うつ病のための閉ループ最適化 rTMS

すべてのアメリカ人のほぼ 50% が、一生のうちにメンタルヘルス障害に苦しむことになります。 反復経頭蓋磁気刺激 (rTMS) を含む脳刺激治療は、これらの障害における機能不全の脳回路を正常化するためにますます使用されています。 機械的に、rTMS は、脳の可塑性と呼ばれるニューロンのシナプス強度を変化させることによって機能すると考えられています。 対象となるさまざまな障害と患者間の重大な異質性にもかかわらず、rTMS は現在、フリーサイズ (刺激パターンの個別の最適化なし) およびオープンループ (刺激パターンの固定スケジュール、 rTMS 中の測定や調整なし)。 現在 50% 未満であるうつ病に対する rTMS の反応率は、ターゲットの関与を高め、可塑性を最大化するパーソナライズされた脳刺激によって改善できると考えています。 脳刺激をパーソナライズするには、(1) 脳の変化をリアルタイムで測定および監視する必要があります。 (2) 脳の変化を誘発するための最適な刺激パターンを決定します。 (3) 時間の経過とともに個々の患者固有のレベルで望ましい変化を促進するための適応治療を開発します。 このような脳刺激の個人化は、脳の可塑性の機械的理解を深め、標準治療に対する非応答者の有効性を改善します。

私の研究プログラムの主な目標は、(1) 臨床的寛解への進行を予測する脳バイオマーカーを発見すること、(2) これらのバイオマーカーを最適化し、臨床転帰を改善する閉ループ治療アルゴリズムを開発することです。 うつ病は世界的に身体障害の主な原因であり、これらの患者の半数近くに薬が効かないか、忍容性がないため、うつ病に焦点を当てます。 私の以前の研究を活用して、脳波 (TMS-EEG) と組み合わせた TMS の単一パルスを使用してパーソナライズされた脳刺激の開発の 3 つの段階を提案し、簡単に診療所に変換できる脳状態の因果的測定値を生成します。 私が最近発見した TMS-EEG うつ病重症度バイオマーカーは、うつ病に関与する領域である前頭頭頂ネットワーク (FPN) で TMS テストパルス (p30) を投与してから 30 ミリ秒後に発生します。 この p30 シグナルの抑制の程度は、rTMS 治療後のうつ病患者の臨床転帰を予測しました。 さらに、刺激中および刺激後 30 分間 p30 を抑制するには、1 回の刺激セッションで十分でした。 この作業は、p30 抑制をリアルタイムで監視でき、経験的な治療の最適化をサポートする可能性があることを示しています。

この研究から得られた知見は、標準的な rTMS に対するクローズド ループ rTMS の二重盲検無作為化臨床試験の基礎を提供します。