Artykuł metodologiczny

Zindywidualizowane leczenie depresji rTMS przy użyciu metody celowania opartej na fMRI

DOI:

10.3791/62687

⸱

2 sierpnia 2021

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

W tym artykule

Podsumowanie

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

Obecny protokół opisuje zastosowanie powtarzalnej przezczaszkowej stymulacji magnetycznej (rTMS), gdzie subregion grzbietowo-bocznej kory przedczołowej (DLPFC) z najsilniejszą funkcjonalną antykorelacją z subgenualną przednią korą obręczy (sgACC) był zlokalizowany jako cel stymulacji przy pomocy systemu neuronawigacji opartego na fMRI.

Streszczenie

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

Aby osiągnąć większą skuteczność kliniczną, oczekuje się rewolucji w leczeniu dużych zaburzeń depresyjnych (MDD). Powtarzalna przezczaszkowa stymulacja magnetyczna (rTMS) to nieinwazyjna i bezpieczna technika neuromodulacji, która natychmiast zmienia aktywność mózgu. Pomimo szerokiego zastosowania w leczeniu MDD, odpowiedź na leczenie pozostaje różna u poszczególnych osób, co może być spowodowane niedokładnym ustawieniem celu stymulacji. Nasze badanie ma na celu sprawdzenie, czy pozycjonowanie wspomagane funkcjonalnym rezonansem magnetycznym (fMRI) poprawia skuteczność rTMS w leczeniu depresji. Zamierzamy zidentyfikować i stymulować subregion grzbietowo-bocznej kory przedczołowej (DLPFC) w MDD o najsilniejszej antykorelacji z subgenualną przednią korą obręczy (sgACC) oraz przeprowadzić badania porównawcze tej nowatorskiej metody i tradycyjnej reguły 5 cm. W celu uzyskania bardziej precyzyjnej stymulacji obie metody zastosowano pod kierunkiem systemu neuronawigacji. Spodziewaliśmy się, że leczenie TMS ze zindywidualizowanym pozycjonowaniem opartym na łączności funkcjonalnej w stanie spoczynku może wykazywać lepszą skuteczność kliniczną niż metoda 5 cm.

Wprowadzenie

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

Duże zaburzenie depresyjne (MDD) charakteryzuje się znaczną i uporczywą depresją, a w cięższych przypadkach pacjenci mogą napotkać halucynacje i/lub urojenia1,2. W porównaniu z populacją ogólną, ryzyko samobójstwa wśród pacjentów z MDD jest około 20 razy wyższe3. Chociaż leki są obecnie najczęściej stosowaną metodą leczenia MDD, 30% - 50% pacjentów nie ma odpowiedniej odpowiedzi na leki przeciwdepresyjne4. U osób, które odpowiedziały na leczenie, poprawa objawów ma tendencję do pojawiania się po stosunkowo długim okresie utajenia i towarzyszą jej skutki uboczne. Psychoterapia, choć skuteczna dla niektórych pacjentów, jest kosztowna i czasochłonna. Dlatego pilnie potrzebne jest bezpieczniejsze i skuteczniejsze leczenie MDD.

Powtarzalna przezczaszkowa stymulacja magnetyczna (rTMS) jest nieinwazyjną i bezpieczną techniką, która została zatwierdzona do leczenia różnych zaburzeń psychicznych5,6,7. Chociaż jego mechanizm terapeutyczny pozostaje niejasny, spekulowano, że rTMS działa poprzez regulację aktywności stymulowanych obszarów mózgu i plastyczności neuronalnej8,9,10, normalizując w ten sposób określone sieci funkcjonalne10,11,12. rTMS powoduje również efekt sieciowy, który wywołuje zmiany w odległych obszarach mózgu poprzez ścieżki połączeń, prowadząc do wzmocnionego efektu terapeutycznego13. Chociaż rTMS zmienia aktywność mózgu natychmiast i solidnie, jego wskaźnik odpowiedzi w leczeniu MDD wynosi tylko około 18%14. Głównym powodem może być niedokładna lokalizacja celów stymulacji15.

Subgenual anquill cangulate cortex (sgACC) jest głównie odpowiedzialna za przetwarzanie emocjonalne i odgrywa rolę w regulacji reakcji na stresujące wydarzenia, emocjonalnej reakcji na bodźce wewnętrzne i zewnętrzne oraz ekspresji emocjonalnej16,17,18. Ten podregion ACC ma znaczną łączność strukturalną i funkcjonalną z korą mózgową i układem limbicznym19,20. Co ciekawe, badania wykazały, że aktywność postymulacyjną tego obszaru jest ściśle związana ze skutecznością kliniczną TMS. Na przykład przepływ krwi sgACC zmniejszył się po kursie TMS ukierunkowanym na prawą grzbietowo-boczną korę przedczołową (DLPFC), co wiązało się z łagodzeniem objawów depresyjnych21. Vink i wsp.8 stwierdzili, że stymulacja ukierunkowana na DLPFC była propagowana do sgACC i zasugerowali, że aktywność sgACC może być biomarkerem odpowiedzi TMS na leczenie. Zgodnie z wcześniejszymi badaniami, Fox i współpracownicy22 zaproponowali, że celowanie w podregion DLPFC, który wykazuje najsilniejszą funkcjonalną antyłączność z sgACC (współrzędna MNI: 6, 16, -10) wzmacnia działanie przeciwdepresyjne. W tym miejscu przedstawiamy protokół badania mający na celu zbadanie tej hipotezy.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

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

Poinformuj wszystkich uczestników o badaniu i poproś ich o podpisanie formularza świadomej zgody przed rozpoczęciem badania. Niniejszy protokół został zatwierdzony przez Komitet ds. Etyki Badań Naukowych Stowarzyszonego Szpitala Mózgu Uniwersytetu Medycznego w Kantonie.

UWAGA: W tym badaniu z podwójnie ślepą próbą, pacjenci z depresją zostali losowo podzieleni na dwie grupy. W grupie eksperymentalnej cele stymulacji są lokalizowane za pomocą metody zindywidualizowanej lokalizacji opartej na DLPFC-sgACC (szczegółowy opis znajduje się w 3.3). Cele grupy kontrolnej uzyskuje się metodą średniej 5 cm (tj. (-41, 16, 54))22.

1. Wybór uczestników

  1. Rekrutacja pacjentów z rozpoznaniem MDD potwierdzonym przez biegłego psychiatrę.
    UWAGA: Potwierdź diagnozę za pomocą standaryzowanego MINI-Międzynarodowego Wywiadu Neuropsychiatrycznego (M.I.N.I.)23 . Łączny wynik Skali Oceny Depresji Montgomery'ego-Asberga (MADRS)24 nie powinien być mniejszy niż 22.
  2. Wykluczenie pacjentów, którzy spełniają kryteria wyłączenia: (1) poważne choroby fizyczne, takie jak nowotwór złośliwy, ostra niewydolność serca, niewydolność wielonarządowa lub ciężkie schorzenia neurologiczne, w tym między innymi padaczka, udar, zapalenie mózgu, uraz mózgu; (2) współwystępowanie innych chorób psychicznych lub zaburzenia związane z używaniem substancji psychoaktywnych; (3) posiadające metalowe implanty, zwłaszcza w mózgu lub sercu; 4) kobiety w okresie ciąży lub laktacji; (5) w ciągu ostatnich sześciu miesięcy miały zachowania samobójcze lub próby samobójcze; oraz (6) rozpoznanie depresji afektywnej dwubiegunowej lub depresji psychotycznej.
    UWAGA: Zrekrutuj co najmniej 36 osób do każdej grupy, aby zapewnić moc statystyczną. Zaleca się zrównoważony profil demograficzny między tymi dwiema grupami.

2. Przygotowanie rezonansu magnetycznego (MRI) i TMS

  1. Uzyskaj obrazy fMRI za pomocą skanera MRI 3T przed wykonaniem TMS.
    1. Upewnij się, że pacjent nie ma przeciwwskazań przed badaniem MRI. Poinstruuj pacjenta, aby próbował leżeć nieruchomo i nie myślał o niczym podczas skanowania.
    2. Przeprowadź skan fMRI w stanie spoczynku (rs-fMRI) przy użyciu sekwencji FFE-EPI o następujących parametrach: TR/TE = 2000/30 ms, FA = 90°, pole widzenia = 220 x 220 x 256 mm3, matryca = 64 x 64, rozmiar woksela = 3,44 x 3,44 x 4 mm3, przerwa = 0,6 mm, liczba średnich sygnałów = 1, objętości = 240, liczba warstw = 33.
    3. Przeprowadź strukturalny skan MRI przy użyciu strzałkowej sekwencji T1 ważonej echem turbo pola 3D (T1W 3D TFE) o następujących parametrach: pole widzenia = 256 x 256 mm2, TR/TE = 8,2 / 3,8 ms, matryca widoku = 256 x 256, grubość warstwy = 1 mm.
  2. Ustaw parametry TMS.
    UWAGA: Protokół TMS w naszym badaniu to przerywana stymulacja theta-burst (iTBS). Codzienna sesja zabiegowa obejmuje 60 cykli po 10 impulsów po 3 impulsy z częstotliwością 50 Hz dostarczane przy 100% RMT w ciągach 2-sekundowych, w odstępie 8 s. Cała kuracja składa się z 10 sesji przeprowadzanych w dni powszednie po dwóch kolejnych tygodniach.

3. Leczenie (Rysunek 1)

  1. Przeprowadź skany MRI i kliniczne oceny objawów i sprawności poznawczej na dzień przed zabiegiem.
  2. Po zeskanowaniu należy losowo przypisać pacjenta do jednej z dwóch grup.
  3. W grupie eksperymentalnej zidentyfikuj podregion DLPFC, który wykazuje najsilniejszą funkcjonalną antyłączność z sgACC. W przypadku grupy kontrolnej po prostu zlokalizuj cel w standardowej przestrzeni za pomocą metody średniej 5 cm, a następnie przekonwertuj go na współrzędne poszczególnych pomieszczeń.
    1. Wstępne przetwarzanie danych rs-fMRI
      1. Wstępnie przetworzyć dane rs-fMRI za pomocą oprogramowania do analizy MRI: (a) usunąć pierwsze 10 woluminów; b) przeprowadza korektę czasową wycinka; c) korygować ruchy głowy; d) współrejestrować obrazy EPI z obrazami T1; e) przeprowadza segmentację; (f) przeprowadzić normalizację za pomocą obrazów T1; g) wygładzić znormalizowane obrazy za pomocą 6-milimetrowego jądra Gaussa o pełnej szerokości połówkowej maksimum (FWHM); h) filtr pasmowo-przepustowy (0,01 - 0,08 Hz); oraz (i) przeprowadzić regresję uciążliwości (efekty ruchu głowy, trendy liniowe, istota biała, płyn mózgowo-rdzeniowy i globalny średni przebieg czasu).
    2. Łączność funkcjonalna (FC) sgACC
      1. Wybierz sgACC (współrzędna MNI: 6, 16, −10; Fox i wsp.) jako obszar zainteresowania (ROI)25 o promieniu 10 mm.
      2. Usuń istotę białą i płyn mózgowo-rdzeniowy w ROI na podstawie atlasu korowego Harvard-Oxford (http://www.cma.mgh.harvard.edu/), stosując próg prawdopodobieństwa istoty szarej wynoszący 0,25.
      3. Wyodrębnij średni przebieg czasowy zwrotu z inwestycji.
      4. Aby wygenerować mapę FC, oblicz współczynniki korelacji Pearsona między ROI (sgACC) a DLPFC w sposób wokselowy. Znormalizuj każdy współczynnik korelacji za pomocą transformacji r-do-z Fishera.
        UWAGA: Maska DLPFC to kombinacja sfer o promieniu 20 mm wyśrodkowanych wzdłuż lewej półkuli w BA9 (x=-36, y=39, z=43), BA46 (x=-44, y=40, z=29), 5-centymetrowym miejscu podejścia (x=-41, y=16, z=54) i średnim miejscu stymulacji grupy F3 Beam (x=-39, y=26, z=49)26.
      5. Zgodnie z mapą FC zidentyfikuj współrzędną piku w DLPFC, która ma największy współczynnik antykorelacji Pearsona z sgACC. Jest to podregion DLPFC z najsilniejszym ujemnym FC z sgACC, który będzie później celem leczenia TMS dla grupy eksperymentalnej.
  4. Określ spoczynkowy próg motoryczny (RMT) dla każdego badanego i zapisz hotspot.
    1. Poinstruuj pacjenta, aby usiadł i zrelaksował się, a następnie umieść dwie elektrody rejestrujące na kłębku prawej ręki i elektrodę odniesienia na kostnej części nadgarstka.
    2. Stymuluj gorący punkt motoryczny za pomocą 10 kolejnych stymulacji o różnej intensywności; w międzyczasie rejestruj czasy skurczu mięśni następczych.
    3. Określ minimalne natężenie TMS, przy którym potencjał wywołany silnika (MEP) ≥ 50 μV jest rejestrowany co najmniej 5 razy. Zdefiniuj go jako RMT pacjenta.
  5. Oceń nasilenie depresji za pomocą skal klinicznych, jak opisano w Zbieraniu danych klinicznych.
  6. Wykonuj zabieg TMS dwa razy dziennie przez 10 dni.
    UWAGA: W przypadku pacjenta, który nie otrzymał leczenia zgodnie z planem, w razie potrzeby należy wykonać dodatkowe stymulacje po zakończeniu kuracji. Jednak każdy uczestnik, który opuści leczenie przez więcej niż cztery kolejne dni, powinien zostać wykluczony.
    1. Utwórz nowy wpis pacjenta.
      1. Wybierz opcję Utwórz nowego pacjenta. Wprowadź numer identyfikacyjny lub imię i nazwisko pacjenta w polu tekstowym.
    2. Nałóż obrazy strukturalnego rezonansu magnetycznego na system nawigacyjny.
      1. Wybierz opcję Importuj rezonans magnetyczny pacjenta, a następnie zaimportuj obraz strukturalny pacjenta i wybierz typ obrazu.
    3. Stwórz indywidualny model głowy i zdefiniuj cel stymulacji.
      1. Naciśnij przycisk Określ referencje MRI.
      2. Umieść celownik w tych miejscach na obrazie MRI: (1) Znaczniki odniesienia: nasion, zarówno lewy, jak i prawy tragi; (2) Markery AC-PC dla Talairach: spoidło przednie, spoidło tylne, punkt międzypółkulowy; (3) Znaczniki Talairach: punkt przedni, punkt tylny, punkt nadrzędny, punkt dolny, punkt lewy i punkt prawy.
        UWAGA: "Znaczniki Talairach" oznaczają granice mózgu.
      3. Naciśnij przycisk Utwórz model głowy. Wybierz opcję Ręczna segmentacja mózgu i dostosuj próg skóry głowy, dolnej i górnej części mózgu.
      4. Kliknij przycisk Definiuj cel, aby kontynuować.
      5. Wybierz stronę Znacznik celu. Kliknij przycisk ..., aby wprowadzić współrzędne celu leczenia zgodnie z opisem w kroku 3.3, a następnie naciśnij przycisk Idź do. Naciśnij Dodaj znacznik, aby nadać nazwę punktowi.
        UWAGA: Współrzędne grupy kontrolnej będą wynosić (-41, 16, 54).
    4. Kalibracja cewki
      1. Kliknij Przejdź do neuronawigacji. W polu tekstowym wybierz odpowiedni rodzaj narzędzi, które mają być używane w zabiegu. Upewnij się, że wszystkie narzędzia referencyjne znajdują się w view kamery na podczerwień.
      2. Naciśnij przycisk Validate Coil (Zatwierdź cewkę). Umieść końcówkę wskaźnika na zaznaczonym punkcie cewki. Naciśnij przycisk Zatwierdź (lub zielony przycisk na pilocie), gdy wskaźnik każdego narzędzia zmieni kolor na zielony.
    5. Wybierz pacjenta i cel.
      1. Wybierz imię i nazwisko pacjenta lub identyfikator pacjenta na stronie Wybierz pacjenta. Kliknij opcję Wybierz obiekty docelowe na następnej stronie.
      2. Wybierz opcję Odczytuj znaczniki celu, aby przeglądać plik celów. Zaimportuj plik i wybierz element docelowy, jak w kroku 3.6.3.5.
    6. Umożliwia zdefiniowanie układu współrzędnych.
      1. Kliknij przycisk Definiuj układ współrzędnych. Załóż pacjentowi opaskę z narzędziem referencyjnym. Upewnij się, że tracker cewki i narzędzie referencyjne znajdują się w polu widzenia systemu nawigacyjnego.
      2. Umieść końcówkę wskaźnika na nasionach i obu tragi po kolei. Naciśnij zielony przycisk na pilocie za każdym razem, gdy wskaźnik znacznika zmieni kolor na zielony.
    7. Generowanie kształtu głowy
      1. Ciągle przesuwaj końcówkę wskaźnika na czubku głowy. Naciśnij przycisk na pilocie (lub Fit), aby kontynuować.
        UWAGA: Można nacisnąć pauzę, aby zatrzymać proces i wznowić, ponownie naciskając przycisk Start, po prawidłowym umieszczeniu wskaźnika.
    8. Neuronawigacja i stymulacja
      1. Naciśnij Neuronawigacja. Na stronie Active Coil (Aktywna cewka) ustaw intensywność stymulacji na 100% RMT. Wybierz opcję Stymuluj na celach, aby zobaczyć cel na modelu głowy online.
      2. Gdy cewka pasuje do celownika, to znaczy, gdy tekst wskaźnika zmieni kolor na zielony, stymuluj.
    9. Przygotuj się i rozpocznij leczenie bezpośrednio od kroku 3.6.4, jeśli wpis pacjenta został utworzony wcześniej.
  7. Przeprowadź oceny kontrolne w dniu 1, dniu 28 i dniu 56 po całym cyklu leczenia.

4. Zbieranie danych klinicznych (Rysunek 1b)

  1. Wykonuj oceny kliniczne za pomocą MADRS24, Hamilton Depression Rating Scale (HAMD)27, Beck Depression Inventory-II (BDI-II)28, Hamilton Anxiety Scale (HAMA)29, Clinical Global Impression (CGI)30 oraz MATRICS Consensus Cognitive Battery (MCCB)31,32.
    UWAGA: Do projekcji używane są MINI i MADRS. Wszystkie powyższe skale są stosowane do oceny klinicznej przed i po zabiegu.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

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

Analiza FC pod względem ROI powinna pokazać, że sgACC jest znacząco antyskorelowany z DLPFC, w którym najsilniejszą ujemną korelacją jest wybrany cel bodźca. Istotną antykorelację między łącznością funkcjonalną sgACC-DLPFC a odpowiedzią na leczenie należy znaleźć w analizie korelacji33.

Obecny protokół opiera się na innowacyjnej metodzie targetowania TMS, której nie stosowano w żadnych wcześniejszych badaniach. Poniżej przedstawiamy wyniki badania TMS pod kontrolą fMRI,...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

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

sgACC jest odpowiedzialny za przetwarzanie emocjonalne i odgrywa ważną rolę w regulacji stresu 16,17,18. Badanie sugeruje, że celowanie w podregion DLPFC, który wykazuje najsilniejszą funkcjonalną antyłączność z sgACC (6, 16, -10) może wzmocnić działanie przeciwdepresyjne25. Dlatego precyzyjne zlokalizowanie tego celu jest krytycznym krokiem tego protokołu. Przed stymulacją granice mózgu powinny być dokła...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

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

Autorzy nie mają żadnych ujawnień do zgłoszenia.

Podziękowania

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

Badanie zostało sfinansowane przez projekt finansowany przez China Postdoctoral Science Foundation (2019M652854) oraz Natural Science Foundation z Guangdong, Chiny (grant nr 2020A1515010077).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Skaner MRI 3T Philips AchievaPhilips
Harvard/Oxfordhttp://www.cma.mgh.harva rd.edu/
MATLABMathWorks
SPM12http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm
System Visor2ANT NeuroOprogramowanie Visor2, optyczny system śledzenia, narzędzia śledzące i płytka kalibracyjna są częścią systemu visor2.
Urządzenie TMSMagstim, Carmarthenshire, Wielka Brytania
Szablon korowy

Bibliografia

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

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE

Poproś o pozwolenie

Tagi

Powtarzalna przezczaszkowa stymulacja magnetycznaci ka depresjagrzbietowo boczna kora przedczo owapodkolanowa przednia cz zakr tu obr czymapowanie czno ci funkcjonalnejsystem neuronawigacyjnyspoczynkowy pr g motorycznykliniczna ocena depresjidepresja lekooporna

Powiązane artykuły