不安な青少年を対象とした Fmri ベースのニューロフィードバック研究 (NF-AA)
不安を抱える青少年に対するリアルタイム fMRI ベースのニューロフィードバックの使用
青少年は、小児期から成人期に移行する際の脳の劇的な変化と社会的相互作用パターンの変化が一部の原因として、特に心理的問題にさらされやすくなっています。 最も一般的な問題の 1 つは不安であり、青少年の最大 4 人に 1 人がこの不安に悩まされています。 さらに、小児の不安は生涯にわたる持続的な精神的健康問題を予測しており、英国の納税者は年間 86 億ポンドの損害を被ると推定されています。 不安症を抱える若者は強い恐怖や心配を経験し、その結果、友人関係の問題、学業成績の低下、長期にわたる精神的健康上の困難につながります。 したがって、早期介入の戦略を立てるためには、一部の若者が不安症を発症する仕組みと理由を調査する研究が非常に必要です。
この研究は、参加者に感情的刺激に対する脳の反応方法を変えることを教える新しいトレーニング介入を使用することで、研究者が反応戦略を確立する際に影響を与えることができ、潜在的に不安のリスクを軽減できる可能性があるという仮説を検証します。長期的には。 これを達成するために、研究者らは不安レベルが異なる50人の思春期女性(14~17歳)をテストし、fMRIベースのニューロフィードバックを使用して感情調節領域の脳反応をアップ/ダウンレギュレートできるかどうかを調査する予定です。この研究アプローチの背後にある理論的根拠は次のとおりです。脳の反応の変化が成功すれば、参加者は実生活の状況で感情的な刺激にどのように反応するかという追加の「身体的」感覚を得ることができ、それによって効果的で年齢に応じた介入アプローチの開発への道が開かれる可能性がある。
調査の概要
詳細な説明
この研究は、Braintrain プロジェクト (EU-FP7 n°602186) のワークパッケージ 4 の一部であり、精神科におけるメカニズム主導型の治療に対する大きな臨床ニーズに応えています。 神経画像処理やその他の神経科学技術の進歩により、これらの障害とその治療に寄与する可能性のある神経ネットワークに関する豊富な情報が生み出されました (Linden、2012)。 この情報を利用して、個々の患者の機能不全と潜在的な代償機構の両方を正確に特定できるようになりました。 神経画像技術の選択においては、このような無秩序なネットワークの主要なノードが、皮質下核 (扁桃体および側坐核) および/または皮質正中領域 (内側前頭前皮質、帯状皮質下、脾後皮質) などの脳の深部に存在することが重要です。 )、EEGだけで調査するのは非常に困難です。 このコンソーシアムのメンバーの協力による過去 10 年間にわたる fMRI ベースの NF (以下、NF) 技術の開発 (Weiskopf et al., 2004a; Weiskopf et al., 2004b) を通じて、患者を訓練することが現実的な提案となった。これらのネットワークの自己制御により、臨床上の利点が得られます (deCharms、2007)。 この治療オプションに加えて、NF は、研究者が地域の活動を変化させ、行動や精神状態への影響をリアルタイムで評価することで因果関係を確立できるため、精神障害の神経メカニズムの研究を新たなレベルに引き上げることもできます。
現在の研究では、研究者らは、さまざまな不安レベルを持つ14~17歳の青少年にNFを使用するための概念実証を提供することを目的としている。 不安障害は一般的であり、生涯有病率は 10 ~ 25% と推定されており、多くの場合、小児期後期から青年期初期に発症します。 現時点では効果的な予防プログラムはなく、現在の治療法では結果にばらつきがあります。 不安障害が最初に発症するメカニズムについての理解を深めれば、予防のための効果的で的を絞った介入の設計に情報を得ることができます。 青年期への移行は、生涯にわたる持続的な不安問題の発症にとって、発達上敏感な分岐点のひとつである可能性があり、そこではNFなどの新たな介入が特に効果的である可能性がある(Cohen Kadosh et al., 2013)。 特に、思春期における感情性の増加と感情調節能力の神経認知基盤の進行中の発達が、この年齢層における不安障害のリスク増加に寄与する要因の 1 つである可能性があることが示唆されています (Haller et al.、プレス中) )。
この研究は、小児集団に対する NF の使用の適切性を確立した研究者らの以前の研究に基づいています (Cohen Kadosh et al.、準備中)。 具体的には、ここでは、研究者らはNFを使用して、さまざまな不安レベルを持つ50人の思春期の少女を訓練し、感情調節能力に関与するニューラルネットワークの効果的な接続性を高めます(Cohen Kadosh et al.、準備中; Kohn et al.、2014; Ruiz et al.、 al.、2013)。 このアプローチの理論的根拠は、これらの脳領域の情報の流れを改善することで、感情の制御能力も向上するということです。 さらに、研究者らは、感情制御能力の向上が全体的な不安レベルに影響を与えることを証明できることを期待している。 最後に、幅広い不安レベルにわたって参加者を募集することにより、研究者は、個人の不安レベルの関数として規制の成功のばらつきを評価することもできます。
研究の種類
入学 (予想される)
段階
- フェーズ 1
連絡先と場所
研究場所
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Oxfordshire
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Oxford、Oxfordshire、イギリス、OX1 3UD
- 募集
- University of Oxford
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コンタクト:
- Kathrin Cohen Kadosh, PhD
- 電話番号:++44 1865 271349
- メール:kathrin.cohenkadosh@psy.ox.ac.uk
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
説明
包含基準:
- 女性
- 14~17歳
- 特性不安スコア 20 ~ 60
除外基準:
- 不安、うつ病、精神病、自閉症、薬物乱用、学習障害などの心理障害または精神障害の過去または現在の診断。
- 矯正装置、取り外し不可能なピアス、タトゥー、妊娠など、スキャナーの要件との互換性がないことがわかっています。
研究計画
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
- 主な目的:基礎科学
- 割り当て:なし
- 介入モデル:単一グループの割り当て
- マスキング:なし(オープンラベル)
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的:行動と脳のトレーニング
fMRIベースのニューロフィードバック
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臨床アンケートと行動コンピューターベースのパラダイム(オーバーラップタスクなど) (Cohen Kadosh et al., 2014)
この実験のスキャン部分の一般的な枠組みは、ローカライザー タスク (約 8 分間継続)、4 回のニューロフィードバック実行 (それぞれ約 5 分間継続)、および解剖学的スキャン (約 10 分間) で構成されます。 スキャニング セッションの直前および直後に、参加者はいくつかのタスクに加えて、オーバーラップ タスクの行動バージョンなど、感情的な刺激を伴う注意制御タスクも完了するように求められます (Cohen Kadosh et al., 2014)。 |
この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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不安を抱える青少年にNFを使用するための概念実証
時間枠:12ヶ月
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主な結果は、不安を抱えた参加者が脳の活性化を自己調節することを学ぶことです。
これは、特定の脳領域における BOLD 信号の信号変化のパーセントを定量化することによって評価されます。
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12ヶ月
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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感情制御スキルの向上(アンケート、行動課題)
時間枠:12ヶ月
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アンケートスコアの大幅な変化
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12ヶ月
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不安な気分の軽減に成功しました(アンケート)
時間枠:12ヶ月
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不安スコアの大幅な減少
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12ヶ月
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人口統計(人口統計アンケート)
時間枠:12ヶ月
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総合評価
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12ヶ月
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思考コントロール能力(アンケート)
時間枠:12ヶ月
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総合評価
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12ヶ月
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IQレベル(ウェクスラー簡易知能指数)
時間枠:12ヶ月
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総合評価
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12ヶ月
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感情制御スキル(認知感情制御アンケート)
時間枠:12ヶ月
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総合評価
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12ヶ月
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気分と感情(気分と感情アンケート)
時間枠:12ヶ月
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総合評価
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12ヶ月
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報告会インタビューアンケート
時間枠:12ヶ月
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総合評価
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12ヶ月
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協力者と研究者
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捜査官
- 主任研究者:Kathrin ' Cohen Kadosh, PhD、University of Oxford
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Weiskopf N, Scharnowski F, Veit R, Goebel R, Birbaumer N, Mathiak K. Self-regulation of local brain activity using real-time functional magnetic resonance imaging (fMRI). J Physiol Paris. 2004 Jul-Nov;98(4-6):357-73. doi: 10.1016/j.jphysparis.2005.09.019. Epub 2005 Nov 10.
- Cohen Kadosh K, Linden DE, Lau JY. Plasticity during childhood and adolescence: innovative approaches to investigating neurocognitive development. Dev Sci. 2013 Jul;16(4):574-83. doi: 10.1111/desc.12054. Epub 2013 May 28.
- deCharms RC. Reading and controlling human brain activation using real-time functional magnetic resonance imaging. Trends Cogn Sci. 2007 Nov;11(11):473-81. doi: 10.1016/j.tics.2007.08.014. Epub 2007 Nov 7.
- Haller SP, Cohen Kadosh K, Scerif G, Lau JY. Social anxiety disorder in adolescence: How developmental cognitive neuroscience findings may shape understanding and interventions for psychopathology. Dev Cogn Neurosci. 2015 Jun;13:11-20. doi: 10.1016/j.dcn.2015.02.002. Epub 2015 Feb 28.
- Kohn N, Eickhoff SB, Scheller M, Laird AR, Fox PT, Habel U. Neural network of cognitive emotion regulation--an ALE meta-analysis and MACM analysis. Neuroimage. 2014 Feb 15;87:345-55. doi: 10.1016/j.neuroimage.2013.11.001. Epub 2013 Nov 9. Erratum In: Neuroimage. 2015 May 1;111():631.
- Linden DE. The challenges and promise of neuroimaging in psychiatry. Neuron. 2012 Jan 12;73(1):8-22. doi: 10.1016/j.neuron.2011.12.014.
- Ruiz S, Lee S, Soekadar SR, Caria A, Veit R, Kircher T, Birbaumer N, Sitaram R. Acquired self-control of insula cortex modulates emotion recognition and brain network connectivity in schizophrenia. Hum Brain Mapp. 2013 Jan;34(1):200-12. doi: 10.1002/hbm.21427. Epub 2011 Oct 22.
- Weiskopf N, Mathiak K, Bock SW, Scharnowski F, Veit R, Grodd W, Goebel R, Birbaumer N. Principles of a brain-computer interface (BCI) based on real-time functional magnetic resonance imaging (fMRI). IEEE Trans Biomed Eng. 2004 Jun;51(6):966-70. doi: 10.1109/TBME.2004.827063.
- Haugg A, Renz FM, Nicholson AA, Lor C, Gotzendorfer SJ, Sladky R, Skouras S, McDonald A, Craddock C, Hellrung L, Kirschner M, Herdener M, Koush Y, Papoutsi M, Keynan J, Hendler T, Cohen Kadosh K, Zich C, Kohl SH, Hallschmid M, MacInnes J, Adcock RA, Dickerson KC, Chen NK, Young K, Bodurka J, Marxen M, Yao S, Becker B, Auer T, Schweizer R, Pamplona G, Lanius RA, Emmert K, Haller S, Van De Ville D, Kim DY, Lee JH, Marins T, Megumi F, Sorger B, Kamp T, Liew SL, Veit R, Spetter M, Weiskopf N, Scharnowski F, Steyrl D. Predictors of real-time fMRI neurofeedback performance and improvement - A machine learning mega-analysis. Neuroimage. 2021 Aug 15;237:118207. doi: 10.1016/j.neuroimage.2021.118207. Epub 2021 May 25.
- Zich C, Johnstone N, Luhrs M, Lisk S, Haller SP, Lipp A, Lau JY, Kadosh KC. Modulatory effects of dynamic fMRI-based neurofeedback on emotion regulation networks in adolescent females. Neuroimage. 2020 Oct 15;220:117053. doi: 10.1016/j.neuroimage.2020.117053. Epub 2020 Jun 20.
研究記録日
主要日程の研究
研究開始
一次修了 (予想される)
研究の完了 (予想される)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (見積もり)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (見積もり)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
キーワード
その他の研究ID番号
- MSD-IDREC-C2-2013-014
個々の参加者データ (IPD) の計画
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IPD プランの説明
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