Adaptive Recruitment Curve Analysis Using Bayesian Modeling
12 de agosto de 2026 actualizado por: James McIntosh, Columbia University
Enhancing Speed and Accuracy of Motor Evoked Potential Recruitment Curve Analysis Using Hierarchical Bayesian Modeling
The purpose of this study is to better understand how electrical or magnetic stimulation affect the nervous system by optimizing the way researchers measure muscle responses. The relationship between stimulation intensity and muscle response is described by "neural recruitment curves," which are critical for monitoring the state of the nervous system during therapies like transcranial magnetic stimulation (TMS) and spinal cord stimulation (SCS).
This study tests a new, real-time computational approach based on our previously developed methods (Hierarchical Bayesian models) to estimate these recruitment curves more efficiently. The primary goal is to use this model to dynamically guide the experiment, automatically selecting the optimal stimulation intensities to test.
The investigators hypothesize that this optimized approach will accurately estimate the entire recruitment curve, or specific targets components of it like the motor threshold, using significantly fewer samples than standard methods. By reducing the number of measurements required, this approach aims to decrease experimental time and minimize participant burden, making future TMS and SCS therapies and experiments more feasible and efficient.
Descripción general del estudio
Estado
Reclutamiento
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Transcranial magnetic stimulation and other types of neurostimulation play a crucial role in advancing the understanding and manipulation of neural activity for both research and therapeutic purposes.
The proposed approach to sampling recruitment curves in real-time promises to significantly improve the efficiency and precision of experiments that use electrical or electromagnetic stimulation techniques, reducing the experimental burden for participants as well as experimenters.
By enhancing experimental efficiency in multiple experimental settings and techniques, this research directly contributes to accelerating the translation of scientific discoveries into clinical applications.
This study will benchmark the relative performance of different methods against each other by testing existing and proposed algorithms using neurostimulation in people, and comparing the resultant estimates in recruitment curve parameters, and the number of samples required to reach predefined tolerances on these parameters.
Tipo de estudio
Intervencionista
Inscripción (Estimado)
14
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.
Estudio Contacto
- Nombre: James R McIntosh, PhD
- Número de teléfono: +19294352335
- Correo electrónico: jrm2263@cumc.columbia.edu
Ubicaciones de estudio
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New York
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New York, New York, Estados Unidos, 10032
- Reclutamiento
- Columbia University Irving Medical Center
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Contacto:
- James R McIntosh, PhD
- Número de teléfono: 9294352335
- Correo electrónico: jrm2263@cumc.columbia.edu
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Investigador principal:
- James R McIntosh, PhD
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Criterios de participación
Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Sí
Descripción
Inclusion Criteria:
- Healthy adult volunteers aged 18 years and older.
- Able to understand study procedures and provide written informed consent.
Exclusion Criteria:
- 1. History of adverse reaction to Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) or non-invasive neurostimulation.
- 2. History of seizures, epilepsy, or family history of epilepsy.
- 3. History of stroke, brain injury, or illness causing brain injury.
- 4. History of head injury or neurosurgery.
- 5. History of neurological diseases, or central nervous system lesions.
- 6. Presence of metallic implants or foreign bodies in the head (outside of dental work/fillings).
- 7. Presence of implanted electronic or medical devices (e.g., cardiac pacemakers, medical pumps, implanted stimulators).
- 8. Current pregnancy or possibility of pregnancy.
- 9. Currently taking medications that alter cortical excitability or lower seizure threshold.
Plan de estudios
Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Ciencia básica
- Asignación: N / A
- Modelo Intervencionista: Asignación de un solo grupo
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Experimental: Test of developed methods
Participants undergo distinct experiments within a single session to compare different neurostimulation sampling algorithms.
Each experiment involves recruitment curve sampling with different methods (e.g., Uniform, Expected Information Gain) to evaluate the accuracy and efficiency of motor threshold.
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Standard uniform distribution sampling used as a baseline comparison.
Algorithm: Adaptive threshold hunting using the Parameter Estimation by Sequential Testing (PEST) algorithm.
The proposed algorithms will deliver stimulation by using this magnetic stimulation methodology.
The proposed algorithms will deliver stimulation by using this electrical stimulation methodology.
An active sampling algorithm for recruitment curve estimation.
An alternative active sampling algorithm for recruitment curve estimation.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Number of stimuli to reach a pre-defined threshold error
Periodo de tiempo: Through completion of the study visit, 2-4 hours.
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Number of stimuli required for the compared methods to reach a pre-defined error threshold relative to the ground truth, computed from recruitment curves fitted after sampling using aggregated data.
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Through completion of the study visit, 2-4 hours.
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Number of stimuli to reach a pre-defined predictive curve error
Periodo de tiempo: Through completion of the study visit, 2-4 hours.
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Number of stimuli required for the compared methods to reach a pre-defined error threshold relative to the ground truth, computed from recruitment curves fitted after sampling using aggregated data.
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Through completion of the study visit, 2-4 hours.
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Mean absolute error in a given parameter (e.g. threshold, predictive curve, slope) for a given number of stimuli
Periodo de tiempo: Through completion of the study visit, 2-4 hours.
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The error of the methods under comparison, with the ground truth computed from recruitment curves fitted subsequent to sampling using aggregated data.
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Through completion of the study visit, 2-4 hours.
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: James R McIntosh, PhD, Columbia University
Publicaciones y enlaces útiles
La persona responsable de ingresar información sobre el estudio proporciona voluntariamente estas publicaciones. Estos pueden ser sobre cualquier cosa relacionada con el estudio.
Fechas de registro del estudio
Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Estimado)
1 de septiembre de 2026
Finalización primaria (Estimado)
31 de marzo de 2027
Finalización del estudio (Estimado)
31 de marzo de 2027
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
20 de abril de 2026
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
24 de abril de 2026
Publicado por primera vez (Actual)
1 de mayo de 2026
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
14 de agosto de 2026
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
12 de agosto de 2026
Última verificación
1 de agosto de 2026
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Otros números de identificación del estudio
- AAAV6853
- 1R03NS141040-01A1 (Subvención/contrato del NIH de EE. UU.)
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
SÍ
Descripción del plan IPD
De-identified MEP data and analysis code and algorithms.
Marco de tiempo para compartir IPD
Together with publication at the end of this study (04/2027).
Criterios de acceso compartido de IPD
Open access repository (e.g.
Zenodo and Github).
Tipo de información de apoyo para compartir IPD
- CÓDIGO_ANALÍTICO
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
Sí
producto fabricado y exportado desde los EE. UU.
No
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