-פרונטלי המדיאלי, הקורטקס הסינגולרי האחורי/פרקוניאוס, הגיירוס האנגולרי הדו-צדדי 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 תדירות דגימה של 5.1 Hz.
    3. סנכרנו את שתי המערכות לפני תחילת ההקלטה.

6. ביצוע הסשן הניסויי

  1. הגדרת רצף הבלוקים
    1. הקליטו מצב מנוחה בקו הבסיס (RS0) למשך 6 min ללא גרייה.
    2. הוסיפו מרווח של 2 min.
    3. בצעו גריית דמה (sham) למשך 6 min.
    4. הוסיפו מרווח של 2 min.
    5. בצעו ארבעה בלוקים של גרייה פעילה בסדר אקראי (2, 10, 25 ו-40 Hz), כל אחד למשך 6 min.
    6. הוסיפו מרווח של 2 min בין בלוקים פעילים עוקבים.
    7. הקליטו מצב מנוחה לאחר הגרייה (RS1) למשך 6 min.
  2. שמירה על תזמון הסשן
    1. וודאו שמשך הסשן הכולל הוא כ-54 min.
    2. בצעו רכישת fNIRS באופן רציף לאורך כל הבלוקים.
  3. שמירה על תנאים סטנדרטיים
    1. וודאו שתאורת החדר, ההוראות ותצוגת הקיבוע נשארים זהים בכל הבלוקים.
    2. נטרו את מגע האלקטרודות באופן רציף.
    3. במידת הצורך, השעו את הניסוי רק לאחר השלמת בלוק.

7. עיבוד מקדמי 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 וייבלט (wavelet) באמצעות בסיס של 8-wavelet.
    3. הגדר ערכים חריגים כמקדמים העולים על 4 סטיות תקן.
  4. המירת אותות
    1. המר צפיפות אופטית לאוקסיהמוגלובין באמצעות חוק Beer-Lambert המודגם.

8. חישוב מאפייני רשת ובחירת תדר מועמד

  1. חישוב קישוריות
    1. חשבו מתאמי פירסון (Pearson correlations) חסונים בין כל זוגות ה-ROI.
    2. שמרו שישה מתאמים זוגיים ייחודיים כווקטור קישוריות.
    3. הרכיבו מטריצת קישוריות סימטרית של 4 × 4.
  2. חישוב מאפיינים נגזרים
    1. חשבו ערכים עצמיים (eigenvalues) ווקטורים עצמיים (eigenvectors) עבור כל מטריצה.
    2. חשבו את יכולת השליטה הממוצעת (average controllability) עבור כל צומת לאחר נרמול המטריצה.
  3. בניית תבנית בריאה
    1. חשבו את מטריצת הקישוריות הממוצעת של RS0 עבור כל המשתתפים מקבוצת הביקורת הבריאה שנשמרו.
    2. השתמשו במטריצה שהתקבלה כתבנית ייחוס בריאה.
  4. חישוב מרחקים
    1. חשבו את מרחק הקוסינוס (cosine distance) בין המאפיינים של המשתתף לבין התבנית עבור קישוריות, ערכים עצמיים ויכולת שליטה.
    2. חשבו דמיון בין וקטורים עצמיים באמצעות התאמת רכיבים.
  5. דירוג תנאים
    1. דרגו את Sham, 2 Hz, 10 Hz, 25 Hz ו-40 Hz בסדר עולה של המרחק עבור כל מדד.
    2. הקצו דירוג 1 למרחק הקטן ביותר.
    3. סכמו את הדירוגים בין המדדים עבור כל תנאי.
  6. בחירת תדר אינדיבידואלי מועמד
    1. זהו את התנאי בעל ציון הדירוג המצטבר הנמוך ביותר.
    2. הגדירו תנאי זה כתדר הגירוי האינדיבידואלי המועמד.
  7. חישוב רווחיות הגירוי
    1. חשבו את רווחיות הגירוי (G_f) עבור כל תדר באמצעות הנרמול הבא:
      figure-protocol-1​
      כאשר df  הוא מרחק ה-RS0 ו- df  הוא המרחק במהלך תדר הגירוי 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 להסרה של 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 תת-אופטימליות כוללות איכות אות נמוכה, ארטיפקטים מוגברים של תנועה, צימוד לא מספק בין האופטודה לקרקפת, שימור ערוצים בלתי מספיק, או הערכות רשת לא עקביות המגבילות את יכולת הפירוש. כפי שמוצג ב-איור 3 ו-איור 4, מערך הנתונים הסופי לאחר הערכת האיכות כלל 19 משתתפים עם הפרעת דיכאון מז׳ורי (MDD; גיל ממוצע: 31.21 שנים, SD: 8.99; 10 נשים) ו-19 ביקורות בריאות (HC; גיל ממוצע: 33.5 שנים, 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 לא מספק בין האופטודה לקרקפת.

מפות איכות לפי ערוצים הדגימו עוד 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 מוגדרים 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 אמינים, והם מהווים מרכיב קריטי בפרוטוקול. הפלטים המייצגים המוצגים כאן תלויים ישירות בהשלמה מוצלחת של סינון איכות הנתונים, עיבוד מקדימה סטנדרטי, חילוץ סדרות זמן מבוסס ROI והחלה של הליך הבחירה המוגדר מראש המבוסס על סכום דרגות (rank-sum selection procedure).

עיבוד מקדמי ובניית רשת

תכנון הניסוי וזרימת העבודה של עיבוד המקדימה מוצגים ב-איור 1 וב- איור 2. לאחר שלב בקרת האיכות (איור 2), האותים הומרו בהצלחה לריכוז המוגלובין ותוקנו עבור ארטיפקטים של תנועה ורעש פיזיולוגי סיסטמי. השלמה מוצלחת של שלבי עיבוד מקדימה אלו מודגשת על ידי שימור ערוצים באיכות גבוהה, סדרות זמן אזוריות יציבות והערכות קישוריות ניתנות לפירוש, בעוד שתוצאות דלות כוללות אובדן אות מוגבר, ארטיפקטים שלא נפתרו או מדדי רשת לא אמינים. חילוץ סדרות זמן אזוריות מצמתים של רשת מצב המנוחה (default mode network) אפשר את בנייתן של מטריצות קישוריות תפקודית עבור כל תנאי. תוצאות מייצגות אלו תלויות ישירות בביצוע מוצלח של בקרת איכות הנתונים17, עיבוד מקדימה סטנדרטי18, הגדרת ROI ויישום פרוצדורת הדירוג שהוגדרה מראש. מטריצות הקישוריות התפקודית של רשת מצב המנוחה שהתקבלו מהוות את הבסיס להשוואות הבאות המבוססות על מרחק.

תוצאות מייצגות ברמת הרשת

איור 5A מציג דוגמה לפרופיל קישוריות תפקודית של ה-DMN הספציפי למצב עבור משתתף מייצג עם MDD, לצד תבנית רשת DMN ייחוס שהופקה מקבוצת ביקורת בריאה. מטריצות אלו מאפשרות ויזואליזציה ישירה של דפוסי קישוריות בין אזורים על פני מצבים שונים, ומסייעות להבחין בין פלט פרוטוקול מוצלח לבין הערכות רשת בעלות איכות נמוכה או פחות ניתנות לפירוש. בדיקה חזותית חושפת וריאציות בארגון הרשת התלויות במצב ביחס לתבנית, וממחישה כיצד תדירות הגירוי יכולה לווסת את מבנה רשת ה-DMN בתוך מפגש בודד.

מדדי מרחק (איור 5B) מכמתים את ההבדלים הללו על פני מספר מדדים (קישוריות, ערכים עצמיים, וקטורים עצמיים ובקרות ממוצעת). עבור כל מדד, ניתן לדרג את התנאים על בסיס קרבתם לתבנית הייחוס, כאשר ערכי מרחק נמוכים יותר מעידים על דמיון רב יותר. באופן בולט, הדירוג של מדדי מרחק שונים משתנה בין התנאים, מה שמשקף את המידע המשלים שכל מדד לוכד בנוגע לייצוגי הרשת.

בחירת תדר מבוססת קונסנס

כדי לשלב מידע מתוך ארבעה 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 כערך תדר הגירוי המייצג הפוטנציאלי עבור אותו משתתף. טבלה 1 מסכמת בחירות אלו על פני המשתתפים, יחד עם ערכי הגבר הגירוי המתאימים וההסכמה בין המדדים שכוונתה על ידי Kendall’s W.

בקרב קבוצת ה-MDD, 12 מתוך 19 המשתתפים הראו את הדירוג המצטבר הנמוך ביותר עבור תדר גירוי פעיל ולא עבור תנאי השאם (sham). תדר הגירוי שנבחר השתנה בין המשתתפים, כפי שמסוכם ב-טבלה 1. ההסכמה בין המדדים, שנמדדה באמצעות Kendall’s W, השתנתה אף היא בין הפרטים, דבר המשקף שונות בעקביות הדירוג. ערכי Kendall’s W גבוהים יותר מעידים על התאמה 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 שניתן ליישם את זרימת העבודה להשוואה תוך-נבדק בין תנאי גרייה שונים. הממצאים נועדו להמחיש רכישת אותות, עיבוד מקדמי, חילוץ מאפיינים ומיפוי פרמטרים מבוסס-דירוג, ולא לשמש כראיה לתועלת טיפולית, יעילות קלינית או תיקוף ביצועים, כפי שמוצג ב-איורים 1–5 וב-טבלה 1.

figure-results-1
איור 1מערך ניסויי ותצורת גששי fNIRS. (A) מערך ניסויי תוך-נבדקי (Within-subject). כל משתתף השלים את כל התנאים במהלך מפגש יחיד, כולל מצב מנוחה בקו בסיס (RS0), גרייה מדומית (sham), ארבעה תדרי גרייה פעילים (2, 10, 25 ו-40 הרץ), ומצב מנוחה שלאחר הגרייה (RS1). סדר הגרייה הפעילה הוקצה באופן רנדומלי בין המשתתפים. כל בלוק נמשך 6 דקות והופרד במרווחים של כ-2 דקות ללא גרייה. נתוני ספקטרוסקופיה פונקציונלית בנירה בעלת אינפרא-אדום קרוב (fNIRS) הוקלטו ברציפות (סך הכל כ-54 דקות) וחולקו לפי תנאי הניסוי לצורך ניתוח. (B) פריסת גשושית fNIRS המציגה 32 מקורות (באדום) ו-30 גלאים (בכחול), היוצרים 89 ערוצים בעלי הפרדה ארוכה ו-8 ערוצים בעלי הפרדה קצרה (מגודרים במעגל). ערוצים בעלי הפרדה קצרה שימשו להסרת רעש פיזיולוגי שטחי. (C) פרופיל רגישות קורטיקלית של פריסת האלקטרודות ביחס לרשת מצב המנוחה (DMN), בהתבסס על אטלס ה-Automated Anatomical Labeling (AAL), המדגים רגישות מדידה התלויה בעומק. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מורחבת של איור זה. 

figure-results-2
איור 2. תהליך עיבוד מקדמי וחילוץ מאפיינים לניתוח רשתות מבוסס fNIRS.
נתוני עוצמת אור גולמיים חולקו לבלוקים ספציפיים לתנאי הניסוי (RS0, sham, תדרי גרייה, ו-RS1). איכות הנתונים הוערכה באמצעות מדד צימוד קרקפית (SCI > 0.8) ושיא ספקטרלי של 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). חושבו שינויים בריכוזי המוגלובין, ובוצע רגרסיה של הפרדה קצרה להפחתת רעש פיזיולוגי סיסטמי. לצורך ניתוח הרשתות, חולצו סדרות זמן מאזורי עניין (ROIs) בתוך רשת ברירת המחדל (DMN), הכוללים את קליפת המוח הקדמית-מדיאלית (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.

figure-results-3
איור 3. הערכת איכות נתונים במשתתפים עם הפרעה דיכאונית מז'ורית (MDD).
(A) מספר הערוצים העומדים בקריטריוני האיכות במהלך מצב הבסיס (RS0) עבור כל משתתף עם MDD. הסרגלים מציינים את כל הערוצים (אפור), ערוצים במרחק גדול (כחול), וערוצים במרחק קצר (כתום) העומדים בקריטריוני האיכות (≥70% מזמן ההקלטה עם SCI > 0.8 ו-PSP > 0.1). קווים מקווקווים מציינים את המספר המקסימלי של ערוצים זמינים במרחק גדול (89), ערוצים במרחק קצר (8), ואת הסף לאיכות נתונים קבילה ברמת המשתתף (≥70% מסך הערוצים שנשמרו). משתתפים שמתחת לסף מודגשים (D13, D18, D19). (B) איכות נתונים ברמת הערוץ בין המשתתפים. מפת החום מראה את אחוז זמן ההקלטה העומד בקריטריוני האיכות עבור כל ערוץ ומשתתף במהלך RS0. גוון כהה יותר מציין איכות נתונים נמוכה יותר. אנא לחצו כאן להצגת גרסה גדולה יותר של איור זה.

figure-results-4
איור 4הערכת איכות נתונים במשתתפי ביקורת בריאים. (A) מספר הערוצים שעמדו בקריטריוני האיכות במהלך תנאי הבסיס (RS0) עבור כל משתתף מקבוצת הביקורת הבריאה. הסרגים מציינים את כל הערוצים (אפור), ערוצים בעלי הפרדה גדולה (כחול), וערוצים בעלי הפרדה קצרה (כתום) שעמדו בקריטריוני האיכות (≥70% מזמן ההקלטה עם SCI > 0.8 ו-PSP > 0.1). קווים 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).B) איכות נתונים לפי ערוץ 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 לחצו כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

figure-results-5
איור 5בחירה מייצגת של תדירות גירוי המבוססת על מרחק אצל משתתף בודד.
(א) מטריצות קישוריות תפקודית המראות אינטראקציות זוגיות בין ארבעה אזורים של רשת ברירת המחדג (default mode network) עבור משתתף מייצג אחד עם MDD‏ (D11) לאורך תנאים שונים (RS0, דמה, ותדרי גירוי). האזורים כוללים את קליפת המוח הפרה-פרונטלית המדיאלית (mPFC), האונה הפריאטלית התחתונה (IPL), הפרקוניאוס (Prec) ואונהTemporalis המדיאלית (MTL). המטריצה המרכזית מייצגת את תבנית הבקרה הבריאה שנגזרה מנתוני RS0 ברמת הקבוצה.Bמדדי מרחק בין כל מצב לבין תבנית הבקרה הבריאה לאורך ארבעה מדדים: מרחק קישוריות (D_conn), מרחק ערכים עצמיים (D_eig), מרחק וקטורים עצמיים (D_evec), ומרחק יכולת שליטה 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).Cדירוג קונצנזוס על פני מדדים שונים שהתקבל על ידי סיכום הדירוגים עבור כל תנאי. התנאי עם סכום הדירוג הנמוך ביותר נבחר כתדר הגירוי המועמד עבור משתתף זה. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של איור זה.

מזהה משתתףקישוריותערך עצמיווקטור עצמישליטות ממוצעתקונצנזוסקנדל-ו' (Kandall-W)
D0140HZ (G=1.00)40HZ (G=1.00)40HZ (G=1.00)40HZ (G=0.29)40Hz0.85
D02ביקורת (Sham) (G=0.18)ביקורת (G=0.00)ביקורת (Sham) (G=0.11)ביקורת (Sham) (G=-0.09)מדמה0.89
D0310HZ (G=0.20)ביקורת (G=0.05)2HZ (G=0.56)ביקורת (G=0.63)40 הרץ0.34
D07ביקורת (G=0.29)25HZ (G=0.06)2HZ (G=0.33)25HZ (G=0.45)25Hz0.36
D10ביקורת דמה (G=1.00)ביקורת דמי (G=1.00)ביקורת דמה (G=1.00)ביקורת דמה (G=1.00)דמה0.59
D1110HZ (G=0.71)10HZ (G=0.66)2HZ (G=0.73)40HZ (G=1.00)10 הרץ0.34
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)10 הרץ0.21
D2025HZ (G=-0.08)25HZ (G=0.04)25Hz (G=-0.27)ביקורת דמה (G=0.31)25Hz0.84
D21ביקורת (Sham) (G=0.37)2HZ (G=0.08)ביקורת (Sham) (G=0.27)40HZ (G=-0.28)ביקורת דמה (Sham)0.41
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)ביקורת (Sham) (G=0.71)40HZ (G=0.23)דמה0.31
D2425HZ (G=0.59)25HZ (G=0.18)25HZ (G=0.18)ביקורת (Sham) (G=0.34)25Hz0.5
D2525HZ (G=1.00)ביקורת (Sham) (G=-0.01)10Hz (G=1.00)ביקורת (G=0.19)25Hz0.16
D2610HZ (G=0.52)ביקורת 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 ספציפיים למשתתף על פני מדדי מרחק שונים.

עבור כל משתתף, דווח 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 בקרתיות ממוצעת (D_AC). ערכים בסוגריים (G) מציינים את הגבר הגירוי. עמודת ה-Consensus מציגה את תדר הגירוי המועמד על בסיס אגרגציה של הדירוגים בין ארבעת המדדים. Kendall’s W מכמת את ההסכמה בין המדדים עבור כל משתתף. השורה האחרונה מסכמת את ערכי ממוצע וחציון הגבר הגירוי 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

תגיות

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.