Adaptive Recruitment Curve Analysis Using Bayesian Modeling
12 août 2026 mis à jour par: 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.
Aperçu de l'étude
Statut
Recrutement
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
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.
Type d'étude
Interventionnel
Inscription (Estimé)
14
Phase
- N'est pas applicable
Contacts et emplacements
Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.
Coordonnées de l'étude
- Nom: James R McIntosh, PhD
- Numéro de téléphone: +19294352335
- E-mail: jrm2263@cumc.columbia.edu
Lieux d'étude
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New York
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New York, New York, États-Unis, 10032
- Recrutement
- Columbia University Irving Medical Center
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Contact:
- James R McIntosh, PhD
- Numéro de téléphone: 9294352335
- E-mail: jrm2263@cumc.columbia.edu
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Chercheur principal:
- James R McIntosh, PhD
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Critères de participation
Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Oui
La description
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 d'étude
Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Objectif principal: Science basique
- Répartition: N / A
- Modèle interventionnel: Affectation à un seul groupe
- Masquage: Aucun (étiquette ouverte)
Armes et Interventions
Groupe de participants / Bras |
Intervention / Traitement |
|---|---|
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Expérimental: 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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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Number of stimuli to reach a pre-defined threshold error
Délai: 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
Délai: 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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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Mean absolute error in a given parameter (e.g. threshold, predictive curve, slope) for a given number of stimuli
Délai: 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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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Parrainer
Les enquêteurs
- Chercheur principal: James R McIntosh, PhD, Columbia University
Publications et liens utiles
La personne responsable de la saisie des informations sur l'étude fournit volontairement ces publications. Il peut s'agir de tout ce qui concerne l'étude.
Dates d'enregistrement des études
Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Estimé)
1 septembre 2026
Achèvement primaire (Estimé)
31 mars 2027
Achèvement de l'étude (Estimé)
31 mars 2027
Dates d'inscription aux études
Première soumission
20 avril 2026
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
24 avril 2026
Première publication (Réel)
1 mai 2026
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
14 août 2026
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
12 août 2026
Dernière vérification
1 août 2026
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Mots clés
Autres numéros d'identification d'étude
- AAAV6853
- 1R03NS141040-01A1 (Subvention/contrat des NIH des États-Unis)
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
OUI
Description du régime IPD
De-identified MEP data and analysis code and algorithms.
Délai de partage IPD
Together with publication at the end of this study (04/2027).
Critères d'accès au partage IPD
Open access repository (e.g.
Zenodo and Github).
Type d'informations de prise en charge du partage d'IPD
- ANALYTIC_CODE
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Non
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
Oui
produit fabriqué et exporté des États-Unis.
Non
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