専用電源を使用してデュアルパラレルのリードで脊柱の操縦：計算モデル
February 10th, 2011
脊髄刺激の数学的モデルを使用して、我々は（連絡先ごとに独立した電源を持つマルチソースシステムは背列に刺激のより多くの中心点（100対3）をターゲットにできることがわかったと50倍以上のフィールドステアリング分解能を持っています単一ソースのシステムより0.02ミリメートル対1ミリメートル）。
次の実験の全体的な目標は、脊髄刺激におけるマルチソース脊髄刺激システムのメディア横方向フィールドの操縦性を評価することです。痛みを伴う身体領域に対する刺激誘発性知覚異常の一致は、治療効果の必要な条件です。.患者の痛みのパターンは独特であるため、一般的な刺激構成は、背側硬膜外腔に2本のリード線を平行に配置することです。
この構造は、ステアリング刺激に柔軟性を提供し、媒体を背柱の横方向に流して、より良い痛みを実現します。感覚異常が重なります。刺激の操縦性の評価は、最初にヒト脊髄の有限要素モデルを作成して、硬膜外脊髄刺激電極によって生成される電位フィールドを決定することによって達成されます 第2ステップとして、背柱内の電位は、2種類の脊髄刺激システムから供給されるさまざまな陰極電流に対して計算されます。
マルチソース:埋め込まれた各接点には専用の電流源と、複数の接点に接続された電流源が1つだけの単一ソースがあります。次に、電位を使用して、各システムタイプの背側列の予測活性化量を計算します。各システムにおけるファイバーリクルートメントのメディア横方向の解像度を比較するために、結果は、マルチソースシステムが単一のソースシステムよりも背柱の刺激の中心点を標的にすることができ、メディアの横方向のステアリングステップの平均は、マルチソースシステムで20ミクロンであるのに対し、シングルソースシステムでは1ミリメートルであることを示しています。
50倍の改善。高分解能で背柱の刺激領域を中央に配置する能力により、患者の感覚異常の痛みの重なりをより適切に最適化できる可能性があります。シングルソース技術よりもマルチソース刺激技術を使用する主な利点は、刺激フィールドを最終的に調整して、個々の患者のそれらの用量列の標的ニューロンを選択的に刺激することができることであり、これは基本的に副作用を最小限に抑えながら治療の可能性を最大化します。
ここで定義される数学的モデルは、下部胸髄とその周辺環境の有限要素モデルまたはFEMです。FEMモデルには、脊髄の白質と灰白質、脳脊髄液、硬膜、硬膜外腔組織、椎骨、および2つの円筒形マルチコンタクトリードが含まれています。各マルチコンタクトリード線は、1 mm の長さの絶縁ポリマーで区切られた 8 つの円筒形プラチナイリジウムコンタクトで構成されています。
現在、8本のコンタクトリード線は、脊髄刺激の臨床標準と見なされています。8 つの接点の使用は、2 つまたは 4 つの接点しかなかった以前のデバイスから進化しました。研究によると、接触の数が多く、それによって脊髄のカバレッジが長くなるほど、長期にわたって治療を維持するのにより堅牢になることが示唆されています。
非常に一般的な問題であるリードの移動に直面して、リードは硬膜の背側に2.6ミリメートル離れて配置されます。シンプルさのために。シミュレーションでは、リード線のペアは脊髄の正中線に対して対称的に配置されます。
モデルでは、接触部と脊髄の背側表面との間の脳脊髄液層の厚さは3.2ミリメートルと指定されています。モデルで使用されている電気抵抗体は、こちらに記載されています。CSF白質と硬膜は最も抵抗率が低いです。
硬膜外脂肪と椎骨は高い抵抗率を持ち、ここに描かれているのは脊髄とマルチコンタクトリードのFEMモデルのメッシュです。このボリュームは、電極が配置されている場所に近い領域に高密度のメッシュを持つ1億を超えるノードでメッシュ化されています。ここでは、メッシュの高密度部分のみを示しています。
メッシュは、可変ノード密度のセクションに分割されます。接点の近くのノードの分離は300ミクロン以下です。絶縁体硬膜と脊髄の結節分離は750ミクロン以下です。
硬膜外腔の結節密度は3000ミクロン以下であり、椎骨の結節分離は5, 000ミクロン以下である。脊髄形状の 3D モデルは、関連する文献ソースの特徴を組み合わせて作成されます。背側コラムファイバーは、メディア横方向に200ミクロン、背側腹側方向に100ミクロンの規則的なグリッドに配置され、ストロコドル方向に投影されます。
リード線をモデル内に配置すると、2つの並列接点の電流を定義することにより、2種類の刺激装置が実装されます。シングルソースシステムの場合、実装時に任意の接点セットに接続できる単一のカソードとアノードがあります。このモデルでは、接点の極性のみが定義され、接点を流れる電流は、任意の極に接続された接点の数に依存します。
たとえば、1 つの接点がカソードに接続されている場合、その接点はすべてのカソード電流をシンクします。ただし、2つの接点がソースのカソード極に接続されている場合、電流はそれぞれ50%ずつ半分に分割されます。もちろん、数学モデルでは、すべての接点のインピーダンスは同じですが、臨床応用では通常そうではありません。
これは、単一のソース・システム内の各連絡先への電流配信が制御されていないことを意味します。モデル調査では、3つの可能な方法を使用して電流を供給しました。左端のカソードは、2番目の電流、2つのカソードは、それぞれ電流の50%を供給し、3番目の右端のカソードは、すべての電流を供給しますマルチソースシステムでは、各接点は、接点間の1%の増分電流変化で制御可能な独自の電流ソースを持つように定義されています。
言い換えると、2つの接点に供給される合計電流が10ミリアンペアの場合、各接点を流れる電流の合計が10ミリアンペアに等しい限り、各接点への電流は合計の任意の端数として指定されます。たとえば、左の接点が 6.8 ミリアンペアを供給する場合、右の接点は 3.2 ミリアンペアを供給します。電流の100の小分割は、この方法でプログラムされます。
カソードは、神経刺激に関与する主要な接触です。カタルシス接点の活性化により、接点に向かって電流が流れ、電流は軸索に沿って流れるだけでなく、軸索の内側と軸索膜を通っても流れます。rviの結節では、これらの電流は軸索の中央で脱分極を引き起こし、軸索の外側部分で過分極を引き起こします。
脱分極と過分極をモデル化する数学関数は、活性化関数と呼ばれます。活性化関数は、膜貫通電位の変化の近似値です。細胞外刺激電流が特定の電極および繊維形状の神経組織に印加されると、活性化機能が脊髄、背柱線維に適用されます。
活性化領域は、繊維の軌跡として定義されます。活性化機能が所定の閾値を超えるモデルでは、活性化機能を使用して背柱の活性化領域を予測します。刺激の中心点は、活性化の3次元領域の幾何学的イドとして定義され、計算されます刺激の振幅を決定するために、左列のリードからの1つの接触がカソードであると指定されます。
モノポーラ構成では、刺激振幅は、最初のファイバーが活性化されるまで繰り返し増加します。これは常に背柱です。繊維。この最初の活性化は、臨床現場での患者による感覚異常の最初の認識と相関していると想定されています。
このモデルでは、電流を最初のファイバーを活性化するために必要な電流の1.4倍に増加させ、結果として生じる活性化領域のOIDを計算します。100からゼロまで始まり、ゼロから100まで進む100のステアリングステップすべてのOIDは、前のステップと同様に決定された振幅で計算されます。OID 変更の平均解像度は、OID の位置範囲を現在のステップで割った値です。
有限要素モデルでは、2つの平行なリード線が、それぞれ8つの接点から2.6mm離れて配置されていることを前提としています。すべての接点に単一の共有電源を提供する単一のソースデバイスは、刺激の3つの中心点をターゲットにすることができます。刺激媒体を横方向にシフトする場合、これは2ミリメートルのリード間隔で平均1ミリメートルのステップサイズに相当し、各接点に専用の電源を備えたデバイスは、背柱の横方向の内側に100の中心点を狙うことができます。
電流を1%刻みで分画化する場合、これは、デュアルリード線間で刺激を内側に横方向にステアリングする場合、1%ステップで0.02ミリメートルのステップサイズに相当します。ここで紹介する計算モデルは、各接点に独立した電流源を持つデバイスは、単一の音源システムよりも背柱の刺激の中心点をより多く標的にできると予測しています。この結果、刺激の中心点の調整の分解能は、マルチソースシステムで20ミクロンであり、シングルソースシステムと比較して分解能が約50倍増加し、高い分解能でdoerカラムで刺激理由を操縦する能力により、処置の痛みのオーバーラップのより良い最適化が可能になる可能性がある。
特定の患者である患者では、色の人々の活性化の理由は、副作用を最小限に抑えながら痛みを伴う領域のカバレッジを最大化することに焦点を当てることができます。したがって、独立したソースからの分画電流を使用することで、脊髄刺激療法中にドーザーカラム内の標的神経への刺激を正確にステアリングすることができます。
概要
この研究は、多重ソース脊髄刺激システムのメディア側方フィールドの操作可能性を調査します。このシステムは、従来の単一ソースシステムと比較して、標的設定と分解能を大幅に改善できることがわかりました。
研究の主要部分
科学の分野
- 神経科学
- 生体医工学
- 脊髄刺激
背景
- 脊髄刺激は疼痛管理に使用されます。
- 患者の疼痛パターンは様々で、柔軟な刺激設定が必要です。
- 多重ソースシステムは単一ソースシステムに比べて潜在的な利点があります。
- 有限要素モデリングは刺激の効果を評価するのに役立ちます。
研究の目的
- 多重ソース脊髄刺激システムの操作可能性を評価すること。
- 多重ソースと単一ソースシステムの効果を比較すること。
- 治療効果のための知覚過敏重複を最適化すること。
使用した方法
- 人間の脊髄の有限要素モデルの作成。
- 異なる刺激システムによって生成される電位の評価。
- ファイバー動員におけるメディア側方分解能の比較。
- 両システムタイプの電流送達方法のシミュレーション。
主な結果
- 多重ソースシステムは、単一ソースシステムの3点に対して100の刺激中心点を標的とすることができます。
- フィールド操作解像度は50倍改善しました（0.02mm対1mm）。
- 知覚過敏痛重複の最適化が可能になります。
- 多重ソースシステムは個別の刺激調整を可能にします。
結論
- 多重ソース脊髄刺激システムは、強化された標的設定機能を提供します。
- 改善された解像度は、より良い患者転帰につながる可能性があります。
- 臨床環境でこれらの結果を検証するためのさらなる研究が必要です。
よくある質問
Executive Industry Relevance
This computational model demonstrates how multi-source spinal cord stimulation systems enable high-resolution steering of stimulation fields, addressing a key challenge in neuromodulation: achieving precise paresthesia-pain overlap in heterogeneous patient pain patterns. The 50-fold improvement in steering resolution supports more individualized targeting, which is critical for optimizing therapeutic outcomes while minimizing off-target effects. This capability enhances the predictive confidence of SCS systems in preclinical and early clinical evaluation, informing lead placement and programming strategies.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of spatial stimulation parameters to validate dorsal column targeting hypotheses in preclinical pain models.
- Operational Value: Provides a reusable computational framework for de-risking lead configuration choices before animal or human studies.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Supports development of standardized assays for quantifying stimulation field spread and fiber recruitment precision.
- Operational Value: Facilitates high-throughput in silico screening of electrode designs and current steering algorithms.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Bridges computational predictions with electrophysiological readouts to strengthen translational biomarker alignment.
- Operational Value: Enables risk-adjusted advancement decisions by simulating patient-specific pain patterns and lead migration scenarios.
Pipeline & Workflow Integration
The model fits within the discovery continuum by informing early target validation through hypothesis testing of stimulation steering capacity, guiding assay development for quantitative neuromodulation readouts, and supporting translational continuity via predictive modeling of clinical outcomes.
- Discovery Biology: Supports mechanistic de-risking by clarifying how current steering affects fiber activation patterns in the dorsal column.
- Screening: Enables assessment of assay readiness through reproducible, high-resolution mapping of volume of activation shifts.
- Analytics: Provides quantitative outputs (central point of VOA, steering step size) for comparing stimulation system performance.
- Translational Research: Connects to preclinical continuity by modeling stimulation optimization in disease-relevant pain pathways.
- Enterprise Reuse: Establishes a scalable computational platform for evaluating multiple lead configurations and stimulation paradigms.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Predictive confidence in target engagement, reduction of mechanistic ambiguity in neuromodulation mechanisms.
- Operational Value: Standardization of stimulation parameter evaluation, reproducibility across virtual patient models.
- Strategic Value: Better go/no-go decisions on lead designs, capital efficiency in preclinical testing, reduced biological risk in later stages.
- Portfolio Impact: Risk-adjusted prioritization of neuromodulation candidates based on steering precision and individualization potential.
Implementation Considerations
- Requires expertise in computational neuroscience, finite element modeling, and spinal cord anatomy.
- Depends on access to high-performance computing and validated electromagnetic simulation tools (e.g., ANSYS).
- Necessitates cross-team standardization between modeling, electrophysiology, and clinical teams for parameter translation.
- Involves adaptation considerations when extrapolating from healthy cord models to pathological or fibrotic tissue states.
- Limited by model assumptions such as homogeneous tissue resistivity and identical contact impedance, which may not reflect clinical variability.
