治療抵抗性うつ病に対するロボット投与fMRI誘導個別化経頭蓋磁気刺激療法

このプロトコルは、うつ病に対するFMRIガイド付きロボット投与の個別化TMSのワークフローを示しています。FMRIガイド付きTMSは、標準的な頭皮ベースのターゲティングに伴う精度や精度の問題に対応します。患者のMRI DICOMファイルをNIFTI形式に変換しRSFC解析を行った後、左背外側前頭前野の重心に位置する標準的な空間脳座標、すなわちX、Y、Z形式のDLPFC反相関クラスターを特定します。

次に、NIFTI形式で作成された標準空間DLPFC SGC機能連結マップを取得します。右外転肌の短外転筋運動領域に対応する標準的な空間脳座標を特定し、安静時運動閾値(RMT)検査のターゲットを近似します。DLPFC座標とM1座標をワープし、DLPFCのSGC機能接続性を、事前に準備された初期前処理パイプラインで生成された変換を用いて標準空間から患者のネイティブ空間へマッピングします。

TMSターゲティングを行う精神科医に、DLPFCおよびM1およびDLPFC SGC機能連結マップのネイティブ宇宙脳座標を提供します。患者のネイティブT1W画像の保存場所に移動したい場合は、ニューロナビゲーションでファイルをクリックし、新しいセッションを選択してください。セッションフォルダを作成し、T1Wイメージの保存形式に応じてDICOMまたはNIFTIのいずれかを選択します。

T1W画像の頭皮の表面閾値を、Neuronavigationソフトウェアのメニューバーにある「表面閾値調整」オプションで調整してください。頭皮のしきい値を調整するオプションを使って、頭皮表面のしきい値を調整して膨らませたりしぼんだりします。頭皮表面の定義から、硬膜外間隙や頭皮の膨張を最小限に抑えてください。

脳組織と非脳組織を分割するには、脳分割オプションを使い、大きな白質路を選択して計算をクリックし、ソフトウェアが脳と非脳組織の相対コントラスト値を決定し、定義された脳表面が灰白質表面と十分に一致しているかを確認します。その後、患者登録オプションを使って解剖学的ランドマークをあらかじめ定義します。左トラガス、右トラガス、鼻を患者の本来の空間T1W画像にマークし、患者の頭皮の実際のランドマークと共登録する準備をします。

トラガス、トラガスヘリックス接合部、または識別しやすいランドマークは、後のステップでの共同登録が密接に一致していれば使用できます。次に、ネイティブスペースのDLPFCターゲットとM1座標をX、Y、Z形式で、メニューバーのプランニングオプションで右前上方向きで入力します。もしDLPFCが溝内に収まった場合は、標的を最も近い回に再配置します。

再配置された脳座標が選択された反相関クラスター内に留まることを確認するために、ネイティブスペースのDLPFC SGC機能連結マップを患者のネイティブスペースT1W画像に重ね合わせ、再配置された脳標的の座標をMRI可視化ソフトに入力します。必要に応じてM1の座標を中心前回に再配置してください。頭皮上のTMSコイルの垂直な入り口をDLPFC座標とM1座標で計算します。

TMSコイルの接近角をヘッド左側に対して45度に設定し、エントリーポイントの計算時に必ず確認してください。制御エリアのエントリーまたはターゲットオプションに、5×5ミリメートル間隔で6×4のエントリーまたはターゲットグリッドを重ねて、RMT試験用の追加のターゲットを作成します。首のレスト付きの電動治療用椅子に患者を座らせ、頭と首の適切なサポートを確保します。

患者を仰向けにし、脚を快適な位置に上げます。ヘッドバンドや両面テープを使って、患者の右額に患者リファレンストラッカーを固定します。モーター付き椅子を使って患者の頭部をニューロナビゲーションカメラの視野内に位置させます。

その後、メニューバーの患者登録オプションに戻り、患者の解剖学的ランドマークと頭皮表面をT1W画像上のあらかじめ定義された解剖学的ランドマークおよび頭皮表面に共同登録します。ポインターを患者の実際の頭皮のランドマークに当て、足や手のスイッチの緑のボタンを押してそれぞれのランドマークを取得します。指針を頭皮に当て、患者の頭皮を優しくなぞると、足や手のスイッチの緑のボタンを押して300の頭皮のランドマークを取得します。

患者登録手続き終了時に、実際の解剖学的ランドマークと頭皮表面の空間的整列精度を確認し、ミリメートル単位の平均二乗平方根偏差として報告します。平方根の値が3ミリ未満であることを確認し、それ以外は登録手順を繰り返して達成してください。コボットをニューロナビゲーションカメラの視野内で患者参照トラッカーが最適な距離と角度に位置するよう再配置します。

ニューロナビゲーションカメラの視野もコボットの基準点の一つを検出できるようにしてください。メニューバーの「追跡システムチェック」を選択して視野を確認してください。紫色の十字線は目に見える基準点を示します。

コントロールエリアのコボットオプションで手動モードを有効にして、コイルに取り付けられたロボットアームを作業スペース内に手動移動させます。コボットオプションパネルで「移動」をクリックしてコイルをニュートラル位置に移動させます。コボットを手動で位置づけるか、電動式チェアを調整して、コイルが患者の頭の真上に数センチの間隔を空けて位置するようにしてください。

その後、ニューロナビゲーションソフトのコントロールエリア内のコボットオプションでコイルフォースセンサー機能をキャリブレーションし、4つの圧力ランプ付きのセンサーポップアップウィンドウを起動します。コイルに指を当てて、徐々に圧力を上げてから下げていくと、4つの圧力ランプが順番に点灯・消灯します。ライトが左から右に点灯し、右から左に解除してOKボタンをクリックできるようにしてください。

右短外転筋の腹側長に沿ってMEPモニターに接続した3つの電気筋電極を設置します。TMSマシンでMEPプロトコルを選択し、感度を1分割あたり200マイクロボルトに設定します。リコールを選択し、次にタイミングを選択してMEPインターフェースを表示します。

コイル搭載のロボットアームにグリッドの最初のM1目標に移動させるには、コントロールエリアのエントリーおよびターゲットオプションパネルで目標を選択します。コボットオプションパネルでコイルアライメントを選択して、患者の頭皮にコイルを配置してください。ニューロナビゲーションソフトのコントロールエリアで刺激装置を選択し、振幅オプションで初期刺激強度を40%に設定します。

単一パルスをクリックすることでパルスを送り、M1グリッド内の各ターゲットに順次移動します。モーターターゲットにはTMSコイルの正確な位置決めは必要ありません。必要に応じて刺激の強度を上げて、MEPや親指の曲げを観察してください。

右手の親指、指、手首で最も強いMEPと最大の振幅屈曲を生む標的を特定してください。エントリパネルとターゲットパネルで最適なM1ターゲットを選択し、コボットオプションパネルでコイルアライメントをクリックして、患者の頭皮にコイルを配置します。RMTが決定されるまで、このターゲットに対する単一パルスの刺激強度を一定間隔で調整します。

刺激パネルでは、MEPの最大値が50ミリボルトを超えるとMEPが存在していることを示します。RMTは、MEPが50ミリボルトを超えるMEPで筋電図検査で10回中5回の動きを誘発するために必要な最小刺激強度と特定します。患者には目を閉じてリラックスし、特定の思考に集中しないように指示し、FMRIとTMSの両方で脳の状態を一貫させることができます。

コイル搭載のロボットアームに、制御エリアのエントリーおよびターゲットオプションパネルでターゲットを選択してDLPFC目標に移動させる。コボットオプションパネルでコイルアライメントを選択して、患者の頭皮にコイルを配置してください。TMSマシンのメニューオプションでプログラムされた3分間間欠シータバースト刺激プロトコルを選択します。

リコールを選択し、タイミングを合わせて、3分間の間欠的シータバースト刺激プロトコルを届ける準備をします。コントロールエリアで刺激装置のオプションを選択し、最初のセッションでRMTの80%、2回目のセッションで100%、その後のセッションで120%に刺激強度を設定します。列車の開始または停止をクリックすると、繰り返しTMSパルスの全列車を届けられます。

各パルスは刺激パネルに表示されます。平日20〜30回のセッションで、左背外側前頭前野刺激を毎日行います。このプロトコルを用いたオープンラベル研究では、全体の反応率が52%、寛解率が33%でした。先験的なサブグループは、異なる反応率と寛解率のプロファイルを示し、併存症のないうつ病群(グループ1)が、併存または双極性うつ病のグループ(グループ2および3)よりも良好な反応を示しました。

前処理時、SGC DLPFCの群平均機能結合性はマイナス0.25でした。DLPFCと脳の他の部分との機能的結合は、TMS治療によって変化しませんでした。TMSの前後にFMRIを受けた患者のサブセットでは、治療前から治療後まで抗相関RSFCの特異的な減少が観察され、陰性の安静時機能的結合性はほぼゼロに近づきました。

このプロトコルは、うつ病におけるTMSの治療標的を個別化するために機能的結合性を用いる実現可能性を示しています。このプロトコルには、特にMRI、画像解析、ニューロナビゲーションやロボットシステムの利用において、多大な資源と専門的な知識が必要です。将来のプロトコルでは、ニューロナビゲーション、ロボティクス、画像処理のワークフローを統合した技術を用いて実現可能性を高める予定です。