Neurorretroalimentación para el TEPT (NEUROFPTSD)

Un enfoque de resonancia magnética funcional en tiempo real de mundo virtual / neurorretroalimentación para el tratamiento del TEPT

A pesar de la disponibilidad de tratamiento, el trastorno de estrés postraumático (TEPT) sigue siendo un problema importante en los veteranos, con un tremendo impacto en los pacientes, sus familias y el sistema VHA. Un enfoque terapéutico importante que se utiliza para los veteranos con PTSD es la terapia de exposición, que tiene efectos beneficiosos en muchos pacientes. Sin embargo, se necesitan mejoras en las terapias actuales, ya que muchos veteranos mejoran menos de lo que les gustaría a los investigadores.

Las hipótesis generales de esta propuesta son dos. En primer lugar, que la actividad cerebral medida con IRM funcional (IRMf) se puede utilizar para discernir los diferentes estados cerebrales de un paciente con TEPT durante una experiencia amenazante frente a un momento de calma, y ​​que los pacientes, con la ayuda de neurorretroalimentación derivada de experiencias en tiempo real, fMRI durante una experiencia de realidad virtual, puede aprender a reducir su respuesta modificando deliberadamente su estado cerebral. En segundo lugar, que la medición continua de la actividad física, la frecuencia cardíaca y los patrones de sueño mediante dispositivos portátiles puede ayudar en el estudio de las trayectorias de tratamiento del TEPT.

Los investigadores combinarán mundos virtuales, aprendizaje automático, IRMf en tiempo real y neurorretroalimentación para proporcionar un tratamiento novedoso para el PTSD que los investigadores esperan que sea más efectivo que las alternativas actuales, al menos en ciertos casos desafiantes. Es importante destacar que los investigadores construirán un modelo computacional que sea específico para la combinación paciente+estímulo. Esto es fundamental ya que los pacientes con TEPT son muy heterogéneos.

Objetivo 1. Uso de Virtual World/Neurofeedback con Real-Time fMRI como terapia para PTSD Quince pacientes con PTSD reclutados en MEDVAMC estarán expuestos a Virtual Iraq, una plataforma de mundo virtual en la que estarán expuestos a escenarios de guerra y a la calma. Escenas donde no habrá amenaza presente. La actividad cerebral se recopilará mediante fMRI y se analizará con aprendizaje automático para discernir entre ambos estados cerebrales extremos (ESTRÉS y CALMA). Estos dos estados se utilizarán durante el entrenamiento de neurorretroalimentación: En las siguientes semanas, los participantes estarán expuestos a 7 sesiones de fMRI/Mundo virtual en las que se les indicará que traten de mover un indicador al lado CALMA mediante el uso de estrategias mentales individuales (activas como concentrándose en un recuerdo en particular, o pasivo, ya que se ha demostrado que el neurofeedback no necesita necesariamente un esfuerzo voluntario para funcionar). El nivel de estrés del mundo virtual será manipulado por el indicador: cuando el paciente pueda mover la barra hacia CALM (llevando el cerebro hacia ese estado), el nivel de estrés del mundo virtual disminuirá.

Hipótesis 1: Los síntomas del PTSD disminuirán a medida que progrese el entrenamiento y los pacientes aprendan estrategias mentales para "llevar el mundo" a un estado de CALMA.

Objetivo 2. Estudio de tecnología portátil para evaluar el éxito del tratamiento en el TEPT Si bien existen herramientas de medición del TEPT y los investigadores las utilizarán antes, durante y después de la capacitación, en general los autoinformes no son tan sólidos y confiables como uno quisiera. Por lo tanto, sería beneficioso tener más medidas fisiológicas de la progresión del tratamiento para el TEPT y para la psiquiatría en general. Los investigadores usarán un dispositivo portátil similar a un reloj de pulsera que el participante usará continuamente durante el entrenamiento y les permitirá medir la actividad física, la frecuencia cardíaca y la calidad del sueño.

Hipótesis 2: Los datos del dispositivo portátil se correlacionarán con los autoinformes y con una mayor capacidad para llevar voluntariamente el mundo virtual al estado CALMA durante el entrenamiento.

En conclusión, los investigadores proponen que el neurofeedback dará a los pacientes con TEPT la posibilidad de descubrir estrategias mentales personales para calmarse en situaciones de estrés. Sin embargo, el proceso de aprendizaje no tiene por qué ser el resultado de un esfuerzo deliberado, ya que se ha demostrado que el aprendizaje relacionado con la resonancia magnética funcional en tiempo real puede ocurrir sin un esfuerzo o conciencia consciente. Además, los investigadores postulan que los dispositivos portátiles capturarán datos fisiológicos vinculados a las trayectorias durante el tratamiento del PTSD.

Los investigadores entienden que, lamentablemente, el enfoque puede ser demasiado costoso para usarlo de forma rutinaria (aunque un estudio cuidadoso de costo-beneficio posterior al estudio puede demostrar lo contrario). Sin embargo, los investigadores plantean la hipótesis de que si este piloto tiene éxito, será posible utilizar estos datos para desarrollar alternativas híbridas menos costosas para agregar a la terapia de exposición, como el uso de resonancia magnética funcional en combinación con EEG para discernir entre estados cerebrales (solo una visita de resonancia magnética necesario), y luego usar solo EEG durante el entrenamiento.

Estudios preliminares La investigación en esta propuesta se basará en el proyecto de investigación de 4 años de los investigadores en UT Austin financiado por la Oficina de Investigación del Ejército. Ese trabajo amplió en gran medida la utilidad de los mundos virtuales 3D para su uso como estímulo para la investigación basada en resonancia magnética funcional y sentó las bases para terapias y capacitación individualizadas. Desempeñará un papel central en la provisión de retroalimentación neuronal mediante el análisis de la actividad cerebral de los pacientes en respuesta a mundos virtuales diseñados para provocar respuestas de TEPT, como las proporcionadas por BRAVEMIND.

La adquisición de datos de fMRI toma muestras de un volumen de actividad cerebral cada 2-3 segundos durante varios minutos según sea necesario. Cada muestra es una matriz 3D de vóxeles que miden la actividad cerebral agregada de unos pocos millones de neuronas. El análisis de datos de fMRI convencional trata los valores de cada vóxel como una serie de tiempo separada y realiza un análisis estadístico lineal que relaciona el estímulo con la actividad medida. Para hacer frente a la mayor complejidad del uso de mundos virtuales en tiempo real como estímulo, los investigadores utilizaron el aprendizaje automático para el análisis. Los métodos basados ​​en aprendizaje automático pueden extraer correlaciones complejas sobre muchos vóxeles en lugar de un solo vóxel. El método implica "entrenamiento" mediante la introducción de pares de entrada/salida de ejemplo en el algoritmo. En el caso de los investigadores, la entrada es una muestra de tiempo de fMRI y la salida, que refleja el estímulo, es una categoría en la que están interesados ​​los investigadores. Los investigadores se refieren a cada categoría como un "estado cerebral", que es el patrón de activación cerebral especificado al etiquetar cada intervalo de tiempo con una categoría de estímulo particular.

Los investigadores pudieron lograr un rendimiento preciso para detectar estados cerebrales en dos experimentos diferentes. Ambos usaron mundos virtuales que sugerían ciudades iraquíes y personajes virtuales del ejército estadounidense y combatientes nativos hostiles. En el primer experimento, los investigadores utilizaron un paradigma de visualización pasiva en el que se presentaban de 1 a 6 combatientes en diferentes lugares de una ciudad virtual. El rendimiento promediado entre los sujetos fue bastante bueno y muy superior al azar en términos de determinar cuántos combatientes (1-6) estaba viendo el participante en cada momento. El segundo experimento utilizó un estímulo similar pero más complejo que incluía una tarea visual específica que requería la reacción del usuario. Se pidió a los sujetos que respondieran rápidamente presionando un botón cuando un solo combatiente hostil sacó un arma repentinamente dentro de una multitud de 20 caracteres, la mitad de los cuales eran fuerzas amigas. La dificultad de la tarea se varió aleatoriamente en encuentros que duraron 30 segundos cada uno. Los métodos de aprendizaje automático de los investigadores podrían reconocer esta dimensión del estado del cerebro con una precisión del 70% al 90%.

Diseño y métodos de investigación Objetivo 1. Uso del mundo virtual/neurorretroalimentación con IRMf en tiempo real como terapia para el TEPT Los investigadores combinarán mundos virtuales, IRMf en tiempo real, aprendizaje automático y neurorretroalimentación para proporcionar un tratamiento novedoso para el TEPT que el los investigadores esperan que sea más eficaz que las alternativas actuales. Los investigadores también anticipan que al examinar los mapas cerebrales como los de arriba, los investigadores obtendrán una idea de cómo se manifiesta el PTSD en los cerebros de diferentes sujetos. El estímulo audio/visual estéreo lo proporcionará el sistema BRAVEMIND. Antes de la exploración, cada sujeto participará en una sesión de terapia de laboratorio lateral a la que asistirá un terapeuta capacitado. Los investigadores ajustarán los parámetros del estímulo para proporcionar un rango terapéutico apropiado de respuestas entre TRANQUILO y ESTRESADO. Varias escenas/escenarios estarán disponibles. Este rango de configuración de parámetros se capturará para sesiones de escaneo posteriores. En el escáner, los estímulos de realidad virtual se entregarán mediante una pantalla 3D compatible con MR. Los sujetos proporcionarán un autoinforme de su nivel de ansiedad "ESTRESADO" utilizando un dispositivo de respuesta compatible con MR de cinco botones. Estos datos de respuesta y los datos de resonancia magnética de las dos primeras sesiones serán utilizados por algoritmos de aprendizaje automático para construir clasificadores que puedan discriminar las respuestas del sujeto entre TRANQUILO - ESTRESADO en cada muestra de tiempo de 1,5 segundos. En las siguientes 6 sesiones, al sujeto se le presentarán estímulos similares pero no idénticos mientras recibe retroalimentación del aprendizaje automático. Esto les permitirá aprender gradualmente cómo automodular su propia respuesta cerebral hacia una reacción más tranquila. Dichos cambios autoinducidos serán detectados por el sistema fMRI y se utilizarán para modular el mundo virtual para reducir directamente el grado de amenaza percibida; por lo tanto, proporciona la retroalimentación neuronal en tiempo real requerida por la terapia de extinción (se mostrará un "termómetro").

Los datos de FMRI de todo el cerebro se recopilarán utilizando un escáner 3T Siemens Prisma utilizando aceleración de SMS para obtener un tamaño de vóxel de 2 mm y TR = 1,5 segundos (SMS x3, G = 2, TE = 30 ms, FA = 72). Las sesiones de escaneo durarán aproximadamente 1 hora y comenzarán con la recopilación de localizadores y una anatomía de alta resolución (MP-RAGE), vóxeles cúbicos de 1 mm, seguidos de la recopilación de datos de fMRI durante la presentación del estímulo de realidad virtual. Cada ejecución de fMRI durará ~ 6 min y se recopilarán 6-8 ejecuciones.

Trampas y estrategias alternativas. Los investigadores han demostrado la capacidad de clasificar una dimensión interna del cerebro con un 89 % de precisión, pero es posible que no sea posible obtener una precisión similar para la dimensión "TEPT". Es posible mejorar los resultados al incluir los datos observados de pulso y respiración como entrada en el aprendizaje automático. Además, incluso si la retroalimentación no tiene éxito, los investigadores aún obtendrán información sobre la fisiología del TEPT a partir de los mapas de sensibilidad generados por el aprendizaje automático.

Objetivo 2. Estudio de tecnología portátil para evaluar el éxito del tratamiento en el PTSD La actividad física, la frecuencia cardíaca y los patrones de sueño juegan un papel importante en el PTSD. La tecnología portátil ha evolucionado recientemente de tal manera que los investigadores ahora pueden medir constantemente estos tres parámetros de una manera no invasiva durante el transcurso de un estudio. Los investigadores proponen estudiar los síntomas autoinformados junto con la actividad física, los patrones de sueño y la frecuencia cardíaca durante 9 semanas. Los investigadores utilizarán la regresión lineal para estudiar si CAPS5, PCL y los síntomas diarios se correlacionan con los patrones de actividad, sueño y frecuencia cardíaca durante el tratamiento. Los investigadores plantean la hipótesis de que en los pacientes en los que el tratamiento es más exitoso, a) la FC promedio disminuirá más, b) los episodios de FC alta durante el día y la noche serán menos comunes, c) la actividad física promedio aumentará, d) la actividad física regularizar a más actividad durante el día y menos actividad durante la noche, e) El tiempo medio de sueño aumentará, yf) Los patrones de sueño se regularizarán con menos épocas de vigilia durante la noche.

Trampas y estrategias alternativas. Es posible que los datos de los dispositivos portátiles no se correlacionen con la mejora de los síntomas. Una explicación probable sería que la tasa de error de los dispositivos actuales no permite que las correlaciones sean significativas. Si ese es el caso, este enfoque debe probarse nuevamente en el futuro. Otra explicación menos probable sería que la actividad física, la frecuencia cardíaca y la calidad del sueño no están tan fuertemente correlacionados con los síntomas del TEPT como sugieren los datos disponibles. Dado que este es un pequeño estudio piloto, los datos que sugieran una tendencia apuntarían hacia posibles direcciones para estudiar en el futuro.

Conclusión general

La idea principal del estudio es que la RV cambiará a un entorno menos estresante a medida que el cerebro se acerque al estado previamente definido como CALMA. Los investigadores postulan que con el tiempo, los pacientes aprenderán a llevar conscientemente su cerebro al estado de CALMA, lo que les proporcionará estrategias mentales individualizadas para calmarse cuando se presente un desencadenante de trauma/estrés.