MRI と iEEG を使用したてんかんネットワークのローカライズ

ニューロ イメージングの最近の進歩にもかかわらず、外科的評価を受ける難治性てんかん患者の約 2/3 は、おそらく医学で最も侵襲的な診断検査である頭蓋内脳波 (IEEG) を必要としています。 臨床医は現在、構造と機能の非侵襲的イメージング測定値を IEEG に定量的にマッピングする方法を欠いています。 具体的には、電極の正確な配置をガイドし、臨床ケアのパラダイムを変えるために非侵襲的なネットワーク神経画像を変換するために、全脳の非侵襲的な神経画像ネットワークベースのバイオマーカーを検証することが重要な必要性があります。 この研究の長期的な目標は、構造と機能の非侵襲的な MRI ベースの測定を使用して、IEEG 機能ダイナミクスと手術結果を予測することです。 研究者の全体的な目的は、この研究の長期的な目標を達成するための次のステップであり、MRI と IEEG データを統合しててんかんネットワークをマッピングするオープンソースの非侵襲的イメージング ツールを開発することです。 中心的な仮説は、構造と機能の非侵襲的測定に関連し、IEEG でキャプチャされた複雑な機能ダイナミクスを予測できるというものです。 中心的な仮説は、次の 3 つの特定の目的を追求することによって、側頭葉ネットワークをターゲットとする IEEG を受けている患者でテストされます。静止状態の機能的 MRI (rsfMRI) から派生し、3) 構造 (目的 1) および機能 (目的 2) コネクトームを標準的な質的臨床データと統合して、IEEG ネットワークのダイナミクスと手術結果を予測します。 最初の目的では、患者は、本質的に長距離ネットワークをサンプリングする IEEG メソッドである定位 IEEG の前に、拡散テンソル イメージング (DTI) を受けます。 機能的IEEGネットワ​​ークはDTIにマッピングされるため、発作が伝播する際に、基礎となる構造的コネクトームによって発作がどのように制約されるかが定義されます。 2 番目の目的では、側頭葉てんかんの患者は定位 IEEG の前に 7T MRI で rsfMRI を受けます。 rsfMRI と IEEG からの機能的ネットワーク測定値は共同登録され、機能的 EEG 発作時および発作時ネットワークを予測するために rsfMRI が使用されます。 3 番目の目的では、IEEG ネットワークのダイナミクスとてんかんの手術結果を予測する 2 つのモデルが、目的 1 と 2 で開発された方法に基づいて作成されます。この研究は、非侵襲的なマルチモーダル イメージングを測定に直接接続することにより、現状からの実質的な逸脱を表すため、革新的です。 IEEG における機能ネットワークダイナミクスの研究。 これらの目的を成功裡に完了すると、非侵襲的ニューロ イメージングに基づく IEEG ターゲティングのためのパーソナライズされた戦略が得られることが期待されるため、この研究も重要です。