Artykuł metodologiczny

Neurostymulacja w pętli zamkniętej w spersonalizowanym leczeniu dużych zaburzeń depresyjnych opartych na biomarkerach

DOI:

10.3791/65177

⸱

7 lipca 2023

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Neurological Surgery, University of California, San Francisco, 2Weill Institute for Neurosciences, University of California, San Francisco, 3Department of Psychiatry and Behavioral Sciences, University of California, San Francisco, 4Department of Neurology, University of California, San Francisco

W tym artykule

Podsumowanie

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

Głęboka stymulacja mózgu wywołana przez specyficzny dla pacjenta biomarker neuronalny o wysokim poziomie objawów może lepiej kontrolować objawy dużego zaburzenia depresyjnego w porównaniu do ciągłej, otwartej stymulacji. Protokół ten zapewnia przepływ pracy w celu identyfikacji specyficznego dla pacjenta biomarkera neuronalnego i kontrolowania dostarczania stymulacji terapeutycznej w oparciu o zidentyfikowany biomarker.

Streszczenie

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

Głęboka stymulacja mózgu polega na podawaniu stymulacji elektrycznej do wybranych obszarów mózgu w celu uzyskania korzyści terapeutycznych. W kontekście dużego zaburzenia depresyjnego (MDD) większość dotychczasowych badań obejmowała stymulację ciągłą lub w otwartej pętli z obiecującymi, ale mieszanymi wynikami. Jednym z czynników przyczyniających się do tych mieszanych wyników może być moment zastosowania stymulacji. Podawanie stymulacji specyficzne dla stanów nasilenia objawów w sposób spersonalizowany i responsywny może być bardziej skuteczne w zmniejszaniu objawów w porównaniu z ciągłą stymulacją i może uniknąć zmniejszenia efektów terapeutycznych związanych z habituacją. Dodatkowo, krótszy całkowity czas stymulacji w ciągu dnia jest korzystny dla zmniejszenia zużycia energii przez urządzenie. Protokół ten opisuje eksperymentalny przebieg pracy przy użyciu przewlekle wszczepionego urządzenia do neurostymulacji w celu uzyskania stymulacji w pętli zamkniętej u osób z opornym na leczenie MDD. Paradygmat ten opiera się na określeniu specyficznego dla pacjenta biomarkera neuronalnego, który jest związany ze stanami wysokich objawów i zaprogramowaniu detektorów urządzenia w taki sposób, aby stymulacja była wyzwalana przez ten odczyt stanu objawów. Opisane procedury obejmują sposób uzyskiwania nagrań neuronowych zbieżnych z raportami o objawach pacjenta, jak wykorzystać te dane w podejściu modelu przestrzeni stanów do różnicowania stanów o niskich i wysokich objawach oraz odpowiadających im cech neuronalnych, a także jak następnie zaprogramować i dostroić urządzenie, aby dostarczało terapię stymulacji w pętli zamkniętej.

Wprowadzenie

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

Duże zaburzenie depresyjne (MDD) jest chorobą neuropsychiatryczną charakteryzującą się nieprawidłową aktywnością i łącznością na poziomie sieci1. Choroba objawia się różnymi objawami, które różnią się u poszczególnych osób, zmieniają się w czasie i mogą wynikać z różnych obwodów neuronalnych2,3. Około 30% osób z MDD jest opornych na standardowe leczenie4, co podkreśla potrzebę nowego podejścia.

Głęboka stymulacja mózgu (DBS) to forma neuromodulacji, w której prąd elektryczny jest dostarczany do wybranych obszarów mózgu w celu modulacji aktywności. DBS w leczeniu MDD okazał się bardzo skuteczny w niektórych zastosowaniach5,6, ale również nie udało się go zreplikować w większych badaniach7,8. We wszystkich cytowanych badaniach stosowano stymulację w pętli otwartej9, w której dostarczanie przypuszczalnej stymulacji terapeutycznej odbywało się w sposób ciągły o ustalonych parametrach. W przeciwieństwie do tego, stymulacja w pętli zamkniętej zapewnia stymulację w oparciu o zaprogramowany biomarker lub wzorzec aktywności neuronalnej związany ze stanem objawów10. Istnieją dwie główne implementacje stymulacji w pętli zamkniętej: stymulacja responsywna i stymulacja adaptacyjna11. Stymulacja responsywna dostarcza serie stymulacji o stałych parametrach (np. częstotliwości, amplitudzie, szerokości impulsu), gdy spełnione są zaprogramowane kryteria. W przypadku stymulacji adaptacyjnej parametry stymulacji zmieniają się dynamicznie w funkcji mierzonego biomarkera, zgodnie z algorytmem, który może mieć wiele punktów stałych lub automatyczną ciągłą regulację. Stymulacja może być ciągła lub przerywana ze stymulacją adaptacyjną. Stymulacja adaptacyjna wykazała większą skuteczność niż stymulacja w otwartej pętli w kontrolowaniu objawów choroby Parkinsona12. Neurostymulacja responsywna w leczeniu padaczki13 jest zatwierdzona przez Agencję ds. Żywności i Leków (FDA), podczas gdy wczesne badania stymulacji responsywnej dla MDD14 i stymulacji adaptacyjnej dla zespołu Tourette'a15 i drżenie samoistne16 również wykazują korzyści terapeutyczne.

Aby wdrożyć stymulację w pętli zamkniętej, należy wybrać i śledzić sygnał fizjologiczny, który informuje, kiedy stymulacja powinna zostać dostarczona. To sprzężenie zwrotne jest kluczową różnicą między stymulacją w pętli otwartej i zamkniętej i jest realizowane poprzez wybór biomarkera. Protokół ten zapewnia procedurę określania spersonalizowanego biomarkera zgodnie z konstelacją objawów doświadczanych przez daną osobę. Przyszłe metaanalizy przeprowadzone u pacjentów pokażą, czy istnieją wspólne biomarkery u różnych osób, czy też niejednorodna prezentacja objawów MDD i leżących u ich podstaw obwodów wymaga spersonalizowanego podejścia17,18. Wykorzystanie urządzeń DBS zdolnych zarówno do wykrywania aktywności neuronalnej, jak i dostarczania stymulacji elektrycznej, pozwala zarówno na odkrycie tego biomarkera, jak i późniejsze wdrożenie neuromodulacji w pętli zamkniętej. Takie podejście zakłada ścisły związek czasowy między aktywnością neuronalną a określonymi stanami objawów i może nie mieć zastosowania do wszystkich wskazań lub objawów.

Podczas gdy objawy takie jak choroba Parkinsona i drżenie samoistne mają objawy, które można zmierzyć za pomocą czujników peryferyjnych (np. drżenie, sztywność), objawy MDD są zazwyczaj zgłaszane przez pacjenta lub oceniane przez klinicystę za pomocą standardowych pytań i obserwacji. W kontekście gromadzenia danych wystarczających do obliczenia spersonalizowanego biomarkera, oceny klinicystów nie są praktyczne, dlatego stosuje się raporty pacjentów o objawach za pomocą skal ocen. Skale takie obejmują wizualne analogowe skale depresji (VAS-D), lęku (VAS-A) i energii (VAS-E)19 oraz sześciopytaniową formę Skali Oceny Depresji Hamiltona (HAMD-6)20. Równoczesne zapisy aktywności neuronalnej i ukończenie tych samoopisowych ocen objawów zapewniają sparowany zestaw danych, który można wykorzystać do przyjrzenia się relacjom między cechami spektralnymi sygnału neuronalnego związanymi ze stanami o wysokich objawach lub przewidującymi je.

Podejścia obliczeniowe, takie jak modelowanie przestrzeni stanów, mogą być używane do odkrywania relacji między stanami objawów a cechami neuronalnymi. Metody teorii grafów są atrakcyjne do charakteryzowania przestrzeni stanów21, ponieważ umożliwiają odkrywanie stanów w różnych skalach czasowych poprzez jawne modelowanie czasowej bliskości między pomiarami22. Model przestrzeni stanów objawów identyfikuje okresy czasu, w których występuje wspólny fenotyp objawów pacjenta i może wskazać podstany objawów, w których oceny konkretnych wymiarów depresji pacjenta różnią się w zależności od środowiska lub kontekstu. Podejście oparte na pętli zamkniętej opiera się na wykrywaniu stanów objawowych na podstawie podstawowej aktywności mózgu. Klasyfikacja uczenia maszynowego to ostatni krok, który pomaga zidentyfikować kombinację cech statystycznych pochodzących z sygnałów aktywności mózgu, która najlepiej rozróżnia dwa lub więcej stanów objawów14. To dwuetapowe podejście wyjaśnia zmienność objawów pacjenta w czasie i łączy systematyczne wzorce zmienności objawów z aktywnością mózgu.

Obecny protokół wykorzystuje NeuroPace Responsive Neurostimulation System (RNS)13,23. Procedury mające na celu określenie optymalnego miejsca (miejsc) stymulacji i parametrów wykraczają poza zakres niniejszego protokołu. Jednak możliwości stymulacyjne danego urządzenia są ważne do rozważenia przy projektowaniu neurostymulacji w pętli zamkniętej. W przypadku urządzenia używanego w tym protokole stymulacja jest kontrolowana prądem i dostarczana między anodą (anodami) a katodą (katodomi). Jako anodę (anody) lub katodę (katodę) można wybrać jeden lub więcej styków elektrod lub Can (wszczepialny neurostymulator [INS]). Częstotliwość stymulacji (1-333,3 Hz), amplituda (0-12 mA), szerokość impulsu (40-1000 μs na fazę) i czas trwania (10-5000 ms, na stymulant) są wstępnie zaprogramowane. Wcześniejsze parametry można ustawić niezależnie dla maksymalnie pięciu terapii stymulacyjnych; Terapie te są dostarczane sekwencyjnie, jeśli kryteria wykrywania są nadal spełnione. Nie jest możliwe jednoczesne dostarczanie wielu fal stymulacji (np. nie można jednocześnie dostarczać dwóch różnych częstotliwości stymulacji). Kształt fali stymulacyjnej jest symetryczną dwufazową falą prostokątną i nie można jej zmienić.

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

Protokół

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

Ten protokół został sprawdzony i zatwierdzony przez Uniwersytet Kalifornijski, San Francisco Institutional Review Board.

1. Konfiguracja urządzenia do domowych nagrań pacjentów

  1. Współpracuj z przedstawicielem firmy produkującej urządzenie, aby ustawić cztery skonfigurowane kanały do pozyskiwania, po dwa z każdego wszczepionego przewodu.
    UWAGA: Każdy kanał nagrywa nagranie bipolarne. Skonfigurowane kanały mogą wykorzystywać sąsiednie (np. 1-2, 3-4) lub z przeplotem (np. 1-3, 2-4) styki elektrodowe. W przypadku wszczepiania przewodów o rozstawie 10 mm zwykle stosuje się sąsiednie styki. W przypadku wszczepiania przewodów o rozstawie 3,5 mm stosuje się styki sąsiednie lub z przeplotem. Określa się to poprzez badanie rekonstrukcji położenia implantu elektrody względem celów anatomicznych oraz badanie amplitudy sygnałów. Jeśli sąsiednie styki wytwarzają sygnały o niskiej amplitudzie, preferowane są styki z przeplotem. Każdy kontakt może być użyty w montażu tylko raz.
  2. Upewnij się, że pacjent w pełni wyzdrowiał po operacji po wszczepieniu urządzenia za pomocą przewodów korowych i/lub głębokościowych (patrz24, aby uzyskać dodatkowe informacje na temat techniki implantacji).
  3. Podłącz różdżkę telemetryczną do programatora (tabletu klinicysty) i poproś pacjenta, aby przytrzymał różdżkę nad swoim INS lub przymocuj ją do czapki na uwięzi (wykonanej na zamówienie, nie będącej częścią systemu urządzenia; patrz Rysunek 1).
  4. Za pomocą programatora zaloguj się do systemu zarządzania danymi pacjenta (PDMS; https://pdms.neuropace.com/login.php), przejdź do właściwego pacjenta i wybierz opcję Programowanie, a następnie Zmień przechwytywanie ECoG. Ustaw okno przechwytywania na maksymalnie 240 s dla czterech skonfigurowanych kanałów, korzystając z wyboru rozwijanego.
    UWAGA: Częstotliwość próbkowania urządzenia wynosi 250 Hz.
  5. Na tej samej stronie ustawień ustaw opcję Zarezerwuj miejsce dla rezerwacji magnesów na dwa i na zero dla wszystkich innych typów wyzwalaczy, korzystając z opcji rozwijanych. Pozwala to na priorytetowe zapisanie dwóch nagrań wyzwalanych przez przeciągnięcia magnesu.
    UWAGA: Można również włączyć zaplanowane przechowywanie, aby automatycznie i bez priorytetu zapisywać nagrania neuronowe o określonych porach dnia. Nagrania te nie zostaną wykorzystane do określenia biomarkera, ale mogą być przydatne do innych celów.
  6. Zsynchronizuj nowo zaprogramowane ustawienia z INS pacjenta, wybierając przycisk Review & Program, potwierdzając zmiany pokazane w prezentowanej tabeli, a następnie wybierając przycisk Confirm Programming (Potwierdź programowanie).
    UWAGA: Zarówno wykrywanie, jak i stymulacja powinny być ustawione na Wyłączone.

2. Zbieranie objawów podczas domowych nagrań pacjentów

  1. Przygotuj ankietę internetową dla raportu o objawach pacjenta (np. REDCap25), w tym suwaki dla VAS-D, VAS-A, VAS-E i odpowiedzi wyboru dla każdego pytania HAMD-6. Upewnij się, że czas rozpoczęcia i zakończenia ankiety jest rejestrowany.
  2. Podaj pacjentowi unikalny adres URL wygenerowany przez REDCap, aby uzyskać dostęp do ankiet dotyczących objawów za pośrednictwem wiadomości tekstowej lub e-maila

3. Procedura dla jednoczesnych raportów o objawach w domu i nagrań neuronowych

  1. Poinstruuj pacjenta, aby skonfigurował sprzęt, w tym zdalny monitor (laptop pacjenta) oraz różdżkę, magnes i urządzenie do wypełniania ankiety (np. smartfon, tablet lub komputer) (Rysunek 1). Kroki 3.2-3.8 są wykonywane przez pacjenta.
    UWAGA: Większość pacjentów szybko uczy się tej procedury. Osobiste sesje szkoleniowe, gdy pacjent nadal przebywa w szpitalu po wszczepieniu urządzenia, są pomocne w zapoznaniu się z komponentami. Po powrocie pacjenta do domu rozmowa wideo, podczas gdy pacjent nagrywa w domu, może służyć jako przydatne przypomnienie.
  2. Włącz zdalny monitor i przesłuchaj urządzenie za pomocą różdżki, pobierając na zdalny monitor nagrania elektrokortykografii (ECoG), które miały miejsce od ostatniego przesłuchania.
  3. Przesuń magnes po INS, aby uruchomić nagrywanie magnesu.
    UWAGA: Przeciągnięcie magnesem uruchamia nagranie ze stosunkiem 2:1 przed:po. W przypadku przechwytywania ECoG, które jest zaprogramowane na 240 s, oznacza to, że 160 s danych przed przeciągnięciem i 80 s po przeciągnięciu zostanie zapisanych.
  4. Uruchom minutnik. Użyj unikalnego adresu URL, aby wypełnić ankietę dotyczącą objawów.
  5. Po upływie 4 minut lub zakończeniu badania przez pacjenta (w zależności od tego, co nastąpi później), ponownie przesuń magnes po INS, aby uruchomić kolejne nagranie.
  6. Po upływie co najmniej 80 s użyj różdżki, aby ponownie przesłuchać urządzenie, przesyłając dane z dwóch machnięć magnesu do zdalnego monitora.
    UWAGA: Ze względu na ograniczoną pamięć wbudowaną INS (do 53 minut kanałów, w zależności od konfiguracji13), pożądane jest natychmiastowe przesłanie tych nagrań ECoG do zdalnego monitora, aby nie zostały nadpisane przez kolejne nagrania.
  7. Kroki 3.1-3.6 wykonuj co najmniej dwa razy dziennie.
  8. Co najmniej raz dziennie podłącz zdalny monitor do Internetu przez Ethernet i wybierz Prześlij dane i Synchronizuj na zdalnym monitorze, aby wysłać dane do chmury.

figure-protocol-1
Rysunek 1: Sprzęt pacjenta do nagrań w domu. Zdalny monitor, różdżka przywiązana do kapelusza, magnesu i smartfona z ankietą REDCap. Inkrustowane obrazy pokazują prawe lokalizacje implantów elektrod OFC (niebieski) i prawe SGC (pomarańczowe) nałożone na neutralną sekwencję izotropową T1 o średnicy 1 mm z przedoperacyjnego rezonansu magnetycznego (MRI) z istotą białą. Przedstawiony wycinek koronalny znajduje się w płaszczyźnie najgłębszego kontaktu, więc pozostałe kontakty mogą nie być wyśrodkowane na tym konkretnym wycinku (ze względu na fakt, że trajektoria elektrody nie znajduje się w płaszczyźnie koronalnej). Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

4. Określanie spersonalizowanego biomarkera

  1. Utwórz ramkę danych z samodzielnie zgłaszanymi odpowiedziami w ankiecie dotyczącej objawów (np. JOVE. PR03_Symptoms.pkl).
  2. Oblicz spektralne profile mocy dla każdego kanału zapisu ECoG, konwolucjonizując aktywność ECoG z rodziną falek Morleta (40 jąder, 12 cykli, logarytmicznie rozmieszczone w zakresie 1-120 Hz), tworząc nową ramkę danych (np. JOVE. PR03_NeuralPower.pkl).
  3. Skojarz nagrania ECoG z raportami o objawach, które wystąpiły w oknie czasowym obejmującym 5 minut przed lub 5 minut po rozpoczęciu raportu o objawach, używając pola trial_id w ramce danych NeuralPower.
  4. Zidentyfikuj stany objawów (Rysunek 2)
    1. Korzystając z języka Python 3.10, zainstaluj wymagania wymienione w pliku requirements.txt (Folder uzupełniający 1) w nowym środowisku. Można to zrobić za pomocą install -r requirements.txt.
    2. Otwórz plik JOVE-Symptom_State_and_Biomarker_Analysis.ipynb (folder uzupełniający 1) przy użyciu notesu Jupyter Notebook.
    3. Sprawdź, czy jądro jest ustawione na środowisko, w którym requirements.txt zostały zainstalowane, a następnie uruchom polecenie JOVE-Symptom_State_and_Biomarker_Analysis.ipynb.
      UWAGA: JOVE-Symptom_State_and_Biomarker_Analysis.ipynb oblicza statystyczne podobieństwo między wynikami w ankietach dla pacjentów przy użyciu metryki podobieństwa cosinusowego, która mieści się w zakresie od 0 (brak podobieństwa) do 1 (identyczne) i konstruuje wykres stanu objawów, agregując wartości podobieństwa we wszystkich możliwych parach raportów o objawach pacjenta w domu. Cechy mocy spektralnej dla każdego stanu objawu są obliczane przez agregację profili mocy widmowej związanych z każdym wywnioskowanym stanem objawu; Procedura ta daje rozkład spektralnych profili mocy powiązanych z każdym stanem objawu (Rysunek 3).
  5. W scenariuszach, w których zidentyfikowano więcej niż dwa stany objawowe, rozkłady mocy spektralnej odpowiadające najpoważniejszemu stanowi objawowemu i najmniej ciężkiemu stanowi objawowemu są statystycznie porównywane.
  6. Użyj testu t permutacji opartej na klastrach, aby zidentyfikować częstotliwości spektralne, w których moc widmowa ciężkiego stanu objawowego jest znacznie większa niż moc widmowa najmniej poważnego stanu objawowego. Zakres ciągłych częstotliwości spektralnych, które różnicują stany objawów, jest uważany za pojedynczy kandydat na biomarker.

figure-protocol-2
Rysunek 2: Schemat metodologicznego podejścia do pomiaru stanów symptomów, pokazujący wyniki z reprezentatywnego przykładu. Uzyskuje się ankiety zgłaszane przez pacjentów, a szczegółowe wyniki objawów są normalizowane do zakresu od 0 do 1 (ciemniejsze kolory odzwierciedlają mniejsze nasilenie objawów, a jaśniejsze kolory odzwierciedlają większe nasilenie objawów). (1) Każda wypełniona ankieta reprezentuje migawkę w czasie objawów pacjenta i jest reprezentowana jako punkt () w przestrzeni wielowymiarowej. (2) Punkty czasowe są połączone ze sobą na wykresie badania objawów, który odnosi się do podobieństwa cosinusowego między raportami z badania (linie między punktami). (3) Wykrywanie społeczności grafu przypisuje każdy punkt czasowy do stanu społeczności lub objawu (kolorowe punkty i linie) w oparciu o wzorzec połączeń grafów. (4) Oceny nasilenia objawów są uśredniane zgodnie z przypisaniem stanu i zapewniają ogólny fenotyp objawów dla każdego stanu. (5) Występowanie każdego stanu może być śledzone w czasie jako wykres rastrowy (pionowe linie odzwierciedlają raport o objawach przypisany do jednego stanu). Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

5. Programowanie ustawień detektora urządzenia

  1. Korzystając z programatora, zaloguj się do PDMS i wybierz odpowiedniego pacjenta, Programowanie i Wykrywanie zmian.
  2. Na podstawie wybranego spersonalizowanego biomarkera wybierz odpowiedni kanał do wykrywania aktywności.
    1. Tworząc wzór po raz pierwszy, najpierw wybierz ECoG, klikając jeden z tych pokazanych poniżej, kanał wybrany z tego ECoG i podświetlony przedział czasu.
    2. Tworząc wzór z już istniejącego, zmień kanał, klikając Wzór i wybierając przycisk Zmień kanał.
  3. W polu Detect (Wykryj) wybierz opcję Rhythmic Activity (Aktywność rytmiczna), która oznacza detektor pasmowo-przepustowy.
  4. Kliknij Więcej ustawień i Ustawienia reklamy. Wybierz żądaną częstotliwość minimalną i częstotliwość maksymalną. Upewnij się, że ustawienia są następujące: Pasmoprzepustowe: włączone; Długość linii: Wył.; Obszar: Wył.; Logika odwrócenia: Nie odwrócona.
  5. Zaprogramuj minimalną amplitudę i minimalny czas trwania detektora. Zacznij od minimalnej amplitudy 0,8% i minimalnego czasu trwania 0,64 s (co odpowiada progowi pasmowo-przepustowemu wynoszącemu pięć i rozmiarowi okna analizy wykrywania wynoszącemu 1280 ms).
    UWAGA: Minimalna amplituda to procent całkowitej amplitudy sygnału, który musi przekroczyć wykryta aktywność. Tylko amplitudy powyżej tego progu mogą być używane do detekcji. Minimalny czas trwania to czas, przez jaki musi być utrzymywany sygnał o wysokiej amplitudzie. Jest to śledzone jako liczba przedziałów czasu o stałym czasie trwania. W szczególności przedziały czasowe x z y 128 ms muszą spełniać następujące kryteria, gdzie x oznacza próg przepustowości pasmowej, a y [Wykryj rozmiar okna analizy/128], jak pokazano w parametrach technicznych. Epizod (tj. wyzwolenie detektora) musi zostać zakończony, zanim będzie mogło nastąpić kolejne wyzwolenie. Niektóre ustawienia mogą być zbyt wrażliwe i powodować pozostawanie w jednym epizodzie w nieskończoność, zapobiegając w ten sposób kolejnym wyzwalaczom.
  6. Po wybraniu wszystkich ustawień detektora kliknij przycisk Gotowe, aby zamknąć wszystkie okna programowania.
    UWAGA: Można zaprogramować wiele detektorów; detekcja może być wyzwalana w oparciu o logikę AND/OR między tymi detektorami. Zacznij od jednego detektora, aby zrozumieć jego zachowanie, zanim wprowadzisz drugi detektor.
  7. Po umieszczeniu różdżki nad INS pacjenta, wybierz Review & Program i kliknij komunikaty potwierdzające, aby zainicjować to ustawienie detektora.

6. Ustawienia detektora urządzenia miareczkującego

  1. Po zaprogramowaniu i zainicjowaniu detektora urządzenia w urządzeniu należy przeprowadzić nagrania testowe, aby ocenić, czy czułość detektora powinna zostać dostosowana, aby osiągnąć pożądaną częstotliwość wyzwalania. Można to osiągnąć za pomocą ECoG na żywo lub raportu z przesłuchania. Korekty czułości detektora są określane empirycznie na podstawie raportów o objawach pacjenta, skutków ubocznych i wyników. Dostosowania te mogą być konieczne w trakcie leczenia. Dziennie 30 minut stymulacji można wykorzystać jako konserwatywny punkt wyjścia do oceny skuteczności klinicznej, przy jednoczesnym zachowaniu żywotności baterii.
  2. ECoG na żywo
    1. Po umieszczeniu różdżki nad INS pacjenta, wybierz Live ECOGs w programatorze.
    2. Podczas nagrywania na żywo policz liczbę wykryć, które wystąpiły w czasie trwania nagrania. Informuje to, jak często czujnik będzie się wyzwalał.
      UWAGA: Niektóre detektory mogą być zależne od stanu, w szczególności detektory ustawione na niskie częstotliwości (np. bardziej aktywne w okresach snu lub senności). W związku z tym nagrania na żywo mają ograniczenia w szacowaniu, jak często detektor może się uruchamiać. Nagrania na żywo mogą również cierpieć z powodu zakłóceń elektromagnetycznych (np. szumu linii) lub złego ustawienia różdżki.
  3. Raport z przesłuchania
    1. Od kilku minut do kilku godzin po ustawieniu detektora umieść różdżkę nad INS pacjenta, aby przesłuchać urządzenie.
    2. W PDMS przejdź do Aktywność, wybierz Lista zdarzeń i kliknij Wstępne przesłuchanie od momentu nagrania. Tabela u dołu zawiera listę wraz z czasami wszystkich zdarzeń wykrywania. Ten dokument można wyeksportować w formacie pdf i przeanalizować w celu określenia ilościowego.
  4. Na podstawie liczby wykryć w jednostce czasu zarejestrowanego w stosunku do pożądanej gęstości stymulacji, w razie potrzeby dostosuj czas trwania i parametry amplitudy detektora. Pamiętaj, aby kliknąć Przegląd i program po każdym zestawie zmian, aby zainicjować je w INS pacjenta.

7. Programowanie ustawień stymulacji urządzenia

  1. Korzystając z programatora, zaloguj się do PDMS i wybierz odpowiedniego pacjenta, Programowanie i Stymulację zmian.
  2. Wybierz żądane styki wyprowadzeniowe lub Can (INS), które mają być anodami i katodami. Wybierz żądany prąd stymulacji, szerokość impulsu, czas trwania i częstotliwość.
    UWAGA: Można zaprogramować do pięciu terapii stymulacyjnych; Każda terapia składa się z dwóch serii stymulacji, które można zaprogramować tak, aby były takie same lub różne. Dany wyzwalacz detektora może prowadzić do zmiennej liczby terapii stymulacyjnych, w zależności od utrzymującego się czasu trwania epizodu. Tylko zaprogramuj Terapię 1, w której obie serie mają te same parametry, co doprowadzi do spójnego czasu dostarczania stymulacji za każdym razem, gdy detektor zostanie uruchomiony. W tej konfiguracji całkowity czas trwania stymulacji dostarczanej po wyzwoleniu detektora będzie sumą Stim 1 Burst 1 i Stim 1 Burst 2. Jeśli zaprogramowanych i dostarczonych jest wiele terapii, podczas danego epizodu można podać maksymalnie pięć terapii. Epizod musi zostać zakończony i uruchomiony nowy epizod, aby mogła zostać dostarczona kolejna stymulacja.
  3. Jeśli chcesz ograniczyć całkowitą ilość stymulacji dostarczanej dziennie, wybierz wartość dla Limit terapii na dzień i Czas resetowania limitu terapii.
    UWAGA: Strefa czasowa resetowania limitu terapii jest ustawiona na główny ośrodek pacjenta. Jeśli pacjenci się przenieśli, może to być inna strefa czasowa niż strefa czasowa domu pacjenta.
  4. W szczególności, jeśli nie jest pożądana stymulacja przez noc, ustaw limit terapii na dzień i czas resetowania limitu terapii tak, aby detektor osiągnął limit terapii między czasem resetowania a porą snu pacjenta.
  5. Po umieszczeniu różdżki nad INS pacjenta, wybierz Review & Program i kliknij komunikaty potwierdzające, aby zainicjować ustawienia stymulacji.

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

Wyniki

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

Dane zebrane i przedstawione tutaj pochodzą od pojedynczego pacjenta z czterokanałowymi przewodami wszczepionymi w prawą korę oczodołowo-czołową (OFC) i prawą podbłonkową obręcz (SGC) (Rysunek 1). Ołów o rozstawie 10 mm od środka do środka został użyty w przypadku OFC w celu ukierunkowania zarówno na aspekty przyśrodkowe, jak i boczne, podczas gdy ołów o rozstawie 3,5 mm został użyty w SGC, aby uzyskać bardziej skoncentrowane przestrzennie pokrycie. Cztery bipolarne kanały nagrywania zostały zaprogram...

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

Dyskusja

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

Głęboka stymulacja mózgu stała się uznaną terapią choroby Parkinsona, drżenia samoistnego, dystonii i epilepsji i jest aktywnie badana w wielu innych stanach neuropsychiatrycznych 26,27,28,29. Zdecydowana większość DBS jest dostarczana w trybie otwartej pętli, w którym stymulacja jest dostarczana w sposób ciągły. W przypadku objawów, które mają charakter napadowy, ciągła stymulacja może prowadz...

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

Oświadczenia

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

ADK doradza firmom Eisai, Evecxia Therapeutics, Ferring Pharmaceuticals, Galderma, Harmony Biosciences, Idorsia, Jazz Pharmaceuticals, Janssen Pharmaceuticals, Merck, Neurocrine Biosciences, Pernix Pharma, Sage Therapeutics, Takeda Pharmaceutical Company, Big Health, Millennium Pharmaceuticals, Otsuka Pharmaceutical i Neurawell Therapeutics. ADK dziękuje za wsparcie ze strony Janssen Pharmaceuticals, Jazz Pharmaceuticals, Axsome Therapeutics (nr AXS-05-301) i ujawniają biosensory. KWS zasiada w radzie doradczej firmy Nesos. UCSF i EFC posiadają patenty związane ze stymulacją mózgu w leczeniu zaburzeń neuropsychiatrycznych. Pozostali autorzy deklarują brak sprzecznych interesów.

Podziękowania

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

Ta praca była wspierana przez Fundusz Rodzinny Ray and Dagmar Dolby przez Departament Psychiatrii na UCSF (KKS, ANK, NS, JF, VRR, KWS, EFC, ADK), przez nagrodę National Institutes of Health nr K23NS110962 (KWS), grant NARSAD dla młodych badaczy od Brain & Behavior Research Foundation (KWS) oraz 1907 Trailblazer Award (KWS).

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

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Przewód głębokościowyNeuropaceDL-330-3,5długość 30 cm, rozstaw styków 3,5 mm
Przewód głębokościowyNeuropaceDL-330-10długość 30 cm, rozstaw styków 10 mm
Przewód głębokościowyNeuropaceDL-344-3,5długość 44 cm, rozstaw styków 3,5 mm
Przewód głębokościowyNeuropaceDL-344-10długość 44 cm, rozstaw styków 10 mm
Czapka z rzepemSamodzielny montażNAOpcjonalny
Jupyter NotebookJupyterNA
MagnetNeuropaceM-01
ProgramatorNeuropacePGM-300Tablet kliniczny
Python 3.10PythonNA
Zdalny monitorNeuropace5000Laptop pacjenta 
Responsywny System Neurostymulacji (RNS) Różdżka NeuropaceRNS-320
NeuropaceW-02
projekt

Bibliografia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. 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).
  2. Goldstein-Piekarski, A. N., et al. Mapping neural circuit biotypes to symptoms and behavioral dimensions of depression and anxiety. Biological Psychiatry. 91 (6), 561-571 (2022).
  3. Williams, L. M. Precision psychiatry: a neural circuit taxonomy for depression and anxiety. The Lancet Psychiatry. 3 (5), 472-480 (2016).
  4. Ionescu, D. F., Rosenbaum, J. F., Alpert, J. E. Pharmacological approaches to the challenge of treatment-resistant depression. Dialogues in Clinical Neuroscience. 17 (2), 111-126 (2015).
  5. Mayberg, H. S., et al. Deep brain stimulation for treatment-resistant depression. Neuron. 45 (5), 651-660 (2005).
  6. Kennedy, S. H., et al. Deep brain stimulation for treatment-resistant depression: follow-up after 3 to 6 years. The American Journal of Psychiatry. 168 (5), 502-510 (2011).
  7. Holtzheimer, P. E., et al. Subcallosal cingulate deep brain stimulation for treatment-resistant depression: a multisite, randomised, sham-controlled trial. The Lancet Psychiatry. 4 (11), 839-849 (2017).
  8. Dougherty, D. D., et al. A randomized sham-controlled trial of deep brain stimulation of the ventral capsule/ventral striatum for chronic treatment-resistant depression. Biological Psychiatry. 78 (4), 240-248 (2015).
  9. Morishita, T., Fayad, S. M., Higuchi, M., Nestor, K. A., Foote, K. D. Deep brain stimulation for treatment-resistant depression: systematic review of clinical outcomes. Neurotherapeutics. 11 (3), 475-484 (2014).
  10. Lo, M. -C., Widge, A. S. Closed-loop neuromodulation systems: next-generation treatments for psychiatric illness. International Review of Psychiatry. 29 (2), 191-204 (2017).
  11. Hoang, K. B., Cassar, I. R., Grill, W. M., Turner, D. A. Biomarkers and stimulation algorithms for adaptive brain stimulation. Frontiers in Neuroscience. 11, 564(2017).
  12. Little, S., et al. Adaptive deep brain stimulation in advanced Parkinson disease. Annals of Neurology. 74 (3), 449-457 (2013).
  13. Jarosiewicz, B., Morrell, M. The RNS system: brain-responsive neurostimulation for the treatment of epilepsy. Expert Review of Medical Devices. 18 (2), 129-138 (2021).
  14. Scangos, K. W., et al. Closed-loop neuromodulation in an individual with treatment-resistant depression. Nature Medicine. 27 (10), 1696-1700 (2021).
  15. Cagle, J. N., et al. Embedded human closed-loop deep brain stimulation for Tourette syndrome: a nonrandomized controlled trial. JAMA Neurology. 79 (10), 1064-1068 (2022).
  16. He, S., et al. Closed-loop deep brain stimulation for essential tremor based on thalamic local field potentials. Movement Disorders. 36 (4), 863-873 (2021).
  17. Drysdale, A. T., et al. Resting-state connectivity biomarkers define neurophysiological subtypes of depression. Nature Medicine. 23 (1), 28-38 (2017).
  18. Siddiqi, S. H., et al. Brain stimulation and brain lesions converge on common causal circuits in neuropsychiatric disease. Nature Human Behaviour. 5 (12), 1707-1716 (2021).
  19. Ahearn, E. P. The use of visual analog scales in mood disorders: A critical review. Journal of Psychiatric Research. 31 (5), 569-579 (1997).
  20. Bech, P., et al. The Hamilton depression scale. Evaluation of objectivity using logistic models. Acta Psychiatrica Scandinavica. 63 (3), 290-299 (1981).
  21. Khambhati, A. N., Sizemore, A. E., Betzel, R. F., Bassett, D. S. Modeling and interpreting mesoscale network dynamics. NeuroImage. 180, 337-349 (2018).
  22. Zamani Esfahlani, F., Bertolero, M. A., Bassett, D. S., Betzel, R. F. Space-independent community and hub structure of functional brain networks. NeuroImage. 211, 116612(2020).
  23. Kleen, J. K., Rao, V. R. Managing neurostimulation for epilepsy. Deep Brain Stimulation Management. , 177-197 (2022).
  24. Krucoff, M. O., Wozny, T. A., Lee, A. T., Rao, V. R., Chang, E. F. Operative technique and lessons learned from surgical implantation of the NeuroPace Responsive Neurostimulation® system in 57 consecutive patients. Operative Neurosurgery. 20 (2), E98-E109 (2021).
  25. Harris, P. A., et al. The REDCap consortium: Building an international community of software platform partners. Journal of Biomedical Informatics. 95, 103208(2019).
  26. Krauss, J. K., et al. Technology of deep brain stimulation: current status and future directions. Nature Reviews Neurology. 17 (2), 75-87 (2021).
  27. Dougherty, D. D. Deep brain stimulation: clinical applications. The Psychiatric Clinics of North America. 41 (3), 385-394 (2018).
  28. Drobisz, D., Damborská, A. Deep brain stimulation targets for treating depression. Behavioural Brain Research. 359, 266-273 (2019).
  29. Lee, D. J., Lozano, C. S., Dallapiazza, R. F., Lozano, A. M. Current and future directions of deep brain stimulation for neurological and psychiatric disorders. Journal of Neurosurgery. 131 (2), 333-342 (2019).
  30. Sun, F. T., Morrell, M. J. Closed-loop neurostimulation: the clinical experience. Neurotherapeutics. 11 (3), 553-563 (2014).
  31. Malone, D. A., et al. Deep brain stimulation of the ventral capsule/ventral striatum for treatment-resistant depression. Biological Psychiatry. 65 (4), 267-275 (2009).
  32. Zuo, X. -N., Xu, T., Milham, M. P. Harnessing reliability for neuroscience research. Nature Human Behaviour. 3 (8), 768-771 (2019).

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

Closed Loop NeurostimulationDeep Brain StimulationMajor Depressive DisorderPersonalized TreatmentNeural BiomarkerSymptom State DetectionState Space ModelNeurostimulator ProgrammingResponsive StimulationTreatment Refractory Depression

Powiązane artykuły