Articolo metodologico

Trattamento rTMS individualizzato per la depressione utilizzando un metodo di targeting basato su fMRI

DOI:

10.3791/62687

⸱

2 agosto 2021

 ,  ,  ,  ,  , 
1Affiliated Brain Hospital of Guangzhou Medical University

In questo articolo

Sommario

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Il presente protocollo descrive l'applicazione della stimolazione magnetica transcranica ripetitiva (rTMS), in cui una sottoregione della corteccia prefrontale dorsolaterale (DLPFC) con la più forte anticorrelazione funzionale con la corteccia cingolata anteriore subgenuale (sgACC) è stata localizzata come bersaglio di stimolazione sotto l'assistenza di un sistema di neuronavigazione basato su fMRI.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Per ottenere una maggiore efficacia clinica, una rivoluzione nel trattamento del disturbo depressivo maggiore (MDD) è molto attesa. La stimolazione magnetica transcranica ripetitiva (rTMS) è una tecnica di neuromodulazione non invasiva e sicura che cambia immediatamente l'attività cerebrale. Nonostante la sua ampia applicazione nel trattamento per MDD, la risposta al trattamento rimane diversa tra gli individui, il che può essere attribuibile al posizionamento impreciso del bersaglio di stimolazione. Il nostro studio mira a esaminare se il posizionamento assistito da risonanza magnetica funzionale (fMRI) migliora l'efficacia di rTMS nel trattamento della depressione. Intendiamo identificare e stimolare la sottoregione della corteccia prefrontale dorsolaterale (DLPFC) nella MDD con la più forte anti-correlazione con la corteccia cingolata anteriore subgenerale (sgACC) e condurre un'indagine comparativa di questo nuovo metodo e della tradizionale regola dei 5 cm. Per ottenere una stimolazione più precisa, entrambi i metodi sono stati applicati sotto la guida del sistema di neuronavigazione. Ci aspettavamo che il trattamento TMS con posizionamento individualizzato basato sulla connettività funzionale dello stato di riposo potesse mostrare una migliore efficacia clinica rispetto al metodo di 5 cm.

Introduzione

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Il disturbo depressivo maggiore (MDD) è caratterizzato da depressione significativa e persistente e, nei casi più gravi, i pazienti possono incontrare allucinazioni e / o delusioni 1,2. Rispetto alla popolazione generale, il rischio di suicidio tra i pazienti con MDD è circa 20 volte superiore3. Mentre i farmaci sono attualmente il trattamento più utilizzato per MDD, il 30% - 50% dei pazienti non ha una risposta adeguata agli antidepressivi4. Per i responder, il miglioramento dei sintomi tende ad apparire dopo un periodo di latenza relativamente lungo ed è accompagnato da effetti collaterali. La psicoterapia, sebbene efficace per alcuni pazienti, è costosa e richiede tempo. È quindi urgentemente necessario un trattamento più sicuro ed efficace per la MDD.

La stimolazione magnetica transcranica ripetitiva (rTMS) è una tecnica non invasiva e sicura ed è stata approvata per il trattamento di vari disturbi mentali 5,6,7. Sebbene il suo meccanismo terapeutico rimanga poco chiaro, si è ipotizzato che rTMS funzioni regolando l'attività delle regioni cerebrali stimolate e la plasticità neurale 8,9,10, normalizzando così specifiche reti funzionali 10,11,12. rTMS provoca anche l'effetto rete, che evoca cambiamenti in aree cerebrali remote attraverso percorsi di connessione, portando ad un effetto terapeutico amplificato13. Sebbene rTMS cambi l'attività cerebrale immediatamente e in modo robusto, il suo tasso di risposta nel trattamento della MDD è solo del 18%14 circa. Il motivo principale potrebbe essere la posizione imprecisa degli obiettivi di stimolazione15.

La corteccia cingolata anteriore subgenerale (sgACC) è principalmente responsabile dell'elaborazione emotiva e svolge un ruolo nella regolazione della risposta agli eventi stressanti, della risposta emotiva agli stimoli interni ed esterni e dell'espressione emotiva 16,17,18. Questa sottoregione di ACC condivide una sostanziale connettività strutturale e funzionale con la corteccia cerebrale e il sistema limbico19,20. È interessante notare che gli studi hanno dimostrato che l'attività post-stimolazione di quest'area è strettamente correlata all'efficacia clinica della TMS. Ad esempio, il flusso sanguigno di sgACC è diminuito dopo un ciclo di TMS mirato alla corteccia prefrontale dorsolaterale destra (DLPFC), che è stato associato all'alleviamento dei sintomi depressivi21. Vink et al.8 hanno scoperto che la stimolazione mirata su DLPFC è stata propagata a sgACC e ha suggerito che l'attività di sgACC può essere un biomarcatore della risposta al trattamento della TMS. Secondo ricerche precedenti, Fox e colleghi22 hanno proposto che il targeting su una sottoregione di DLPFC che mostra la più forte anti-connettività funzionale con sgACC (coordinata MNI: 6, 16, -10) migliora l'effetto antidepressivo. Qui, dimostriamo un protocollo di studio volto ad esaminare questa ipotesi.

Accesso limitato. Accedi o avvia una prova gratuita per visualizzare questo contenuto.

Protocollo

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Informare tutti i partecipanti sullo studio e chiedere loro di firmare il modulo di consenso informato prima dell'inizio dello studio. Il presente protocollo è stato approvato dal Comitato etico di ricerca dell'Affiliated Brain Hospital dell'Università di Medicina di Guangzhou.

NOTA: In questo studio in doppio cieco, i pazienti con depressione sono stati divisi in modo casuale in due gruppi. Nel gruppo sperimentale, gli obiettivi di stimolazione sono localizzati con il metodo di localizzazione individualizzata basato su DLPFC-sgACC (vedere 3.3 per una descrizione dettagliata). Gli obiettivi del gruppo di controllo sono ottenuti con il metodo medio di 5 cm (cioè (-41, 16, 54))22.

1. Selezione dei partecipanti

  1. Reclutare pazienti con una diagnosi di MDD come confermato da uno psichiatra esperto.
    NOTA: Confermare la diagnosi con il MINI-International Neuropsychiatric Interview (M.I.N.I.) standardizzato 23 . Il punteggio totale della Montgomery-Asberg Depression Rating Scale (MADRS)24 non dovrebbe essere inferiore a 22.
  2. Escludere i pazienti che soddisfano i criteri di esclusione: (1) gravi malattie fisiche come tumore maligno, insufficienza cardiaca acuta, insufficienza multiorgano o gravi condizioni neurologiche tra cui, a titolo esemplificativo ma non esaustivo, epilessia, ictus, encefalite, traumi cerebrali; (2) comorbidità di altre malattie mentali o una storia di disturbo da uso di sostanze; (3) avere impianti metallici, specialmente nel cervello o nel cuore; (4) donne durante la gravidanza o l'allattamento; (5) ha avuto comportamenti suicidi o tentato suicidio negli ultimi sei mesi; e (6) una diagnosi di depressione bipolare o depressione psicotica.
    NOTA: Reclutare almeno 36 soggetti per ogni gruppo per garantire il potere statistico. Si raccomanda un profilo demografico equilibrato tra i due gruppi.

2. Preparazione della Risonanza Magnetica (MRI) e TMS

  1. Ottenere immagini fMRI da uno scanner MRI 3T prima di eseguire TMS.
    1. Riconfermare che il paziente non ha controindicazioni prima di una risonanza magnetica. Istruire il paziente a cercare di stare fermo e non pensare a nulla durante la scansione.
    2. Eseguire una scansione fMRI (rs-fMRI) a riposo utilizzando la sequenza FFE-EPI con i seguenti parametri: TR/TE = 2000/30 ms, FA = 90°, campo visivo = 220 x 220 x 256 mm3, matrice = 64 x 64, dimensione voxel = 3,44 x 3,44 x 4 mm3, gap = 0,6 mm, numero di medie del segnale = 1, volumi = 240, numero di fette = 33.
    3. Eseguire una scansione MRI strutturale utilizzando la sequenza sagittale T1 pesata 3D turbo field echo (T1W 3D TFE) con i seguenti parametri: campo visivo = 256 x 256 mm2, TR/TE = 8,2/3,8 ms, matrice di vista = 256 x 256, spessore fetta = 1 mm.
  2. Impostare i parametri TMS.
    NOTA: Il protocollo della TMS nel nostro studio è la stimolazione intermittente theta-burst (iTBS). Una sessione di trattamento giornaliera comprende 60 cicli di 10 raffiche di 3 impulsi a 50 Hz erogati al 100% RMT in treni 2-s, con un intervallo di 8 s. L'intero trattamento consiste in 10 sedute effettuate nei giorni feriali di due settimane consecutive.

3. Trattamento (Figura 1)

  1. Condurre scansioni MRI e valutazioni cliniche dei sintomi e delle prestazioni cognitive un giorno prima del trattamento.
  2. Assegnare il paziente in modo casuale a uno dei due gruppi, dopo la scansione.
  3. Per il gruppo sperimentale, identificare la sottoregione di DLPFC che mostra la più forte anti-connettività funzionale con sgACC. Per il gruppo di controllo, è sufficiente individuare la destinazione nello spazio standard utilizzando il metodo medio di 5 cm, quindi convertirla nelle singole coordinate dello spazio.
    1. Pre-elaborazione dei dati rs-fMRI
      1. Pre-elaborare i dati rs-fMRI utilizzando un software di analisi MRI: (a) rimuovere i primi 10 volumi; b) effettuare la correzione dei tempi della fetta; c) correggere il movimento della testa; (d) co-registrare le immagini EPI alle immagini T1; e) effettuare la segmentazione; (f) eseguire la normalizzazione utilizzando immagini T1; (g) lisciare le immagini normalizzate con un kernel gaussiano da 6 mm di metà massimo a larghezza intera (FWHM); h) filtro passa-banda (0,01 - 0,08 Hz); e (i) eseguire la regressione fastidiosa (effetti del movimento della testa, tendenze lineari, sostanza bianca, liquido cerebrospinale e decorso del tempo medio globale).
    2. Connettività funzionale (FC) del sgACC
      1. Selezionare il sgACC (coordinate MNI: 6, 16, −10; Fox et al.) come regione di interesse (ROI)25 con un raggio di 10 mm.
      2. Rimuovere la sostanza bianca e il liquido cerebrospinale nel ROI basato sull'atlante corticale Harvard-Oxford (http://www.cma.mgh.harvard.edu/), utilizzando una soglia di probabilità della materia grigia di 0,25.
      3. Estrarre il corso temporale medio del ROI.
      4. Per generare una mappa FC, calcola i coefficienti di correlazione di Pearson tra ROI (sgACC) e DLPFC in modo voxel-wise. Normalizzare ogni coefficiente di correlazione utilizzando la trasformazione r-to-z di Fisher.
        NOTA: La maschera DLPFC è una combinazione di sfere di raggio di 20 mm centrate lungo l'emisfero sinistro a BA9 (x=-36, y=39, z=43), BA46 (x=-44, y=40, z=29), il sito di avvicinamento di 5 cm (x=-41, y=16, z=54) e il sito di stimolazione medio del gruppo F3 Beam (x=-39, y=26, z=49)26.
      5. Secondo la mappa FC, identificare la coordinata di picco in DLPFC che ha il più grande coefficiente di anti-correlazione di Pearson con sgACC. Questa è la sottoregione di DLPFC con il più forte FC negativo con sgACC, che sarà successivamente mirato nel trattamento TMS per il gruppo sperimentale.
  4. Determinare la soglia del motore a riposo (RMT) per ciascun soggetto e registrare l'hotspot.
    1. Istruire il paziente a sedersi e rilassarsi, quindi mettere due elettrodi di registrazione sul thenar della mano destra e un elettrodo di riferimento sulla parte ossea del polso.
    2. Stimolare l'hotspot motorio con 10 stimolazioni consecutive con diverse intensità; nel frattempo, registrare i tempi di contrazione muscolare thenar.
    3. Identificare l'intensità minima TMS alla quale un potenziale evocato dal motore (MEP) ≥ 50 μV viene registrato almeno 5 volte. Definiscilo come RMT del paziente.
  5. Valutare la gravità della depressione utilizzando scale cliniche come descritto in Clinical Data Collection.
  6. Eseguire il trattamento TMS due volte al giorno per 10 giorni.
    NOTA: Per un soggetto che non ha ricevuto trattamenti come previsto, eseguire ulteriori stimolazioni dopo la fine del ciclo di trattamento, se necessario. Tuttavia, qualsiasi soggetto che salta il trattamento per più di quattro giorni consecutivi dovrebbe essere escluso.
    1. Creare una nuova voce paziente.
      1. Selezionare l'opzione Crea nuovo paziente. Inserisci il numero ID o il nome del paziente nella casella di testo.
    2. Sovrapporre le immagini MRI strutturali al sistema di navigazione.
      1. Selezionare Importa risonanza magnetica paziente, quindi importare l'immagine strutturale del paziente e selezionare il tipo di immagine.
    3. Creare un modello di testa individuale e definire l'obiettivo di stimolazione.
      1. Premere il pulsante Specifica fiduciali MRI.
      2. Posizionare il mirino su questi punti nell'immagine MRI: (1) Marcatori fiduciali: nasion, tragi sia sinistro che destro; (2) Marcatori AC-PC per Talairach: commissura anteriore, commissura posteriore, punto interemisferico; (3) Marcatori talairach: punto anteriore, punto posteriore, punto superiore, punto inferiore, punto sinistro e punto destro.
        NOTA: I "Marcatori talairach" segnano i confini del cervello.
      3. Premere Crea modello testa. Seleziona Segmentazione manuale del cervello e regola la soglia del cuoio capelluto, il cervello inferiore e il cervello superiore.
      4. Fare clic su Definisci destinazione per procedere.
      5. Selezionare la pagina Marcatore di destinazione . Fare clic su ... per immettere la coordinata dell'obiettivo di trattamento come identificato nel passaggio 3.3, quindi premere Vai a. Premere Aggiungi marcatore per assegnare un nome al punto.
        NOTA: Le coordinate del gruppo di controllo saranno (-41, 16, 54).
    4. Calibrazione bobina
      1. Fare clic su Procedi alla neuronavigazione. Nella casella di testo, selezionare il giusto tipo di strumenti da utilizzare nel trattamento. Assicurarsi che tutti gli strumenti di riferimento siano nella vista della telecamera a infrarossi.
      2. Premere Convalida bobina. Posizionare la punta del puntatore sul punto della bobina contrassegnato. Premere Convalida (o il pulsante verde sul telecomando) quando l'indicatore di ogni utensile diventa verde.
    5. Selezionare paziente e target.
      1. Selezionare il nome o l'ID del paziente nella pagina Seleziona paziente . Fare clic su Seleziona destinazioni nella pagina successiva.
      2. Scegliere Leggi marcatori di destinazione per sfogliare il file delle destinazioni. Importare il file e selezionare la destinazione come nel passaggio 3.6.3.5.
    6. Definite il sistema di coordinate.
      1. Fate clic su Definisci sistema di coordinate (Define Coordinate System). Metti una fascia con uno strumento di riferimento sul paziente. Assicurarsi che il coil tracker e lo strumento di riferimento siano nella visione del sistema di navigazione.
      2. Posiziona la punta del puntatore sul nasion ed entrambi i tragi a turno. Premere il pulsante verde sul telecomando ogni volta che l'indicatore di un marcatore diventa verde.
    7. Generazione della forma della testa
      1. Spostare continuamente la punta del puntatore sulla parte superiore della testa. Premere il pulsante sul telecomando (o Fit) per continuare.
        NOTA: è possibile premere Pausa per interrompere il processo e riprendere premendo nuovamente il pulsante Start , una volta posizionato correttamente il puntatore.
    8. Neuronavigazione e stimolazione
      1. Premere Neuronavigation. Nella pagina Bobina attiva impostare l'intensità della stimolazione su 100% RMT. Scegli Stimola agli obiettivi per vedere il target sul modello di testa online.
      2. Quando la bobina corrisponde al mirino di destinazione, cioè quando il testo dell'indicatore diventa verde, stimola.
    9. Preparare e iniziare il trattamento dal passo 3.6.4 direttamente se l'ingresso del paziente era stato creato in precedenza.
  7. Condurre valutazioni di follow-up il giorno 1, il giorno 28 e il giorno 56 dopo l'intero ciclo di trattamento.

4. Raccolta dei dati clinici (Figura 1b)

  1. Eseguire valutazioni cliniche utilizzando MADRS24, Hamilton Depression Rating Scale (HAMD)27, Beck Depression Inventory-II (BDI-II)28, Hamilton Anxiety Scale (HAMA)29, Clinical Global Impression (CGI)30 e MATRICS Consensus Cognitive Battery (MCCB)31,32.
    NOTA: MINI e MADRS sono utilizzati per lo screening. Tutte le scale di cui sopra sono applicate per la valutazione clinica pre e post-trattamento.

Accesso limitato. Accedi o avvia una prova gratuita per visualizzare questo contenuto.

Risultati

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

L'analisi FC in termini di ROI dovrebbe mostrare che sgACC è significativamente correlato con DLPFC, in cui la correlazione negativa più forte è l'obiettivo di stimolo da scegliere. Un'anti-correlazione significativa tra la connettività funzionale sgACC-DLPFC e la risposta al trattamento dovrebbe essere trovata nell'analisi di correlazione33.

L'attuale protocollo si basa su un innovativo metodo di targeting TMS che nessuno studio precedente ha applicato. Qui presentiamo...

Accesso limitato. Accedi o avvia una prova gratuita per visualizzare questo contenuto.

Discussione

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Il sgACC è responsabile dell'elaborazione emotiva e svolge un ruolo importante nella regolazione dello stress 16,17,18. Uno studio suggerisce che il targeting su una sottoregione di DLPFC che mostra la più forte anti-connettività funzionale con sgACC (6, 16, -10) può migliorare l'effetto antidepressivo25. Pertanto, localizzare con precisione questo obiettivo è il passo critico di questo protocollo. Prima ...

Accesso limitato. Accedi o avvia una prova gratuita per visualizzare questo contenuto.

Dichiarazioni

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Gli autori non hanno divulgazioni da segnalare.

Ringraziamenti

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Lo studio è stato finanziato dal progetto finanziato dalla China Postdoctoral Science Foundation (2019M652854) e dalla Natural Science Foundation del Guangdong, Cina (grant n. 2020A1515010077).

Accesso limitato. Accedi o avvia una prova gratuita per visualizzare questo contenuto.

Materiali

Elenco dei materiali utilizzati in questo articolo
NomeAziendaNumero di catalogoCommenti
Scanner MRI 3T Philips Achieva
Harvard/Oxfordhttp://www.cma.mgh.harva rd.edu/
MATLABMathWorks
SPM12http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm
Il sistema Visor2ANT NeuroIl software Visor2, il sistema di tracciamento ottico, gli strumenti di tracciamento e la scheda di calibrazione fanno parte del sistema visor2.
Dispositivo TMSMagstim, Carmarthenshire, Regno Unito
Modello corticale Philips

Riferimenti

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Schramm, E., Klein, D. N., Elsaesser, M., Furukawa, T. A., Domschke, K. Review of dysthymia and persistent depressive disorder: History, correlates, and clinical implications. Lancet Psychiatry. 7 (9), 801-812 (2020).
  2. Knight, M. J., Baune, B. T. Cognitive dysfunction in major depressive disorder. Current Opinion in Psychiatry. 31 (1), 26-31 (2018).
  3. Otte, C., et al. Major depressive disorder. Nature Reviews Disease Primers. 2 (1), 1-20 (2016).
  4. Rafeyan, R., Papakostas, G. I., Jackson, W. C., Trivedi, M. H. Inadequate response to treatment in major depressive disorder: Augmentation and adjunctive strategies. Journal of Clinical Psychiatry. 81 (3), (2020).
  5. Zhang, J. J., Fong, K. N., Ouyang, R. g, Siu, A. M., Kranz, G. S. J. A. Effects of repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) on craving and substance consumption in patients with substance dependence: A systematic review and meta-analysis. Addiction. 114 (12), 2137-2149 (2019).
  6. Enokibara, M., Trevizol, A., Shiozawa, P., Cordeiro, Q. Establishing an effective TMS protocol for craving in substance addiction: Is it possible. American Journal on Addictions. 25 (1), 28-30 (2016).
  7. Diana, M., et al. Rehabilitating the addicted brain with transcranial magnetic stimulation. Nature Reviews Neuroscience. 18 (11), 685(2017).
  8. Vink, J. J. T., et al. A novel concurrent TMS-fMRI method to reveal propagation patterns of prefrontal magnetic brain stimulation. Human Brain Mapping. 39 (11), 4580-4592 (2018).
  9. Baeken, C., De Raedt, R. Neurobiological mechanisms of repetitive transcranial magnetic stimulation on the underlying neurocircuitry in unipolar depression. Dialogues in Clinical Neuroscience. 13 (1), 139-145 (2011).
  10. Tik, M., et al. Towards understanding rTMS mechanism of action: Stimulation of the DLPFC causes network-specific increase in functional connectivity. Neuroimage. 162, 289-296 (2017).
  11. Castrén, E. Neuronal network plasticity and recovery from depression. JAMA Psychiatry. 70 (9), 983-989 (2013).
  12. Cantone, M., et al. Cortical plasticity in depression. ASN Neuro. 9 (3), 1759091417711512(2017).
  13. Valero-Cabré, A., Amengual, J. L., Stengel, C., Pascual-Leone, A., Coubard, O. A. Transcranial magnetic stimulation: A comprehensive review of fundamental principles and novel insights. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 83, 381-404 (2017).
  14. Luber, B. M., et al. Using neuroimaging to individualize TMS treatment for depression: Toward a new paradigm for imaging-guided intervention. Neuroimage. 151, 65-71 (2017).
  15. Wassermann, E. M., Zimmermann, T. J. P. Transcranial magnetic brain stimulation: Therapeutic promises and scientific gaps. Pharmacology & Therapeutics. 133 (1), 98-107 (2012).
  16. Kim, H., et al. Hypometabolism and altered metabolic connectivity in patients with internet gaming disorder and alcohol use disorder. Progress in Neuro-Psychopharmacology & Biological Psychiatry. 95, 109680(2019).
  17. Kim, J. Y., et al. The correlation between the frontostriatal network and impulsivity in internet gaming disorder. Scientific Reports. 9 (1), 1191(2019).
  18. Wang, Y., et al. Impaired decision-making and impulse control in Internet gaming addicts: evidence from the comparison with recreational Internet game users. Addiction Biology. 22 (6), 1610-1621 (2017).
  19. Mayberg, H. S. Limbic-cortical dysregulation: A proposed model of depression. Journal of Neuropsychiatry and Clinical Neurosciences. 9 (3), 471-481 (1997).
  20. Rolls, E. T. The cingulate cortex and limbic systems for emotion, action, and memory. Brain Structure and Function. 224 (9), 3001-3018 (2019).
  21. Philip, N. S., et al. Network mechanisms of clinical response to transcranial magnetic stimulation in posttraumatic stress disorder and major depressive disorder. Biological Psychiatry. 83 (3), 263-272 (2018).
  22. 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. Biological Psychiatry. 72 (7), 595-603 (2012).
  23. Sheehan, D. V., et al. The Mini-International Neuropsychiatric Interview (M.I.N.I.): The development and validation of a structured diagnostic psychiatric interview for DSM-IV and ICD-10. Journal of Clinical Psychiatry. 59, Suppl 20 22-33 (1998).
  24. Montgomery, S. A., Asberg, M. A new depression scale designed to be sensitive to change. British Journal of Psychiatry. 134, 382-389 (1979).
  25. Fox, M. D., Buckner, R. L., White, M. P., Greicius, M. D., Pascual-Leone, A. J. B. p Efficacy of transcranial magnetic stimulation targets for depression is related to intrinsic functional connectivity with the subgenual cingulate. Biological Psychiatry. 72 (7), 595-603 (2012).
  26. Cash, R. F. H., et al. Personalized connectivity-guided DLPFC-TMS for depression: Advancing computational feasibility, precision and reproducibility. Human Brain Mapping. , (2021).
  27. Hamilton, M. A rating scale for depression. Journal of Neurology, Neurosurgery, and Psychiatry. 23 (1), 56-62 (1960).
  28. Beck, A. T., Steer, R. A., Brown, G. K. Manual for the Beck depression inventory-II. , TX Psychol. Corp. San Antonio. 1-82 (1996).
  29. Hamilton, M. The assessment of anxiety states by rating. British Journal of Medical Psychology. 32 (1), 50-55 (1959).
  30. Guy, W. ECDEU assessment manual for psychopharmacology, revised. U.S. Dept. of Health, Education, and Welfare, Public Health Service, Alcohol, Drug Abuse, and Mental Health Administration, National Institute of Mental Health, Psychopharmacology Research Branch, Division of Extramural Research Programs. , (1976).
  31. Kern, R. S., et al. The MATRICS consensus cognitive battery, part 2: Co-norming and standardization. American Journal of Psychiatry. 165 (2), 214-220 (2008).
  32. Nuechterlein, K. H., et al. The MATRICS consensus cognitive battery, part 1: Test selection, reliability, and validity. American Journal of Psychiatry. 165 (2), 203-213 (2008).
  33. Jing, Y., et al. Pregenual or subgenual anterior cingulate cortex as potential effective region for brain stimulation of depression. Brain and Behavior. 10 (4), 01591(2020).
  34. Cole, E. J., et al. Stanford accelerated intelligent neuromodulation therapy for treatment-resistant depression. American Journal of Psychiatry. 177 (8), 716-726 (2020).
  35. Cash, R. F. H., et al. Subgenual functional connectivity predicts antidepressant treatment response to transcranial magnetic stimulation: Independent validation and evaluation of personalization. Biological Psychiatry. 86 (2), 5-7 (2019).
  36. Ge, R., Downar, J., Blumberger, D. M., Daskalakis, Z. J., Vila-Rodriguez, F. Functional connectivity of the anterior cingulate cortex predicts treatment outcome for rTMS in treatment-resistant depression at 3-month follow-up. Brain Stimulation. 13 (1), 206-214 (2020).
  37. Ojemann, J. G., et al. Anatomic localization and quantitative analysis of gradient refocused echo-planar fMRI susceptibility artifacts. Neuroimage. 6 (3), 156-167 (1997).
  38. Schonfeldt-Lecuona, C., et al. The value of neuronavigated rTMS for the treatment of depression. Clinical Neurophysiology. 40 (1), 37-43 (2010).
  39. Krieg, S. M., et al. Protocol for motor and language mapping by navigated TMS in patients and healthy volunteers; workshop report. Acta Neurochir (Wien). 159 (7), 1187-1195 (2017).
  40. Haddad, A. F., Young, J. S., Berger, M. S., Tarapore, P. E. Preoperative applications of navigated transcranial magnetic stimulation. Frontiers in Neurology. 11, 628903(2020).
  41. Baeken, C., Duprat, R., Wu, G. R., De Raedt, R., van Heeringen, K. Subgenual anterior cingulate-medial orbitofrontal functional connectivity in medication-resistant major depression: A neurobiological marker for accelerated intermittent theta burst stimulation treatment. Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging. 2 (7), 556-565 (2017).
  42. Wu, G. R., De Raedt, R., Van Schuerbeek, P., Baeken, C. Opposite subgenual cingulate cortical functional connectivity and metabolic activity patterns in refractory melancholic major depression. Brain Imaging and Behavior. 14 (2), 426-435 (2020).
  43. Salomons, T. V., et al. Resting-state cortico-thalamic-striatal connectivity predicts response to dorsomedial prefrontal rTMS in major depressive disorder. Neuropsychopharmacology. 39 (2), 488-498 (2014).
  44. Iseger, T. A., van Bueren, N. E. R., Kenemans, J. L., Gevirtz, R., Arns, M. A frontal-vagal network theory for major depressive disorder: Implications for optimizing neuromodulation techniques. Brain Stimulation. 13 (1), 1-9 (2020).

Accesso limitato. Accedi o avvia una prova gratuita per visualizzare questo contenuto.

Ristampe e permessi

Richiedi il permesso di riutilizzare il testo o le figure di questo articolo JoVE

Richiedi permesso

Tag

Stimolazione Magnetica Transcranica RipetitivaDisturbo Depressivo MaggioreCorteccia Prefrontale DorsolateraleCingolo Anteriore SubgenualeMappatura della Connettivit FunzionaleSistema di NeuronavigazioneSoglia Motoria a RiposoValutazione della Depressione ClinicaDepressione Resistente al Trattamento

Articoli correlati