Summary
본 프로토콜은 반복적인 경두개 자기 자극 (rTMS)의 적용을 기술하며, 여기서 후방측방 전두엽 피질 (DLPFC)의 서브 영역이 아진성 전두엽 피질 (sgACC)과 가장 강력한 기능적 상관관계를 갖는 fMRI 기반 신경항법 시스템의 도움 하에 자극 표적으로서 위치되었다.
Abstract
더 큰 임상 효능을 달성하기 위해, 주요 우울 장애 (MDD)에 대한 치료의 혁명이 매우 기대됩니다. 반복적 인 경두개 자기 자극 (rTMS)은 뇌 활동을 즉시 변화시키는 비 침습적이고 안전한 신경 조절 기술입니다. MDD에 대한 치료에서의 그의 광범위한 적용에도 불구하고, 치료 반응은 개인들 사이에서 여전히 다르며, 이는 자극 표적의 부정확한 포지셔닝에 기인할 수 있다. 우리의 연구는 기능적 자기 공명 영상 (fMRI) 보조 포지셔닝이 우울증 치료에서 rTMS의 효능을 향상시키는지 여부를 조사하는 것을 목표로합니다. 우리는 MDD에서 등쪽 전두엽 피질 (DLPFC)의 하위 영역을 아세대 전두엽 피질 (sgACC)과 가장 강력한 항 상관 관계를 확인하고 자극하고이 새로운 방법과 전통적인 5-cm 규칙에 대한 비교 조사를 수행하려고합니다. 보다 정확한 자극을 달성하기 위해, 두 방법 모두 신경 내비게이션 시스템의지도하에 적용되었습니다. 우리는 휴지 상태 기능적 연결성에 기초한 개별화된 포지셔닝을 이용한 TMS 치료가 5-cm 방법보다 더 나은 임상 효능을 보여줄 수 있을 것으로 예상하였다.
Introduction
주요 우울 장애 (MDD)는 심각하고 지속적인 우울증을 특징으로하며, 더 심한 경우 환자는 환각 및 / 또는 망상에 직면 할 수 있습니다 1,2. 일반 인구와 비교할 때, MDD 환자의 자살 위험은 약 20 배 높습니다3. 약물 치료가 현재 MDD에서 가장 많이 사용되는 치료법이지만, 환자의 30 % - 50 %는 항우울제에 대한 적절한 반응이부족합니다 4. 응답자의 경우, 증상 개선은 비교적 긴 잠복기 후에 나타나는 경향이 있으며 부작용을 동반합니다. 심리 치료는 일부 환자에게는 효과적이지만 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸립니다. 따라서 MDD에 대한보다 안전하고 효과적인 치료가 시급히 필요합니다.
반복적 인 경두개 자기 자극 (rTMS)은 비 침습적이고 안전한 기술이며 다양한 정신 장애5,6,7의 치료를 위해 승인되었습니다. 그것의 치료 메카니즘은 불분명하지만, rTMS는 자극된 뇌 영역과 신경 가소성8,9,10의 활성을 조절함으로써 작용하여 특정 기능 네트워크(10,11,12)를 정상화함으로써 작동하는 것으로 추측되었다. rTMS는 또한 연결 경로를 통해 원격 뇌 영역의 변화를 불러 일으켜 증폭 된 치료 효과13을 유도하는 네트워크 효과를 유발합니다. rTMS는 뇌 활동을 즉각적이고 견고하게 변화시키지만, MDD 치료에서의 반응률은 약 18%14에 불과하다. 주된 이유는 자극 타겟(15)의 부정확한 위치일 수 있다.
아생 전방 cingulate 피질 (sgACC)은 주로 정서적 처리를 담당하며 스트레스가 많은 사건에 대한 반응, 내부 및 외부 자극에 대한 정서적 반응 및 정서적 표현16,17,18을 조절하는 역할을합니다. ACC의이 하위 영역은 대뇌 피질 및 변연계19,20과 실질적인 구조적 및 기능적 연결성을 공유합니다. 흥미롭게도, 연구 결과에 따르면이 영역의 자극 후 활성은 TMS의 임상 효능과 밀접한 관련이 있습니다. 예를 들어, sgACC의 혈류는 우울 증상의 완화와 관련되었던 우측방 전두엽 피질 (DLPFC)을 표적으로 하는 TMS의 과정 후에 감소하였다21. Vink et al.8은 DLPFC를 표적으로 하는 자극이 sgACC로 전파된다는 것을 발견하고, sgACC 활성이 TMS의 치료 반응의 바이오마커일 수 있음을 시사하였다. 이전의 연구에 따르면, 폭스와 동료22는 sgACC (MNI 좌표 : 6, 16, -10)와의 가장 강력한 기능적 항 연결성을 보여주는 DLPFC의 하위 영역을 표적화하여 항우울제 효과를 향상시킨다고 제안했다. 여기에서, 우리는이 가설을 조사하기위한 연구 프로토콜을 보여줍니다.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
모든 참가자에게 연구에 대해 알리고 연구 시작 전에 정보에 입각 한 동의서에 서명하도록 요청하십시오. 본 프로토콜은 광저우 의과 대학의 부속 뇌 병원의 연구 윤리위원회에 의해 승인되었다.
참고 :이 이중 맹검 연구에서 우울증 환자는 무작위로 두 그룹으로 나뉘어졌습니다. 실험군에서, 자극 표적은 DLPFC-sgACC 기반 개별화된 위치 방법에 의해 위치된다(자세한 설명은 3.3 참조). 대조군의 표적은 평균 5-cm 방법 (즉, (-41, 16, 54))22에 의해 수득된다.
1. 참가자 선택
- 전문 정신과 의사가 확인한 MDD 진단을받은 환자를 모집하십시오.
참고 : 표준화 된 MINI-International Neuropsychiatric Interview (M.I.N.I.)로 진단을 확인하십시오. 23. Montgomery-Asberg 우울증 등급 척도 (MADRS)24의 총 점수는 22 이상이어야합니다. - 배제 기준을 충족하는 환자를 배제한다: (1) 악성 종양, 급성 심부전, 다발성 장기 부전, 또는 간질, 뇌졸중, 뇌염, 뇌 외상을 포함하나 이에 한정되지 않는 심각한 신경학적 상태와 같은 심각한 신체적 질환; (2) 다른 정신 질환의 동반성 또는 물질 사용 장애의 병력; (3) 금속 임플란트를 갖는, 특히 뇌 또는 심장에서; (4) 임신 또는 수유 중 여성; (5) 지난 6개월 동안 자살 행위 또는 자살 시도; (6) 양극성 우울증 또는 정신병 적 우울증의 진단.
참고 : 통계적 힘을 보장하기 위해 각 그룹에 대해 최소 36 명의 피험자를 모집하십시오. 두 그룹 간의 균형 잡힌 인구 통계 학적 프로파일이 권장됩니다.
2. 자기공명영상(MRI) 및 TMS의 제조
- TMS를 수행하기 전에 3T MRI 스캐너로 fMRI 이미지를 가져옵니다.
- MRI 스캔 전에 환자에게 금기 사항이 없는지 다시 확인하십시오. 환자에게 스캔 중에 가만히 거짓말을하고 아무 것도 생각하지 말라고 지시하십시오.
- TR/TE = 2000/30ms, FA = 90°, 시야각 = 220 x 220 x 256 mm3, 매트릭스 = 64 x 64, 복셀 크기 = 3.44 x 3.44 x 4mm3, 갭 = 0.6mm, 신호 평균 수 = 1, 볼륨 = 240, 슬라이스 수 = 33을 사용하여 휴지 상태 fMRI (rs-fMRI) 스캔을 수행하십시오.
- 시상 T1 가중 3D 터보 필드 에코(T1W 3D TFE) 시퀀스를 사용하여 구조 MRI 스캔을 수행합니다: 시야각 = 256 x 256mm2, TR/TE = 8.2/3.8ms, 뷰 매트릭스 = 256 x 256, 슬라이스 두께 = 1 mm.
- TMS 매개 변수를 설정합니다.
참고 : 우리 연구에서 TMS의 프로토콜은 간헐적 인 세타 버스트 자극 (iTBS)입니다. 일일 치료 세션에는 2-s 열차에서 100% RMT로 전달되는 50Hz에서 3펄스의 10회 버스트 10회 버스트의 60사이클이 포함되며 간격은 8초입니다. 전체 치료는 두 주 연속 평일에 수행되는 10 세션으로 구성됩니다.
3. 치료 (그림 1)
- 치료 하루 전에 MRI 스캔 및 증상 및인지 성능에 대한 임상 평가를 실시하십시오.
- 스캔 후 환자를 두 그룹 중 하나에 무작위로 할당하십시오.
- 실험 그룹의 경우, sgACC와의 가장 강력한 기능적 반연결성을 보여주는 DLPFC의 하위 영역을 확인하십시오. 대조군의 경우 평균 5cm 방법을 사용하여 표준 공간에서 대상을 찾은 다음 개별 공간 좌표로 변환하십시오.
- rs-fMRI 데이터 전처리
- MRI 분석 소프트웨어를 사용하여 rs-fMRI 데이터를 전처리한다: (a) 처음 10개 부피를 제거하고; (b) 슬라이스 타이밍 보정을 실시하는 단계; (c) 헤드 모션을 수정; (d) EPI 이미지를 T1 이미지에 공동 등록하는 단계; (e) 세분화를 수행하는 단계; (f) T1 이미지를 사용하여 정규화를 수행하는 단계; (g) 전폭 절반 최대(FWHM)의 6mm 가우시안 커널로 정규화된 이미지를 매끄럽게 하는 단계; (h) 대역 통과 필터 (0.01 - 0.08 Hz); (i) 성가신 회귀 (머리 운동 효과, 선형 추세, 백질, 뇌척수액 및 글로벌 평균 시간 과정)를 수행합니다.
- sgACC의 기능적 연결(FC)
- sgACC를 선택하십시오 (MNI 좌표 : 6, 16, -10; 폭스 외.) 10mm 반경을 가진 관심 영역 (ROI)25 로.
- 0.25의 회색 물질 확률 임계값을 사용하여 Harvard-Oxford 피질 아틀라스(http://www.cma.mgh.harvard.edu/)를 기준으로 ROI에서 백질과 뇌척수액을 제거합니다.
- ROI의 평균 시간 코스를 추출합니다.
- FC 맵을 생성하려면 복셀 방식으로 ROI(sgACC)와 DLPFC 간의 Pearson의 상관 계수를 계산합니다. Fisher의 r-to-z 변환을 사용하여 각 상관 계수를 정규화합니다.
참고: DLPFC 마스크는 BA9(x=-36, y=39, z=43), BA46(x=-44, y=40, z=29), 5cm 접근 부위(x=-41, y=16, z=54) 및 F3 빔 그룹 평균 자극 부위(x=-39, y=26, z=49)26에서 좌반구를 중심으로 한 20mm 반경 구체의 조합입니다. - FC 맵에 따르면, SgACC와 피어슨의 반상관 계수가 가장 큰 DLPFC의 피크 좌표를 식별합니다. 이것은 sgACC를 갖는 가장 강한 음성 FC를 갖는 DLPFC의 서브영역이며, 이는 나중에 실험군에 대한 TMS 치료에서 표적이 될 것이다.
- rs-fMRI 데이터 전처리
- 각 피사체에 대한 휴지 모터 임계값(RMT)을 결정하고 핫스팟을 기록합니다.
- 환자에게 앉아서 긴장을 풀도록 지시 한 다음 오른손의 테나에 두 개의 기록 전극을 놓고 손목의 뼈 부분에 기준 전극을 놓습니다.
- 다른 강도로 10 개의 연속 자극으로 모터 핫스팟을 자극하십시오. 그 사이에, 그때 근육 수축의 시간을 기록하십시오.
- 50μV의 모터가 발상 전위(MEP)를 5회 이상 기록하는 최소 TMS 강도≥ 확인합니다. 환자의 RMT로 정의하십시오.
- 임상 데이터 수집에 설명된 대로 임상 척도를 사용하여 우울증의 중증도를 평가합니다.
- 10 일 동안 하루에 두 번 TMS 치료를 수행하십시오.
참고 : 계획대로 치료를받지 못한 피험자의 경우, 필요에 따라 치료 과정이 끝난 후 추가 자극을 수행하십시오. 그러나, 사흘 이상 연속으로 치료를 놓친 피험자는 제외되어야 한다.- 새 환자 항목을 만듭니다.
- 새 환자 만들기 옵션을 선택합니다. 텍스트 상자에 환자의 ID 번호 또는 이름을 입력합니다.
- 구조 MRI 이미지를 내비게이션 시스템에 오버레이합니다.
- 환자 MRI 가져오기를 선택한 다음 환자의 구조 이미지를 가져오고 이미지 유형을 선택합니다.
- 개별 헤드 모델을 생성하고 자극 대상을 정의합니다.
- MRI 신탁 지정 버튼을 누릅니다.
- MRI 이미지에서이 지점에 십자선을 놓습니다 : (1) 신탁 마커 : nasion, 왼쪽 및 오른쪽 비극; (2) 탈라이라흐에 대한 AC-PC 마커: 전방 컴미셔어, 후부 컴미셔너, 반구형 포인트; (3) Talairach 마커 : 전방 점, 후방 점, 우수 점, 열등한 점, 왼쪽 점 및 오른쪽 점.
참고 : "Talairach 마커"는 뇌의 경계를 표시합니다. - 헤드 모델 만들기를 누릅니다. 수동 뇌 세분화를 선택하고 두피, 하부 뇌 및 상부 뇌의 문턱을 조정하십시오.
- 대상 정의를 클릭하여 계속 진행합니다.
- 대상 마커 페이지를 선택합니다. 클릭 ... 단계 3.3에서 식별된 바와 같이 치료 대상의 좌표를 입력하고, 다음으로 이동을 누르십시오. 마커 추가를 눌러 점 이름을 지정합니다.
참고: 대조군의 좌표는 (-41, 16, 54)입니다.
- 코일 보정
- 신경내비게이션으로 진행을 클릭합니다. 텍스트 상자에서 치료에 사용할 올바른 유형의 도구를 선택하십시오. 모든 참조 도구가 적외선 카메라의 시야에 있는지 확인하십시오.
- 코일 유효성 검사를 누릅니다. 포인터 끝을 표시된 코일 점에 놓습니다. 각 도구의 표시등이 녹색으로 바뀌면 유효성 검사(또는 리모컨의 녹색 단추)를 누릅니다.
- 환자와 대상을 선택하십시오.
- 환자 선택 페이지에서 환자의 이름 또는 ID를 선택합니다 . 다음 페이지에서 대상 선택을 클릭합니다.
- 대상 마커 읽기 를 선택하여 대상 파일을 찾아봅니다. 파일을 가져오고 3.6.3.5단계와 같이 대상을 선택합니다.
- 좌표계를 정의합니다.
- 좌표계 정의를 클릭합니다. 환자에게 참조 도구가있는 머리띠를 놓습니다. 코일 트래커와 참조 도구가 네비게이션 시스템의 비전 내에 있는지 확인하십시오.
- 포인터의 팁을 nasion과 두 tragi에 차례로 놓습니다. 마커의 표시등이 녹색으로 바뀔 때마다 리모컨의 녹색 버튼을 누릅니다.
- 머리 모양 생성
- 포인터의 끝을 머리 위로 계속 움직입니다. 리모컨(또는 Fit)의 버튼을 눌러 계속합니다.
참고 : 일시 중지를 눌러 프로세스를 중지하고 포인터가 올바르게 배치되면 시작 버튼을 다시 눌러 다시 시작할 수 있습니다.
- 포인터의 끝을 머리 위로 계속 움직입니다. 리모컨(또는 Fit)의 버튼을 눌러 계속합니다.
- 신경 탐색 및 자극
- 뉴로네비게이션을 누릅니다. 액티브 코일 페이지에서 자극 강도를 100% RMT로 설정합니다. 대상에서 자극을 선택하여 온라인으로 헤드 모델의 대상을 확인합니다.
- 코일이 대상 십자선과 일치할 때, 즉 표시기 텍스트가 녹색으로 바뀔 때 자극합니다.
- 환자의 항목이 이전에 생성 된 경우 3.6.4 단계에서 직접 치료를 준비하고 시작하십시오.
- 새 환자 항목을 만듭니다.
- 전체 치료 과정 후 1 일째, 28 일째 및 56 일째에 후속 평가를 실시하십시오.
4. 클리닉 데이터 수집(그림 1b)
- MADRS 24, 해밀턴 우울증 등급 척도 (HAMD) 27, 벡 우울증 인벤토리 - II (BDI-II) 28, 해밀턴 불안 척도 (HAMA) 29, 임상 글로벌 인상 (CGI) 30 및 MATRICS 합의인지 배터리 (MCCB) 31,32를 사용하여 임상 평가를 수행하십시오.
참고: MINI 및 MADRS는 심사에 사용됩니다. 위의 모든 척도는 치료 전 및 사후 임상 평가에 적용됩니다.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
ROI 현명한 FC 분석은 sgACC가 DLPFC와 유의하게 상관관계가 없다는 것을 보여주어야 하며, 여기서 가장 강한 음성 상관관계는 선택될 자극 표적이다. sgACC-DLPFC 기능적 연결성과 치료 반응 사이의 유의한 항-상관관계는 상관관계 분석(33)에서 발견되어야 한다.
현재의 프로토콜은 이전 연구가 적용하지 않은 혁신적인 TMS 타겟팅 방법을 기반으로합니다. 여기서 우리는 전통적인 5-cm 방법을 적용한 fMRI 유도 TMS 시험의 결과를 제시합니다. 본 연구(34 )는 fMRI 유도 표적화를 이용한 고용량 iTBS 요법인 스탠포드 가속 지능형 신경조절 요법(SAINT)이라는 새로운 치료 프로토콜을 제안했다. 23명의 MDD 환자 중 반응률(MADRS 점수는 기준선에서 50% 낮음)은 90.48%였다. 22명의 참가자 중 19명(86.4%)이 치료 의도 분석(34)에서 완화 기준을 충족했다. 두 참가자는 치료 적 편협함과 높은 운동 역치로 인해 탈락했습니다. 표 1은 TMS 치료 후 임상 평가의 점수를 제시한다. 따라서, 우리는 FC에 대한 TMS 처리 기반이 현저한 효과를 낼 수 있다고 추측한다.
그림 1. 치료 다이어그램. (a) 자극 표적을 획득하는 과정 및 치료. 실험 그룹의 목표 좌표를 얻는 방법에 대한 자세한 설명은 3.3을 참조하십시오. 대조군의 목표 좌표는 (-41, 16, 54)로 정의된다. (b) MRI 스캔 및 임상 평가의 시점. 임상 데이터는 스크리닝, 기준선 (즉, 치료 전) 뿐만 아니라 치료 후 제1일, 제28일, 및 제56일째 상에서 수집되었다. MRI 스캔은 기준선에서만 수행되었다.
*M.I.N.I.23 및 MADRS 24 환자를 평가합니다.
**단계 4에서 언급된 모든 비늘을 가진 환자를 평가하십시오. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
| 포스트 성도 | 성자 후 한 달 | ||||||||||||||||||
| 치수를 재다 | 의미하다 | 증권 시세 표시기 | N | 응답(%) | N | 사면(%) | N | 의미하다 | 증권 시세 표시기 | N | 응답(%) | N | 사면(%) | N | |||||
| 마드르 | 5 | 6.37 | 21 | 90.48 | 21 | 90.48 | 21 | 10.95 | 11.76 | 20 | 70 | 20 | 60 | 20 | |||||
| HAM-D, 17개 아이템 | 4.29 | 4.43 | 21 | 90.48 | 21 | 80.95 | 21 | 8.05 | 8.31 | 20 | 75 | 20 | 65 | 20 | |||||
| 햄-D, 6개 아이템 | 2.24 | 3.1 | 21 | 85.71 | 21 | 85.71 | 21 | 4.4 | 4.72 | 20 | 75 | 20 | 70 | 20 | |||||
| BDI-II (N = 18) | 4.47 | 5.76 | 15 | 100 | 12 | 93.33 | 15 | 12.25 | 13.06 | 16 | 57.14 | 14 | 62.5 | 16 | |||||
| 자살 충동 | |||||||||||||||||||
| C-SSRS[b] | 0 | 0 | 18 | 100 | 14 | 100 | 18 | 0 | 0 | 19 | 100 | 14 | 100 | 19 | |||||
| 햄-D, 항목 3 | 0.05 | 0.22 | 21 | 100 | 19 | 95.24 | 21 | 0.1 | 0.31 | 20 | 100 | 18 | 90 | 20 | |||||
| MADRS, 항목 10 | 0.1 | 0.44 | 21 | 95.24 | 21 | 95.24 | 21 | 0.35 | 0.75 | 20 | 90 | 20 | 80 | 20 | |||||
표 1. 치료 저항성 우울증에 대한 스탠포드 가속 지능형 신경 조절 요법 (SAINT) 직후와 1 개월 직후의 임상 평가 점수[a] 34
[a] 치료 반응은 총 MADRS 점수에 대한 감소로 정의되었다 ≥ 50 %; 완화는 17개 항목 HAM-D에 대해 < 8점, 6개 항목 HAM-D에 대해 < 5점, MADRS에 대해 11점, BDI-II에 대해 < 13점, C-SSRS에 대해 0점으로 <정하였다.
[b] 자살 관념 하위 척도.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
sgACC는 정서적 처리를 담당하며 스트레스 조절16,17,18에서 중요한 역할을합니다. 한 연구에 따르면 sgACC (6, 16, -10)와의 가장 강력한 기능적 항 연결성을 보여주는 DLPFC의 하위 영역을 표적화하면 항우울제 효과25를 향상시킬 수 있습니다. 따라서 이 대상을 정확하게 찾는 것이 이 프로토콜의 중요한 단계입니다. 자극 전에 신경 탐색의 도움으로 뇌의 경계를 정확하게 표시해야하며 머리 모델의 정확성을 보장하기 위해 머리를 신중하게 등록해야합니다. 또한 5-cm 규칙은 일반적으로 전두엽 뇌의 매우 후부 영역을 자극하는 반면, sgACC-DLPFC 타겟팅 프로토콜은 일반적으로 매우 앞쪽 영역35,36으로 이어집니다. 따라서, 표적화 방법들 사이의 차등적인 임상 효능은 배향과 관련될 수 있다. 우리의 방법은 다른 기능적 연결성을 기반으로 자극 대상을 정의하는 다른 접근법과 비교하여 신중하게 평가되어야합니다.
우리의 프로토콜에는 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 우선, sgACC는 스페노이드 부비동 근처에 위치하며, 이는 자기장(37)의 불균일성으로 인해 심각한 신호 손실을 야기한다. 게다가, 신경 네비게이션의 정확성은 MRI 이미지의 품질에 크게 의존하며, 이는 부정확 한 자극 목표로 이어질 수 있습니다. MRI의 신호 대 잡음비를 개선하거나 sgACC를 더 잘 대체하면이 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또 다른 한계는 헤드 모델을 수립하는 것과 같은 준비에는 약 두 주 동안 지속되는 전체 치료 과정은 말할 것도없고 오랜 시간이 걸리기 때문에 잠재적으로 환자의 치료 준수에 영향을 미치는 시간이 많이 걸리는 절차입니다.
이러한 제한에도 불구하고이 방법은 강점이 있습니다. 5-cm 규칙이 임상 환경에서 널리 적용되었다는 사실에도 불구하고, TMS38의 이질적인 효능에 대한 중요한 이유로 간주되는 해부학 적 특징에 대한 개인차를 간과합니다. 신경 네비게이션 시스템은 구조적 MRI 이미지를 참조하여 머리를 개별적으로 모델링하여 코일 위치의 정확도를 향상시킵니다. 연구에 따르면 신경항법TMS 요법은 5-cm 표적화 방법(38)을 사용하는 전통적인 치료보다 더 효과적이며, 더욱이 작업자는 시스템(39,40)의 안내 하에 실시간으로 코일을 조정할 수 있다.
전통적인 TMS 요법은 전체적으로 DLPFC를 표적으로 한다. 이 프로토콜에서, sgACC와의 가장 강한 네거티브 연결성을 갖는 DLPFC의 서브영역이 타겟으로 선택되었다. Baeken et al.41은 sgACC가 자살 충동과 절망과 관련이 있음을 발견했습니다. 치료-내성 우울증을 가진 환자는 sgACC와 우측방 전측두엽 피질 사이에 더 강한 FC를 보여주며, 이는 환자(42)의 난치성 상태와 관련될 수 있다. 또한, sgACC와 DLPFC 사이의 강한 연결성은 MDD 환자43에서 발견되었고, sgACC와 디폴트 모드 네트워크(DMN) 사이의 음성 FC는 임상적 개선과 상관관계가 있었다. 따라서, 우리는 sgACC의 연결성이 TMS의 치료 효과와 밀접한 관련이 있으며, DLPFC의 특정 영역을 자극하는 것이 sgACC로 FC를 변화시킬 수 있으며, 이는 치료25,44의 효과를 향상시킬 수 있다고 추측한다.
요약하면, 본 TMS 프로토콜은 MRI 보조 신경항법 시스템 하에서 작동되며, sgACC와 가장 강한 부정적인 기능적 연결성을 보여주는 DLPFC의 서브영역을 표적으로 한다. 이전의 연구는이 타겟팅 방법을 적용하지 않았지만 위치 지정의 정확성을 향상시키고 치료 반응을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
저자는 보고할 공개가 없습니다.
Acknowledgments
이 연구는 중국 박사후 과학 재단 기금 프로젝트 (2019M652854)와 중국 광둥성 자연 과학 재단 (보조금 번호 2020A1515010077)이 자금을 지원했습니다.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 3T Philips Achieva MRI scanner | Philips | ||
| Harvard/Oxford cortical template | http://www.cma.mgh.harva rd.edu/ | ||
| MATLAB | MathWorks | ||
| SPM12 | http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm | ||
| The Visor2 system | ANT Neuro | The Visor2 software, the optical tracking system, tracking tools and calibration board are part of the visor2 system. | |
| TMS device | Magstim, Carmarthenshire, UK |
References
- 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).
- Knight, M. J., Baune, B. T. Cognitive dysfunction in major depressive disorder. Current Opinion in Psychiatry. 31 (1), 26-31 (2018).
- Otte, C., et al. Major depressive disorder. Nature Reviews Disease Primers. 2 (1), 1-20 (2016).
- 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).
- 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).
- 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).
- Diana, M., et al. Rehabilitating the addicted brain with transcranial magnetic stimulation. Nature Reviews Neuroscience. 18 (11), 685 (2017).
- 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).
- 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).
- 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).
- Castrén, E. Neuronal network plasticity and recovery from depression. JAMA Psychiatry. 70 (9), 983-989 (2013).
- Cantone, M., et al. Cortical plasticity in depression. ASN Neuro. 9 (3), 1759091417711512 (2017).
- 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).
- 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).
- Wassermann, E. M., Zimmermann, T. J. P. Transcranial magnetic brain stimulation: Therapeutic promises and scientific gaps. Pharmacology & Therapeutics. 133 (1), 98-107 (2012).
- 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).
- Kim, J. Y., et al. The correlation between the frontostriatal network and impulsivity in internet gaming disorder. Scientific Reports. 9 (1), 1191 (2019).
- 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).
- Mayberg, H. S. Limbic-cortical dysregulation: A proposed model of depression. Journal of Neuropsychiatry and Clinical Neurosciences. 9 (3), 471-481 (1997).
- Rolls, E. T. The cingulate cortex and limbic systems for emotion, action, and memory. Brain Structure and Function. 224 (9), 3001-3018 (2019).
- 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).
- 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).
- 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).
- Montgomery, S. A., Asberg, M. A new depression scale designed to be sensitive to change. British Journal of Psychiatry. 134, 382-389 (1979).
- 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).
- Cash, R. F. H., et al. Personalized connectivity-guided DLPFC-TMS for depression: Advancing computational feasibility, precision and reproducibility. Human Brain Mapping. , (2021).
- Hamilton, M. A rating scale for depression. Journal of Neurology, Neurosurgery, and Psychiatry. 23 (1), 56-62 (1960).
- Beck, A. T., Steer, R. A., Brown, G. K. Manual for the Beck depression inventory-II. , TX Psychol. Corp. San Antonio. 1-82 (1996).
- Hamilton, M. The assessment of anxiety states by rating. British Journal of Medical Psychology. 32 (1), 50-55 (1959).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Cole, E. J., et al. Stanford accelerated intelligent neuromodulation therapy for treatment-resistant depression. American Journal of Psychiatry. 177 (8), 716-726 (2020).
- 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).
- 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).
- Ojemann, J. G., et al. Anatomic localization and quantitative analysis of gradient refocused echo-planar fMRI susceptibility artifacts. Neuroimage. 6 (3), 156-167 (1997).
- Schonfeldt-Lecuona, C., et al. The value of neuronavigated rTMS for the treatment of depression. Clinical Neurophysiology. 40 (1), 37-43 (2010).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
