- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT05463029
Ruhezustands-fMRT bei Bewusstseinsstörungen
30. Januar 2024 aktualisiert von: Jeffery Ware, University of Pennsylvania
Advanced Resting State fMRI zur klinischen Bewertung der Integrität des Gehirnnetzwerks bei Bewusstseinsstörungen
Bewusstseinsstörungen (DoC) bleiben eine große klinische Herausforderung, bei der hohe Raten an Fehldiagnosen und schwierigen Prognosen auf Einschränkungen des Zugangs zu den gestörten physiologischen Prozessmechanismen des Komas in realen klinischen Umgebungen zurückzuführen sind.
Es besteht ein großer Bedarf, zuverlässige Diagnostika zu entwickeln, zu validieren und in den klinischen Einsatz zu überführen, um das Erholungspotenzial des Gehirns zu erkennen, das bei der Bewertung des neurologischen Verhaltens nicht erkennbar ist.
Während die Ruhezustands-fMRI (rs-fMRI) das Potenzial zur Verbesserung der diagnostischen Bewertung von DoC gezeigt hat, indem sie Merkmale des Bewusstseins erkennt, die bei der Untersuchung am Krankenbett okkult sind, muss diese Technologie noch einen breiten klinischen Nutzen erreichen.
Die Forscher schlagen vor, dass die jüngsten Fortschritte bei den rs-fMRI-Fähigkeiten mit optimierten Analyse- und Interpretationsansätzen kombiniert werden können, um die Dauer der Intensivstation zu überwinden, um rs-fMRT bei Patienten mit anhaltender Bewusstseinsstörung aufgrund verschiedener Ursachen wie TBI, Herzstillstand, Schlaganfall und Krampfanfällen durchzuführen , und schwere ZNS-Infektion.
Die Forscher werden die optimalen Methoden der Datenerfassung, -analyse und -interpretation bestimmen, um die Wiederherstellung des Bewusstseins bei diesen Patienten vorherzusagen.
Wir erwarten, dass dieser Ansatz zu einer hochzuverlässigen funktionellen konnektomischen Charakterisierung einzelner DoC-Patienten führt und dadurch eine genauere Ergebnisvorhersage ermöglicht.
Die Forscher werden zusätzlich den Nutzen eines neuartigen, vereinfachten radiologischen Ansatzes zur rs-fMRI-Dateninterpretation im Vergleich zu rechenintensiven konnektomischen Ansätzen untersuchen.
Dieses Forschungs-/Entwicklungsprojekt soll wichtige Daten liefern, die für die Gestaltung und angemessene Unterstützung zukünftiger R01-Studien erforderlich sind, um die Wirksamkeit der fMRI-basierten Netzwerkintegrität bei der klinischen Bewertung von DoC zu validieren.
Studienübersicht
Status
Aktiv, nicht rekrutierend
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
Bewusstseinsstörungen (DoC) sind Zustände veränderten Bewusstseins, die aus einer erworbenen Verletzung von Gehirnnetzwerken stammen, die Erregung und Bewusstsein regulieren, gekennzeichnet durch einen Verlust der exzitatorischen neuralen Aktivität über kortikokortikale, thalamokortikale und thalamostriatale Verbindungen.
DoC kann auf mehrere Ursachen zurückzuführen sein, darunter traumatische Hirnverletzung, anoxische Hirnverletzung durch Herzstillstand, Schlaganfall, schwere Hirninfektionen, anhaltende Anfälle oder andere.
Eine primäre Herausforderung bei der klinischen Behandlung von DoC ist die genaue Bestimmung des DoC-Typs und des Bewusstseinsgrades sowie des Genesungspotenzials.
Dies ist entscheidend für die Entscheidungsfindung und das klinische Management, mit Fehldiagnoseraten von bis zu 40 % aufgrund von Einschränkungen der klinischen Bewertung.
Jüngste Untersuchungen haben gezeigt, dass bei bis zu 15-20 % der Patienten mit DoC ein Bewusstsein vorhanden sein kann, das bei der Untersuchung am Krankenbett nicht nachweisbar ist.
Um die klinische Bewertung von DoC zu verbessern und letztendlich gezielte Interventionen zur Förderung der neurologischen Genesung zu entwickeln, müssen daher bessere Methoden zur Bewertung von DoC bei einzelnen Patienten entwickelt, validiert und in die klinische Anwendung überführt werden.
Die Verwendung von rs-fMRI bei der Untersuchung von DoC hat zu wichtigen Erkenntnissen über die biologischen Mechanismen des Komas sowie zur Wiederherstellung des Bewusstseins geführt, die Übertragung von rs-fMRI auf die klinische Behandlung einzelner Patienten mit Bewusstseinsstörungen wurde jedoch durch behindert mehrere Faktoren.
Erstens spiegelt BOLD fMRI eine komplexe Kombination von Signalen wider, die nicht nur von neuronaler Aktivität, sondern auch von nicht-neurologischen Quellen stammen, die letztendlich bis zu 25 % des BOLD-Signals ausmachen, wodurch die echte neuronale Konnektivität verschleiert und falsche Konnektivität eingeführt wird.
Diese Einschränkung wurde normalerweise umgangen, indem fMRI auf Gruppenebene analysiert wurde, wobei die statistischen Vorteile der Mittelung von Daten über Einzelpersonen genutzt wurden.
Bessere Strategien zur Unterscheidung zwischen neuralen und nicht-neuronalen Beiträgen zum BOLD-Signal sind erforderlich, um rs-fMRI in den klinischen Einsatz bei einzelnen Patienten zu überführen.
Darüber hinaus hat sich gezeigt, dass herkömmliche Erfassungs- und Analysestrategien im Allgemeinen nur zu klinisch schwer zu handhabenden Scanzeiten zuverlässige Schätzungen der funktionellen Konnektivität liefern.
Jüngste Erkenntnisse deuten darauf hin, dass hochzuverlässige Messungen der funktionellen Konnektivität auf individueller Ebene zu klinisch machbaren Scanzeiten unter Verwendung fortschrittlicherer Bildgebungsprotokolle erhalten werden können, die sogar mehrfach längere herkömmliche Akquisitionen übertreffen.
Das gemessene BOLD-Signal kann als Funktion der Signalintensität bei Anregung (S0), der Echozeit und der Signalabklingkonstante dargestellt werden.
Die neurale Aktivität beeinflusst das BOLD-Signal, indem sie eine Erhöhung des Blutflusses induziert, was die lokale Konzentration von Desoxyhämoglobin verringert und wiederum die lokale magnetische Suszeptibilität verringert, wodurch die Rate des Abfalls der Quermagnetisierung verringert wird.
Durch Untersuchen des Signalabfalls über mehrere Echozeiten können Änderungen in T2* von Änderungen in S0 unterschieden werden, wodurch neuronale und nicht-neurale Signale von BOLD-Daten unterschieden werden können.
Da die Empfindlichkeit für das BOLD-Signal in der Nähe von T2* maximal ist, können Multi-Echo-Akquisitionen auch die BOLD-Empfindlichkeit verbessern, indem sie den Echos, die dem T2* eines bestimmten Voxels am nächsten liegen, größeres Gewicht beimessen ("optimales Kombinieren"), von denen bekannt ist, dass sie zwischen den Echos variieren das Gehirn.
Schließlich hat der Vorgang des Kombinierens von BOLD-Daten über Echos hinweg den Vorteil, dass thermisches Rauschen gedämpft wird, das zufällig organisiert ist und dazu neigt, sich bei Mittelung aufzuheben.
In Kombination mit zusätzlichen Strategien zum Entfernen globaler bewegungsbezogener Signale kann der Einfluss von Bewegung auf BOLD-Daten nahezu eliminiert werden.
Erst seit kurzem ist es durch die Integration anderer technischer Fortschritte wie simultaner Multi-Slice möglich, Multi-Echo-RS-fMRI ohne größere Kompromisse bei der Erfassung der räumlichen oder zeitlichen Auflösung zu erfassen.
Zu den praktischen Herausforderungen bei der Erzielung einer fortschrittlichen MRT bei kritisch kranken Patienten gehört die Notwendigkeit, Patienten zu Forschungs-MRT-Instrumenten zu transportieren, die mit den neuesten Aufnahmemethoden ausgestattet sind und sich traditionell auf anderen Stockwerken oder sogar in anderen Gebäuden als Intensivstationen (ICUs) befinden.
Infolgedessen wurden fortschrittliche MRT-Methoden wie Multi-Echo-RS-fMRI hauptsächlich bei gesunden Probanden angewendet.
Dieses Projekt wird ein neu installiertes, forschungsorientiertes, hochmodernes 3-Tesla-MRT-System nutzen, das mit schnellen Gradienten und einem 32-Kanal-Empfängerarray ausgestattet ist, das in die Neurointensivstation (NICU) eingebettet ist.
Dieses System ist in der Lage, Multi-Echo-RS-fMRT mit hoher räumlich-zeitlicher Auflösung durchzuführen, und ein Hauptziel dieses Projekts ist es zu bestimmen, ob die funktionelle Netzwerkintegrität bei Patienten mit DoC mit Multi-Echo-RS-fMRT zuverlässiger erkannt werden kann als mit Standard-RS- fMRT.
Optimale Methoden wären unbeaufsichtigt, in der Lage, interindividuelle Unterschiede in der funktionellen Topologie zu berücksichtigen und komplexe Konnektivitätsdaten auf diskrete, klinisch umsetzbare Erkenntnisse zu reduzieren.
Ein weiteres wichtiges Ziel dieses Projekts ist der Vergleich von drei Ansätzen zur Konstruktion und Charakterisierung von Konnektomen hinsichtlich ihrer Zuverlässigkeit auf individueller Patientenebene und des Grads der Assoziation mit klinischen Maßen der neurologischen Dysfunktion und des Ergebnisses.
Der erste und traditionellste Ansatz stützt sich auf die Transformation aller Daten in einen Vorlagenraum und die Knotendefinition auf der Grundlage einer Metaanalyse auf Gruppenebene.
Der zweite Ansatz wird ein zuvor beschriebenes Verfahren der Parzellierung auf Subjektebene auf der Grundlage von Konnektivitätsgradienten verwenden und schließlich über Individuen hinweg auf der Grundlage des Ähnlichkeitsgrads mit Vorlagennetzwerken verglichen werden.
Der endgültige Ansatz wird ein radiologisches Interpretationsschema verwenden, bei dem erfahrene Neurobildgebungsexperten, die darauf trainiert sind, typische räumliche Muster von Netzwerken im Ruhezustand zu erkennen, eine Interpretation der Gradnetzkarten liefern, die aus einer unabhängigen Komponentenanalyse erhalten wurden.
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Geschätzt)
70
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
-
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Pennsylvania
-
Philadelphia, Pennsylvania, Vereinigte Staaten, 19104
- Hospital of The University of Pennsylvania
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-
Teilnahmekriterien
Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
18 Jahre und älter (Erwachsene, Älterer Erwachsener)
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Ja
Probenahmeverfahren
Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe
Studienpopulation
Patienten mit anhaltender Bewusstseinsstörung (länger als 48 Stunden) aufgrund verschiedener Ursachen, darunter SHT, Herzstillstand, Schlaganfall, Krampfanfälle und schwere ZNS-Infektion.
Demographisch ähnliche gesunde Kontrollpersonen
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Erwachsene ab 18 Jahren mit diagnostiziertem akutem DoC (definiert durch einen Motor-Score der Glasgow Coma Scale (GCS) von weniger als 6 und einen verbalen GCS-Score von weniger als 3, der mindestens 48 Stunden anhält) aufgrund von Trauma, Herzstillstand, Schlaganfall, Krampfanfall, oder schwere ZNS-Infektion.
Ausschlusskriterien:
- Kinder unter 18
- Kontraindikationen für die MRT (medizinische Instabilität, nicht MRT-kompatible implantierte Geräte, zurückgehaltene metallische Fremdkörper, Klaustrophobie)
- Vorhandensein von artefakterzeugenden intrakraniellen Vorrichtungen (Aneurysma-Clips/Coils, Ventrikeldrainagen, Kraniektomie-Netz usw.)
- Große raumfordernde Läsionen (50 ml) oder erheblicher Masseneffekt (Herniation, 5 mm Mittellinienverschiebung) bei vorangegangener Bildgebung des Gehirns
- Unmittelbar lebensbedrohliche Begleiterkrankungen
- Vorgeschichte einer prämorbiden behindernden neurologischen oder psychiatrischen Erkrankung
- Aktueller Drogenmissbrauch oder entfernter Drogenmissbrauch mit dauerhaften organischen Folgen
- Schwangerschaft
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Beobachtungsmodelle: Kohorte
- Zeitperspektiven: Sonstiges
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
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Gesunde Kontrollen
Über Flyer und andere Werbemittel werden gesunde Kontrollteilnehmer aus der Allgemeinbevölkerung rekrutiert.
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Betroffene Patienten
Forschungsmitarbeiter lokalisieren geeignete Patienten im Krankenhaus durch Überprüfung der Krankenakten in Echtzeit zum Zeitpunkt der Erstvorstellung auf der NICU oder der Anfrage nach neurologischer Beratung für Patienten auf der MICU oder CCU.
Sobald potenzielle Patienten identifiziert wurden, wenden sich die Forschungsmitarbeiter an ihren gesetzlich bevollmächtigten Vertreter, um die Studie vorzustellen und gegebenenfalls das Einwilligungsverfahren einzuleiten.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Interklassen-Korrelationskoeffizient von Maßen für die funktionale Konnektivität
Zeitfenster: Bewertet zum Zeitpunkt des Scans (für Komapatienten innerhalb von 1 Woche nach DoC-Beginn).
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Der Korrelationskoeffizient zwischen Klassen (ICC) wird verwendet, um die Zuverlässigkeit von Maßen für die funktionelle Konnektivität zu bewerten.
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Bewertet zum Zeitpunkt des Scans (für Komapatienten innerhalb von 1 Woche nach DoC-Beginn).
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Glasgow-Koma-Skala (GCS)
Zeitfenster: Das GCS wird zum Zeitpunkt des Scans sowie 10 Tage nach der MRT beurteilt.
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Ordnungsskala, die den Bewusstseinsgrad eines hirnverletzten Patienten beschreibt.
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Das GCS wird zum Zeitpunkt des Scans sowie 10 Tage nach der MRT beurteilt.
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Gewichtetes Kappa der radiologischen Konnektivitätsbewertungen
Zeitfenster: Bewertet zum Zeitpunkt des Scans (für Komapatienten innerhalb von 1 Woche nach DoC-Beginn).
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Wird verwendet, um die Interrater-Zuverlässigkeit der radiologischen Konnektivitätsbewertung zu bewerten
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Bewertet zum Zeitpunkt des Scans (für Komapatienten innerhalb von 1 Woche nach DoC-Beginn).
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Ergebnisse der physiotherapiebasierten Funktionsstatusuntersuchung
Zeitfenster: Die Ergebnisse der physiotherapiebasierten Funktionsstatusprüfung werden 10 Tage nach der MRT beurteilt
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Maße des Funktionsstatus, bewertet auf der Coma Recovery Scale-Revised (CRS-R) auf einer Skala von 0–23, wobei ein höherer Wert auf eine bessere Funktion hinweist.
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Die Ergebnisse der physiotherapiebasierten Funktionsstatusprüfung werden 10 Tage nach der MRT beurteilt
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: Jeffrey Ware, MD, University of Pennsylvania
Studienaufzeichnungsdaten
Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
1. August 2022
Primärer Abschluss (Geschätzt)
1. August 2025
Studienabschluss (Geschätzt)
1. August 2025
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
7. Juli 2022
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
13. Juli 2022
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
18. Juli 2022
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
31. Januar 2024
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
30. Januar 2024
Zuletzt verifiziert
1. Januar 2024
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- 851120
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Nein
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Nein
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