Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Neuroscience

التحفيز العصبي ذو الحلقة المغلقة للعلاج الشخصي المدفوع بالعلامات الحيوية للاضطراب الاكتئابي الشديد

Published: July 7, 2023 doi: 10.3791/65177

Summary

قد يؤدي التحفيز العميق للدماغ الناجم عن علامة حيوية عصبية خاصة بالمريض لحالة عالية الأعراض إلى التحكم بشكل أفضل في أعراض الاضطراب الاكتئابي الشديد مقارنة بالتحفيز المستمر والحلقة المفتوحة. يوفر هذا البروتوكول سير عمل لتحديد علامة حيوية عصبية خاصة بالمريض والتحكم في توصيل التحفيز العلاجي بناء على العلامة الحيوية المحددة.

Abstract

يتضمن التحفيز العميق للدماغ إعطاء التحفيز الكهربائي لمناطق الدماغ المستهدفة لتحقيق فائدة علاجية. في سياق الاضطراب الاكتئابي الشديد (MDD) ، أعطت معظم الدراسات حتى الآن تحفيزا مستمرا أو مفتوحا مع نتائج واعدة ولكنها مختلطة. قد ينبع أحد العوامل التي تساهم في هذه النتائج المختلطة من وقت تطبيق التحفيز. قد تكون إدارة التحفيز الخاصة بالحالات عالية الأعراض بطريقة شخصية وسريعة الاستجابة أكثر فعالية في تقليل الأعراض مقارنة بالتحفيز المستمر وقد تتجنب الآثار العلاجية المتناقصة المتعلقة بالتعود. بالإضافة إلى ذلك ، فإن انخفاض المدة الإجمالية للتحفيز يوميا مفيد لتقليل استهلاك طاقة الجهاز. يصف هذا البروتوكول سير عمل تجريبي باستخدام جهاز تحفيز عصبي مزمن مزروع لتحقيق تحفيز الحلقة المغلقة للأفراد الذين يعانون من MDD المقاوم للعلاج. يتوقف هذا النموذج على تحديد علامة حيوية عصبية خاصة بالمريض مرتبطة بحالات الأعراض العالية وبرمجة كاشفات الجهاز ، بحيث يتم تشغيل التحفيز من خلال هذه القراءة لحالة الأعراض. تتضمن الإجراءات الموصوفة كيفية الحصول على تسجيلات عصبية متزامنة مع تقارير أعراض المريض ، وكيفية استخدام هذه البيانات في نهج نموذج مساحة الحالة للتمييز بين حالات الأعراض المنخفضة والعالية والميزات العصبية المقابلة ، وكيفية برمجة الجهاز وضبطه لاحقا لتقديم علاج تحفيز الحلقة المغلقة.

Introduction

الاضطراب الاكتئابي الشديد (MDD) هو مرض عصبي يتميز بنشاط شاذ على مستوى الشبكة والاتصال1. يظهر المرض مجموعة متنوعة من الأعراض التي تختلف عبر الأفراد ، وتتقلب بمرور الوقت ، وقد تنبع من دوائر عصبية مختلفة 2,3. ما يقرب من 30٪ من الأفراد المصابين باضطراب الاضطراب الاكتئابي الحاد يرفضون العلاجات القياسيةللرعاية 4 ، مما يسلط الضوء على الحاجة إلى مناهج جديدة.

التحفيز العميق للدماغ (DBS) هو شكل من أشكال التعديل العصبي الذي يتم فيه توصيل التيار الكهربائي إلى المناطق المستهدفة من الدماغ بهدف تعديل النشاط. كان DBS لعلاج MDD ناجحا جدا في بعض التطبيقات 5,6 ، لكنه فشل أيضا في التكرار في دراسات أكبر 7,8. استخدمت جميع الدراسات المذكورة تحفيز الحلقةالمفتوحة 9 ، حيث كان توصيل التحفيز العلاجي المفترض مستمرا بمعايير ثابتة. في المقابل ، يوفر تحفيز الحلقة المغلقة التحفيز بناء على علامة حيوية مبرمجة أو نمط نشاط عصبي مرتبط بحالة الأعراض10. هناك نوعان من التطبيقات الرئيسية لتحفيز الحلقة المغلقة: التحفيز المستجيب والتحفيز التكيفي11. يوفر التحفيز المستجيب دفعات من التحفيز بمعلمات ثابتة (على سبيل المثال ، التردد والسعة وعرض النبضة) عند استيفاء المعايير المبرمجة. مع التحفيز التكيفي ، تتغير معلمات التحفيز ديناميكيا كدالة للعلامة الحيوية المقاسة ، وفقا للخوارزمية ، والتي قد تحتوي على نقاط إصلاح متعددة أو تعديل مستمر آلي. يمكن أن يكون التحفيز مستمرا أو متقطعا مع التحفيز التكيفي. أظهر التحفيز التكيفي فعالية فائقة لتحفيز الحلقة المفتوحة في السيطرة على أعراض مرض باركنسون12. التحفيز العصبي المستجيب للصرع13 معتمد من إدارة الغذاء والدواء (FDA) ، في حين أن التحقيقات المبكرة للتحفيز المستجيب ل MDD 14 والتحفيز التكيفي لمتلازمة توريت 15 والهزة الأساسية16 تظهر أيضا فائدة علاجية.

لتنفيذ تحفيز الحلقة المغلقة ، يجب اختيار إشارة فسيولوجية وتتبعها للإبلاغ عن موعد تقديم التحفيز. هذه التغذية المرتدة هي الفرق الرئيسي بين تحفيز الحلقة المفتوحة والحلقة المغلقة ويتم تحقيقها عن طريق اختيار علامة حيوية. يوفر هذا البروتوكول إجراء لتحديد علامة حيوية شخصية وفقا لمجموعة الأعراض التي يعاني منها فرد معين. ستكشف التحليلات التلوية المستقبلية عبر المرضى ما إذا كانت هناك مؤشرات حيوية مشتركة بين الأفراد أو إذا كان العرض غير المتجانس لأعراض MDD والدوائر الأساسية يتطلب نهجا شخصيا17,18. يسمح استخدام أجهزة DBS القادرة على استشعار النشاط العصبي وتقديم التحفيز الكهربائي باكتشاف هذه العلامة الحيوية والتنفيذ اللاحق للتعديل العصبي مغلق الحلقة. يفترض هذا النهج وجود علاقة زمنية وثيقة بين النشاط العصبي وحالات أعراض محددة وقد لا يكون قابلا للتطبيق على جميع المؤشرات أو الأعراض.

في حين أن مؤشرات مثل مرض باركنسون والهزة مجهولة السبب لها أعراض يمكن قياسها باستخدام أجهزة استشعار محيطية (على سبيل المثال ، الرعاش ، الصلابة) ، عادة ما يتم الإبلاغ عن أعراض MDD من قبل المريض أو تقييمها من قبل الطبيب باستخدام أسئلة وملاحظات موحدة. في سياق جمع بيانات كافية لحساب علامة حيوية شخصية ، فإن التقييمات السريرية ليست عملية ، وبالتالي يتم استخدام تقارير المرضى عن الأعراض من خلال مقاييس التصنيف. تشمل هذه المقاييس المقاييس التناظرية المرئية للاكتئاب (VAS-D) والقلق (VAS-A) والطاقة (VAS-E)19 ، والشكل المكون من ستة أسئلة لمقياس تصنيف هاميلتون للاكتئاب (HAMD-6) 20. توفر التسجيلات المتزامنة للنشاط العصبي وإكمال تصنيفات أعراض التقرير الذاتي هذه مجموعة بيانات مقترنة يمكن استخدامها للنظر في العلاقات بين السمات الطيفية للإشارة العصبية المتعلقة بحالات الأعراض العالية أو التنبؤية بها.

يمكن استخدام الأساليب الحسابية ، مثل نمذجة فضاء الحالة ، للكشف عن العلاقات بين حالات الأعراض والميزات العصبية. تعتبر الطرق النظرية للرسم البياني جذابة لتوصيف فضاء الحالة21 لأنها تمكن من اكتشاف الحالات عبر نطاقات زمنية مختلفة من خلال نمذجة القرب الزمني بين القياسات22 بشكل صريح. يحدد نموذج مساحة حالة الأعراض الفترات الزمنية التي يوجد فيها نمط ظاهري شائع لأعراض المريض وقد يحدد الحالات الفرعية للأعراض التي تختلف فيها التصنيفات على أبعاد محددة لاكتئاب المريض بناء على البيئة أو السياق. يعتمد نهج الحلقة المغلقة على اكتشاف حالات الأعراض بناء على نشاط الدماغ الأساسي. تصنيف التعلم الآلي هو الخطوة الأخيرة التي تساعد في تحديد مجموعة من الميزات الإحصائية المستمدة من إشارات نشاط الدماغ التي تميز بشكل أفضل حالتين أو أكثر من حالات الأعراض14. يشرح هذا النهج المكون من مرحلتين التباين في أعراض المريض بمرور الوقت ويربط الأنماط المنهجية لاختلاف الأعراض بنشاط الدماغ.

يستخدم البروتوكول الحالي نظام التحفيز العصبي المستجيب NeuroPace (RNS)13,23. إجراءات تحديد موقع (مواقع) التحفيز الأمثل والمعلمات خارج نطاق هذا البروتوكول. ومع ذلك ، فإن قدرات التحفيز لجهاز معين مهمة يجب مراعاتها عند تصميم التحفيز العصبي مغلق الحلقة. بالنسبة للجهاز المستخدم في هذا البروتوكول ، يتم التحكم في التحفيز بالتيار ويتم توصيله بين الأنود (الأنود) والكاثود (الكاثود). يمكن اختيار واحد أو أكثر من ملامسات القطب أو العلبة (محفز عصبي قابل للزرع [INS]) كأنود (أنود) أو كاثود (كاثود). تردد التحفيز (1-333.3 هرتز) ، السعة (0-12 مللي أمبير) ، عرض النبضة (40-1000 ميكروثانية لكل طور) ، والمدة (10-5000 مللي ثانية ، لكل لحظة) كلها مبرمجة مسبقا. يمكن تعيين المعلمات السابقة بشكل مستقل لما يصل إلى خمسة علاجات تحفيزية. يتم تقديم هذه العلاجات بالتتابع إذا استمر استيفاء معايير الكشف. لا يمكن توصيل أشكال موجية تحفيزية متعددة في وقت واحد (على سبيل المثال ، لا يمكن للمرء توصيل ترددين مختلفين من التحفيز في وقت واحد). شكل موجة التحفيز هو موجة مستطيلة ثنائية الطور متماثلة ولا يمكن تغييرها.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

تمت مراجعة هذا البروتوكول والموافقة عليه من قبل مجلس المراجعة المؤسسية بجامعة كاليفورنيا ، سان فرانسيسكو.

1. إعداد الجهاز لتسجيلات المريض في المنزل

  1. اعمل مع ممثل من شركة الأجهزة لتعيين أربع قنوات مهيأة للاستحواذ، اثنتان من كل سلك مزروع.
    ملاحظة: تسجل كل قناة تسجيلا ثنائي القطب. قد تستخدم القنوات المكونة ملامسات قطب كهربائي مجاورة (على سبيل المثال ، 1-2 ، 3-4) أو متشابكة (على سبيل المثال ، 1-3 ، 2-4). عندما يتم زرع خيوط بمسافة 10 مم ، يتم استخدام جهات الاتصال المجاورة عادة. عندما يتم زرع خيوط بمسافة 3.5 مم ، يتم استخدام جهات اتصال متجاورة أو متشابكة. يتم تحديد ذلك من خلال فحص إعادة بناء موقع زرع القطب بالنسبة للأهداف التشريحية وفحص سعة الإشارات. إذا كانت جهات الاتصال المجاورة تنتج إشارات منخفضة السعة ، فمن الأفضل استخدام جهات الاتصال المتشابكة. لا يمكن استخدام كل جهة اتصال في المونتاج إلا مرة واحدة.
  2. تأكد من أن المريض قد تعافى تماما من الجراحة بعد زرع الجهاز بخيوط قشرية و / أو عمق (انظر24 للحصول على معلومات إضافية حول تقنية الزرع).
  3. قم بتوصيل عصا القياس عن بعد بالمبرمج (الجهاز اللوحي السريري) واطلب من المريض حمل العصا فوق INS أو إرفاقها بقبعة ربط (مصنوعة خصيصا ، وليست جزءا من نظام الجهاز ؛ انظر الشكل 1).
  4. باستخدام المبرمج ، قم بتسجيل الدخول إلى نظام إدارة بيانات المريض (PDMS ؛ https://pdms.neuropace.com/login.php) ، وانتقل إلى المريض الصحيح ، وحدد البرمجة ثم تغيير التقاط ECoG. اضبط نافذة الالتقاط على 240 ثانية كحد أقصى للقنوات الأربع التي تم تكوينها باستخدام تحديد القائمة المنسدلة.
    ملاحظة: معدل أخذ عينات الجهاز هو 250 هرتز.
  5. في نفس صفحة الإعدادات ، اضبط حجز مساحة لحجوزات المغناطيس على اثنين وإلى صفر لجميع أنواع المشغلات الأخرى باستخدام تحديدات القائمة المنسدلة. يسمح هذا بحفظ الأولوية لتسجيلين يتم تشغيلهما بواسطة الضربات الشديدة للمغناطيس.
    ملاحظة: يمكن أيضا تمكين التخزين المجدول ، للحفظ التلقائي وغير ذي الأولوية للتسجيلات العصبية في أوقات محددة من اليوم. لن يتم استخدام هذه التسجيلات لتحديد علامة حيوية ولكنها قد تكون مفيدة لأغراض أخرى.
  6. قم بمزامنة الإعدادات المبرمجة حديثا مع INS الخاص بالمريض عن طريق تحديد زر المراجعة والبرنامج ، وتأكيد التغييرات الموضحة في الجدول المقدم ، وتحديد زر تأكيد البرمجة .
    ملاحظة: يجب ضبط كل من الكشف والتحفيز على معطل.

2. جمع الأعراض أثناء تسجيلات المريض في المنزل

  1. قم بإعداد المسح المستند إلى الويب لتقرير أعراض المريض (مثل REDCap25) ، بما في ذلك أشرطة التمرير ل VAS-D و VAS-A و VAS-E وردود الاختيار لكل سؤال من HAMD-6. تأكد من تسجيل وقت بدء الاستطلاع وإكماله.
  2. تزويد المريض بعنوان URL الفريد الذي تم إنشاؤه بواسطة REDCap للوصول إلى استطلاعات الأعراض إما عبر رسالة نصية أو بريد إلكتروني

3. إجراء تقارير الأعراض المتزامنة في المنزل والتسجيلات العصبية

  1. اطلب من المريض إعداد المعدات ، بما في ذلك جهاز مراقبة عن بعد (كمبيوتر محمول للمريض) وعصا ومغناطيس وجهاز لإكمال المسح (مثل الهاتف الذكي أو الجهاز اللوحي أو الكمبيوتر) (الشكل 1). يتم تنفيذ الخطوات 3.2-3.8 من قبل المريض.
    ملاحظة: معظم المرضى يتعلمون هذا الإجراء بسرعة. جلسات التدريب الشخصية أثناء بقاء المريض في المستشفى بعد زرع الجهاز مفيدة للتعرف على المكونات. بعد عودة المريض إلى المنزل ، يمكن أن تكون مكالمة الفيديو أثناء قيام المريض بتسجيل في المنزل بمثابة تجديد مفيد.
  2. قم بتشغيل جهاز المراقبة عن بعد واستجوب الجهاز باستخدام العصا ، وقم بتنزيل تسجيلات تخطيط كهربية القلب (ECoG) التي حدثت منذ الاستجواب الأخير للشاشة البعيدة.
  3. اسحب المغناطيس فوق INS لتشغيل تسجيل المغناطيس.
    ملاحظة: يؤدي التمرير المغناطيسي إلى تشغيل تسجيل بنسبة 2: 1 قبل: بعد نسبة التمرير. في حالة التقاط ECoG المبرمج إلى 240 ثانية ، فهذا يعني أنه سيتم تخزين 160 ثانية من البيانات قبل التمرير و 80 ثانية بعد التمرير.
  4. بدء تشغيل جهاز توقيت. استخدم عنوان URL الفريد لإكمال مسح الأعراض.
  5. بعد انقضاء 4 دقائق أو انتهاء المريض من الاستطلاع (أيهما يحدث لاحقا) ، اسحب المغناطيس فوق INS مرة أخرى لتشغيل تسجيل آخر.
  6. بعد 80 ثانية على الأقل ، استخدم العصا لاستجواب الجهاز مرة أخرى ، ونقل البيانات من التمريرات المغناطيسية إلى الشاشة البعيدة.
    ملاحظة: نظرا للذاكرة المحدودة الموجودة على متن INS (حتى 53 دقيقة قناة من البيانات ، اعتمادا على التكوين13) ، من المستحسن نقل تسجيلات ECoG هذه على الفور إلى جهاز العرض عن بعد حتى لا يتم استبدالها بالتسجيلات اللاحقة.
  7. أكمل الخطوات 3.1-3.6 مرتين يوميا على الأقل.
  8. مرة واحدة على الأقل يوميا ، قم بتوصيل الشاشة عن بعد بالإنترنت عبر إيثرنت وحدد نقل البيانات والمزامنة على جهاز العرض عن بعد لإرسال البيانات إلى السحابة.

Figure 1
الشكل 1: معدات المرضى للتسجيلات المنزلية. شاشة عن بعد وعصا مربوطة بقبعة ومغناطيس وهاتف ذكي مع مسح REDCap. تظهر الصور المرصعة مواقع زرع القطب الكهربائي الأيمن OFC (الأزرق) و SGC (البرتقالي) المتراكبة على تسلسل T1 الخواص الخواص للمادة البيضاء من التصوير بالرنين المغناطيسي قبل الجراحة (MRI). تقع الشريحة الإكليلية المصورة في مستوى أعمق اتصال ، لذلك قد لا تتمحور جهات الاتصال الأخرى على هذه الشريحة الدقيقة (نظرا لحقيقة أن مسار القطب ليس في المستوى الإكليلي). يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

4. تحديد علامة حيوية شخصية

  1. قم بإنشاء إطار بيانات لاستجابات مسح الأعراض المبلغ عنها ذاتيا (مثل JOVE. PR03_Symptoms.pkl).
  2. احسب ملفات تعريف القدرة الطيفية لكل قناة من تسجيل ECoG عن طريق دمج نشاط ECoG مع عائلة من مويجات Morlet (40 نواة ، 12 دورة ، متباعدة بين 1-120 هرتز) ، وإنشاء إطار بيانات جديد (على سبيل المثال ، JOVE. PR03_NeuralPower.pkl).
  3. قم بإقران تسجيلات ECoG بتقارير الأعراض التي حدثت خلال نافذة زمنية تمتد من 5 دقائق قبل إلى 5 دقائق بعد بدء تقرير الأعراض، باستخدام حقل trial_id في إطار بيانات NeuralPower.
  4. تحديد حالات الأعراض (الشكل 2)
    1. باستخدام Python 3.10 ، قم بتثبيت المتطلبات المدرجة في ملف المتطلبات.txt (المجلد التكميلي 1) إلى بيئة جديدة. يمكن القيام بذلك باستخدام متطلبات تثبيت النقطة -r .txt.
    2. افتح JOVE-Symptom_State_and_Biomarker_Analysis.ipynb (المجلد التكميلي 1) باستخدام دفتر Jupyter.
    3. تحقق من تعيين kernel إلى البيئة التي تم فيها تثبيت المتطلبات.txt وتشغيل JOVE-Symptom_State_and_Biomarker_Analysis.ipynb.
      ملاحظة: يحسب JOVE-Symptom_State_and_Biomarker_Analysis.ipynb التشابه الإحصائي بين الدرجات في استطلاعات المرضى باستخدام مقياس تشابه جيب التمام، والذي يتراوح من 0 (بدون تشابه) إلى 1 (متطابق) ويبني رسما بيانيا لحالة الأعراض عن طريق تجميع قيم التشابه عبر جميع الأزواج الممكنة من تقارير أعراض المريض في المنزل. يتم حساب ميزات القدرة الطيفية لكل حالة أعراض عن طريق تجميع ملامح القدرة الطيفية المرتبطة بكل حالة أعراض مستنبطة. ينتج عن هذا الإجراء توزيع ملفات تعريف القدرة الطيفية المرتبطة بكل حالة أعراض (الشكل 3).
  5. في السيناريوهات التي يتم فيها تحديد أكثر من حالتين من الأعراض ، تتم مقارنة توزيعات الطاقة الطيفية المقابلة لحالة الأعراض الأكثر شدة وحالة الأعراض الأقل حدة إحصائيا.
  6. استخدم اختبار t التقليب القائم على العنقود لتحديد الترددات الطيفية التي تكون فيها القوة الطيفية لحالة الأعراض الشديدة أكبر بكثير من القوة الطيفية لحالة الأعراض الأقل حدة. يعتبر نطاق الترددات الطيفية المتجاورة التي تميز حالات الأعراض بمثابة علامة حيوية مرشحة واحدة.

Figure 2
الشكل 2: رسم تخطيطي للنهج المنهجي لقياس حالات الأعراض ، مع إظهار النتائج من مثال تمثيلي. يتم الحصول على المسوحات المبلغ عنها ذاتيا للمريض ويتم تطبيع درجات الأعراض المفصلة إلى نطاق بين 0 و 1 (تعكس الألوان الداكنة شدة أعراض أقل وتعكس الألوان الأكثر إشراقا شدة أعراض أعلى). (1) يمثل كل مسح مكتمل لقطة في الوقت المناسب لأعراض المريض ويتم تمثيله كنقطة (سوداء) في الفضاء عالي الأبعاد. (2) ترتبط النقاط الزمنية معا في الرسم البياني لمسح الأعراض ، والذي يربط تشابه جيب التمام بين تقارير المسح (الخطوط بين النقاط). (3) يعين اكتشاف مجتمع الرسم البياني كل نقطة زمنية لمجتمع أو حالة عرض (نقاط وخطوط ملونة) بناء على نمط اتصالات الرسم البياني. (4) يتم حساب متوسط درجات شدة الأعراض وفقا لتعيين الحالة وتوفر نمطا ظاهريا عاما للأعراض لكل ولاية. (5) يمكن تتبع حدوث كل حالة بمرور الوقت كمخطط نقطي (تعكس الخطوط الرأسية تقرير أعراض معين لحالة واحدة). يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

5. برمجة إعدادات كاشف الجهاز

  1. باستخدام المبرمج ، قم بتسجيل الدخول إلى PDMS وحدد المريض الصحيح والبرمجة واكتشاف التغيير.
  2. استنادا إلى العلامة الحيوية المخصصة المحددة ، حدد القناة الصحيحة لاكتشاف النشاط.
    1. عند إنشاء نمط لأول مرة ، حدد أولا ECoG بالنقر فوق واحد من تلك الموضحة أدناه ، وقناة مختارة من ECoG ، وفترة زمنية مميزة.
    2. عند إنشاء نمط من نمط موجود مسبقا ، قم بتغيير القناة بالنقر فوق نمط وتحديد زر تغيير القناة .
  3. للكشف، حدد النشاط الإيقاعي، والذي يشير ضمنا إلى كاشف النطاق الترددي.
  4. انقر على المزيد من عناصر التحكم وإعدادات الإعلان. حدد الحد الأدنى المطلوب للتردد والحد الأقصى للتردد. تأكد من أن الإعدادات كما يلي: ممر النطاق: تشغيل; طول الخط: إيقاف; المنطقة: إيقاف; منطق الانقلاب: غير مقلوب.
  5. قم ببرمجة السعة الدنيا والحد الأدنى لمدة الكاشف. ابدأ بسعة لا تقل عن 0.8٪ ومدة لا تقل عن 0.64 ثانية (أي ما يعادل عتبة تمرير النطاق الترددي البالغة خمسة وحجم نافذة تحليل الكشف 1280 مللي ثانية).
    ملاحظة: الحد الأدنى للسعة هو نسبة مئوية من إجمالي سعة الإشارة التي يجب أن يتجاوزها النشاط المكتشف. يمكن استخدام السعات فوق هذه العتبة فقط للكشف. الحد الأدنى للمدة هو المدة التي يجب أن تستمر فيها إشارة السعة العالية. يتم تتبع هذا كعدد من صناديق الوقت ذات المدة الثابتة. على وجه التحديد ، يجب أن تفي حاويات الوقت x من y 128 ms بهذه المعايير ، حيث x هي عتبة تمرير النطاق الترددي و y هي [كشف حجم نافذة التحليل / 128] ، كما هو موضح في المعلمات الفنية. يجب الخروج من الحلقة (أي تشغيل الكاشف) قبل حدوث مشغل لاحق. قد تكون بعض الإعدادات حساسة للغاية وتؤدي إلى البقاء في حلقة واحدة إلى أجل غير مسمى ، وبالتالي منع المشغلات اللاحقة.
  6. بمجرد تحديد جميع إعدادات الكاشف ، انقر فوق تم لإغلاق جميع نوافذ البرمجة.
    ملاحظة: يمكن برمجة أجهزة كشف متعددة. يمكن تشغيل الكشف بناء على منطق AND / OR بين أجهزة الكشف هذه. ابدأ بكاشف واحد لفهم السلوك قبل تقديم كاشف ثان.
  7. مع وضع العصا فوق INS الخاص بالمريض ، حدد مراجعة وبرنامج وانقر فوق رسائل التأكيد لتهيئة إعداد الكاشف هذا.

6. معايرة إعدادات كاشف الجهاز

  1. بعد برمجة كاشف الجهاز وتهيئته على الجهاز ، قم بإجراء تسجيلات اختبار لتقييم ما إذا كان يجب ضبط حساسية الكاشف لتحقيق تردد التشغيل المطلوب. يمكن تحقيق ذلك باستخدام ECoGs المباشر أو تقرير الاستجواب. يتم تحديد التعديلات على حساسية الكاشف تجريبيا بناء على تقارير أعراض المريض والآثار الجانبية والنتائج. قد تكون هناك حاجة لهذه التعديلات طوال فترة العلاج. في اليوم ، يمكن استخدام 30 دقيقة من التحفيز كنقطة انطلاق محافظة لتقييم الفعالية السريرية مع الحفاظ أيضا على عمر البطارية.
  2. ECoGs الحية
    1. مع وضع العصا فوق INS الخاص بالمريض ، حدد Live ECOGs على المبرمج.
    2. أثناء التسجيل المباشر ، احسب عدد الاكتشافات التي تحدث طوال مدة التسجيل. يوفر هذا مؤشرا على عدد المرات التي سيتم فيها تشغيل الكاشف.
      ملاحظة: قد تعتمد بعض أجهزة الكشف على الحالة ، خاصة أجهزة الكشف التي تم ضبطها على ترددات منخفضة (على سبيل المثال ، أكثر نشاطا أثناء فترات النوم أو النعاس). وبالتالي ، فإن التسجيلات الحية لها قيود على تقدير عدد المرات التي قد يتم فيها تشغيل الكاشف. قد تعاني التسجيلات الحية أيضا من التداخل الكهرومغناطيسي (على سبيل المثال ، ضوضاء الخط) أو ضعف موضع العصا.
  3. تقرير الاستجواب
    1. بعد دقائق إلى ساعات من ضبط الكاشف ، ضع العصا فوق INS الخاص بالمريض لاستجواب الجهاز.
    2. في PDMS ، انتقل إلى النشاط ، وحدد قائمة الأحداث ، وانقر فوق الاستجواب الأولي من وقت التسجيل. يوفر الجدول في الأسفل قائمة ، مع الأوقات ، بجميع أحداث الكشف. يمكن تصدير هذا المستند بتنسيق pdf وتحليله للقياس الكمي.
  4. استنادا إلى عدد الاكتشافات لكل وحدة زمنية مسجلة مقابل الكثافة المطلوبة للتحفيز ، اضبط مدة الكاشف ومعلمات السعة إذا لزم الأمر. تأكد من النقر فوق مراجعة وبرنامج بعد كل مجموعة من التغييرات لتهيئتها على INS للمريض.

7. برمجة إعدادات تحفيز الجهاز

  1. باستخدام المبرمج ، قم بتسجيل الدخول إلى PDMS وحدد المريض الصحيح والبرمجة وتحفيز التغيير.
  2. حدد جهات الاتصال الرئيسية المطلوبة أو Can (INS) لتكون الأنود (الأنود) والكاثود (الكاثود). حدد تيار التحفيز المطلوب وعرض النبضة والمدة والتردد.
    ملاحظة: يمكن برمجة ما يصل إلى خمسة علاجات تحفيزية. يتكون كل علاج من دفعتين من التحفيز ، والتي يمكن برمجتها لتكون متشابهة أو مختلفة. يمكن أن يؤدي محفز كاشف معين إلى عدد متغير من علاجات التحفيز ، اعتمادا على المدة المستمرة للنوبة. فقط برنامج العلاج 1 ، مع وجود نفس المعلمات لكلا الرشقات ، مما سيؤدي إلى مدة ثابتة من التحفيز يتم تسليمها في كل مرة يتم فيها تشغيل الكاشف. في هذا التكوين ، ستكون المدة الإجمالية للتحفيز الذي يتم تسليمه عند تشغيل الكاشف هي مجموع Stim 1 Burst 1 و Stim 1 Burst 2. إذا تمت برمجة علاجات متعددة وتقديمها ، فيمكن تقديم خمسة علاجات كحد أقصى خلال حلقة معينة. يجب الخروج من الحلقة وتشغيل حلقة جديدة من أجل تقديم التحفيز اللاحق.
  3. إذا كنت ترغب في الحد من إجمالي مقدار التحفيز الذي يتم تقديمه يوميا ، فحدد قيمة لحد العلاج في اليوم ووقت إعادة تعيين حد العلاج.
    ملاحظة: يتم تعيين المنطقة الزمنية لإعادة تعيين حد العلاج على المركز الأساسي للمريض. إذا انتقل المرضى ، فقد يكون هذا مختلفا عن المنطقة الزمنية لمنزل المريض.
  4. على وجه التحديد ، إذا لم يكن هناك حاجة إلى التحفيز بين عشية وضحاها ، فقم بتعيين حد العلاج في اليوم ووقت إعادة تعيين حد العلاج بحيث يحقق الكاشف حد العلاج بين وقت إعادة الضبط ووقت نوم المريض.
  5. مع وضع العصا فوق INS الخاص بالمريض ، حدد مراجعة وبرنامج وانقر فوق رسائل التأكيد لتهيئة إعدادات التحفيز.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

البيانات التي تم جمعها وتقديمها هنا هي من مريض واحد مع خيوط ذات أربع قنوات مزروعة في القشرة الأمامية المدارية اليمنى (OFC) والحزامية تحت الجينية اليمنى (SGC) (الشكل 1). تم استخدام سلك بميل 10 مم من المركز إلى المركز ل OFC من أجل استهداف كل من الجانبين الإنسي والجانبي ، بينما تم استخدام سلك بميل 3.5 مم ل SGC من أجل الحصول على تغطية أكثر تركيزا مكانيا. تمت برمجة أربع قنوات تسجيل ثنائية القطب باستخدام جهات اتصال متجاورة: OFC1-OFC2 و OFC3-OFC4 و SGC1-SGC2 و SGC3-SGC4. تم اختيار جهات الاتصال هذه للمساعدة في تفسير المكان الذي يتم تسجيل الإشارات منه ولأن سعة ECoG كانت كافية لحل القدرة الطيفية. بعد الشفاء من الجراحة ، قام المريض بتشغيل تسجيلات ECoG في المنزل على جهاز التحفيز العصبي المزروع بشكل مزمن بالتزامن مع استكمال تقارير مسح الأعراض عبر REDCap (الشكل 1) ، والتي قيمت جوانب متعددة من الأعراض. على مدار أسابيع ، أنشأ هذا مجموعة بيانات كافية لتعيين حالات أعراض مميزة (الشكل 2). كشف تحليل فضاء الحالة عن أربع حالات عرض. استنادا إلى الفحص اليدوي للتوزيع القائم على خريطة الحرارة لمتوسط درجات الأعراض (الشكل 2 ، أسفل اليمين) ، تم اختيار الحالتين 3 و 0 كحالات أعراض منخفضة وعالية الاكتئاب ، على التوالي. ثم تم حساب ميزات الطاقة الطيفية من تسجيلات ECoG التي أجريت على مقربة زمنية قريبة من الوقت الذي أكمل فيه المريض تقرير مسح الأعراض. تم تجميع ميزات الطاقة حسب القناة بناء على حالات الأعراض الأقل والأكثر شدة ، والتي يشار إليها باسم حالة الاكتئاب المنخفض وحالة الاكتئاب العالي ، على التوالي (حالة الاكتئاب المنخفض n = 140 ؛ حالة الاكتئاب المرتفع n = 660). تم رسم توزيعات القدرة الطيفية كدالة للتردد الطيفي لحالات الاكتئاب المنخفض والعالي (الشكل 3). بسبب القيود المتأصلة في منطق عتبة الكشف للجهاز المزروع ، يجب أن تظهر العلامة الحيوية الطيفية المختارة قوة أكبر في حالة الاكتئاب العالي وطاقة أقل في حالة الاكتئاب المنخفض. أظهرت الأبحاث السابقة أن النشاط في نطاق التردد 1-5 هرتز (نطاق دلتا الكنسي) غالبا ما يرتبط بحالات زيادة النعاس أو النوم. قد تكون العلامة الحيوية في نطاق التردد هذا متحيزة بشدة من قبل هذه الحالة. لذلك ، فإن أفضل خيار لعلامة حيوية محددة التردد في هذا المثال هو 13-30 هرتز من OFC 3-4. تمت برمجة كاشف جهاز التحفيز العصبي باستخدام هذه الترددات ، والتي أظهرت فصلا في القوة الطيفية بين حالات الأعراض. باستخدام هذا الإجراء ، تم اختيار وتنفيذ علامة حيوية شخصية خاصة بالأعراض للتحكم في تحفيز الحلقة المغلقة. يشارك هذا المريض حاليا بنشاط في تقاطع مزدوج التعمية لتقييم تحفيز الحلقة المغلقة ، لذلك سيتم نشر معلومات شاملة حول معلمات التحفيز ونتائجه. ومع ذلك ، لاحظنا انخفاضا تدريجيا في درجات VAS-D أثناء تحسين معلمة التحفيز واختبارها باستخدام تحفيز الحلقة المغلقة (الشكل التكميلي 1).

Figure 3
الشكل 3: اكتشاف العلامات الحيوية لحالات الأعراض بناء على القوة الطيفية العصبية. تتم مقارنة توزيع القدرة الطيفية (المحور ص) كدالة للتردد الطيفي (المحور السيني) بين حالة الاكتئاب المنخفض (الأحمر) وحالة الاكتئاب العالي (الأزرق). يتوافق الخط السميك مع المتوسط وتتوافق المنطقة المظللة مع الانحراف المعياري. يظهر هنا التوزيع المعتمد على الحالة للقدرة الطيفية في أربع قنوات ECoG تم الحصول عليها من منطقتين تشريحيتين مختلفتين في الدماغ. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الشكل التكميلي 1: درجات VAS-D. لوحظ انخفاض تدريجي في درجات VAS-D أثناء تحسين معلمة التحفيز واختبارها باستخدام تحفيز الحلقة المغلقة. الرجاء الضغط هنا لتنزيل هذا الملف.

المجلد التكميلي 1: مثال على البيانات والنصوص البرمجية للمعالجة. الرجاء الضغط هنا لتنزيل هذا الملف.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

أصبح التحفيز العميق للدماغ علاجا راسخا لمرض باركنسون ، والهزة الأساسية ، وخلل التوتر العضلي ، والصرع ، ويتم التحقيق فيه بنشاط في العديد من الحالات العصبية والنفسية الأخرى26،27،28،29. يتم تسليم الغالبية العظمى من DBS في وضع الحلقة المفتوحة ، حيث يتم تقديم التحفيز بشكل مستمر. بالنسبة للأعراض الانتيابية بطبيعتها ، قد يؤدي التحفيز المستمر إلى آثار جانبية غير مرغوب فيها أو يقلل من الفعالية العلاجية30. في حين أن التحفيز العلاجي غالبا ما يحسن الحالة المزاجية مع انحسار أعراض الاكتئاب ، فقد تم الإبلاغ عن نوبات من الهوس الخفيف تعتبر مرتبطة بالتحفيز المستمر31. كما تم الإبلاغ عن الأرق أثناء التحفيز المستمر31. لذلك ، فإن تحفيز الحلقة المغلقة الذي يتزامن فيه تقديم العلاج مع حدوث الأعراض قد يوفر فائدة سريرية أكبر. يفصل البروتوكول المقدم هنا برمجة وضبط التحفيز العصبي ذو الحلقة المغلقة لعلاج MDD.

تتمثل إحدى الخطوات الحاسمة لتنفيذ التحفيز العصبي ذو الحلقة المغلقة في تحديد علامة حيوية مناسبة للأعراض ، والتي تستخدم لبرمجة كاشف الجهاز. من الناحية المثالية ، يجب أن تكون العلامة الحيوية للتحفيز العصبي ميزة عصبية أو ميزات خاصة بالأعراض التي يتم تتبعها. من أجل تحديد مثل هذه العلامة الحيوية ، يقدم المريض تسجيلات عصبية تتزامن مع تقارير أعراض الاكتئاب. يتم استخدام نمذجة فضاء الحالة للتمييز بين حالات الأعراض. يشير الرسم البياني لحالة الأعراض إلى تشابه النمط الظاهري عبر مقاييس تصنيف الأعراض بين نقطتين زمنيتين. تمثل عقدة واحدة من الرسم البياني تقرير عرض واحد في الوقت المناسب وتمثل الحافة التي تربط أي عقدتين في الرسم البياني التشابه بين التقارير ، كما تم قياسه بواسطة مقياس تشابه جيب التمام. يحدد اكتشاف مجتمع الرسم البياني مجموعات من العقد أو المجتمعات داخل الرسم البياني لحالة العرض عن طريق زيادة التشابه بين العقد داخل المجموعة وتقليل التشابه بين العقد من المجموعات المختلفة. يقال إن العقد التي تنتمي إلى نفس المجتمع تنتمي إلى نفس الحالة الزمنية. للعثور على المجتمعات ، تقارن خوارزمية الكشف بنية الرسم البياني الحقيقي بهيكل الرسم البياني العشوائي ، والذي يحدد علاقات الصدفة بين العقد. يتم استخدام نموذج القرب الزمني ، الذي يحدد التشابه بين عقدتين بناء على مدى قرب حدوث تقريرين للأعراض في الوقت المناسب ، لتحديد الرسم البياني العشوائي. يشجع هذا النهج الخوارزمية على اكتشاف حالات أعراض عالمية أقل وأكثر زمنيا من خلال معاقبة اكتشاف العديد من حالات الأعراض المحلية بشكل مؤقت. وبعبارة أخرى، فإن العقوبة الأقوى تؤدي إلى حالات زمنية تمتد لفترات زمنية أطول. ثم تتم مقارنة أطياف الطاقة العصبية المقابلة لتحديد نطاقات التردد التي تفصل بين مراحل الأعراض ، وبالتالي يمكن استخدامها لتحديد الحالات التي يكون فيها المريض في حالة معينة (أعراض) وإدارة التحفيز وفقا لذلك.

يعتمد تطوير علامة حيوية مناسبة على اكتساب دقيق لحالات الأعراض السلوكية. يتم التحقيق في مقاييس أخرى غير التقرير الذاتي لمعرفة فائدتها المحتملة في تحديد المؤشرات الحيوية لحالة الأعراض ، بما في ذلك علم وظائف الأعضاء المحيطي والتحليل الدلالي للغة المكتوبة أو المنطوقة. في بعض الحالات ، قد تكون هناك متغيرات غير ملحوظة بالإضافة إلى حالة الأعراض التي تساهم في الاختلافات في القوة الطيفية. قد تكون هناك أيضا حالات لا تكون فيها تقارير الأعراض حساسة بما يكفي لتمييز الحالات والميزات العصبية المقابلة.

في الواقع ، ينبغي تقييم موثوقية وصحة القياسات المتعلقة باكتشاف العلامات الحيوية32. بمرور الوقت ، قد يظهر الأفراد تحولا في كيفية تقييم أعراضهم (على سبيل المثال ، إما تحول تصاعدي أو هبوطي في تصنيف الشدة على مقياس VAS). قد يقيم الأفراد المختلفون أعراضهم بشكل خاص ، أو قد لا تنطبق بعض الأسئلة في الاستطلاعات على الفرد بناء على الأعراض التي يواجهونها. تم إدارة العديد من مقاييس التقرير الذاتي المستخدمة مع الاختبارات التي يديرها الأطباء ، مما يدل على الصلاحية في نقاط زمنية فردية. استخدام هذه المقاييس لتتبع الأعراض طوليا قد يظهر أو لا يظهر نفس الصلاحية. وفي سياق متصل، قد تتراوح المدة اللازمة لجمع بيانات كافية لحساب علامة حيوية شخصية من أسابيع إلى شهور. أحد العوامل الرئيسية التي تؤثر على هذه المدة هو مجموعة حالات الأعراض التي تم التقاطها بواسطة تقارير أعراض المريض والتسجيلات العصبية المقابلة. قد تتقلب حالات الأعراض هذه على مدى فترات زمنية مختلفة. عادة ما يتم إجراء حسابات اكتشاف العلامات الحيوية حيث يتم جمع البيانات وتعتبر مستقرة عندما لا تؤدي إضافة بيانات جديدة إلى تغيير النتائج بشكل هادف. ومع ذلك ، فإن استقرار المؤشرات الحيوية على المدى الطويل غير معروف أيضا ، لذلك لا ينبغي أن يكون استقرار المؤشرات الحيوية مطلوبا للمضي قدما في التحفيز العصبي ذي الحلقة المغلقة. يجب إعادة تقييم المؤشرات الحيوية بشكل دوري بينما لا يزال المجال يتعلم كيف تتغير أنماط النشاط هذه مع العلاج طويل الأمد.

في بعض الحالات ، قد لا يؤدي البروتوكول الموصوف بنجاح إلى تحديد علامة حيوية مرتبطة بالأعراض يمكن استخدامها للتحفيز العصبي ذي الحلقة المغلقة. القيود التي تساهم في ذلك خاصة بالجهاز ومحايدة للجهاز. يستخدم البروتوكول الموصوف أطيافا متوسطة الوقت من القنوات ثنائية القطب ، لأن هذا يشبه ما يستطيع هذا الجهاز المعين تنفيذه. يصف هذا البروتوكول أيضا تحديد علامة حيوية ترتبط فيها حالة أعراض أعلى بقوة عصبية أكبر ، حيث تم تصميم كاشف الجهاز لتحديد حالات وجود نمط (على سبيل المثال ، زيادة النشاط الخاص بالتردد) بدلا من غيابه. تتضمن القيود اللاأدرية للأجهزة لهذا النهج تغطية مكانية محدودة لأقطاب ECoG. قد تكون هناك ميزة عصبية في منطقة الدماغ غير المأخوذة من العينات والتي تتعقب الأعراض عن كثب. ومع ذلك ، فإن EcoG محدود مكانيا ، وعدد الخيوط التي يمكن زرعها ومراقبتها بشكل مزمن بواسطة جهاز محدود للغاية.

في الحالات التي لا تتوفر فيها علامة حيوية شخصية خاصة بالأعراض بسهولة ، قد يكون المؤشر الحيوي الوهمي الذي يمكن استخدامه من أجل إدارة التحفيز العشوائي المتقطع أو التحفيز المستمر للحلقة المفتوحة أفضل من عدم العلاج. في سياق MDD ، لم يتم نشر تقارير مباشرة تقارن DBS المستجيبة التي يتم تشغيلها بالعلامات الحيوية مع DBS العشوائي أو المتقطع المجدول. يتم إجراء هذه المقارنة حاليا في تجربة سريرية جارية (NCT04004169) ، وستوفر النتائج وضوحا مهما حول الأهمية النسبية لتحديد علامة حيوية خاصة بالأعراض.

مع تحسن تقنية جهاز التحفيز العصبي القابل للزرع ، ستصبح الإشارات والحسابات التي يمكن استخدامها للمؤشرات الحيوية أكثر تطورا. جنبا إلى جنب مع فهم أفضل للفيزيولوجيا العصبية الكامنة وراء المرض ، سيوفر هذا فرصة لتطبيق أكثر تفصيلا وتحديدا للتحفيز العلاجي ، نحو هدف تحسين السيطرة على الأعراض مع آثار جانبية أقل. من الأفضل أن تسجل أجهزة التحفيز العصبي ذات الحلقة المغلقة من الجيل التالي ، خاصة بالنسبة للمؤشرات العصبية والنفسية ، فترات أطول من النشاط العصبي (بترتيب ساعات أو بشكل مستمر). هذا من شأنه أن يسهل التحقيق في المؤشرات الحيوية التي قد تكون تنبؤية بحالات الأعراض الوشيكة. قد تكون الاتجاهات على مدى فترات أطول من البيانات أكثر قوة ضد تأثير العمليات المعرفية المختلفة غير ذات الصلة. قد يوفر التكامل الآلي للبيانات من مصادر البيانات الأخرى ، مثل تتبع الحركة أو علم وظائف الأعضاء المحيطي ، تمييزا أكثر قوة لحالات الأعراض. إن نقل البيانات الأساسية دون تدخل المريض من شأنه أن يقلل بشكل كبير من عبء المريض ومن المرجح أن يزيد من توافر البيانات الإجمالية للتحليل. بالإضافة إلى ذلك ، فإن معالجة الإشارات الأكثر تقدما على الجهاز لتوسيع الميزات العصبية التي يمكن استخدامها كمؤشرات حيوية من شأنها أن تزيد من فرصة العثور على علامة حيوية خاصة بالأعراض. قد تشمل هذه الميزات التماسك ، والاقتران عبر التردد ، واقتران سعة الطور.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

تقدم ADK استشارات ل Eisai و Evecxia Therapeutics و Ferring Pharmaceuticals و Galderma و Harmony Biosciences و Idorsia و Jazz Pharmaceuticals و Janssen Pharmaceuticals و Merck و Neurocrine Biosciences و Pernix Pharma و Sage Therapeutics و Takeda Pharmaceutical Company و Big Health و Millennium Pharmaceuticals و Otsuka Pharmaceutical و Neurawell Therapeutics. تقر ADK بالدعم المقدم من Janssen Pharmaceuticals و Jazz Pharmaceuticals و Axsome Therapeutics (لا. AXS-05-301) ، وكشف أجهزة الاستشعار الحيوية. تعمل KWS في المجلس الاستشاري لشركة Nesos. لدى UCSF و EFC براءات اختراع تتعلق بتحفيز الدماغ لعلاج الاضطرابات العصبية والنفسية. يعلن المؤلفون الآخرون عدم وجود مصالح متنافسة.

Acknowledgments

تم دعم هذا العمل من قبل صندوق عائلة راي وداغمار دولبي من خلال قسم الطب النفسي في UCSF (KKS ، ANK ، NS ، JF ، VRR ، KWS ، EFC ، ADK) ، من خلال جائزة المعاهد الوطنية للصحة رقم. K23NS110962 (KWS) ، منحة NARSAD Young Investigator من مؤسسة أبحاث الدماغ والسلوك (KWS) ، وجائزة Trailblazer لعام 1907 (KWS).

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Depth Lead Neuropace DL-330-3.5 30 cm length, 3.5 mm contact spacing
Depth Lead Neuropace DL-330-10 30 cm length, 10 mm contact spacing
Depth Lead Neuropace DL-344-3.5 44 cm length, 3.5 mm contact spacing
Depth Lead Neuropace DL-344-10 44 cm length, 10 mm contact spacing
Hat with velcro Self-assembled NA Optional
Jupyter Notebook Project Jupyter NA
Magnet Neuropace M-01
Programmer Neuropace PGM-300 Clinician tablet
Python 3.10 Python NA
Remote Monitor Neuropace 5000 Patient laptop 
Responsive Neurostimulation System (RNS)  Neuropace RNS-320
Wand Neuropace W-02

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  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).

Tags

علم الأعصاب ، العدد 197 ،
التحفيز العصبي ذو الحلقة المغلقة للعلاج الشخصي المدفوع بالعلامات الحيوية للاضطراب الاكتئابي الشديد
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Sellers, K. K., Khambhati, A. N.,More

Sellers, K. K., Khambhati, A. N., Stapper, N., Fan, J. M., Rao, V. R., Scangos, K. W., Chang, E. F., Krystal, A. D. Closed-Loop Neurostimulation for Biomarker-Driven, Personalized Treatment of Major Depressive Disorder. J. Vis. Exp. (197), e65177, doi:10.3791/65177 (2023).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter